被吹上天的无人驾驶车,终于落到地上了,3.98万起

智车星球转啊转 2024-06-30 12:06:38

用时三年,苏州跑出了一家无人车企,首次举行新品发布会就拿出了4款车,半天订单订完全年产能。

这家企业叫九识智能。

在L4级自动驾驶相关企业渡寒冬、商业化一拖再拖的当下,九识智能会是行业的破局者吗?

1

把无人车的价格打下来

如果来看九识智能的首场产品发布会,任谁都可以看出,价格绝对是这次新品发布会上最大的亮点。

给不了解无人配送行业的朋友先简单科普下,在5年前行业发展的早期,无人配送车整车成本会因车型(底盘+上装)、传感器方案、计算平台选择的不同而呈现较大差异,部分企业能做到整车成本20-25万元左右,也有企业的整车成本在50万元左右,且货柜空间基本是3立方米及以下水平。

对比这个数据来看,你就知道行业这些年的进步有多大,九识这一系列产品的价格竞争力有多强。也因此,在开启预订后的一小时,九识智能的订单数就突破了1000台;6月28日当晚八点,九识智能透露,2100台的原定产能已经全部订了出去。

而截至6月29日上午7点42分,九识小程序上的定金专拍链接已售出了5290件。

这对于曾经年市场容量只有百台水平的无人车行业,绝对是一个历史性的时刻。

九识智能告诉智车星球,目前官方已临时调整增加了订单数据,但还不能对外透露具体数量。

“我原本也就预估会订出三五百台吧。”九识智能CEO孔旗对突然而至的“爆单”感到十分惊喜。他原本预估发布会当天的订单数会比往常多,但没想到仅半天时间就把全年产能都订了出去。

△九识智能CEO孔旗

不过要强调的是,上图中的价格仅仅是车辆的裸车价,要想完整实现自动驾驶功能,还需要购买FSD服务。

以新版Z5为例,5年质保内的使用周期计算,总花费为:4.98万购车价格+0.7*4*5万FSD服务费用=18.98万元。同时,还搭配了不错的限时购车福利及金融政策。

而此前,客户则需要一次性付完22万的产品及服务费用(含裸车价和5年的FSD服务)。

这意味着,新的Z5不仅在软硬件配置全面升级的情况下,还降价了3万元。不管是从总购车价格还是对于客户的补贴力度来看,九识的这次焕新升级都是诚意满满,且更加从客户的角度去考虑。

当然,这也是其自身体系化能力提升的体现。

孔旗表示,由于此前相关的售后服务体系在同步建设,还不算完善。因此,一直是按照22万的打包价格出售产品,借此拉高门槛。“否则产品的品质和每一个客户的体验就不能得到很好的保障。”孔旗说道。

而随着售后服务体系的建设逐渐完善,九识也有了能力降低门槛给更多客户带来高品质的产品及服务。

据九识介绍,其网点数量目前已有230家左右,且开城的步骤已经形成了标准的SOP,后续也将跟着用户的需求进一步扩展网点建设。

2

把无人车产品矩阵打出去

九识智能此次新品发布,是行业首次覆盖城市低速全场景的L4级量产系列产品的集中上市,也是九识凭借对L4智能城配产品软硬件技术的深厚积累,以及对应用场景的深刻洞察给出的一份“解题思路”。

具体来看,九识智能此次新品发布会共发布了4款车型:Z2、Z5、Z8和Z10,数字分别代表该车的装载容积。其中Z2是一款小型平板车,是九识智能为覆盖窄路场景提升机动灵活性而开发的L4级别自动驾驶产品,主要应用于封闭园区、校园、居民区、室内仓库、非机动车道等低速运输场景。

该车整体设计更加小巧灵活,装载容积为2m³,续航里程可达110km,最大载重300kg。

王牌产品Z5 2024版是一款为城市配送实现物流转运而开发的L4级无人车,主要应用场景有封闭园区、城市物流运输等。续航能力180km;装载容积为5m³,载重量800kg。

Z8和Z10是九识智能创新推出的业内最大载重、最长续航的L4级无人车产品,二者主要应用于月台接驳、叉车装卸、工业物流、矿区、长距离运输等场景。

造型方面,新车外型设计更加轻盈、前卫与硬朗。整车采取“大倾角、大夹角”的流线型设计,避免了雨雪挂壁所带来的困扰。同时,也使得车辆降低了20%以上的风阻,再搭配动能回收策略,新车整体续航有了明显的提升。

值得注意的是,整体车辆设计采用了无外突结构方案,传感器模组布局更加集中,布线更为简洁,大幅提升了车辆的窄路通行能力。

同时,九识智能首创的分体“冰砖”大灯,光源强度达到4.3万坎德拉,是国标车规准入的三倍之多,光源覆盖更广,照明更充足,为车辆夜间行驶保驾护航,风雨无阻。

硬件方面,首次采用了车规级双Orin Drive套件,算力超500tops,算法的深化与泛化能力得到大幅增强。

此外,传感器方案也同步进行了升级。

新车采用了14台摄像头与4个车规级固态雷达构成的全新传感器方案,能有效识别车身前后300米及左右100米的环境变化,大幅提升了新车规避能力与运营效率,从而更好地适应各类场景的效率需求。

为了配合硬件的大规模升级,新车的自动驾驶系统采用了最新的ZOE 2.0架构,实现了对传感器扩展的无缝衔接,并且具备高密度传输与高性能调度优势。同时通过骨干网络,利用Transformer完成了对动静态障碍物与地图元素的统一检测。

决策过程则是采用了领先的前决策模型,真正实现了决策层规则的端到端,大幅减轻了终端运营的负担。

3

从场景出发,从用户体验出发

在九识智能联合创始人庄立看来,产品在软硬件方面的升级只是基础。为了扩展更多的运营场景,给客户带来更好的使用体验,九识智能还基于具体使用场景痛点问题做出了对应的优化策略。

△九识智能联合创始人庄立

比如在常见的乡野道路场景中,最大的问题就是没有任何地理特征可供推位,GPS受遮挡信号不稳,网络信号也极弱。如果是雨天,路面受天气影响会变得泥泞,边界线及车道线会变得模糊甚至不存在,四周的植被每次雨后也会有新的变化。

这些都对技术团队提出了高难度挑战。

为了解决上述问题,九识智能提出了一套完整的技术解决方案。

首先,引入了Footprint坐标系,统一了近场与全局坐标。同时,定位系统内置了高阶评价,通过精心构建的变化矩阵保持整体位移的连续性。

此外,基于多年积累的高精地图数据,九识智能还引入了Map Transformer V2模型进行在线建图。该模型本身就具备推理能力,对于遮挡以及边线不清的情况都有非常好的效果,因此能完成对车道线、警示牌、停止线和人行横道等标识的识别。

通过这些在线信息,彻底解决了车辆无特征下的行驶问题。

这一套解决方案除了乡村道路,也能应用于类似没有特征的道路,比如隧道、跨海大桥、高架、甚至沙漠道路。

相比使用传统RTK定位,九识智能的解决方案更加经济有效,不需要额外的设备部署,就能同时适应旷野与城市场景,为科技下乡及物流下乡政策的落实提供了保障。

而为了让产品能够在全天候下运营,天气问题也是不得不面临解决的最大挑战。

江南的暴雨、北方的鹅毛大雪、四川盆地的雾以及华北的扬尘,都是技术团队面临的难点。

为了实现对全国各地不同地区客户的高效交付,九识智能采用AI生成技术,让模型具备高效泛化能力,通过这项技术,能够基于自身标注数据不断生成不同程度的雨雾尘雪夜效果,达到逼真的效果。

针对对自动驾驶系统稳定性影响较大的雨雪天气,九识智能也做了不少工作。

在雨雪天气下,水面的动态变化很容易在传感器层产生分层拉丝、噪点集聚甚至鬼影,严重影响了自动驾驶能力的发挥。

九识智能的技术团队基于传感器成像、反射率分布及光线追踪技术去除了拉丝分层现象,并实现了近乎100%的噪点过滤,在实际运营中十分显著改善了极端天气下的自动驾驶能力。

同时,新车型还引入了传感器自清洁系统,当雨雾尘雪以及污渍对传感器带来遮挡时,自清洁模块就会自动触发,在极端天气情况下也能保证环境信息的精准性。

去年冬天至今,九识智能开展了极寒天气下数十个测试项目,包括冰面制动、电量损耗以及积雪识别等等。截至目前,已累计测试10万多公里,路况覆盖了城市、乡间与园区。

正是这些场景难题的攻克,让九识智能的产品真正实现了对全路况、全天候场景下L4全无人运营的广泛覆盖。

4

无人车规模发展,需要系统性力量

从技术验证到产品验证,开放道路上的无人配送已经发展了六年左右的时间。

近两年随着产品形态的不断进化以及成本的不断下探,这个新事物终于走入到实际的生产应用中,开始去尝试解决传统物流行业、城市综合管理体系中存在的人口老龄化、事故率高、运营效率低等一系列问题。

例如在江苏省如皋市,九识智能正深入当地快递物流、冷链运输等多个城市运输服务场景,充分发挥产品优势,为当地城乡、村镇解决偏、远、散的物流运输困境,有效赋能当地行业和企业的发展,为大中小企业实现降低40%~60%的物流成本,大大提高运行效率。

另一方面,随着产品技术落地带来的行业效率提升成果被更多人看到,自动驾驶产品在城市配送的市场端需求量开始逐渐增长。据九识介绍,目前产品销量正以每月近50%的增长率递增,九识也在不断提升产能建设与相关配套。

这一市场变化,为智能车供应链产业生态的发展和革新都带来了新的机遇。

目前,每台九识智能车车身覆盖五百余个零部件,40%为新兴自动驾驶零部件厂家。值得一提的是,车身超95%的零部件实现了国产化,在品质方面,全部符合车规级产品要求。

当然,新挑战是与机遇同在的。

对于九识来说,越来越像车企,就意味着除了研发体系外,还需要提升销售体系、交付体系、运营体系、生产体系等多方面的能力,以保证能跟上企业成长的速度。

这在自动驾驶配送行业还是空白,走在前面的虽然先享受到了先发好处,但同样承担着探路人的风险。

对于车企经常会面临的“产能地狱”问题,也是九识近在眼前的困难,在与媒体的交流过程中,相关负责人也坦言交付压力比较大。

而从整个行业来看,当前关于自动驾驶安全评估、责任承担、年检审查、驾驶许可等方面法律不足,依然在限制产品的应用探索。

虽然2018年4月,相关部门印发了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》的通知。但是时至今日,真正能够取得上路许可发文的城市并不多。在拥有相关管理制度的城市中,不同地区对于自动驾驶车辆的驾驶许可标准存在差异,导致企业在申请许可时需要面对不同的要求和流程。

除此之外,目前测试示范区主要分散在不同城市,由企业与当地政府合作开展测试示范活动,加之各省甚至各市、区、县在自动驾驶管理上的标准规范都存在不一致的情况,这给自动驾驶车辆的跨区域运营带来了不小的压力。另外,自动驾驶车辆没有明确的定义,在一些地区,将车辆定义为机器人或非机动车等,需要按照速低速在非机动车道行驶,这也影响跨省运营。

另外,当前开放的测试场景主要集中在一些常见的、交通环境和路况比较好的城市道路,缺乏多元化的测试场景支撑,这在一定程度上限制了自动驾驶技术的进步。

上述这些都是自动驾驶配送车开始大规模上量后,需要面对并解决的问题,而这些也只是所有问题中的一部分。

想要行业稳定快速的持续发展,除了自动驾驶技术公司体系进化,也需要自上而下的系统性推动与支持。

这场关于物流行业的深刻变革,我们还需要再给些时间。

0 阅读:79

智车星球转啊转

简介:感谢大家的关注