自动驾驶进入下半场

发布时间:2020/07/07 来源:本站发布 点击量:

  到2020年,你将会成为一个永远坐在后排的司机”在今天看来过分乐观了,但自动驾驶年代正在到来却是不争的事实。智能的车、才智的路彼此协同,正推进自动驾驶在不少场景变成实际,虽然在对单车智能怀有激烈情结的人看来少了一点酷炫。
  新一波热潮
  国内的巨子们正在用切实的产品和解决方案攻城略地,而不是像几年前主要在想象未来、谈架构,或许炫技。
  4月9日,百度Apollo正式对外发布“ACE交通引擎”,其方案已在北京、长沙、保定等十几个城市落地实践。例如,4月19日,百度Apollo在长沙敞开Robotaxi打车服务。4月28日、6月23日,阿里旗下的高德分别在上海、广州上线或接入Robotaxi服务。6月27日,滴滴出行也在上海向公众敞开自动驾驶网约车服务。
  自述于2012年就介入自动驾驶的华为则“聚焦ICT技能,成为面向智能网联轿车的增量部件供货商”,除了在通讯网络、操作体系等范畴落子,已开端开发激光雷达、毫米波雷达等智能轿车中心传感器。在5月举行的全球剖析师大会上,华为发布了《自动驾驶网络解决方案白皮书》,胪陈了自动驾驶相关网联需求方案的具体任务。这已经是华为近三年来发布的第三份与自动驾驶相关的白皮书。
  6月24日,自2016年入局的腾讯发布了新一代自动驾驶虚拟仿真平台TADSim2.0,在真实性、全面性、可视化、标准化、轻量化五个维度进行了晋级,以期提高自动驾驶开发和测验功率。据悉,TADSim正与国家智能网联轿车(长沙)测验区、公安部交通办理科学研究所等机构以及部分车企展开协作。
  此外,还有一些相对低调的笔直职业龙头企业也在自动驾驶或曰智能网联轿车上做出了大手笔的实质性动作。例如,千方科技将2017年提出的“一体两翼”战略晋级为“双驱动-双引擎”战略,全面布局才智交通与智能物联。今年3月,千方科技发布的一份公告显示,它将进一步展开“下一代才智交通体系产品与解决方案研发晋级及产业化项目”,针对“以智能出行为中心的第四次路途交通运输革新带来的交通职业新需求”。
  职业繁荣背后,产业政策的盈利无疑是强大的推手之一。据不完全统计,自2018年12月以来,与智能轿车相关的政策,在部委层面就至少有5份文件,最新、也最直接的,莫过于今年2月出台的《智能轿车立异发展战略》;更高层面的设计,当属新基建、“两新一重”。
  车路协同成新周期焦点
  自动驾驶的历史至少可以上溯到1961年的StanfordCart。在1970年代前期,它便利用了摄像头和前期的AI体系来绕过障碍物,但速度很慢,每20分钟1米。当然,真实算得上“智能轿车元年”大概是2012年。是年,谷歌取得了美国首个自动驾驶车辆许可证。
  很长一段时间以来,自动驾驶的要点都在使车变得更智能,即单车智能(V2V),旨在让车像人一样聪明,包含Waymo、Tesla、Uber等新势力以及通用、梅赛德斯-奔驰等传统车企都是如此。
  不过,安全性一直是困扰V2V向高阶进发的中心难题。轿车对危险要素的辨认准确率,不像人脸辨认,96%就可以用,只要不逼近100%,就近乎为0。为了提高准确率,只能装备更好、更多的激光雷达、传感器等。其结果是不仅成本高、量产困难,而且远不充分。因而,职业里流行一句话,“只要车,没有路,自动驾驶就永远停留在PPT上!”因而,智能的车加才智的路并完成车路协同日渐成为干流方向。《科技日报》不久前发表了一篇文章,《才智交通落地,车路协同是要害》,可谓直指中心。
  在车路协同上,我国具有抢先优势。早在2011年,清华大学牵头的科研团队在863方案支持下,环绕车路协同的要害技能展开了体系性探究研究。该项目于2014年经过验收,当年10月在青岛开始演示了真实的人、车、路协同。欧美的转向发生得比较晚。例如,美国联邦通讯委员会于2019年12月共同投票经过了一项新提案,重新分配5.9GHz频段的大部分频谱,部分用途涉及C-V2X技能。这被视为美国抛弃自己已摸索多年的Dsrc(专用短间隔通讯技能),转向我国倡导的基于蜂窝网络的C-V2X的一个信号。
  我国不少企业一直在布局车路协同,先发优势颇为明显。以千方科技为例,它参加建造了北京两个封闭测验基地——海淀基地和亦庄基地,为两大基地提供了V2X设备与体系、监控体系等,包含车载终端(V2XOBU)、路侧终端RSU、路侧协同操控单元CCU、边际核算单元ECU、路侧信号采集器等,其“醉翁之意”,显然志不在智能的车。到2020年4月底,其参加建造的自动驾驶立异示范区,场/路/区三级测验的测验路程已达134万公里,取得牌照的企业13家,车辆70余辆。在长沙、重庆、阳泉、沧州等地自动驾驶或车路协同示范区,也采用了其V2X设备。
  发展方向:端、边、网、云自主协同操控
  车路协同实际上是人们发现单纯的智能车难以解决降低成本以及确保安全等难题而挑选的第二条路途。从某种意义上说,V2V不能接受之重,由V2X来分担、协同,既大幅降低成本,也提高效能。
  通俗地说,车只要自己能做到一连串动作,才能自动驾驶,从而完成交通出行的安全、便捷、愉悦、应需。首先,它要实时感知路况,包含其他车辆的状况及意图、路网流量、天气、人、交通操控信号等等,须避免视觉盲区,数据有必要精准,“看见”的间隔足够远;然后对所取得的数据进行实时的存储和处理,剖析、挑选,去除弱相关信息和噪音等;紧接着,经过模型核算出举动的指令;最后,将指令传输给车,由车执行指令。这一整套动作的延时有必要非常短,核算和操作有必要非常精准、牢靠、流畅。
  为了完成此愿景,交通基础设施一定是数字化、网联化、智能化的,感知、核算、操控、通讯、交互、办理与服务等必要功能是一体化的,终究,智能轿车取得多源数据,在人工智能技能支撑下,自适应、自学习、自操控、自办理。此外,还需求分布式、多层级、智能化的交通大脑,以数据驱动、精细化、自动化的交通管理优化车路协同的环境。简言之,有必要做到端、边、网、云自主协同操控。
  毋庸置疑,车路协同横跨职业很多,需求轿车、通讯、云核算、物联网、出行、软硬件开发等多个职业的企业协同共舞。身处其中的企业,不管是巨子,还是草创企业,亦或是职业龙头,还是跨界者,都将根据各自的优势,既协作又竞赛,合纵连横的故事必定精彩纷呈。
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