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新智驾按,汽车产业正在面临前所未有的变革,智能交通也是如此。
身处这百年难得一遇的颠覆性变革中,智能汽车、地图信息、出行大数据等多个领域的边界正在瓦解,走向跨界融合的新模式。
今年五月,英特尔、南京溧水经济开发区和新境智能共同发起了“智能交通技术研究”项目,旨在搭建开放技术和行业交流平台,赋能智能交通标准建设。 如今,英特尔子公司 Mobileye 也加入到了智能交通研究院的创新研发工作中。
据了解,该智能交通研究院将聚焦智能交通边缘计算平台、智能交通互联系统等智能交通各个环节以及智能交通的标准化问题。目前,用于后续技术研发和测试的传感器已经在位于南京溧水经济技术开发区的测试路段上部署完成。
近日,2020 智能交通技术与标准论坛在南京市溧水区举行。英特尔中国研究院院长宋继强,Mobileye 大中华区总经理童立丰出席现场作了主题演讲,向与会者分享了英特尔中国研究院以及 Mobileye 在智能交通领域上技术和标准方面的新思考。
尽管目前道路交通领域的发展迅速,但表面之下,尚存诸多问题需要深入去解决。其中,有一些问题能够借助科技力量来化解,比如计算。
在过去的几十年里,计算经过了数次进阶式的发展。到了万物智能的时代,数据的量以 25% 的年复合增长率在上升,对计算也提出了更高的要求。
尽管数据量近年来呈爆炸式增长,但优质数据的来源也是一个值得思考的问题。英特尔方面表示,某些符合特定需求的数据很难获得,“国内外公开数据集的代表性并不强。”
“如今数据就是生产要素,我们要根据数据的种类来选择,甚至是发明适宜的硬件来处理、传输、存储数据。”英特尔中国研究院院长宋继强说道。
据他介绍,为了更好的处理、传输、存储数据,需要将四种类型的硬件结合起来:CPU 作通用处理器;GPU 用于处理图形及矢量数据;ASIC 加速神经网络;FPGA 满足特殊的计算需求。
同时,将这些不同种类的硬件结合在一起,又涉及到了「异构计算」——宋继强认为,未来十年,架构创新将成为计算创新的关键驱动力。
事实上,这一切都与智能交通的发展息息相关。
以路侧设备为例,从传感器感知到信号,再传输给车辆进行处理,整个过程的时间可能要以毫秒来计算,因此,对于这种实时的闭环计算需求,不太可能全部上传到云端,而是在边缘(路侧)解决。
宋继强表示,利用边缘的低延迟和计算能力,交通信息能够在路侧进行数字化,同步模拟应用。同时,边缘计算不仅需要不同的处理器进行搭配组合,还要具备在线学习的能力。
在数据存储方面,边缘也有着独特的优势。英特尔方面表示,路侧可以将采集到的视频进行分析,以结构化文本的形式储存下来,以便「用历史的数据判断未来」。而且,这样减小了数据占用的空间,提高了数据调取以及使用的效率,同时也避免了人们对隐私的担忧。
事实上,就安全要求而言,交通领域不像计算机出了问题可以重启,它对基础设施有一些隐含的要求。如果要把这些隐含的要求提前考虑起来,因此需要制定相关的标准——这也正是英特尔目前正在推进的工作。
宋继强在接受媒体采访时透露,目前行业内对于智能交通的标准尚未有太多案例,而且这是一个多行业多部门配合的事情,要形成大规模的体系并不是一件简单的事,“所以英特尔扮演的是召集人的角色。”
从时间上来说,英特尔已经正式发布了智能驾驶安全方面的标准,基于 Mobileye 责任敏感安全模型(RSS)。该模型对安全做出了规定,并定义了恰当的响应行为,车辆无需数百万英里的里程积累就能学会如何安全地行驶。
目前已经有包括百度 Apollo、法雷奥等多家厂商装配了 RSS。中国交通运输部下属的标准制定机构“中国智能交通产业联盟”也已经采纳 RSS 作为其即将推出的自动驾驶汽车安全标准框架。
此外,英特尔研究院还在牵头推进第二个标准(自动驾驶汽车决策安全测试标准),并且已有了百度 Apollo、蔚来、威马、博世、腾讯等来自多个领域合作伙伴。
不过,由于参与者众多,又都对各自的领域有着深刻的理解,因此,在标准工作推进的过程中,内部激烈的讨论总是不可避免。
对此,英特尔方面表示,一个Topic 立项是要评审的,需要提交申请,经历标准峰会,大家共同出谋划策。而且,参与者讨论的最终目标也是为了去解决问题。因此,一个标准可能很短,但它一定是去伪存真,去粗取精的内容。
2018 年,英特尔中国研究院设立自动驾驶实验室,开始致力于相关的工作,“(该实验室)目前对外最好的成果就是基于 Mobileye 的 RSS 模型,发布了自动驾驶安全方面标准。同时,在过去的两年中,我们也收获了很多 know-how。”宋继强说道。
为了进一步验证技术以及标准,英特尔也已经对智能交通路口进行了足够多的研究,比如“关键场景分析”,更好得为自动驾驶做安全模拟测试,做定向定量的测试案例。目前,相关的积累已经应用到了溧水。Mobileye大中华区总经理童立丰表示:
现在我们在溧水要做整个试点,实现十字路口乃至于整个路段上标识标线或者是基础设施、交通情况的实时更新,把路侧和车端可能会遇到的问题尽可能覆盖,然后解决问题。
英特尔在溧水的智能交通项目或许是一个很好的例子,促使案例从实验室原型向标杆示范应用演化,然后形成相关的标准推向全国,成为产业化原型。
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