太平洋科技 出行

人類開車，百公里可能消耗一個(gè)饅頭，但如果讓車輛自動(dòng)駕駛開100公里，復(fù)雜的算法就需要消耗大量的能量和算力。

兩者為什么差異如此之大？

按照能量守恒定律，人類開車要遠(yuǎn)比自動(dòng)駕駛更“省錢、省力”，一直號(hào)稱比人類駕駛更安全的的自動(dòng)駕駛，究竟怎么才能做到真正的類人駕駛？

最近奔馳中國(guó)智駕負(fù)責(zé)人王忻 ，就和諾貝爾生理學(xué)或醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)得主梅·布里特-莫澤（May-Britt Moser）進(jìn)行了一次深入對(duì)談。莫澤教授因發(fā)現(xiàn)了大腦里的網(wǎng)格細(xì)胞而榮獲諾貝爾獎(jiǎng)，網(wǎng)格細(xì)胞相當(dāng)于大腦中的定位系統(tǒng)，可以為你在空間環(huán)境中提供方向感知。

這和目前火熱的自動(dòng)駕駛概念不謀而合，所謂智能駕駛，就是從A點(diǎn)到B點(diǎn)，人類具備這種識(shí)路辨路的能力，智能汽車如果具備“認(rèn)路細(xì)胞”，似乎也可以具備人類的能力，但受限于傳感器和算力，目前智能駕駛尚未達(dá)到人類的駕駛水平。

好消息是，不少企業(yè)開始在發(fā)力“端到端”大模型技術(shù)，試圖從底層邏輯再造一個(gè)“人腦”駕駛。前不久，梅賽德斯-奔馳的端到端“無圖” L2++ 全場(chǎng)景高階智能駕駛，剛剛完成了首秀，這也讓奔馳成為首家采用端到端技術(shù)的國(guó)際豪華車企。

奔馳L2++似乎具備了“人腦”的要素，比如不依賴激光雷達(dá)采用純視覺方案 、不需要高精地圖、強(qiáng)悍的云端算力、更強(qiáng)的泛化能力…

一邊是多年專注智能駕駛領(lǐng)域的研發(fā)專家，一邊是探索人腦定位系統(tǒng)的諾貝爾科學(xué)家，兩者碰撞注定會(huì)有行業(yè)火花。

自動(dòng)駕駛要向人學(xué)習(xí)什么？

回答文章開篇提出的問題，先了解人和機(jī)器開車的基本邏輯。

人類開車，需要眼睛、手、腳以及大腦等協(xié)同工作。如果你剛開始學(xué)，就得有更多專注力，比如你會(huì)把座位盡可能調(diào)到靠前，這時(shí)候視覺、聽覺甚至還有觸覺都在給你加油，新手司機(jī)一頓操作下來，額頭手心止不住冒汗，心臟也跟著撲通直跳。

老司機(jī)當(dāng)然會(huì)更從容，加速、超車等行云流水，甚至只憑借肌肉記憶就能完成這些操作。

更深層次來說，無論是新手還是老司機(jī)，開車的過程都是大腦給予的電信號(hào)，Moser教授解釋稱，在開車時(shí)，大腦中有特定的細(xì)胞幫助定位方向，比如“頭方向細(xì)胞”告訴我們當(dāng)前的行駛方向，“邊界細(xì)胞”告訴我們周圍的邊界。

最重要的是，憑借這些細(xì)胞，能讓我們具有“空間感知能力”。Moser教授曾做過一個(gè)實(shí)驗(yàn)，把小白鼠放到一個(gè)虛擬環(huán)境中，重復(fù)完成同一個(gè)尋路任務(wù)，最終小白鼠完成了進(jìn)化，自己找到了一個(gè)最短的途徑，通過研究發(fā)現(xiàn)，幫助小白鼠完成矢量導(dǎo)航的就是網(wǎng)格細(xì)胞。

網(wǎng)格細(xì)胞就像一個(gè)坐標(biāo)系，能把整個(gè)空間環(huán)境分成蜂窩狀的六邊形網(wǎng)格，指導(dǎo)著我們選擇方向。除了提供方向感知，也有研究者提出，網(wǎng)格細(xì)胞也會(huì)參與矢量計(jì)算，幫助人類規(guī)劃路徑。

這些細(xì)胞基本在大腦海馬區(qū)及其周圍，正是這個(gè)負(fù)責(zé)短時(shí)記憶、存儲(chǔ)轉(zhuǎn)換以及定向等功能的神奇區(qū)域，幫助我們完成了開車認(rèn)路。

所以人開車，只要大腦是清醒的，就能通過視覺記住位置后，在大腦形成一種想象中的邊界，并隨時(shí)更新這個(gè)想象中的地圖。這個(gè)過程當(dāng)然不會(huì)消耗太多能量，大腦的能耗只相當(dāng)于一個(gè)20瓦的燈泡，有時(shí)候吃一頓飽飯，就能開上一整天。

汽車就不一樣了，一輛機(jī)器想要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，需要依靠太多傳感器，像前攝像頭、后攝像頭、毫米波雷達(dá)甚至得用上激光雷達(dá)等。

處理這些傳感器的數(shù)據(jù)，需要借助大量的算力，這種復(fù)雜的算法也需要能源供給。即便是一個(gè)簡(jiǎn)單的避障動(dòng)作，都需要運(yùn)算大量的數(shù)據(jù)。

以ChatGPT為例，其每天要響應(yīng)大約2億個(gè)請(qǐng)求，在此過程中消耗超過50萬度電力，也就是說，ChatGPT每天用電量相當(dāng)于1.7萬個(gè)美國(guó)家庭的用電量，這個(gè)能耗相當(dāng)驚人。

從汽車自動(dòng)駕駛的發(fā)展歷史來看，也經(jīng)歷了很多種階段，前兩年主要是靠手寫規(guī)則，比如具體場(chǎng)景實(shí)行具體指令，但這個(gè)工作量堪稱巨大，因?yàn)榭倳?huì)有應(yīng)付不完的場(chǎng)景和寫不完的代碼。

怎么才能讓汽車像人類一樣，用一個(gè)通用的范式去解決各種路況？

王忻在訪談中表示，梅賽德斯-奔馳采用最新的端到端大模型技術(shù)。

顧名思義，端到端是指通過一個(gè)AI模型，輸一個(gè)原始數(shù)據(jù)，就能輸出最終結(jié)果，這種方式依賴深度學(xué)習(xí)模型，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到復(fù)雜特征。其結(jié)果就是類似于人腦的決策邏輯，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)從少到多的過程，就是新手變身老司機(jī)的過程。

到2025年，將隨梅賽德斯-奔馳模塊化（MMA）平臺(tái)推出“無圖”L2++全場(chǎng)景高階智駕系統(tǒng)，該系統(tǒng)應(yīng)用端到端大模型技術(shù)，不依賴高精地圖，可實(shí)現(xiàn)點(diǎn)到點(diǎn)的高階智駕體驗(yàn)。

自動(dòng)駕駛領(lǐng)域資深玩家

讓AI比真人更會(huì)開車

端到端到今年已經(jīng)成為行業(yè)內(nèi)最熱門的智駕技術(shù)路線，在這場(chǎng)比拼中，小鵬、華為、理想以及蔚來等選手在端到端領(lǐng)域的研究競(jìng)賽，已經(jīng)從一年前的開城速度，到如今的OTA更新頻率。

而端到端的投入非常大，最稀缺的就是人才，作為新興的技術(shù)領(lǐng)域，一個(gè)技術(shù)大牛甚至趕得上一個(gè)研發(fā)團(tuán)隊(duì)。同時(shí)端到端對(duì)數(shù)據(jù)和算力的需求也提升到了巨大量級(jí)，理想汽車就曾在內(nèi)部估算，每年投入到訓(xùn)練上的費(fèi)用就達(dá)到10億人民幣，未來甚至?xí)?span style="color:rgb(0,82,255);">漲到10億美元，這還不包括人員和其他成本。

不成比例的投入產(chǎn)出比，研究端到端顯然不是一筆劃算的買賣。

但奔馳顯然不會(huì)這么想。

過去5年，奔馳在華累積研發(fā)投入總計(jì)達(dá)105億人民幣，一年的時(shí)間完成國(guó)內(nèi)的自研L2+高速導(dǎo)航輔助功能落地。

如今研發(fā)端到端，在整個(gè)合資品牌中也是為數(shù)不多的激進(jìn)者。

奔馳的L2++是不依賴高精地圖，基于中國(guó)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，投喂了大量國(guó)內(nèi)老司機(jī)駕駛的素材，所以能適應(yīng)中國(guó)路況的博弈邏輯。而且只要有導(dǎo)航，哪兒都能開，有導(dǎo)航規(guī)劃的路段均可啟用L2++。

從王忻和Moser的實(shí)際體驗(yàn)來看，奔馳的這套L2++，在應(yīng)對(duì)無保護(hù)路口左轉(zhuǎn)、無保護(hù)路口右轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)主動(dòng)避讓行人等場(chǎng)景時(shí)可以做到擬人化駕駛。

如果遇到其他道路參與者，比如行人或公交車，也會(huì)提前避讓，同時(shí)會(huì)提醒司機(jī)提高注意力。

除此之外，L2++還可以完成路口無保護(hù)掉頭以及環(huán)島等場(chǎng)景，整個(gè)功能體驗(yàn)已經(jīng)達(dá)到了第一梯隊(duì)。

奔馳L2++也可以實(shí)現(xiàn)“車位到車位”，也就是從出發(fā)車位泊出、途經(jīng)城區(qū)/高速/城區(qū)、到目的地車位泊入，車輛自主處理全場(chǎng)景的路況問題，這可以說是目前端到端玩家能達(dá)到的最高水平。

而且不只是純電車型，奔馳對(duì)燃油車型也會(huì)一視同仁，明年會(huì)通過OTA實(shí)現(xiàn)L2+智能駕駛輔助系統(tǒng)的自動(dòng)上下匝道功能。針對(duì)未來產(chǎn)品，包括燃油車型，奔馳也會(huì)逐步搭載高階智駕系統(tǒng)。

這意味著未來有“端味兒”的產(chǎn)品，再也不局限于新能源車了。

百年奔馳的自我更迭

傳統(tǒng)語境下，新勢(shì)力品牌對(duì)智能化有著更大的話語權(quán)，但作為百年豪華品牌，奔馳對(duì)于智能化的探索早就已經(jīng)開始，甚至是親歷了智能座艙、智能駕駛的從無到有。

1978年，奔馳推出了世界上第一輛擁有防抱死制動(dòng)系統(tǒng)（ABS）的汽車。

1986年，奔馳通過“普羅米修斯”計(jì)劃，開啟了對(duì)自動(dòng)駕駛的探索。

到了2018年，奔馳又發(fā)布第一代MBUX座艙交互系統(tǒng)。

奔馳還是全球首個(gè)獲得L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛國(guó)際認(rèn)證，并在歐美量產(chǎn)的車企。去年年底，奔馳成為首批在北京獲批開展L3級(jí)有條件自動(dòng)駕駛系統(tǒng)測(cè)試的車企之一。

時(shí)至今日，奔馳對(duì)于智能化的投入仍在不斷加大，并自主研發(fā)了MB.OS全新域控制架構(gòu)。

這套智能架構(gòu)相當(dāng)于“中樞神經(jīng)”，覆蓋智駕、智艙、車身舒適和通信模塊的全部底層邏輯。

和傳統(tǒng)分布式EEA架構(gòu)不同，MB.OS架構(gòu)采用域控架構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)軟、硬件解耦，分別由4大功能域和1個(gè)通信模塊組成。功能域則分為智能座艙域、 自動(dòng)駕駛域、車身控制域、行車與充電域等，各個(gè)域之間車載以太網(wǎng)通信速度提高到了10Gbps。

一套組合拳下來，讓MB.OS徹底打破了平臺(tái)和動(dòng)力形式限制，可以實(shí)現(xiàn)整車OTA，讓每一輛奔馳都能實(shí)現(xiàn)“軟件定義汽車”。

基于MB.OS，除了“無圖” L2++ 全場(chǎng)景高階智駕，還有就是下一代車機(jī)系統(tǒng)——有著全新的語音交互和全新UI設(shè)計(jì)和導(dǎo)航系統(tǒng)。

其語音交互系統(tǒng)基于生成式 AI、2-3 倍數(shù)據(jù)訓(xùn)練提升的大語言模型打造，具備3D圖形渲染技術(shù)，奔馳將單純的“語音助手”定位升級(jí)為“奔馳虛擬助理”，這個(gè)虛擬助理除了體現(xiàn)數(shù)字豪華，還能為用戶提供情緒價(jià)值。

這一切技術(shù)距離我們并不遠(yuǎn)，MB.OS將于2025年隨MMA平臺(tái)車型推出，屆時(shí)我們也會(huì)真實(shí)感受到，這個(gè)百年品牌如何用數(shù)字智能去定義豪華。

和中國(guó)新興汽車品牌相比，奔馳對(duì)智能駕駛的追求或許不是最快的，但一定是最穩(wěn)的。從早期初步探索，到如今厚積薄發(fā)，百年奔馳仍在引領(lǐng)著汽車行業(yè)的創(chuàng)新。