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从场景落地,到改变交通网络,自动驾驶到底如何定义未来,这10位大牛这样说 | CCF-GAIR 2018

导语:智能驾驶创新力量齐聚一堂。

从场景落地,到改变交通网络,自动驾驶到底如何定义未来,这10位大牛这样说 | CCF-GAIR 2018

雷锋网按:2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了宝安区政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会,旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。

雷锋网CCF-GAIR 2018 延续前两届的“顶尖”阵容,提供 1 个主会场和 11 个专场(仿生机器人专场,机器人行业应用专场,计算机视觉专场,智能安全专场,金融科技专场,智能驾驶专场,NLP 专场,AI+ 专场,AI 芯片专场,IoT 专场,投资人专场)的丰富平台,意欲给三界参会者从产学研多个维度,呈现出更富前瞻性与落地性相结合的会议内容与现场体验。

无论是全球自动驾驶投资的速度加快还是以市场为主导的自动驾驶第二幕已经开启,不可否认的是自动驾驶的商业化进程已经提上了日程。人工智能怎么改革城市交通与物联网络,自动驾驶将如何定义未来的汽车,自动驾驶将从哪些地方最先落,这些都是行业人士所关心的议题。

7月 1日,在CCF-GAIR 大会上,智能驾驶专场就上述议题进行了行业探讨。清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东担纲主持此次智能驾驶专场会议。中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃、采埃孚中国投资有限公司工程技术中心总监綦平、Mobileye中国区总监  Boaz Sacks、伟世通自动驾驶首席架构师王凯 、深圳市城市交通规划设计研究中心车联网项目主管 刘琪、Roadstar.ai 创始人兼 CEO 佟显乔、安波福电气分配系统亚太中心产品工程总监 、应用工程总监余宁、Cowarobot 创始人兼CEO 何弢、PlusAI (智加科技)工程副总裁付强都在专场会议上发表了自己的看法。

从场景落地,到改变交通网络,自动驾驶到底如何定义未来,这10位大牛这样说 | CCF-GAIR 2018

自动驾驶早期的亲历者,中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃,发表了《平行驾驶与平行交通:从智能出行到智慧城市》的大会报告。

王飞跃加收认为路权的归属权问题会对汽车智能的发展有一定的影响作用,当未来路权属于无人车的时候,将会带来整个社会形态变化。他目前在研究平行驾驶。所谓的平行驾驶就是软件定义的车和无人车共同在物理世界、心理世界,虚拟世界和人工世界里驾驶。

王飞跃提到通过物理车跟软件定义车之间的交互产生智能,车在驾驶的过程就是产生数据的过程,传感器、雷达、摄像头属于小数据;云端定义的车把小数据导成大数据;然后大数据导成小智能,让汽车变得更高效、更舒服,在汽车在真实的物理世界里驾驶得更加平稳、舒适。以上就是从小数据到大数据,到小智能的过程,也是平行车要达到的目的,确保安全性,并且能够把有人驾驶、远程控制、网络车和无人车统一起来。王飞跃认为物流、矿山等平常需要运维、监控、应急三合一的特殊场景,是适合进行平行驾驶的试验场景。

此外王飞跃认为未来交通要走向交通5.0,最初交通5.0是指城市交通、公共交通、静态交通、物流交通,社会交通。随着社会水平和科技的发展,交通5.0就是平行交通,也就是软件定义的交通系统,人工交通系统跟物理合二为一。

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来自采埃孚中国投资有限公司工程技术中心总监綦平,发表了《智能驾驶对汽车大脑及执行机构的挑战》的演讲,重点讲述了采埃孚在自动驾驶上的布局,介绍Pro AI、cubiX、以及采埃孚的Level 4的解决方案。

綦平介绍了采埃孚和英伟达合作的为智能驾驶开发的计算决策平台 ProAIPro AI有三个显著的特点:第一它是一个可扩展的平台、第二计算量超大、第三允许多芯片结构。此外,綦平表示 ProAI Gen 2 NVI Xavier 在2020年的第四季度可以进入批量生产状态。ProAI Gen 2 NVI Xavier所使用的是第二代的ProAI,所使用的芯片是英伟达的芯片,目前在加紧开发过程,下半年可以得到B样件。目前采埃孚正在研发自动驾驶协同底盘系统cubiX ,cubiX和雷达和SDU、执行器有密切沟通,cubiX可以提高整车运行效率。

綦平表示采埃孚目前也有在考虑做车、设、人、云的协同方案。同时,采埃孚也建立了一个合作的框架,囊括了海拉、百度、英伟达、ASTYX、Ibeo等等合作伙伴。现阶段,采埃孚已经在中国的市场建立了一定的业务基础,并且希望积极推挤中国自动驾驶的行业发展。

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作为全球最具影响力的自动驾驶公司之一,Mobileye 已经在超过 2700 万辆汽车上搭载其自动驾驶技术,并与 13 个汽车厂商进行了合作,有 25 个主机厂商使用了其设备。

经济性、安全性、规模化是 Mobileye 中国大陆地区总监 Boaz Sacks  口中 Mobileye 的核心竞争力。同时,Boaz Sacks 也介绍了 Mobileye 的主要技术逻辑,即通过高清摄像头收集各种复杂道路数据,进行云端处理,称之为“众筹式数据收集”,之后,再通过数据反馈,不断修正自动驾驶系统,达到感知上的绝对准确和执行上的绝对安全。由此,数据也成为这家自动驾驶公司的最重要优势之一。

此外,Boaz Sacks 也首次向外介绍了 Mobileye 的新品 Mobileye Shield+,后者将主要用于城市大中型汽车,帮助其进行盲点检测,向驾驶者发出预警,提高城市交通安全。

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伟世通自动驾驶首席架构师王凯认为,尽管如今自动驾驶的发展如火如荼,很多公司都有涉猎,但是要想在自动驾驶领域走的长远,首先要从市场调研开始研究,找准定位,最后再把产品迅速落地。 

王凯认为自动驾驶所面临的挑战有三个:1、系统设计的复杂性。自动驾驶系统是一个非常复杂的系统,OEM和初创公司经历的痛点时间不同,OEM最早经历的痛点是与功能安全和网络安全相关,而初创企业更早的接触的是基于AI的算法;2、解决方案的多样性。目前很多自动驾驶算法的解决方案正在慢慢趋同,但由于该领域火爆场面,其解决办法会逐渐增多;3、自动驾驶落地的最大挑战问题-成本。

王凯认为解决上述问题的关键是将硬件与软件剥离,系统架构可以将来自不同供应商的算法运行在不同的硬件平台上,这样才能够像乐高积木一样,让主机厂根据需求来自主选择合适的积木。王凯预计到2025年,高速公路上的L3级车辆将成为自动驾驶最大的细分市场。

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深圳市城市交通规划设计研究中心车联网主管刘琪从“交通人”的视角,介绍了深圳市城市交通规划设计研究中心定位、深圳市推动智能网联汽车发展的战略,以及智能驾驶在深圳的落地。

他认为在自动驾驶趋势下,“交通人”的目标是,实现交通安全可控、顺畅、综合治理、效率提升以及环保绿色等目标。之后,深圳将为自动驾驶企业提供一个平台,在不同层面研究、顶层设计等方面为其提供支持与帮助。

刘琪认为,要进行自动驾驶测试,封闭测试厂是必要的一步,今年 5 月,深圳发布了道路管理测试规范实施指导意见,为自动驾驶测试创造了充分条件。

刘琪表示,深圳产业基础雄厚,产业链相对完整,有发展自动驾驶的优势条件,同时,土地资源缺乏,没有相关汽车产业集群也是其劣势所在。政策法规层面,深圳要提供更开放的政策环境,主抓测试平台和示范应用,推动智能网联汽车的快速安全落地。

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在自动驾驶创业公司中,有许多是诞生于美国的企业,但如何回到国内落地,则是一个需要探讨的问题。Roadstar.ai作为诞生于硅谷的自动驾驶公司希望从出行服务切入,把无人驾驶的技术带给中国的老百姓。而今天Roadstar.ai的创始人兼 CEO 佟显乔的主题演讲就是“打造有‘中国特色’的自动驾驶L4技术解决方案”。

Roadstar.ai 是全球第一家完全采用国产传感器的解决方案的公司,其方案主要是传感器融合的方案,核心的技术主要分成两个部分,第一部分是异构多传感器同步技术,第二部分是数据深度融合的技术。’’

佟显乔表示,Roadstar.ai 是一家专注于技术的公司,该公司也有自己的无人驾驶运营计划。今年,Roadstar.ai 准备用20到50台车,在深圳或者在其它城市进行提高算法的试运营。明年,Roadstar.ai 则希望和一些海外车厂合作,生产一两百辆车。运营方面,他们希望进行比较小规模的试运营,Roadstar.ai 从而覆盖一个区域的范围。到了2020年,技术会相对成熟时,再生产定制的无人驾驶汽车。佟显乔表示,虽然今天法律法规还不允许自动驾驶商业化的试运营,但是从技术上已经做好了准备。

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去年 9 月,安波福(Aptiv)从汽车零部件供应商德尔福拆分出来,专注于汽车电子、车联网以及智能驾驶等业务领域。本届 CCF-GAIR,安波福电子分配系统亚太区产品工程总监余宁带来演讲,阐述了未来的智能汽车架构。

所谓汽车电子电气架构,简单来说就是把汽车内部的传感器、中央处理器、电子电器分配系统等硬件和软件通过技术手段整合在一起,形成每个平台每台车不同的电子电气架构。电子电气架构有三个重要的要素,包括软件的设计、硬件的设计,以及可靠的信号和动力分配系统,通过这个可靠的系统,整个汽车的运算、动力、能量的传递才能顺利完成。

余宁提到,在目前的汽车电子电气架构下,整车要添加一些简单的信息娱乐系统,只需通过增加一些电路、处理器以及中央屏幕来实现,这对于现阶段的汽车整体架构来说是完全可以支撑的。但是用户的需求远不止这些,所以现在很多车型都增加了各类主动安全系统,包括定速巡航、车道保持、行人避让等,这些功能增加了传感器,增加了各种回路。另外,诸多互联功能的上车,让如今汽车电子电气架构已经接近于饱和。

那么针对未来的自动驾驶汽车,既要新增传感器,还有增加中央处理器,这些内容足以让目前的汽车电子电气架构接近崩溃。面对这样的现状,安波福提出了自己的面向未来的智能电子电气架构,余宁将该架构形容为“大脑”和“神经”的结合。

所谓的大脑就是计算机、中央处理器。安波福的解决方案包含三个重要的中央处理器:安全网关处理器;自动驾驶处理器;中央处理器。其组成的“大脑”负责处理所有的运算,包括自动驾驶需要的运算、娱乐系统需要的运算以及信息系统需要的运算。 

在“大脑”之外,该电子电气架构还需要有“神经系统”,主要包括数据传输系统以及能量传输系统。 

在整车自动驾驶或者目前的高级辅助驾驶汽车的架构中,会有很多的传感器、执行机构以及中央运算机构,它们之间有大量的数据传输,包括传感器采集的数据要及时传递到中央处理器,中央处理器发出的指令要及时到达各个执行机构。所以数据传输系统非常重要。

此外,神经系统还负责传递能量,在传递能量的过程中,实际未来的汽车对能量传递安全性的要求会非常非常高,所以在能量传递的系统设计过程中进行了一些冗余的设计,来保证能量传递系统的可靠安全。同时我还设置了备份系统,保证车辆在运作过程中能量不会丢失。

总结来说,安波福是希望给行业提供一个独一无二的、方便的、高度集成的智能电子电气架构,为中国和全世界的智能驾驶发展提供支持。

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激光雷达是自动驾驶技术中非常重要的传感器。速腾聚创创始人兼CEO,邱纯鑫在智能驾驶专场中带来了题为“从MEMS LiDAR ‘看’自动驾驶全面爆发”的主题演讲。

演讲中,邱纯鑫博士表示,在激光雷达出现之前,自动驾驶经过了漫长的萌芽期,而激光雷达出现之后,自动驾驶快速发展。他表示,预计L3和L4级别自动驾驶商业化将集中在2020和2021年左右。因此,激光雷达也要相应地推出符合要求的产品。这对激光雷达的性能、成本、稳定性提出了巨大的要求。MEMS将是最容易实现的这些要求的方案,它具有高分辨率,长距离、车规级、易量产、低成本等优点。

现场活动上,速腾聚创还为来宾们带来了MEMS固态激光雷达 RS-LiDAR-M1 Pre 的实时演示。

此外,在会场的正门,速腾聚创还展开了RS-Fusion-P3感知方案的公开路测演示体验。自3月份英伟达GTC大会发布以来,这是P3方案首次公开路测,该方案是一套专门为L3 以上高级自动驾驶打造的多激光雷达融合感知方案。

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基于产品的落地情况,酷哇机器人创始人兼 CEO 何弢分享了酷哇机器人的自动驾驶产品化布局。

酷哇从 2015 年便开始自动驾驶专业研究,产品发展也循着从轻到重、从低速到中速到快速的主线。2017 年,酷哇切入自动驾驶作业车,并在今年 4 月顺利落地了与中联重科合作的自动驾驶清扫车。同时,物流车与短途接驳无人车也是酷哇的主要目标领域。

核心技术方面,酷哇从 2008 年开始布局弱 GPS 场景技术,主要解决没有 GPS 信号下的定位能力以及动态路径规划,服务城市动态场景,并将在 7 月 4 号与百度阿波罗进行相关联合战略发布。

动态规划方面,酷哇也是最早研究 MODAT 算法的团队之一,他们利用本地感知追踪障碍物的移动轨迹,可根据其移动属性进行道路预测,找到最优化路径。

何弢表示,环卫市场具备近 2 千亿的市场规模,现在正处于从环卫 1.0 的纯人工阶段向机械化迈进阶段,酷哇希望再进一步,助力环卫产业向 3.0 迈进,优化清扫人员的工作与环境,帮助其在更好的地方进行保洁工作。

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物流也是自动驾驶的一个重要场景,智加科技的工程副总裁付强发表了题为“自动驾驶与物流科技”的演讲。他表示,目前物流占全国GDP比重的16%,提升物流科技的效率就非常重要。

自动驾驶在物流的运输行业中能够获得比较大的成果,有三个原因:首先自动驾驶更加安全,它能够避免货车司机疲劳驾驶;其次,它能够降低成本,从货车动力学上实现燃油的节省;最后,它能节省人力,自动驾驶汽车不需要配置两到三名司机同时运输货物。

而自动驾驶,包含定位感知、道路规划、控制等。在自动驾驶这个领域,数据的量是很大的。现在行业中大体有两个方向:一致性和通用性。一致性虽然能够获得较好的成果,但是它或多或少会产生一些过拟合的问题。因此也需要抢到通用性的问题。此外,计算的开销、成本的控制都需要考虑。此外,他还强调了多传感器融合对驾驶的安全性。

自动驾驶现在正在形成一个上下游的产业链,这个产业链很长,在自动驾驶上游包括了核心的关键零部件车规级的人工智能车载计算机,上游有云平台、大数据、人工智能的算法,车联网、5G通讯、NB-IoT,同时下游有共享出行,比如无人测试基地、高精地图,下游还有政策法规等等,这样的大生态。另外在自动驾驶产业中有很多玩家,来自科研界、传统的主机厂,还有新的造车的企业,还有跨界的科技巨头。

“目前自动驾驶还存在着困难和挑战,需要产业上下游的共同努力,突破技术瓶颈、探讨可行的商业模式,唯有如此,自动驾驶技术才能落地生根。”邓志东总结道。

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雷锋网新智驾主编,关注智能驾驶,添加微信:Hiumanlun0608,请注明公司--职位--事由
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