1. 從“自主泊車”到“全場景協(xié)同”爬行者智能系統(tǒng)的核心定位最近吉利發(fā)布“爬行者智能系統(tǒng)”的消息在圈內(nèi)引起了不小的討論。很多人第一眼看到“爬行者”可能會聯(lián)想到低速、謹(jǐn)慎的自動駕駛場景比如自動泊車。這沒錯但如果你只把它理解為一個“高級版自動泊車”那就大大低估了這套系統(tǒng)的野心和背后的技術(shù)含量。我接觸過不少主機(jī)廠和Tier1的方案吉利這次提出的“爬行者”其真正的內(nèi)核是試圖利用現(xiàn)有的V2X車路協(xié)同和5G技術(shù)去解決一個非常具體但又極其棘手的痛點從公開道路到停車場“最后一公里”的無縫、安全、高效自動駕駛銜接。為什么說這是個痛點我們想想現(xiàn)在的自動駕駛發(fā)展路徑。高速NOA導(dǎo)航輔助駕駛已經(jīng)在多家車企落地城市NOA也進(jìn)入了激戰(zhàn)區(qū)。但這些系統(tǒng)都有一個明確的“邊界”它們的有效運行區(qū)域通常止步于停車場入口。車子開到地庫門口系統(tǒng)退出駕駛員需要手動完成尋找車位、泊入這一系列操作。這就像坐高鐵從北京到了上海虹橋站出站后還得自己拖著箱子在復(fù)雜的交通樞紐里找出租車一樣體驗是割裂的?！芭佬姓摺毕胱龅木褪前缪菽莻€“站內(nèi)智能接駁車”的角色實現(xiàn)端到端的“門到位”體驗。它的命名也很有意思——“爬行者”Crawler。這并非指性能低下而是精準(zhǔn)地描述了其工作場景的特征低速通常低于20km/h、環(huán)境高度復(fù)雜且動態(tài)行人、兒童、購物車、不規(guī)則停放的車輛、信號條件多變地下車庫GPS失效。在這種“蠕行”工況下對系統(tǒng)的感知冗余度、決策的細(xì)膩度和控制的精確度要求其實比開放道路更高。吉利將其與5G和V2X深度綁定說明它不是一個單純依靠車端傳感器攝像頭、雷達(dá)的方案而是一個車-路-云-場協(xié)同的體系化工程。最快8月底落地的消息則表明這很可能不是“期貨”而是已經(jīng)完成了相當(dāng)程度的開發(fā)和測試準(zhǔn)備進(jìn)入小范圍應(yīng)用或示范運營階段。這對于我們這些關(guān)注技術(shù)落地的人來說是一個值得拆解的真實案例。2. 技術(shù)基石為什么是V2X5G而不是純視覺要理解“爬行者系統(tǒng)”必須首先厘清它的技術(shù)選擇。當(dāng)前行業(yè)的主流自動駕駛方案無論是特斯拉的純視覺還是國內(nèi)多數(shù)車企采用的“激光雷達(dá)視覺毫米波雷達(dá)”多傳感器融合其本質(zhì)都是“單車智能”。車靠自己身上的“眼睛”和“大腦”來感知和決策。但在“爬行者”所針對的低速封閉/半封閉場景如園區(qū)、停車場單車智能的短板會被放大。2.1 單車智能在泊車場景的固有瓶頸純視覺方案在光線劇烈變化進(jìn)出地庫的明暗交替、紋理特征缺失地下車庫單調(diào)的墻面和柱子、以及動態(tài)小目標(biāo)突然竄出的寵物或滾動的皮球識別上存在理論上的風(fēng)險。多傳感器融合方案雖然更可靠但成本高且依然無法解決“視線被遮擋”的問題。比如你的車在停車場通道里無法感知到拐角另一側(cè)正在駛出的車輛或者被前方大車完全遮擋的交通狀況。這種“鬼探頭”場景是安全的大敵。此外停車場的高精度地圖鮮有企業(yè)能夠?qū)崟r更新。今天空著的車位明天可能被雜物占用原本通暢的通道可能因為臨時施工被錐桶隔斷。單車智能系統(tǒng)依賴的預(yù)先采集的靜態(tài)地圖在此刻很容易“失靈”。2.2 V2X如何充當(dāng)“上帝視角”V2XVehicle to Everything即車與萬物互聯(lián)在這里提供了關(guān)鍵的補(bǔ)充維度。在“爬行者”系統(tǒng)的構(gòu)想中停車場或園區(qū)內(nèi)部需要部署路側(cè)單元RSU以及各類感知設(shè)備如攝像頭、激光雷達(dá)。這些設(shè)備構(gòu)成了一個覆蓋全域的感知網(wǎng)絡(luò)。車與路側(cè)設(shè)備通信V2IRSU可以將它“看到”的全局交通信息如全停車場車位狀態(tài)、各通道實時車流、行人位置、異常事件等通過低延遲通信廣播給范圍內(nèi)的所有車輛。車與車通信V2V兩輛都搭載了系統(tǒng)的車輛可以交換彼此的意圖比如“我準(zhǔn)備從A018車位倒車出來”另一輛車收到后可以提前預(yù)判并等待避免通道堵塞。車與行人通信V2P通過行人手機(jī)或智能穿戴設(shè)備系統(tǒng)可以預(yù)警行人的軌跡即使行人處于車輛的視覺盲區(qū)。這樣一來車輛就獲得了一個超越自身傳感器物理限制的“上帝視角”。它“知道”了拐角后面有什么也“知道”哪個車位是真實可用的。這極大地提升了系統(tǒng)的安全冗余和通行效率。2.3 5G網(wǎng)絡(luò)的核心價值低時延與高可靠V2X對通信的要求極高尤其是時延和可靠性。4G網(wǎng)絡(luò)在時延通常幾十毫秒和連接密度上難以滿足密集區(qū)域多車并發(fā)、實時交互的需求。而5G的三大特性正好切中要害超高可靠低時延通信uRLLC這是5G的“王牌”特性之一理論端到端時延可低至1毫秒。對于自動駕駛而言毫秒級的延遲差異可能就意味著是否發(fā)生碰撞。當(dāng)RSU感知到一個兒童突然跑入車道這個預(yù)警信息必須在極短時間內(nèi)送達(dá)車輛車輛才能及時制動。增強(qiáng)移動寬帶eMBB雖然“爬行者”場景數(shù)據(jù)量不一定巨大但eMBB保障了高清地圖增量更新、車輛狀態(tài)信息上報等大數(shù)據(jù)流傳輸?shù)捻槙?。海量機(jī)器類通信mMTC可以支持停車場內(nèi)海量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備車位地磁、充電樁、攝像頭等的接入為系統(tǒng)提供豐富的環(huán)境數(shù)據(jù)。因此“V2X5G”的組合并非噱頭而是針對低速復(fù)雜封閉場景為彌補(bǔ)單車智能不足而提出的一個非常務(wù)實的技術(shù)路徑。它用基礎(chǔ)設(shè)施的投入換取了單車成本的優(yōu)化和整體安全等級的躍升。當(dāng)然這也帶來了新的挑戰(zhàn)基礎(chǔ)設(shè)施誰來建、誰來維護(hù)、標(biāo)準(zhǔn)如何統(tǒng)一3. 系統(tǒng)工作流程拆解一次完整的“自主泊車”背后發(fā)生了什么讓我們拋開晦澀的技術(shù)術(shù)語跟隨一輛搭載了“爬行者系統(tǒng)”的車輛走完一次完整的“手機(jī)APP下單 - 車輛自主駛?cè)胲囄弧钡娜^程看看各個模塊是如何協(xié)同工作的。3.1 階段一云端規(guī)劃與預(yù)約整個過程始于用戶的操作。駕駛員將車開到停車場入口附近打開手機(jī)APP選擇“自主泊車”功能。此時系統(tǒng)開始工作車輛定位與身份認(rèn)證車輛通過GNSS在地面或視覺定位在車庫入口確定自身位置并通過5G網(wǎng)絡(luò)與云端服務(wù)平臺建立安全連接完成車輛身份和用戶權(quán)限的校驗。云端全局路徑規(guī)劃云端平臺集成了該停車場的高精度地圖、實時車位狀態(tài)來自車位攝像頭或地磁傳感器、以及實時動態(tài)交通信息來自路側(cè)感知單元。云端算法綜合這些信息為車輛規(guī)劃出一條從當(dāng)前入口到目標(biāo)空閑車位的最優(yōu)路徑。這條路徑不僅是幾何路徑還包含了速度建議、優(yōu)先權(quán)分配避免對向車輛沖突等。下發(fā)任務(wù)與預(yù)約資源規(guī)劃好的路徑和指令通過5G網(wǎng)絡(luò)下發(fā)到車端。同時云端會“鎖定”目標(biāo)車位并可能為車輛預(yù)約路徑上的關(guān)鍵路段如在狹窄的單行道上預(yù)約一個“通過時間窗口”避免多車爭搶這類似于交通控制中的“預(yù)約通行”理念。注意這里的“云端”不是泛指互聯(lián)網(wǎng)很可能是部署在園區(qū)或停車場本地的邊緣計算服務(wù)器MEC。這能進(jìn)一步降低通信時延并保障數(shù)據(jù)不出園區(qū)滿足隱私和安全要求。3.2 階段二車路協(xié)同感知與行駛車輛接收指令后開始自主駛向車位。這是系統(tǒng)最核心、最復(fù)雜的階段車端智能和路側(cè)智能深度融合。融合感知車輛自身的傳感器攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)全力工作構(gòu)建車輛周圍近距離0-50米的精確環(huán)境模型。同時車輛通過5G-V2X通信持續(xù)接收來自前方及周邊RSU發(fā)來的“全局感知共享信息”。車端計算平臺將這兩類信息進(jìn)行時空對齊和融合生成一個比單車感知更全面、更準(zhǔn)確的“融合感知結(jié)果”。例如車自己的雷達(dá)可能只看到前方一輛靜止的貨車而RSU信息告訴它“貨車左側(cè)3米處有一個蹲著的兒童”車輛便會提前做出避讓決策。協(xié)同決策與控制基于融合感知結(jié)果車輛的運動規(guī)劃模塊進(jìn)行實時路徑重規(guī)劃。如果RSU報告前方通道因事故堵塞車輛可以立即請求云端重新規(guī)劃路線。在無信號燈的交叉口V2V通信可以讓車輛之間協(xié)商通行次序“你先過我等你”實現(xiàn)高效、安全的無沖突通行這比單純依靠交通規(guī)則如讓右原則更智能。高精度定位在地下停車場GNSS信號完全失效。系統(tǒng)會采用“視覺特征匹配 慣性導(dǎo)航IMU 預(yù)置高精地圖 路側(cè)輔助定位信標(biāo)如UWB”的多源融合定位方案確保車輛始終能知道自己在地圖中的厘米級位置。3.3 階段三精準(zhǔn)泊入與狀態(tài)確認(rèn)車輛到達(dá)目標(biāo)車位區(qū)域開始泊入操作。此時超聲波雷達(dá)和環(huán)視攝像頭成為主力進(jìn)行厘米級的距離探測和車位線識別。同時系統(tǒng)會比對當(dāng)前車位狀態(tài)與云端預(yù)約時是否一致是否有新的障礙物。確認(rèn)無誤后執(zhí)行精準(zhǔn)的泊車軌跡控制。泊入完成后車輛通過傳感器再次確認(rèn)停穩(wěn)、熄火、鎖車并通過5G網(wǎng)絡(luò)向云端發(fā)送“任務(wù)完成”狀態(tài)。云端釋放預(yù)約的資源并更新車位狀態(tài)為“已占用”。用戶手機(jī)會收到泊車完成的通知和車輛精準(zhǔn)位置信息如“B2層A區(qū)018柱旁”。整個流程是一個典型的“云-邊-端”協(xié)同作業(yè)范例。云端做宏觀規(guī)劃和資源調(diào)度邊緣側(cè)路側(cè)設(shè)備做區(qū)域?qū)崟r感知和信息分發(fā)車端做最終的執(zhí)行和緊急避險。任何一環(huán)的延遲或失效都可能影響體驗甚至安全這也是系統(tǒng)設(shè)計的挑戰(zhàn)所在。4. 落地挑戰(zhàn)與實戰(zhàn)思考理想很豐滿現(xiàn)實有哪些骨感“最快8月底落地”聽起來很振奮但從技術(shù)演示到規(guī)模化、商業(yè)化運營中間隔著無數(shù)需要填平的溝壑。結(jié)合我之前參與智慧園區(qū)項目的經(jīng)驗這套系統(tǒng)要想真正“跑起來”必須直面以下幾個核心挑戰(zhàn)。4.1 挑戰(zhàn)一高昂的基礎(chǔ)設(shè)施改造成本與商業(yè)模型這是最現(xiàn)實的一關(guān)?！芭佬姓呦到y(tǒng)”不是一個可以單獨售賣的車載軟件包它嚴(yán)重依賴外部環(huán)境智能化。這意味著每個部署該系統(tǒng)的停車場都需要進(jìn)行“新基建”改造部署路側(cè)單元RSU和感知設(shè)備需要在停車場關(guān)鍵節(jié)點入口、通道交叉口、車位上方安裝智能攝像頭、激光雷達(dá)、通信單元等。這不僅是設(shè)備采購成本還有復(fù)雜的布線、取電、網(wǎng)絡(luò)部署工程成本。建設(shè)邊緣計算中心MEC和網(wǎng)絡(luò)需要部署5G微基站或室分系統(tǒng)并建設(shè)本地邊緣服務(wù)器來處理數(shù)據(jù)和運行協(xié)同算法。高精度地圖采集與動態(tài)更新需要為停車場制作厘米級高精地圖并建立一套能實時反映車位狀態(tài)、臨時障礙物等變化的更新機(jī)制。這筆錢誰出停車場運營方短期內(nèi)看不到直接收益動力不足。主機(jī)廠吉利可能為了推廣車型和品牌技術(shù)形象而進(jìn)行部分投資但無法覆蓋所有停車場。可能的商業(yè)模式包括向使用該服務(wù)的車主收取訂閱費或單次服務(wù)費與停車場分成或者由地方政府作為智慧城市新基建項目進(jìn)行補(bǔ)貼。在找到可持續(xù)的商業(yè)模式前系統(tǒng)的覆蓋范圍將非常有限可能長期停留在少數(shù)高端商場、寫字樓或示范園區(qū)。4.2 挑戰(zhàn)二復(fù)雜的“車-路-云”協(xié)同與責(zé)任界定當(dāng)系統(tǒng)從“單車智能”變?yōu)椤皡f(xié)同智能”責(zé)任鏈條也變得復(fù)雜。假設(shè)發(fā)生了一起事故車輛在RSU的引導(dǎo)下行駛但RSU因故障提供了錯誤信息如漏報了一個行人導(dǎo)致車輛撞人。責(zé)任在誰是車端系統(tǒng)未能履行最終的安全冗余校驗責(zé)任是路側(cè)設(shè)備提供商的產(chǎn)品存在缺陷是邊緣計算平臺的算法錯誤還是通信運營商網(wǎng)絡(luò)延遲導(dǎo)致信息過時這涉及到汽車、交通、通信、云計算等多個行業(yè)的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同。目前相關(guān)的責(zé)任認(rèn)定法律和保險產(chǎn)品幾乎空白。必須在技術(shù)落地同時推動“協(xié)同自動駕駛”的責(zé)任框架和保險體系的建立否則沒有哪個運營方敢承擔(dān)這個風(fēng)險。4.3 挑戰(zhàn)三極端場景的應(yīng)對與系統(tǒng)降級策略再完善的系統(tǒng)也有失效的可能。我們必須考慮降級方案。通信中斷5G信號在停車場某些角落如鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的深處可能不穩(wěn)定。當(dāng)車輛與云端、RSU失去聯(lián)系時系統(tǒng)必須能平滑降級到“單車智能記憶泊車”模式依靠自身傳感器和事先下載的地圖片段繼續(xù)完成任務(wù)或執(zhí)行最小風(fēng)險策略如靠邊停車、雙閃警示。感知沖突當(dāng)車端傳感器看到前方有障礙物和路側(cè)信息顯示前方暢通發(fā)生矛盾時系統(tǒng)該信誰這需要設(shè)計一套可靠的置信度融合與沖突仲裁機(jī)制。通常的原則是“安全第一”優(yōu)先采信風(fēng)險更高的那個信號并立即觸發(fā)保守駕駛策略。惡意攻擊V2X通信存在被偽造、篡改或干擾的風(fēng)險。如何保障通信安全防止“黑客”偽造一個虛假的“前方暢通”指令誘導(dǎo)車輛發(fā)生事故是信息安全領(lǐng)域必須解決的難題。這需要從數(shù)字證書、加密通信、入侵檢測等多個層面構(gòu)建防御體系。4.4 從演示到實用的關(guān)鍵一步大規(guī)模測試與Corner Case積累8月底的落地很可能是在某個條件受控的示范停車場。但真實的停車場環(huán)境千奇百怪有燈光昏暗的老舊地庫有地面濕滑的雨天有到處是減速帶的場地有非常規(guī)的斜列車位還有不守規(guī)矩的行人或突然沖出來的小動物。系統(tǒng)需要經(jīng)歷海量的、涵蓋各種極端場景的道路測試才能積累足夠的“經(jīng)驗”來處理這些長尾問題。這個過程無法速成需要時間和數(shù)據(jù)的沉淀。5. 對行業(yè)與用戶的潛在影響不止于停車雖然“爬行者系統(tǒng)”從泊車場景切入但其技術(shù)和模式一旦跑通帶來的想象空間是巨大的。它更像是一個“協(xié)同自動駕駛”的微型樣板間。5.1 對主機(jī)廠從賣車到賣服務(wù)構(gòu)建新生態(tài)對于吉利這樣的主機(jī)廠“爬行者”不僅是技術(shù)亮點更是商業(yè)模式轉(zhuǎn)型的抓手。它可以將“高階自動駕駛功能”從一次性購買的配置轉(zhuǎn)變?yōu)槌掷m(xù)收費的軟件服務(wù)OTA升級、泊車服務(wù)訂閱。更重要的是通過運營這樣一個連接車、場、人的服務(wù)平臺主機(jī)廠可以獲取到極其珍貴的超低速場景駕駛數(shù)據(jù)和用戶泊車行為數(shù)據(jù)這些數(shù)據(jù)對于反哺自動駕駛算法、優(yōu)化車輛設(shè)計、甚至未來開發(fā)更智能的園區(qū)物流機(jī)器人都具有不可估量的價值。主機(jī)廠的競爭可能會從“誰的算力強(qiáng)、傳感器多”部分轉(zhuǎn)向“誰的生態(tài)開放、誰能接入更多的智能停車場”。5.2 對停車場與物業(yè)從成本中心到價值中心傳統(tǒng)的停車場管理是純成本支出保安、照明、維護(hù)和固定收入停車費。智能化改造后停車場可以衍生出多種增值服務(wù)增值服務(wù)收費向提供自主泊車服務(wù)的車企或平臺收取“通道費”或數(shù)據(jù)服務(wù)費。精準(zhǔn)營銷與引流結(jié)合車輛信息和泊車數(shù)據(jù)可以向車主推送商場內(nèi)的優(yōu)惠信息實現(xiàn)精準(zhǔn)引流。運營效率提升通過全局調(diào)度可以減少車輛在停車場內(nèi)的巡游時間提升車位周轉(zhuǎn)率在同等面積下容納更多車輛間接增加收入。能源管理與充電樁聯(lián)動實現(xiàn)自主泊車自動充電的一體化服務(wù)。5.3 對普通用戶體驗升級與信任建立最直接的受益者當(dāng)然是用戶。解決了“停車難”的痛點尤其是在大型商場、醫(yī)院、交通樞紐等場景體驗提升是立竿見影的。但更重要的是這種低速、相對封閉場景的自動駕駛是培養(yǎng)用戶對自動駕駛技術(shù)信任的“最佳訓(xùn)練場”。風(fēng)險可控價值感知明顯。當(dāng)用戶習(xí)慣了在停車場里讓車自己去找位子他們對于在高速、城市道路上使用更高級別的輔助駕駛功能心理接受度會高得多。這為未來更廣泛的自動駕駛普及做了重要的用戶心理鋪墊。5.4 技術(shù)溢出效應(yīng)賦能更多低速無人場景“爬行者系統(tǒng)”所錘煉的V2X5G協(xié)同感知、高精度定位、云端調(diào)度等技術(shù)可以幾乎無縫地復(fù)用到其他低速無人駕駛場景中。例如園區(qū)無人配送在校園、廠區(qū)實現(xiàn)無人車送快遞、送外賣。無人環(huán)衛(wèi)智能清掃車在夜間自動作業(yè)。移動零售無人售貨車在公園、景區(qū)按預(yù)定路線巡游。智慧港口/礦區(qū)實現(xiàn)集裝箱卡車、礦卡的無人化運輸。這些場景的共同特點是路線相對固定、速度低、環(huán)境可控與“爬行者”的技術(shù)棧高度重合。因此吉利打磨這套系統(tǒng)可能也是在為未來更廣闊的智慧出行和智慧城市業(yè)務(wù)布局打下基礎(chǔ)。從我個人的觀察來看像“爬行者”這類車路協(xié)同方案其成敗關(guān)鍵不在于技術(shù)的先進(jìn)性而在于生態(tài)的構(gòu)建和商業(yè)的閉環(huán)。它需要車企、政府、運營商、停車場業(yè)主、技術(shù)供應(yīng)商形成一個利益共同體共同投入共同受益。8月底的落地將是檢驗這個模式可行性的第一塊試金石。如果能在成本、體驗和商業(yè)上找到一個平衡點那么我們離真正的“無縫出行”體驗就又近了一大步。在這個過程中積累下的數(shù)據(jù)和經(jīng)驗遠(yuǎn)比一兩個炫酷的功能演示更有價值。