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      ·03-28 17:47

      亲历中国智驾大战,吴新宙加入NVIDIA半年后首秀

      ‍作者 |张祥威 编辑 |德新 吴新宙近日现身NVIDIA GTC,这是其从小鹏汽车离开加入NVIDIA之后的首次公开亮相。 吴目前担任NVIDIA汽车事业部副总裁,全面负责NVIDIA的车载计算产品线DRIVE平台的产品定义以及工程落地工作。吴新宙最广为人知的经历,是在中国市场与小鹏汽车一起打造彼时最强的智驾系统,可以说是推动智驾量产数一数二的领军人物。 在GTC的现场,吴新宙发表了题为《加速向AI定义汽车时代转变》的演讲,介绍了NVIDIA对于AI以及汽车变革的思考: 汽车如何从软件定义汽车向AI定义汽车转变? 未来的自动驾驶技术栈如何变成端到端的范式? 如何真正打造能够长时间连续决策的智能汽车? 在吴新宙看来,自动驾驶的研发重心将向云端转移,随着软件定义汽车的成熟,以及要解决更多的Corner Case,自动驾驶会迎来新的开发范式。生成式AI和LLM,将有可能解决这些更复杂的问题,打造一个真正类人的高阶自动驾驶技术栈。 以下是吴新宙在GTC上的演讲,HiEV做了不改变原意的删减: 一、三大趋势重新定义汽车 欢迎大家参加NVIDIA GTC的DRIVE开发者日。 我是吴新宙,担任NVIDIA汽车事业部副总裁。我是最近在6个月前加入的NVIDIA,负责整个汽车业务部门,主要职责是为Drive平台制定产品定义,以及做好相应的工程落地。 今天,我将谈谈「AI定义汽车」,这一不可逆转的未来趋势,以及NVIDIA在这一领域正在做什么,从而加速向人工智能定义车辆的转变。 按照议程,首先我将谈一谈我们的发展历程,以及驱动下一波创新并将其应用于AI定义汽车的主要因素是什么,之后是NVIDIA在这个领域做了什么。 过去十年的汽车行业发生着诸多令人惊叹的变化,也许是百年汽车业未曾见过的。我认为,过去10年,三大趋势对汽车行业进行了重新定义。 第一,电动化。为了建设一个更清洁、更环保
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      ·03-28 12:08

      地平线赴港IPO:斩获中国前10大车企定点,高阶智驾量产进入快车道

      作者 |德新 编辑 |王博 软硬结合+大规模验证是核心 3月26日,国内智驾科技公司地平线正式向港交所提交招股说明书。 2023年度营收16亿人民币,全年毛利率70.5%,累计交付处理硬件500万套,当年定点车型增加100多款,这是这家头部智驾科技公司拿出的最新成绩单。 在智能电动车快速渗透的中国市场,前10大中国OEM均采用了地平线的智驾方案。 从营收规模、交付数量和车企影响力等多个维度来看,地平线可能是国内市场排序第一的智驾解决方案公司。 智驾的商业化之路荆棘重重。 透过IPO招股书,我们也可以相对完整地看到地平线的产品技术路径、商业战绩以及财务表现。 值得关注的是,从2021年到2023年,地平线实现年复合增长率82.3%,2022 - 2023年辅助驾驶及高阶智驾方案装机量增长4倍,且三年毛利都稳定在70%左右。 这些数据也反映了在智能化进展最快同时也竞争最激烈的中国市场,在经历了9年的发展与探索之后,地平线找到了一条合适于这个市场、经受住了大规模验证的商业路径。 一、智驾优等生:16亿营收,每年递增82.3% 地平线创办于2015年,其第一个前装量产项目,是2020年年中与长安汽车合作,在长安UNI-T上搭载量产征程2。长安UNI-T应用征程2,首先是在座舱领域。 随后,2021款理想ONE首发了基于双征程3的智驾系统,2022年理想L8 Pro又首发了基于征程5的智驾系统。 地平线从这里步入陡峭的增长区间。 理想L系AD Pro搭载地平线征程5 招股书的数据也显示,2021年地平线营收为4.667亿元人民币,2022年提升至9.057亿人民币,2023年再跃升至15.516亿。从2021 - 2023年,地平线差不多用了3年时间完成从破局到加速普及,期间的平均年复合增长率是82.3%。 「可以说今天中国基本上所有的主流车企,都已经跟地平线在深度合作」,前不久
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      ·03-27 11:22

      迈向千T算力时代,2024智驾芯片王者之争

      作者 |Alex博士 编辑 |德新 已经过去的2023年延续了智驾市场火爆的态势,出货量和渗透率进一步提升,随着消费者认知的深入,智驾作为整车的卖点属性正在逐步加强。 据不完全统计,2023年全年智驾L2等级及以上的SoC全球出货量超过6000万颗,最大的出货量依然来自 Mobileye和瑞萨,占据市场超过80%的份额,但主要集中在前视一体机等低阶智驾功能,可以认为是传统L2 ADAS领域商业模式的延续。 一、高中低三阶分化,高阶芯片仅占市场的1/10 为了便于后续分析,基于当下市场格局,我们将智驾SoC按照算力大小做下简单略显“粗暴”的分类,以AI算力30TOPS和100TOPS(INT8)为两个分界线: 低于30TOPS分界线为低算力SoC; 高于100TOPS的为高算力SoC; 介于30-100TOPS之间则为中算力SoC。 如果我们把目光聚焦在中高算力智驾SoC,就会发现一些有意思的端倪: 第一,2023年中高算力智驾SoC的出货量全球为500多万片,仅占智驾SoC总量十分之一,占比较小; 第二,真正有较大出货量的中高算力SoC仅有英伟达的Orin系列/Xavier系列、Tesla的FSD(HW3.0/4.0)、地平线的J5系列和华为的升腾610系列,这四家占据了98%以上的市场份额,其中Tesla占比超过60%,其采取的硬件预埋策略贡献很大; 第三,如果把目标继续收窄到第三方芯片供应商,就只剩下英伟达和地平线两家,二者主要市场均在中国,且Orin X和J5是2023年少有的大规模量产出货的超百TOPS的芯片。 站在智驾系统的视角,智驾SoC芯片牵一发动全身,已经成为智驾的核心节点和关键胜负手,就像大厦的地基一样,决定了大厦整体构型和建造高度,甚至影响后续平台的演进。 回顾2023年,智驾芯片最重要的关键词就是“卷”,这个“卷”体现在高中低各个维度上。 在
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      ·03-18

      小鹏MONA将至:10 - 15万级,用性价比打新势力,用智驾打比亚迪

      作者 |老缅 编辑 |德新 小鹏的全新品牌即将发布,10-15万级也能有高等级智能驾驶。 3月16日在中国电动汽车百人会论坛2024上,小鹏汽车董事长、CEO何小鹏提出:“下一个十年将是智能化的十年。未来18个月内高阶智驾的拐点将到来”。 所谓拐点,小鹏内部认为目前智能驾驶平均每百公里需要人为接管10次,未来应该降低至百公里少于1次(包含城区在内)。小鹏AI智驾大模型将于今年第二季度上车。 何小鹏还剧透,小鹏汽车将推出全新品牌,正式进军10-15万级全球汽车市场,打造年轻人的第一台AI智驾汽车,带来该价格段全新的智驾体验及极致性价比。 何小鹏提到的新品牌,也就是此前小鹏与滴滴合作开发的代号为「MONA」的项目,新品牌最快将于1个月内正式发布。 如果一切顺利,小鹏汽车将成为中国首个将高阶智驾能力带到10-15万元A级车市场的车企。 一、2024冲击28万台,小鹏急需销量爆款 目前已知的消息,“MONA”首款车型定位于售价10-15万元的A级车,并会面向全球市场发售。 此前,网上曾曝出一组疑似小鹏与滴滴合作打造的全新车型的相关谍照,后者代号正是MONA。该车型由滴滴负责设计,小鹏提供智能驾驶技术,定位为经济实惠、性价比较高的“智能化好车”,同时面向B端、C端两个市场销售,但主要面向B端的网约车市场。 但显然,MONA并不仅限于一款车型,而将被小鹏打造为一个全新的品牌。 不难猜测,小鹏此举,是为了更好地应对包括比亚迪、吉利、蔚来等车企已经形成或正在发起的多品牌战略,以期在不影响主品牌的前提下,竞争更加广阔也更易走量的10-15万元市场。 2023年全年总交付只有14.16万辆,目标完成率刚过七成。而今年,小鹏定下了更高的销量目标,冲击全年28万辆。这也就意味着,剩下的十个月里,小鹏必须要月销2.7万辆。 「MONA」承载的希望与压力,可见一斑。 小鹏急需一个走量的车型。并且从长
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      ·03-18

      专访沈劭劼:7千元干出城市NOA,大疆车载如何在「西瓜上雕树林」?

      作者 |张祥威 编辑 |德新 在中国乃至全球智驾的供应商中,大疆车载是一家需要被重视的公司,这家公司在「极致性价比」的方向上进展极快。 去年,大疆发布了基于TITDA4 VH的量产方案,在五菱宝骏云朵等车型上进行了量产。一年后,随着智驾功能攻入城市场景,大疆车载又循着高性价比持续进阶。 3月17日,大疆车载在已量产的「7V+32TOPS」基础版配置上,推出「7V+100TOPS」及「10V+100TOPS」两个配置,并表示可以实现“无高精地图依赖、无激光雷达依赖”的城市领航以及其他所有L2+智能驾驶功能。 其中,「7V+32TOPS」方案只需将算力提升至100TOPS,而无需更改原有传感器构型,就可升级至城市领航功能,从而将城市领航的硬件BOM成本打到了7000元级别。 以上三个配置今年均有新款量产车落地,大疆车载的「成行平台」将全面覆盖市面主流8 - 25万多种动力车型。 此外,大疆车载还发布了「惯导三目及激光雷达总成」技术,简称「激目」。 沈劭劼认为,在「成行平台」现有多阶梯方案推动下,高阶智能驾驶的标配趋势将会在未来三年内形成在30万内市场全面覆盖的新格局: 入门级的7V+32TOPS配置,从今年开始将慢慢实现8 - 15万级别车型的标配; 通过极致压榨硬件性能和算法优化,在100TOPS算力内实现的“无图”城市领航L2+智能驾驶功能,技术将逐渐普及至15万元级别及以上的各类车型; 激目系统将在2025年开始上车,在2026年左右与L3异构域控制器组合配置,有望把L3等级自动驾驶能力下放至25万左右级别的车型上。 与其它智能驾驶方案供应商相比,大疆有诸多不同之处。 大疆车载对于智驾芯片的选择以及工程化落地颇具特点,这家公司绕开了地平线、英伟达等主流芯片,而是基于TI、高通等进行算法开发,主打一个性价比,并且基本上做到行业首发。 在通往高阶智驾的路上,大疆车载虽
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      ·03-18

      华为汽车业务迎关键节点,长安深蓝加入HI模式,车BU预计今年扭亏

      、‍编辑 |HiEV 一年之前,同样是在电动汽车百人会的论坛上,余承东在外界对于华为和AITO的质疑声中,第一次公开阐释了华为选择走智选车模式的逻辑。 一年之后,伴随问界M7改款、问界M9上市,华为智选车模式的面貌已经发生了很大变化。 问界M7在上市后第一个月卖了6万台,创造了中国30万元以上车型的一项记录; 均价50多万元的问界M9,上市至今也卖出了将近5万多台; 从赛力斯、奇瑞、北汽、江淮,华为的智选车模式开辟了4个样板间。 余承东说:我们把华为十几年积累的To C的能力,向深度赋能车企往前走了一步。我们试了一下,发现还是work的。 余承东谨慎略显谦卑的表述背后,智选车模式和HI模式取得了相当不错的战绩。在HI模式的条线上,除了长安阿维塔,长安深蓝也将加入这一合作模式,东风的岚图以及猛士也有可能采用类似合作方式。 余承东预告:继智选车在今年前3个月实现扭亏为盈后,华为车BU将在今年实现扭亏为盈。 华为的智能汽车业务正从高昂的研发成本、供应链短缺中走出,伴随新一个代际的产品,开启全新的一章。 以下是余承东演讲的文本内容,HiEV作了不改变原意的编辑: 汽车在这个时代应该说发生了一个巨大的改变,它需要的技术,有芯片的技术,有软件算法,有AI语音,有新能源的一些技术,所以这是我们华为来助力产业的改造升级发展(的原因)。 从芯片操作系统到算法,在智能座舱上,我们目标是打造从芯片到整体解决方案,来实现人车互联的鸿蒙操作系统的体验,打造鸿蒙生态互联的智能座舱。 一、「智驾过去小鹏第一,我们要改写行业格局」 在智能驾驶领域,我知道过去这个领域在国内市场做的最好的是小鹏,但是今天我们来了以后,我们要改写了这个行业(现场笑)。 我们的ADS高阶智能驾驶,应该还是被大家公认为我们是用户体验最好的。这个行业很卷,大家这种良性的竞争蛮好的,也促进大家共同进步,相互学习。 在智能驾驶领域
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      ·03-13

      比亚迪的智能化风暴:量产征程5,高阶智驾向20万级挺进

      作者 |德新 编辑 |王博 2024年,所有人都在关注比亚迪的降价攻势。荣耀版高喊「电比油低」的口号,开局即向合资车企盘踞的燃油车市场发起总攻。 价格战之下,比亚迪今年还有一项重要的战略方向——智能化。 1月,比亚迪举办盛大的「梦想日」,宣布未来在智能化领域投入1000亿人民币,押注智能化下半场。2月末,比亚迪最为畅销的主力车系之一,王朝网的汉荣耀版车型上市。 汉DM-i荣耀版将C级新能源轿车的入门价格打到了16.98万元,而汉EV则是将比亚迪体系的高阶智驾车型推进到了25万以内。售价24.98万的汉EV 四驱天神之眼智驾版本,搭载了DiPilot 100计算平台,内置地平线征程5芯片,除了L2基础辅助驾驶功能外,支持OTA升级至高速/城市快速路NOA以及AVP代客泊车功能。 汉EV荣耀版,是继去年仰望U8、腾势N7搭载高阶智驾功能之后,比亚迪第三款搭载高阶智驾的车系。 看起来与蔚小理相比,比亚迪进入智能化领域的时机较晚,但在同等规模年销数百万量级的车企中,比亚迪依托中国市场的智能化供应链积累率先落子,把传统车企拖进了后者不擅长的智能化战局。 全球最大的新能源车企与地平线合作量产高阶智驾,也是比亚迪推动高阶智驾普及化的重要开端。将高阶智驾从超豪华与豪华车向主流车型下放,比亚迪掀起的不仅是价格风暴,更是智能化的风暴。 一、量产征程5,比亚迪的智驾平权攻势 HiEV在去年下半年率先报道了比亚迪在智驾领域筹备三车多方案齐发的规划。到目前为止,比亚迪已经顺利完成从仰望、腾势,到主品牌比亚迪王朝序列的量产布局。 去年7月,比亚迪发布「天神之眼高阶智驾辅助系统」,配置单OrinX + 双激光雷达,首搭于腾势N7车型; 两个月后,仰望U8上市,售价109.8万元,搭载双OrinX + 三激光雷达的高阶智驾系统; 彼时腾势N7可选高阶智驾包的版本入门价格为31.98万元,加上高阶智驾
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      ·03-12

      最卷一年!车企卡位城市NOA,激光雷达成抢手卖点

      作者 |王博 编辑 |德新 在激烈的车市竞争中,作为高性能智驾硬件的“显性”代表,车载激光雷达正迎来全面爆发。 就在过去短短两周,理想、零跑、智己、极氪等多个品牌发布全新或改款车型,这几家车企无一例外全部选择了强化智驾配置、加码激光雷达,甚至有的直接以激光雷达作为新车型核心卖点之一。 其中,去年卖得最好的理想汽车,在其最畅销的2024款L系列的Pro版上增配了AD Max智驾系统,标配一颗禾赛AT128激光雷达并支持城市NOA功能。 智己汽车在上一年LS6标配激光雷达的策略大获成功之后,在新款L7同样选择标配激光雷达;2024款的极氪001直接宣布全系标配激光雷达;零跑C10更是将配置Orin X + 激光雷达的车型,一下子打到了16万元的价格区间,大幅降低了搭载激光雷达车型的入门价格。 理想、智己、极氪、零跑等多家车企开年纷纷打出“增配不增价”的策略,宣告了今年将是智能电动车竞争极度内卷的一年。「我们需要开年就把所有的子弹都准备好。」一位纯电品牌的销售线负责人对今年的形势给出预期。 市场竞争的白热化阶段,一家成功的新能源车企不能有任何短板,而智驾成为不少车企通过差异化竞争赢得市场的关键,理想、小鹏、极氪、鸿蒙智行等品牌都在压强智驾,加速城市NOA量产。 一、激烈的价格竞争下,激光雷达为什么反而没有被砍? 车圈的价格战始于2023年初特斯拉给Model 3降价,一年过后,比亚迪将价格竞争拉到了前所未有的激烈程度。尽管去年就有不少喊出了“减配”的声音,但当前在车圈一个有意思的现象是:在过去几个月里,车企并没有一味通过减少配置、压缩成本来应对价格战。 很显然,单纯地降价、减配是无法留住用户的。对车企而言,应对价格战最有效的方式是定位那些用户具有强感知的、「高性价比」的产品特性,并且放大这些产品特性来促进销售。 2024款极氪001的改款就是一个典型案例:全系标配800V、全
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      ·03-06

      赛力斯造车引入强援,原华为智选车产品部部长加盟,任集团副总裁

      作者 |德新 编辑 |王博 HiEV从多个信息源获悉,赛力斯造车近日引入一位业界大牛。原华为智选车产品部部长李博已于近日加盟,出任赛力斯集团副总裁。 李博是服役华为多年的老将,长期供职于华为终端生态。在华为体系中,产品部部长相当于产品线总裁一职,对产品规划、研发以及商业经营负责。华为时期,李博向华为终端BG智选车业务部总裁汇报。 当前赛力斯拥有赛力斯SERES、AITO问界以及蓝电等多个品牌。根据2022年的财报披露,赛力斯集团拥有员工约1.3万人。知情人士告诉HiEV,随着2023年问界、蓝电等品牌的高速增长,赛力斯已扩张至2万人左右。目前赛力斯内部还未通告这位新晋大牛的具体业务管辖范畴,但李博的加入,与赛力斯大步扩张的产品版图和出海计划相关。 李博也是继去年何利扬出任AITO问界事业群轮值总裁之后,赛力斯引入的又一位重要高管。 信息来源:蓝电汽车官网,HiEV整理 2021年,赛力斯首吃螃蟹,成为华为智选车模式的首家车企合作伙伴。同年AITO问界品牌推出,AITO问界定位高端智慧新能源车。两年后,赛力斯内部的AITO问界事业群(以下简称「问界BU」)成立。 2023年3月,赛力斯推出蓝电品牌,与问界定位高端不同,蓝电更加专注于大众市场的新能源产品供给。目前蓝电品牌已推出蓝电E5,一款中型电混SUV。 除此之外,赛力斯也正在规划和扩张海外业务。 2023年,赛力斯在业务发展上的最大变量是问界M7改款以及问界M9推出。赛力斯已经预告,2023年年度营收预计为355 - 365亿元。 而作为对比,其Q3财报显示当年三个季度的营收为166.8亿元,也就是第四季度砍下了当年一半以上的营收。这部分高速增长来自于新款M7加速交付。问界M9则是在去年12月底发布,其对业绩的影响要到2024年的二季度才会完全体现出来。 信息来源:赛力斯集团公众号、问界公众号、懂车帝,HiEV整理 从
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      ·03-05

      自动驾驶革命:解密端到端背后的数据、算力和AI奇迹

      作者 |毫末智行数据智能科学家 贺翔 编辑 |祥威 最近,特斯拉FSD V12的发布引发了业界对端到端自动驾驶的热议,业界纷纷猜测FSD V12的强大能力是如何训练出来的。从马斯克的测试视频可以大致归纳一下FSD V12系统的一些核心特征: 训练数据:1000万段、分布多样、高质量的视频,数据的采集、筛选、质量、分布是系统成功的重中之重 训练方式:采用端到端训练,不再有感知、规控等模块 车端代码:V11有30万行代码来处理各类场景,而V12则非常简单,不再针对任何场景定制策略,完全依靠数据编程 运行效率:50帧/秒,效率极高 这些特征如此炫酷,引领着自动驾驶技术风向。那么究竟什么是端到端自动驾驶,如何实现端到端自动驾驶呢?笔者作为自动驾驶领域的从业人员,将从实战应用的角度出发,探讨端到端如何落地。 一、自动驾驶的传统做法 从第一性原理来讲,自动驾驶就是一个序列到序列的映射过程,输入的是一个传感器信号序列,可能包括多个摄像头采集到的视频、Lidar采集到的点云、以及GPS、IMU等各类信息,输出的是一个驾驶决策序列,例如可以是驾驶动作序列、也可以输出轨迹序列再转为操作动作。 这个过程与大部分AI任务基本一致,这种映射过程就相当于一个函数 y = f(x)。但是实现这种函数往往难度比较大、任务极其复杂,对于这种复杂的任务,一般可以通过2类方式来解决: 分治法:将复杂任务分解成多个子任务,逐个解决,再组合起来,相当于 y = f(x)*g(x)… 端到端:直接寻找一个函数实现y = f(x) 传统分治法 分治法是将自动驾驶任务进行切分,定义多个子任务,每个子任务负责解决驾驶过程的某些特定问题,再进行系统集成来完成整个自动驾驶任务。传统上,这些子任务包括: 地图/定位:自动驾驶的汽车需要知道驾驶环境的地图,其包含的信息一般比我们日常使用的导航地图要多,例如车道数量、车端
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