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深度解讀:李彥宏「智能網聯汽車三境界」

摘要

真正意義上的無人駕駛時代還未到來,而創新則是熬過這場苦戰的利器。

在 4 月 2 日開幕的岳麓峰會上,百度創始人李彥宏發表了題為「全球技術創新進入『中國時間』」的主旨演講。他提出了「智能網聯汽車的三種境界」,闡述了個人對智能網聯汽車發展的最新見解。

李彥宏稱,「智能網聯是人工智能時代的大趨勢,潛力巨大。而智能網聯汽車又有三大境界。其一,是基礎設施的智能網聯化,通過對全城的信號燈動態進行智能升級,可以大幅提升城市通行效率;第二境界是自動泊車,這是解決最后一公里的自動駕駛能力,一旦這個時代到來,將會對不具有這種能力的汽車產生擠壓效應。而當智能網聯汽車真正遍布城市大街小巷的時候,我們就真正迎來了智能網聯汽車的第三境界——無人駕駛共享時代。」

在極客公園看來,李彥宏口中所說的這三種境界,恰恰代表了目前自動駕駛產業發展的三個重要階段,而針對「商業化」的討論是核心所在。

百度創始人、董事長兼CEO 李彥宏 / 百度



「車路協同」是實現無人駕駛量產的基礎

盡管隨著深度學習算法的不斷精進、激光雷達等傳感器靈敏度的提升,單車的智能程度也越來越高,但 Uber 無人車、特斯拉 Autopilot 釀成的事故卻在不斷提醒著大家:我們距離真正意義上的無人駕駛時代還很遠。

Waymo 的實力是大家公認的,但它同樣苦惱的是自動駕駛的商業化問題。而實際路測中又無法搜集足夠多的數據來持續優化算法,使無人車能夠自如應對駕駛場景中的「邊角案例」(corner case)。因此,在單車智能還未到達足夠可靠的量級時,還要通過基礎設施的智能網聯化,將「汽車+道路」的智能化協同發展,才能保證自動駕駛盡早量產落地。

         「車路協同」的基本表現形式 / 視覺中國

協同智能的好處,從安全的角度出發,相當于為自動駕駛汽車的感知能力提供了額外的冗余保證。它能夠擴大無人車的感覺范圍,使其做出具有全局性考慮的決策結果。這樣的優勢保證了協同智能可以實現很高的駕駛安全性。

而從成本方面考慮,集約式的建設道路基礎設施,相當于為所有道路參與者提供了可共享的智能能力。這樣一來,無人車的傳感器配置可以實現減配,整套系統的搭建成本進一步降低,這對自動駕駛汽車的量產是大有裨益的。

政策層面來看,國家高度重視自動駕駛和車路協同發展,并確定了按照車路協同的技術路徑積極推動自動駕駛發展的路徑。2017 年,國務院印發《「十三五」現代綜合交通運輸體系發展規劃》,明確提出示范推廣車路協同技術,應用智能車載設備,建設智能路側設施。2018 年,工信部發布《車聯網(智能網聯汽車)產業發展行動計劃》,提出力爭到 2020 年,車聯網用戶滲透率達到 30% 以上的目標。

目前,在全國已經開始投入使用的智能網聯汽車測試區中,均設置了基于 5G 網絡技術的 V2X 應用場景。以長沙為例,百度與長沙市人民政府、湖南湘江新區管委會于 2018 年 12 月底達成合作,隨后完成全國首例 L3 及 L4 級別等多車型高速場景自動駕駛車路協同演示,同時由百度 Apollo 提供技術支持的國內首條智能公交示范線也首發通車。

         百度 Apollo 無人駕駛出租車 / 百度

去年五月份,在江蘇無錫啟動的車聯網應用項目,屬于城市級的車路協同平臺。其中華為與合作伙伴共同搭建了商用網絡,以驗證在城市道路內如何通過車路協同,提升通行效率和確保交通安全。

作為 BAT 的生力軍,阿里巴巴在首次對外公布的自動駕駛技術路線規劃中也強調稱,「自動駕駛汽車與道路基礎設施配合,能夠改善車輛的感知能力,降低成本」。同時阿里巴巴達摩院與交通部公路科學研究院宣布,成立車路協同聯合實驗室,研究車路協同技術、自動駕駛技術、基礎設施智能化等。

從打法來看,百度和阿里的策略相左。百度年初宣布將 Apollo 車路協同解決方案開源,而阿里卻選擇了相對封閉的做法。

對百度而言,無人車研發經驗優于阿里,加之 Apollo 生態聚集了眾多領域的合作伙伴,開源有利于其鏈接周邊產業,加速自動駕駛產品的量產。阿里的話,優勢集中在路端,有菜鳥聯盟、ET 城市大腦等的支撐,封閉有利于其對路端掌控,而路端技術可以使車更智能,對車路協同方案的落地起到推動作用。這從阿里與交通部達成的合作也能看出一些端倪。

不過對自動駕駛這樣的新興技術而言,目前哪家公司都無法形成壟斷優勢。而且車路協同要真正發揮作用,還需要政府、企業、院校間的通力合作。畢竟讓駕駛更安全,讓出行和貨物運輸效率更高,是大家的共同目的。所以,合作形成雙贏似乎要比單打獨斗更現實些。


解決「最后一公里」難題的試金石

近一兩年來,自動駕駛已經成了耳熟能詳的熱門詞匯,不管是 OEM、Tier 1 供應商還是層出不窮的科技公司,似乎不搞點和自動駕駛沾邊的事情,都不好意思在圈子里混。但再好再熱的技術不落地,也只能是空中樓閣。而從 Waymo 的成立開始,市場的各個參與者開始對「自動駕駛」這件事情變得越來越理性。

另一個市場變化的趨勢在于,大家似乎不怎么提全路況的 L4 了,而是加了一個「地理圍欄」的前提,即限定在特定的場景應用區域。所以這也是為什么很多公司會選擇有限場景作為技術應用的第一步,「商業化」應該是其中考慮的關鍵因素。

李彥宏在演講中提到的「自動泊車」就屬于其中一個重要的場景。不過確切的說,他指的應該是「自主泊車」(Valet Parking) 技術,解決的是出行最后一公里的問題,屬于限定場景的 L4 級自動駕駛應用。在李彥宏看來,如果一輛汽車可以「自己找停車位」,那么它就極有可能對不具備自主泊車能力的汽車產生「擠壓效應」,從而快速推進這項技術全面實現「上車落地」,為汽車真正發展到無人駕駛共享時代做準備。

         戴姆勒聯合博世開發自主泊車技術 / Daimler

不過現在大家之所以盯上了「自主泊車」這項技術,極客公園認為「成本」和「可行性」是其中兩個重要原因。

相比全棧式的無人駕駛解決方案,自主泊車主打「低速」場景,對傳感器架構、中央處理平臺性能以及感知決策控制算法都降低了要求,成本在可控范圍內就意味著這項技術在現階段是利于商業化落地的。

據極客公園了解到的信息,目前自主泊車技術的車端架構在行業里基本是通用的(可能一些方案會加上激光雷達)。傳統泊車輔助系統會配置 12 個超聲波雷達和 4 個環視攝像頭,而自主泊車在環境感知上需要做到更安全,所以需要結合泊車系統進行一定程度的傳感器融合。對主機廠而言。傳感器的成本沒有增加,只需將算力升級,把原有的 ADAS 處理器替換成自動駕駛處理器平臺。

其他方面,從方案提供商的角度而言,自主泊車技術還涉及到場端的管控,包括云平臺的打造以及地圖的繪制。整個過程的投入自然不小,而且依然存在一個逐步迭代的過程。包括支持停車場數量的增加,車速的不斷提升,從基礎功能到加入部分城市化道路的應用,當然用戶體驗也會持續得到改善。

不過即便是自主泊車,商業化落地也面臨著諸多挑戰。除產品技術本身外,地下停車場定位、建圖、車身感知決策控制等都是需要額外花精力去解決的問題。對主機廠而言,總體的研發成本是增加的。而且如果車企想要自建共享服務,車輛管理、平臺搭建涉及的費用也不少。

縱目自主泊車系統演示 / 縱目科技

目前來看,主機廠基本都選擇了自己中意的合作伙伴。比如戴姆勒和博世很早就開始了自主泊車技術的研發,百度聯合力帆系的盼達已經在重慶開始試點出行服務。而國內很早就開始動身的縱目科技則已經收到了一汽的項目定點通知書,計劃在紅旗品牌 2020 年的量產車型上部署低速 L4 級自動代客泊車產品,并計劃 2020 年實現主要一二線城市大型商業停車場內的自主泊車功能。

作為解決「最后一公里」問題比較現實的方案,自主泊車盡管實現起來也并不容易,但它依然是 L4 級自動駕駛最有可能先落地的一個場景。而基于自主泊車技術延伸擴展而來的產品勢必會起到反哺自動駕駛的發展,推動真正無人駕駛時代的到來。


無人駕駛的終極形態

李彥宏最后提到的「無人駕駛時代」,一定是所有公司都渴望實現的產品愿景。不過考慮到目前整個行業的發展現狀,距離這個目標的實現恐怕還有段距離。

極客公園曾經對比過 Waymo 和特斯拉在自動駕駛研發上的一些差異

總的來看,Waymo 和福特的路線一樣,選擇了一步到位開發無人駕駛汽車;而特斯拉和通用、豐田、大眾、奔馳、寶馬等主機廠的想法類似,從釋放 L2~L2+級自動駕駛能力開始,將這些技術先在量產車上搭載,獲取大量數據用于算法的迭代和演進,同時也在進行無人駕駛技術的并行開發,屬于互相促進、互相學習的一派。

Waymo 目前已經在亞利桑那州展開了基于 robotaxi 的網約車服務,而福特則在嘗試基于無人車的外送服務,試圖搶占物流領域的高地。與福特類似的還有 Nuro、新石器、美團、京東等公司。相比之下,百度自動駕駛平臺似乎選擇的是 all-in 的策略,在自主泊車、robotaxi 以及物流領域均有涉獵。

         Waymo 基于自動駕駛汽車開展的網約車服務 / 視覺中國

據悉,Apollo 目前已經完成了 6 大版本的迭代和技術升級。百度方面計劃將持續在車端、路端全面開源,進行更加廣泛的商業化量產落地嘗試。值得一提的是,美國咨詢公司 Navigant Research 發布的「2019 自動駕駛領導力」報告中,百度獲得了不俗的排名,而且每年的進步可圈可點。

在極客公園看來,百度和 Waymo 在自動駕駛的商業化上都找到了適合自己的節奏。以技術硬實力為基礎,廣泛尋求合作,逐步擴大城市業務運營范圍,在解決了既定區域的核心痛點后也積累了大量的測試數據。不過相比百度而言,Waymo 目前的研發模式還較為封閉,如果想要解決日常駕駛中的「邊角案例」,恐怕還要學學百度,在合作和生態開放上更努力一些。

真正意義上的無人駕駛時代還未到來,而創新則是熬過這場苦戰的利器。


責任編輯 克里斯

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