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自動駕駛的下半場——產品化和工程化（一）

發布時間：2023-08-06 17:29:26 文章來源：個人圖書館-小毛HYL

學習筆記（Self-Driving System）我特別想說智能駕駛已經脫離了dem...

(資料圖片)

學習筆記（Self-Driving System）

我特別想說智能駕駛已經脫離了demo邏輯，，也就意味著學究派逐漸退出歷史舞臺，開始邁向交付和量產工程派的時代，1萬輛、5萬輛、10萬輛、30萬輛、100萬輛，每一個milestone都是歷史性的突破。那么新框架下的人才儲備和需求也逐漸開始發生變化，對于人才的訴求也就從根本上發生了調整，當年我遇到的第一批的從業者國內以清華為主力，分散著有同濟、上交、西工大、哈工大和浙江大學等985類研究生，國外基本上也是清華為主力的海外留學生，出國后讀卡耐基、斯坦福以及加州理工的猛人，初期的第一批人是以高知分子的頂端博弈為主，壁壘高，技術成熟度差，完成的是0到1的跨越，也就類似于小范圍的特種兵作戰，精銳對精銳的遭遇戰，基本上還是依靠專業能力產生差異化來做區分，資本也是以學科帶頭人和人才密度來衡量這家企業的成長空間，也就是那個階段我們見到的都是L4的對決。伴隨著行業的蓬勃發展，我們對于智能駕駛的認知也從demo體驗開始進入到落地場景鎖定，我們俯身看L2++才是市場的主力，而L3已經是不可逾越的鴻溝，L4就更加可望而不可即。功能端：行車以城市領航系統和高速領航系統為主，伴隨常規的ICC和ICA功能；泊車系統以FAPA為主，向上延展循跡泊車和代客泊車；行泊一體匯合成為totally solution。硬件端：行泊方案的確認延伸出傳感器和控制器兩個大硬件系統，3R5V、5R11V、5R12V等等，從TDA2/4、MDC、J3\J5再到orin的控制器，我們還可能根據算法方案和功能場景的需求累積激光雷達、4D毫米波等等。最后這一切裝載到車端，融合進整車系統逐漸變成車內的一極，讓底盤成為這套系統的“腿腳”，讓車機成為這套系統的“臉面”，讓這個車成為一個移動的機器人。那么對于這個工程化和產品化的過程，我們將面臨的是SOP的挑戰，此時就從金字塔頂端的游戲回歸到大兵團的廝殺，這個局需要的是熟悉這場游戲規則的參與者拆分出各種角色形成規模化和專業化的戰斗。可能到現在寫了這么多總結一句話：智能駕駛的下半場是產品化和工程化的考驗，那么這就需要拆分角色，鋪開人力，細化流程來擴展整個的開發團隊進而保證產品完整性和軟件質量風險可控，那么對于各個非智駕領域的專才就有了在智駕發展的空間和可能性。

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