成本，自动驾驶身上的遮羞布

本文来源：十一号组织 

/ 导读 /

在前一期文章发表后，一位热心网友围绕文章中的一张激光点云图和笔者展开过一番亲切友好的讨论，从作用讨论到缺点，就在双方感觉心力交瘁争论不下去的时候，这位朋友扔下了一句自动驾驶圈的万能话术：“这个东西很贵，工程师为啥一定要用它？”。
我本打算一笑了之，但奈何那天和自己的和解次数已经用完，被迫采取了大意如下的回击：“据不靠谱个人粗略统计，售价在100万元以上的车辆，2021年中国境内卖了接近20万辆。如果有一家自动驾驶公司向外界宣称：花150万元就可以从我这买一辆没有方向盘、不需要安全员、大街小巷均可自动驾驶且安全性远高于有人驾驶时，你会觉得它没有市场吗？”。
成本问题，就像一块遮羞布，一直被业内很多人拿来掩盖自动驾驶技术尚不成熟的现状，且屡试不爽。与此同时，近半年来，看到多家公司发布会上明目张胆的鼓吹极低的自动驾驶前装量产价格，将互联网价格内卷那一套打法照搬到自动驾驶战场。有感于此，本期妄议笔者就想手撕一下“自动驾驶成本”这个话题。

关于成本的两种观点

关于自动驾驶高昂成本的讨伐，古已有之。讨伐的对象从激光雷达、到计算单元、再到线控底盘。讨伐檄文最经典的莫过于马斯克在2018年2月所作：激光雷达昂贵、丑陋、且没有必要。此言一出，自动驾驶的混沌世界诞生了阴阳，阴的一头是坚持低成本视觉路线的特斯拉，阳的一头是坚持高成本激光雷达的其他自动驾驶公司。
阴派认为：“从第一性原理出发，人类通过视觉不断地观察、学习、模仿与实践，逐步实现由“新手司机”向“老司机”的蜕变。汽车也可以单纯依靠视觉，通过大规模真实与仿真道路数据的学习和训练，不断迭代升级算法能力，最终实现自动驾驶。成本低只是从第一性原理出发制定技术路线时带来的意外收获，并非说相机成本低我才使用用相机。”
阳派认为：“激光雷达点云可以带来相机像素无法给予的幸福，既然短期内无法修炼或不想修炼出和特斯拉一样的视觉大法。那我前期多花点钱，可以让我快速跑通算法，积累数据，建立起差异竞争，何乐而不为呢。况且随着自动驾驶产业链上下游的成熟，成本下降是必然的趋势。现在成本高可能是阻碍前进的一座小丘陵，但在成本降低到合适区间后就有可能变成弯道超车的加速器。”
考虑到在2018年，一颗Velodyne 64线激光雷达售价高达8万美元，如果再算上线控底盘、感知相机、组合导航、计算单元等零部件，自动驾驶光硬件成本都要百万级别。这样的成本别说月薪3千的笔者，就是各家月薪10万的自动驾驶算法工程师，都要直呼"欺人太甚"。所以说基于当时背景的阴阳论战还是有群众基础的、理性的、向善的。
但当自动驾驶发展到了2022年，搭载激光雷达的500万元以内最好家用SUV已经上市；激光雷达在乘用车前装量产的价格普遍降到了1万元以内；高高在上的L4自动驾驶公司竞相开始抱主机厂大腿切入L2辅助驾驶赛道。这个时候，明显是自动机是整体技术成熟度不够无法满足大规模量产的前置条件，需要行业整体静下心闭关修炼。
但是这个时候却依然有自动驾驶公司跳出来喊：“高成本是阻碍在L4自动驾驶大规模量产的罪魁祸首，我们要做的就是降低L4自动驾驶成本，并已经找到了一条低成本的量产方案可提供给乘用车客户”。在全世界一众自动驾驶巨头中，竟然率先找到了自动驾驶的低成本量产方案，堪称业界的“大聪明”。
两家低成本量产方案代表
元戎启行
2021年12月8日，元戎启行发布了面向前装量产的L4自动驾驶解决方案DeepRoute-Driver 2.0。
官方介绍该方案采用了 5 颗混合固态激光雷达，包括车顶与车辆后向各安装的一颗速腾中长距混合固态激光雷达，车头进气格栅位置与车尾的左右两侧处各安装的一颗一径短距混合固态激光雷达。其他传感器包括8颗所谓自研模组的摄像头，一套组合导航，一套计算单元等。
而这套方案的卖点不是复杂工况下路径规划的丝滑，也不是极端工况下感知能力的坚挺，而是成本不超过1万美元。在1万美元这个宣传重点上，元戎启行还特别强调：与特斯拉FSD的价格基本持平，但比FSD性价比更高。意外之意那不是：我们是用5颗激光雷达但却提供低成本自动驾驶解决方案的中国特斯拉。那天，姑姑家三年级的孙女来我家玩，看到我屏幕上的这句话，大喊了一句：“叔叔，你写的这句是个病句。”
在成本构成中，元戎启行介绍激光雷达和其他硬件部分五五开，也就是五颗激光雷达共五千美元。按照其2024年量产的计划，这个价格完全可以做到，甚至可能更低。但我想，激光雷达可以降到这个价格，可能不是你元戎启行舌战供应商的苦劳，而是主机厂采购工程师在年10万/20万/50万销量的大饼诱惑下，激光雷达供应商的成本摊薄及主动让利。
而在介绍计算单元的降本经验时，元戎启行掏出了口袋里的发言稿：针对 L4 自动驾驶深度学习模型研发的推理引擎实现了比开源深度学习框架平均高6倍的推理速度，大幅提升了自动驾驶的计算效率，大大降低对计算资源的需求。因此我们计算平台中可以选用入门级英伟达显卡，整个计算平台功耗只有150W。
一提到显卡，笔者的脑海中浮现的就是令游戏发烧友燥热的RTX3080等。而加上入门级，笔者特别搜了一下，妥妥的都是消费级显卡。先不论消费显卡用在工业领域的合法性问题，单就工作温度范围、振动性、可靠性等都无法满足工业场景，更别提车载领域。这个消费级显卡，不知道是我的认知存在错误，还是媒体领会错了客户的本意。
当然在2022年3月23日，英伟达GTC 2022大会期间，元戎启行宣布采用宇宙单片算力最强的NVIDA Drive Orin芯片作为计算平台的主芯片，这么一来似乎又和前述"自研推理引擎大大降低对计算资源的需求"相矛盾，真相到底如何，似乎也不那么重要。
毕竟在2021年4月30日，元戎启行庆祝其装备了此系统的30辆Robotaxi在深圳投入运营时，又宣称：“在确保系统性能的基础上，与车企大规模合作后，整套自动驾驶系统成本可再降低70%。”这句话说了好似又没说，最顶级的卷都是“卷自己”。
轻舟智航
2022年5月18日，轻舟智航在其品牌日（QCraft Day）上，宣布进军前装量产领域，并推出最新一代量产车规级自动驾驶解决方案DBQ V4。
DBQ V4的亮点同样既不是面对城中村的闲庭信步，也不是面对恶劣天气的昂首阔步，而是量产成本低至1万元。轻舟智航宣传材料中介绍，这1万元的自动驾驶解决方案，在硬件配置方面，包含了摄像头、激光雷达和毫米波雷达传感器。
据介绍，DBQ V4是一整套产品，包含三个版本，对应不同的场景，会有不同的成本。成本越高，就能处理越复杂的场景。标配版可以用10%的成本（即1万元人民币）实现99%的L4自动驾驶能力，这也是发布会浓墨重彩的地方。按此逻辑，顶配版可以用100%的成本（即10万元人民币）实现100%的L4自动驾驶能力。
业内其实很清楚，具备99%能力的L4自动驾驶根本不具备前传量产上路的条件。99%意味着，100万辆车同时在跑，可能会同时有1万辆车出现问题；一辆车跑100个小时，会有1小时出现问题。别是乘用车，就是后装物流小车，怕也是接受不了的。所以这个1万元似乎也仅是个宣传的噱头，就像一款新车的的乞丐版配置，仅是为了拉低均价，问了就是没货。
离元戎启行的3000美元仅过去半个月，轻舟智航就以1万元将其“卷”了下去。不得不感叹，你们要是早点出生，早点进入百年汽车行业，早点将汽车成本卷下去，我预算1万元买到宝马的梦想就不会再被同事嘲笑了。
成本"内卷"的影响
自动驾驶无论是在底层硬件传感器、中间层操作系统和中间件、还是顶层算法模型，技术路线通通都还没有实现收敛，L4自动驾驶真正全面量产的道路上不知道多少未趟过的坑。这个时候，不去大吹特吹技术层面创新，跳出来喊降低量产成本，主机厂听了了拍大腿，同行听了了拍脑门，消费者听了了砸吧嘴。
主机厂
主机厂采购工程师蹲在马桶上刷到了上述新闻，猛的一拍大腿：“这帮家伙不是在抢我的功劳吗，是我以年几十甚至上百万辆的销量来给供应商画饼，才使得各家供应商价格压得这么低，怎么就成了你的功劳。再说，除非你是我们的子公司或子部门，有利益输送，我才有可能允许你提供软硬件打包方案。否则我干嘛不直接从供应商处单独采购激光雷达、毫米波雷达、相机、计算机等硬件呢？是我喜欢让你这个中间商赚差价，还是我不喜欢多几家供应商的返点？”。
此外，一旦真正走到了前装量产，无论是外置会影响造型的传感器还是内嵌会影响布置的计算单元，不同主机厂、甚至是同一主机厂不同车型在产品造型、尺寸、性能等方面都或多或少存在差异，都需要供应商在某些方向进行定制开发，这也是为什么汽车上每个零件的开发都是从发包定点开始。作为中间商，你既没精力，也没能力去对接这些需求。
所以，如果你想走的路是榜上主机厂大款的技术路线，你这么宣传其实已经得罪主机厂的关键人物：采购工程师。但凡和主机厂采购工程师打过交道的供应商都知道，有几十万甚至上百万辆年销量背书的采购工程师在供应商面前是何等的权威，让你明天早上10点前提交的材料，晚一分钟你都得带着茶叶和星巴克去当面解释。
所以说自动驾驶的最终量产成本平均水平是由行业内乘用车装机率决定，每一家的具体量产成本会由你定点的主机厂的年销量决定。这块的规则，是传统汽车行业里的生存法则，不是你训练出几个优秀的算法模型就可以打破的。
同行
同行的老板在办公室刷到了上述新闻，猛地一拍脑门：“这么好的拿整个行业的功劳来进行自我宣传的创意，我们市场部为什么没想到。刘秘书，全公司通报市场部门渎职，同时罚半个月俸禄”。
那么为什么部分自动驾驶公司喜欢进行这种毫无益处成本“内卷”宣传呢？笔者特意去搜了一下部分自动驾驶公司的创始团队，发现很大一部分都是互联网出身。而互联网圈盛产的无微不至的“内卷”，互联网发布会盛产的无所不在的名场面（雷布斯的“Are you OK”、余大嘴的“五年灭三星”)，被毫无保留的搬到了自动驾驶战场。
移动互联网的带来的繁荣无人质疑，但百年汽车的悠久历史也不能小觑。笔者特别想告诉互联网基因特别浓重的自动驾驶公司一个秘密：有传统汽车行业从业经历的人员不仅踏实肯干（比如笔者），而且价格美丽，各个岗位都招一两个人，不仅有助于团队培养起汽车思维，还有助于打破主机厂的人情壁垒。
消费者
正在吃十二分熟牛排的某位消费者看了这条新闻后用袖口擦了擦嘴，说到：“500万以内最好的家用SUV我都打算买一辆，别说增加1万美元，就是增加10万美元，只要你具备真正自动驾驶能力，让我不用开车，不用停车，路上可以看电影、睡觉、打麻将，我也是乐意买单的”。
所以说这样宣传，还误导了消费者。让消费者误以为自动驾驶公司是考虑到劳苦大众的微薄收入，才一直不去量产。诸不知，成本高只是借口，内功不足才是本质。
妄议小结
我坚信网络是允许第二种声音存在的，估值几十亿的高科技公司，肯定也能做到宠辱不惊，接受得了表扬，也接受得了质疑。上文提到的自动驾驶公司无论是技术还是产品，在业内都是有口皆碑的。笔者仅是基于其着重成本宣传的策略，提出了一点个人的看法，别无它意。如果说非要有它意，可能就是想表达：以后进行品牌推产或产品亮点挖掘的时候，如果内部人员实在没有好的创意，可以花点钱请我来出点主意，花不了几个钱的。
参考资料：瞄准前装量产，多元化商业道路，元戎启行 30 辆 L4 级自动驾驶车投入运营https://mp.weixin.qq.com/s/DCTdMnmCpUEgKP0-SOK8qA自动驾驶L4前装量产进入“万元时代”？https://mp.weixin.qq.com/s/V5d8e_1ESG2DHBVDdcoH6w- End -▎最新热文自动驾驶技术之传感器篇-——超声波雷达的迭代之路AK1 or AK2腾讯造云不造车，助力汽车产业构建云上新生产力
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