0
| 本文作者： 李安琪 | 2020-07-02 20:42 |
在2020年上半年的最后一天，6月30日自動駕駛企業(yè)Momenta“飛輪式”L4的亮相著實給了業(yè)內(nèi)一個驚喜。
這也是Momenta繼去年12月發(fā)布MSD（Momenta Self Driving）實車路測視頻后帶來的最新進展，包括首次公開的“飛輪式”L4自動駕駛完整架構(gòu)與產(chǎn)品理念、基于“飛輪式”L4技術(shù)的商業(yè)應(yīng)用場景之一Robotaxi的落地規(guī)劃。
事實上，Momenta的“飛輪式”L4并不單指L4級自動駕駛技術(shù)本身，而是指量產(chǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動算法以及閉環(huán)自動化形成的飛輪架構(gòu)，三大因子不斷積累和迭代，飛輪將越轉(zhuǎn)越快，形成厚積薄發(fā)之勢，帶來產(chǎn)品和商業(yè)的爆發(fā)增長，最終實現(xiàn)無人駕駛規(guī)?；涞亍?/p>
從創(chuàng)立之初，這家自動駕駛公司就秉持量產(chǎn)自動駕駛、完全無人駕駛兩條腿走路的戰(zhàn)略。
即利用量產(chǎn)自動駕駛（類似于ADAS產(chǎn)品）獲取海量量產(chǎn)數(shù)據(jù)來為完全無人駕駛進行系統(tǒng)迭代，同時后者又可以為前者帶來技術(shù)反饋。統(tǒng)一量產(chǎn)傳感器基礎(chǔ)及技術(shù)路線是兩條腿戰(zhàn)略的前提。
但由于L2/L2+與L4級自動駕駛本身不在一個維度，業(yè)內(nèi)也逐漸形成跨越式與漸進式自動駕駛的兩個陣營。
而Momenta的獨特之處在于，用“飛輪式”L4架構(gòu)打通了L2和L4話語體系，將兩者攏聚到了一個陣營，為自動駕駛的實現(xiàn)提供了一種全新的思路。
去年12月，Momenta放出了MSD（Momenta Self Driving）的部分實地路測視頻，但其中的細節(jié)并不能被盡數(shù)了解。
這次的發(fā)布會，Momenta采用了媒體試乘與云直播的方式來呈現(xiàn)MSD的細節(jié)。新智駕作為唯一試乘媒體，也嘗試還原Momenta“飛輪式“L4的實地表現(xiàn)。
從外部傳感器來看，Momenta的MSD車輛采用的是以視覺為主、幾乎都是可量產(chǎn)的傳感器，包括12個攝像頭、12個超聲波雷達、5個毫米波以及1個用以輔助感知的velodyne 激光雷達。
Momenta CEO 曹旭東正在云直播介紹MSD車輛
為了更加直觀地呈現(xiàn)MSD車輛的感知、決策、控制過程，Momenta在車內(nèi)放置了三塊可視化屏幕。通過屏幕，能夠看到車輛當前的自動駕駛狀態(tài)、車速、油門、紅綠燈情況；同時也能看到Momenta高精度地圖作為靜態(tài)感知的痕跡，以及行人、轎車、卡車、車輛行駛軌跡預(yù)測等動態(tài)感知內(nèi)容。車輛后備箱則是搭載了自動駕駛GPU計算平臺。
此次試乘時間約為30分鐘，范圍在蘇州相城區(qū)高鐵站附近10公里左右的開放道路。從道路的復(fù)雜程度來看，路上人車混行嚴重，車流往來不絕，包括形狀各異的卡車、隨時竄出的電動車等。
總體試乘下來，車輛速度不超過車道限速，總體在40公里每小時以內(nèi)，全程無接管。車輛的行駛平滑，甚至在啟動時有一點小小的推背感，既不激進也不保守。車輛能夠順利應(yīng)對車道數(shù)量三變二、大貨車行人避讓、路口左轉(zhuǎn)等交通場景。
以路口左轉(zhuǎn)為例。一般來說，自動駕駛車輛的左轉(zhuǎn)是個有技術(shù)難度的場景。Momenta CEO曹旭東向雷鋒網(wǎng)新智駕解釋：因為左轉(zhuǎn)路線本身就比較長，其次路口左轉(zhuǎn)會遇到不同方向的來車，意味著容易出現(xiàn)多車爭搶路權(quán)的情況。這種情況下，自動駕駛車輛如何在保證安全的前提下，同時兼顧乘客的體驗舒適性、以及車輛的智能性而非一味地停讓。 Momenta的MSD車輛也多次順利完成了路口左轉(zhuǎn)的任務(wù)。
此外，Momenta MSD車輛在經(jīng)過路口時，也遇到與大貨車爭搶路權(quán)的情況。但Momneta車輛并沒有出現(xiàn)急剎的情況，而是在預(yù)判大貨車繼續(xù)往左變道之后，選擇減緩車速。無論是預(yù)判還是操作，車輛的表現(xiàn)都不比人類駕駛員遜色。
云直播之后，Momenta還公布了其一鏡到底包含全程中間技術(shù)結(jié)果的晚高峰路測視頻?？梢奙omenta對MSD技術(shù)的自信。而這種自信的來源，正是“飛輪式”L4 。
如果說兩條腿走路是Momenta的戰(zhàn)略理念與產(chǎn)品呈現(xiàn)，那么“飛輪式”L4則是Momenta兩條腿得以真正走起來的底層支撐。
從產(chǎn)品架構(gòu)來看，“飛輪式”L4主要由量產(chǎn)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)驅(qū)動算法、以及兩者之間形成的閉環(huán)自動化三個因子構(gòu)成。
首先來看量產(chǎn)數(shù)據(jù)。
Momenta CEO曹旭東認為：“自動駕駛的終局一定是規(guī)?；耐耆珶o人駕駛，以Robotaxi落地為例，規(guī)模化L4指的不是一個區(qū)域或城市，而至少是路況復(fù)雜的十個城市，每個城市至少一萬輛車，否則難以稱之為商業(yè)化落地?！?/p>
而這種規(guī)模化L4的最終實現(xiàn)，要有千億公里的數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)長尾問題。那么海量數(shù)據(jù)從哪里來？光靠L4自動駕駛車輛的緩慢積累是遠遠不夠的。
因此Momenta通過將量產(chǎn)自動駕駛產(chǎn)品Mpilot搭載在車輛上，在為客戶解決問題、創(chuàng)造價值的同時，進行海量量產(chǎn)數(shù)據(jù)的原始積累。而這，恰恰是“飛輪式”L4的動力源泉，通過海量量產(chǎn)數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”，幫助MSD不斷迭代，使得完全無人駕駛系統(tǒng)不斷進化。
當數(shù)據(jù)來源得到保證之后，如何高效地驅(qū)動這些數(shù)據(jù)，是飛輪跑起來的關(guān)鍵。
Momenta認為，要解決真實場景中的海量問題，必須通過數(shù)據(jù)驅(qū)動（Data-Driven）的算法才能高效解決。什么叫數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法？
Momenta研發(fā)副總裁夏炎用了一個例子來解釋：MSD車輛在路上經(jīng)常會遇到紅綠燈識別被阻擋的問題。
Momenta早期的做法可能是通過代碼規(guī)則來告訴車輛，遇到某種具體的情況該怎么做。但當規(guī)則寫了一百條甚至是上千條的時候，底層的代碼就會變得難以維護，并且很難復(fù)制到別的城市場景。因為有限的規(guī)則是無法完全覆蓋無限問題的。
因此，Momenta采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，自動化地解決了絕大部分的問題。相比見招拆招的解決單一問題，Momenta內(nèi)部更加鼓勵團隊將更多的精力放在搭建一套數(shù)據(jù)驅(qū)動（Data-Driven）的算法框架上。
“只要收集到足夠多的數(shù)據(jù)和長尾問題，隨著量產(chǎn)數(shù)據(jù)的不斷流入，算法進行自動化學習，就能驅(qū)動飛輪式L4不斷迭代，自動化地解決自動駕駛的長尾問題。”曹旭東如是說。
此外，在擁有量產(chǎn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)算法驅(qū)動之后，閉環(huán)自動化是Momenta“飛輪式”L4得以維持高速運轉(zhuǎn)的第三個因子。
無論是數(shù)據(jù)采集、存儲、還是處理、標注、模型訓練等環(huán)節(jié)來說，一旦以海量數(shù)據(jù)作為單位，那么每個環(huán)節(jié)都會變得艱難。而Momenta的閉環(huán)自動化就是一套高效、自動化的工具鏈：通過建立對問題自動化發(fā)現(xiàn)、記錄、標注、訓練、驗證的閉環(huán)過程，為技術(shù)和產(chǎn)品提供自動化的迭代能力，驅(qū)動“飛輪式”L4高速轉(zhuǎn)動。
以新智駕試乘體驗為例，Momenta的閉環(huán)工具鏈在30分鐘的試乘數(shù)據(jù)中就自動抓取了979份數(shù)據(jù)，包括預(yù)測數(shù)據(jù)為618份、規(guī)控數(shù)據(jù)為288份、感知數(shù)據(jù)為49份、手動錄制17份。
自動或者半自動的閉環(huán)工具，無疑為Momenta的數(shù)據(jù)處理省去了很多不必要的麻煩。
正如Momenta總結(jié)地那樣：在兩條腿走路戰(zhàn)略落地過程中，左腿量產(chǎn)自動駕駛是最先構(gòu)造起來的，并且最先進入產(chǎn)品化和商業(yè)化階段；然后Momenta在去年年末正式邁出右腿，發(fā)布完全無人駕駛技術(shù)MSD。
而構(gòu)建這兩條腿的底層核心能力，就是飛輪架構(gòu)。由此，Momenta兩條腿走路戰(zhàn)略得以完全打通，實現(xiàn)相互協(xié)同。
但新智駕好奇的是，在實際落地上，究竟是先有雞還是先有蛋？
海量數(shù)據(jù)是“飛輪式”L4驅(qū)動的前提之一，那么Momenta如何獲得海量數(shù)據(jù)？沒有數(shù)據(jù)，Momenta“飛輪式”L4無從談起。
對此，Momenta回應(yīng)道，從去年發(fā)布可量產(chǎn)的自動駕駛方案Mpilot（包括Mpilot Hightway、Mpilot Parking）之后，Momenta就已經(jīng)進入產(chǎn)品化和商業(yè)化的階段，今年年內(nèi)會有部分量產(chǎn)產(chǎn)品上市，大規(guī)模的量產(chǎn)上市時間在2022年左右。加上此前發(fā)布的后裝ADAS途鈴系列產(chǎn)品的上車，Momenta已經(jīng)積累了一定的數(shù)據(jù)。
那么與主機廠的數(shù)據(jù)會否順利返流給Momenta？夏炎表示：“數(shù)據(jù)的所有權(quán)歸屬車廠是無疑的，但如何用數(shù)據(jù)來創(chuàng)造價值是Momenta擅長的事情。利用數(shù)據(jù)迭代自動駕駛系統(tǒng)，這是我們能夠為主機廠創(chuàng)造的價值?！?/p>
誠然，數(shù)據(jù)的價值是通過挖掘得到的，否則也只是一堆數(shù)字罷了。
那么，在實際落地能力上，“飛輪式L4”規(guī)模落地的可行性有多高？
由于當下規(guī)?；疞4還處在“無人區(qū)探索”的狀態(tài)，Momenta認為規(guī)?；疞4面臨的是“行駛千億公里，解決百萬問題”的巨大挑戰(zhàn)。而千億公里意味著100萬輛車，每天10個小時不間斷運行，連續(xù)跑1年。
這種包括資金、車隊數(shù)量在內(nèi)的巨大投入對自動駕駛初創(chuàng)公司來說無疑是不可承受之重。但Momenta的“飛輪式”L4將這種巨大的成本一再降解、分割為可接受的賬目。
在總成本的計算上，Momenta將規(guī)模化L4的總成本可分為數(shù)據(jù)成本和研發(fā)成本。
具體而言，研發(fā)成本取決于問題個數(shù)（N）和解決單個問題研發(fā)成本（R）；數(shù)據(jù)成本取決于里程數(shù)（M）和單公里數(shù)據(jù)成本（D）。
雖然目前還無法準確評估L4遇到的問題個數(shù)（N）和里程數(shù)（M）的大小，但Momenta認為，問題個數(shù)（N）至少達到百萬量級，里程數(shù)（M）至少是千億公里。
得益于量產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式，Momenta能夠跨數(shù)量級地降低解決單個問題的研發(fā)成本（R）和單公里數(shù)據(jù)成本（D）。
在單個問題研發(fā)成本（R）方面，常規(guī)規(guī)則驅(qū)動（Human-Driven）的最大挑戰(zhàn)是用有限人力解決上百萬個問題。而通過量產(chǎn)數(shù)據(jù)驅(qū)動（Data-Driven）的方式，只要收集到足夠的數(shù)據(jù)，就可以自動化地解決絕大部分問題，從而降低研發(fā)成本。
在單公里數(shù)據(jù)成本（D）方面，Momenta一方面為客戶提供量產(chǎn)自動駕駛解決方案，另一方面也提供持續(xù)的軟件算法迭代升級。在為客戶解決問題、創(chuàng)造價值的過程中，和客戶一起回收了長尾問題的數(shù)據(jù)，把單公里數(shù)據(jù)成本降到了幾乎為零。
由此，通過“飛輪式”L4，Momenta將實現(xiàn)規(guī)模化L4的總成本跨數(shù)量級降低。
可見，在Momenta眼里，自動駕駛從來就不單是一個技術(shù)問題，可靠的技術(shù)方案和可落地的成本方案缺一不可。
眼下，“飛輪式”L4已經(jīng)開始轉(zhuǎn)動。Momenta表示，在環(huán)境感知、高精地圖、預(yù)測等環(huán)節(jié)已實現(xiàn)了完全數(shù)據(jù)驅(qū)動，并通過閉環(huán)自動化持續(xù)迭代升級。
預(yù)計到2022年，Momenta可以實現(xiàn)全流程數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法；
到2023年，利用閉環(huán)自動化實現(xiàn)算法100%自動化迭代。
2024年，量產(chǎn)自動駕駛Mpilot也將會大規(guī)模量產(chǎn)上路。Mpilot和MSD將協(xié)同增效，實現(xiàn)“飛輪式”L4的快速成長。
基于“飛輪式”L4的商業(yè)化場景——Robotaxi，Momenta也給出了落地時間表。
事實上，今年6月Momenta就已經(jīng)獲得蘇州第一塊Robotaxi示范應(yīng)用牌照。按照Momenta的計劃：
今年年底會跟蘇州政府進行robotaxi的試運營，明年可能會有大規(guī)模的對外開放；
2022年，做到蘇州Robotaxi部分車輛車端無安全員試運營；
2024年，車端100%無安全員，實現(xiàn)單車盈利；
2024年開始，結(jié)合已經(jīng)回流的大規(guī)模量產(chǎn)數(shù)據(jù)，Robotaxi將實現(xiàn)多地規(guī)?；涞剡\營。
從兩個時間表規(guī)劃來看，2024年是Momenta的一個關(guān)鍵節(jié)點。
曹旭東解釋道：隨著“飛輪式”L4的發(fā)展，2024年Momenta將在蘇州實現(xiàn)車端完全無安全員的商業(yè)運營，從而降低車輛運營成本，實現(xiàn)單車盈利，完成商業(yè)模式0-1的驗證?！?/p>
也就是說，在0-1階段，Momenta會專注于技術(shù)和商業(yè)模式的驗證，在兩者還沒有在樣本城市得到完全驗證之前，不會做大規(guī)模擴張。
他認為：Robotaxi城市擴張的關(guān)鍵因素在于數(shù)據(jù)儲備。每一個城市的Robotaxi落地，都需要海量數(shù)據(jù)的積累。如果每到一個城市都花上幾年時間重新開始積累，那么技術(shù)與商業(yè)落地的領(lǐng)先性很容易擴散和被稀釋掉。
而Momenta的量產(chǎn)自動駕駛能在0-1階段進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)回流，提前做好數(shù)據(jù)儲備，然后在2024年形成爆發(fā)點?！叭绻@個階段做得不夠扎實就進行城市復(fù)制與擴張，那么一定會耗費大量資源，收益不成反倒帶來大量的資金虧損?！?/p>
未來，“2024年隨著量產(chǎn)車型大規(guī)模上市，量產(chǎn)數(shù)據(jù)大規(guī)?；亓?，此時數(shù)據(jù)和技術(shù)上1-N的儲備也已到位，具備了擴張條件。Momenta 將開始進行多地落地，從而以極快的速度實現(xiàn)規(guī)模化L4?！辈苄駯|表示：“在一個城市先實現(xiàn)單車盈利，再復(fù)制到其他城市，是無人駕駛規(guī)模化落地的最精益的模式?！?/p>
縱觀業(yè)內(nèi)，Momenta的Robotaxi運營看似比其他玩家的時間晚一些，但如果從后續(xù)爆發(fā)的力量以及城市的擴張速度來看，Momenta是不容小覷的。
用Momenta的話來說，厚積薄發(fā)，將是他們的后發(fā)優(yōu)勢。
總地來看，Momenta用“飛輪式”L4證明了，L2與L4之間并不是涇渭分明的界限與派別。
另一方面，從業(yè)內(nèi)進展來看，即便是號稱在2020年向完全自動駕駛進發(fā)的特斯拉，其L4也還處于低調(diào)隱匿的狀態(tài)。
所以不能不承認，Momenta甚至比特斯拉更快地向業(yè)界提供了一個清晰的L2向L4演進的思路與技術(shù)。未來，Momenta這個無車殼版的“特斯拉”，會否成為自動駕駛界的下一條“鯰魚”？
以下為雷鋒網(wǎng)新智駕活動前期采訪內(nèi)容：
Q：量產(chǎn)自動駕駛和完全無人駕駛還是蠻不同的，你們要怎么用低維度的量產(chǎn)數(shù)據(jù)來反哺比較高維度的完全無人駕駛？怎么整理出完全無人駕駛所需要的數(shù)據(jù)？
夏炎：我們把自動駕駛這個系統(tǒng)拆成感知部分、預(yù)測部分、規(guī)劃決策部分。對于預(yù)測和規(guī)劃決策部分，Mpilot和MSD其實沒有太大不同。比如預(yù)測的輸入實際上就是結(jié)構(gòu)化的一個世界模型，輸出是未來軌跡的分布。從抽象化的、結(jié)構(gòu)化層面來講，Mpilot和MSD的預(yù)測和規(guī)劃可以用一套體系完成。
但感知層面會有一些區(qū)別，量產(chǎn)自動駕駛以camera為主，其他家大多數(shù)的L4都是以激光雷達為主，在這種情況下兩種技術(shù)路線的數(shù)據(jù)很難相互利用。
但Momenta不是這樣，MSD里雖然有激光雷達，但是以camera為主，這是兩套獨立的感知的系統(tǒng)。而量產(chǎn)自動駕駛采用的傳感器方案只是少了激光雷達，這樣一來，MSD是可以復(fù)用量產(chǎn)自動駕駛里的部分數(shù)據(jù)的。
Q：試乘過程中，發(fā)現(xiàn)Momenta的計算芯片平臺還是GPU，未來你們的計算硬件層面會怎樣迭代？
夏炎：我們今天的確用的是GPU，還沒有上嵌入型的計算平臺，從我們當下發(fā)展的階段來看，GPU可能是最合適的。因為L4級自動駕駛需要的算力是幾百到一千T的級別，那么對應(yīng)的芯片絕對不是現(xiàn)在的芯片，而是未來幾年量產(chǎn)的芯片。我們的考慮是先用GPU去做，等到未來幾年有完全符合L4需求的量產(chǎn)芯片之后，再一次性遷移，這樣就不用多次遷移。
Q：未來Robotaxi的運營你們是自己來合作還是說會交給專門的運營方？
夏炎：實際上，我們Robotaxi商業(yè)模式落地應(yīng)該是，在0-1階段是“旗艦店”，在1-N階段是“麥當勞”（通過和合作伙伴形成標準robotaxi運營方案，各地運營方進行加盟合作）。如果在全國很多城市做運營，重資產(chǎn)的生意對我們來說顯然不科學。在最開始旗艦店的過程中，和技術(shù)相關(guān)性比較高的運營內(nèi)容，我們可能會深度參與。但長期來看，肯定是形成一個標準方案，和各地的運營方合作，由當?shù)氐倪\營方做實際運營。這其實和整個生態(tài)成熟度是有關(guān)系的。
Q：總的來說，Robotaxi量產(chǎn)大規(guī)?；瘯男┮兀铍y的地方在于什么？
夏炎：大規(guī)模化的L4實現(xiàn)，政策上要有支持，商業(yè)上要實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，實現(xiàn)單車盈利，技術(shù)上要有可行的技術(shù)路徑。對我們來講，飛輪式L4這樣一個技術(shù)路徑。這個技術(shù)路徑再往上拆解的話，飛輪式L4需要海量數(shù)據(jù)，海量的數(shù)據(jù)需要量產(chǎn)，然后需要數(shù)據(jù)驅(qū)動的算法和閉環(huán)自動化的工具鏈，所以是這樣一個鏈條。
Q：比較難的地方在哪里？
夏炎：單車盈利這件事情是L4的一個關(guān)鍵，怎么才能實現(xiàn)單車盈利呢？一定要去掉安全員才有可能賺錢，要不然是虧錢的。從技術(shù)上來看，需要自動駕駛足夠安全，才能足夠自信才能把這個去掉。Momenta的目標是在2024年要實現(xiàn)單車盈利，并且有具體的實現(xiàn)路徑。
Q：那Momenta今年著力的重點是什么？
夏炎：對于我們來講，量產(chǎn)自動駕駛Mpilot已經(jīng)邁入產(chǎn)品化的階段，所以Mpilot的產(chǎn)品化和商業(yè)化是重點要做的事情；對于L4，MSD是從去年中開始發(fā)力，現(xiàn)在處于厚積薄發(fā)剛開始的階段?？梢钥吹剿臅r間跨度是很長的，從現(xiàn)在到2024年還有很多要積累的東西。所以量產(chǎn)自動駕駛和完全無人駕駛各有不同的側(cè)重點，這是從外的表現(xiàn)。從內(nèi)在來看，兩者之間技術(shù)流和數(shù)據(jù)流的協(xié)同是我們的核心重點。
（雷鋒網(wǎng)） 雷鋒網(wǎng)
雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。
