[汽車(chē)之家 行業(yè)] 近年來(lái),智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展快車(chē)道,政策法規(guī)環(huán)境持續(xù)完善,技術(shù)加速迭代,產(chǎn)業(yè)應(yīng)用快速普及。面對(duì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)發(fā)展全球機(jī)遇,各國(guó)紛紛加快戰(zhàn)略部署,通過(guò)發(fā)布政策頂層規(guī)劃、制訂/修訂相關(guān)法規(guī)、鼓勵(lì)技術(shù)研發(fā)、支持道路測(cè)試示范及運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目等,推動(dòng)產(chǎn)業(yè)落地。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)已經(jīng)搭建完善的政策體系,全面推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,以及與智能交通、智慧能源、智慧城市等的融合發(fā)展與生態(tài)構(gòu)建。
8月1日,2022中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)科技周、第九屆國(guó)際智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)技術(shù)年會(huì)(CICV2022)在北京亦莊召開(kāi)。中國(guó)工程院院士,清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)院長(zhǎng)張亞勤發(fā)表了主旨演講,他說(shuō),安全是第一要素,車(chē)路協(xié)同是中國(guó)的優(yōu)勢(shì),會(huì)讓自動(dòng)駕駛更安全,也給單車(chē)智能提供更多冗余,降低整個(gè)無(wú)人駕駛的成本,也對(duì)現(xiàn)階段智慧交通有更多的幫助。
以下為演講實(shí)錄(精編):
大家都知道,無(wú)人駕駛在過(guò)去的五到十年是一個(gè)特別令人關(guān)注的題目,不管是在投資界、產(chǎn)業(yè)界、科研界都是一個(gè)十分活躍的話題。一方面,由于無(wú)人駕駛是人類(lèi)長(zhǎng)期的夢(mèng)想,有著巨大的技術(shù)、產(chǎn)業(yè)政策的挑戰(zhàn),另一方面就是有巨大的產(chǎn)業(yè)前景。無(wú)人駕駛也是人工智能的技術(shù)、算法、理論和系統(tǒng)面對(duì)的挑戰(zhàn),所以是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,特別是無(wú)人駕駛到智慧交通、智慧城市,這些是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的重要部分。
感謝清華大學(xué)周谷岳副教授和袁繼岳博士對(duì)今天PPT的內(nèi)容做了很多貢獻(xiàn),也要感謝百度公司,因?yàn)槲业墓ぷ魇呛桶俣纫黄鸷献鞯摹O旅嫖揖陀枚宸昼姷臅r(shí)間,簡(jiǎn)單地談一談?wù)麄(gè)無(wú)人駕駛大的背景以及一些關(guān)鍵的決策點(diǎn),包括我們所做的一些工作。
的確,現(xiàn)在我們正在走入一個(gè)新的時(shí)代,汽車(chē)產(chǎn)業(yè)從福特的Model T到現(xiàn)在已經(jīng)有一百一十多年的歷史,現(xiàn)在正在經(jīng)歷大的變革,我們叫做“四化”,可以加上綠色低碳化。智能化是這幾化中很重要的一化,確實(shí)對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)有著十分重要的作用。我們七八年前剛開(kāi)始做無(wú)人駕駛研究的時(shí)候,那個(gè)時(shí)候我在百度當(dāng)總裁,大家說(shuō)別人都做阿波羅,你們?cè)趺醋鰺o(wú)人駕駛?現(xiàn)在看來(lái)很自然,的確是一個(gè)交叉學(xué)科,汽車(chē)產(chǎn)業(yè)要素正在發(fā)生大的變化,芯片、軟件、人工智能、電池都在變成新的關(guān)鍵技術(shù)要素。
從事無(wú)人駕駛,安全是最重要的,目前90%以上的事故都是人為的,無(wú)人之后可以把事故降到最低,然后就是整個(gè)效率,現(xiàn)在每天差不多有一個(gè)小時(shí)的時(shí)間開(kāi)車(chē)或者找停車(chē)的地方,如果能夠把這個(gè)時(shí)間利用起來(lái),不僅可以讓整個(gè)駕駛體驗(yàn)更好,更重要的是提高整體的效率。
四年前在百度的時(shí)候,我們和麥肯錫做了一個(gè)預(yù)測(cè),就是預(yù)計(jì)2030年自動(dòng)駕駛乘用車(chē)會(huì)帶來(lái)1.1萬(wàn)億美元的新增市場(chǎng),現(xiàn)在的汽車(chē)市場(chǎng)差不多是3.1萬(wàn)億美元,所以增量也有30%,這也是算法帶來(lái)的增長(zhǎng)。
我們現(xiàn)在的車(chē)長(zhǎng)OEM加上Tier正在從事自動(dòng)駕駛和無(wú)人駕駛,很多新的Player也在進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng),包括出行服務(wù)、新的勢(shì)力、物流公司和高科技公司,所以五到十年以后,整個(gè)商業(yè)格局會(huì)和現(xiàn)在完全不一樣。
將來(lái)這個(gè)領(lǐng)域會(huì)有很多技術(shù)方面的挑戰(zhàn),也有關(guān)鍵決策的因素。如果從人工智能和軟件的角度來(lái)看,我認(rèn)為是人工智能在未來(lái)五到十年最有挑戰(zhàn)的一個(gè)問(wèn)題,同時(shí)也是有邊界的,就是很復(fù)雜的問(wèn)題可以分解成為一些可以解決的相對(duì)簡(jiǎn)單的問(wèn)題,如果碰到無(wú)解的話,這個(gè)領(lǐng)域也很難做,正好是可以解決但又是很難的問(wèn)題,就是集很多技術(shù)之大成,包括規(guī)劃、決策、執(zhí)行,這些領(lǐng)域都需要完美的工作,容錯(cuò)的幾率很小。
實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛也有一些關(guān)鍵的問(wèn)題,既有市場(chǎng)的因素也有非市場(chǎng)的因素。我們的論壇是和法學(xué)院一起共辦的,非市場(chǎng)因素、政策、法規(guī)、倫理、隱私以及其它人為因素可能對(duì)整個(gè)無(wú)人駕駛的作用,技術(shù)和市場(chǎng)的力量同等重要,今天我主要談一談市場(chǎng)因素,特別是技術(shù)的可行性,包括產(chǎn)業(yè)的生態(tài)。L4無(wú)人駕駛是否可以實(shí)現(xiàn)?答案是Yes,實(shí)現(xiàn)的路徑是以視覺(jué)為主還是更多不同的傳感器?怎樣泛化感知和決策?這些都是技術(shù)問(wèn)題,路線圖是通過(guò)單車(chē)智能還是通過(guò)車(chē)路協(xié)同?漸進(jìn)式通過(guò)ADAS到L4或者L5,生態(tài)也是開(kāi)源Android或者IOS的封閉模式。很多不同領(lǐng)域都在進(jìn)入這個(gè)行業(yè),以后到底誰(shuí)會(huì)贏?現(xiàn)在汽車(chē)OEM車(chē)廠還是新勢(shì)力的高科技公司?這些問(wèn)題不可能都講,只是大致地講一講我的想法。
無(wú)人駕駛關(guān)鍵技術(shù)分為五個(gè)層次:數(shù)據(jù)層、感知層、認(rèn)知理解層、決策規(guī)劃層以及控制抽象層,這里每一層都很重要,就是數(shù)據(jù)的采集到建立時(shí)空三維模型,包括視覺(jué)的、激光的或者傳感,能夠融合形成動(dòng)態(tài)的理解,同時(shí)也要建立靜態(tài)的對(duì)道路結(jié)構(gòu)的認(rèn)知、構(gòu)圖和定位。
感知就是要構(gòu)建一個(gè)環(huán)境模型Environmental Model,然后要去做決策規(guī)劃,同時(shí)要把所有數(shù)據(jù)回到控制層,包括車(chē)輛的平臺(tái)、V2X、數(shù)據(jù)平臺(tái)、仿真平臺(tái),這些決策和數(shù)據(jù)又會(huì)回到每個(gè)層次,所以形成閉環(huán),這個(gè)閉環(huán)本身基本上是要實(shí)時(shí)的,同時(shí)要做Impeccable完美的決策,容錯(cuò)的幾率很低。
有人會(huì)問(wèn)到底用了什么人工智能算法?我也是專(zhuān)門(mén)有一個(gè)報(bào)告是講不同算法的細(xì)節(jié),自動(dòng)駕駛和無(wú)人駕駛可以說(shuō)用到所有可以想到的AI算法,過(guò)去的算法到現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法都有用到,包括對(duì)數(shù)據(jù)的壓縮、檢測(cè)目標(biāo)、數(shù)據(jù)場(chǎng)景的補(bǔ)全、仿真模擬定位、全景分割和后來(lái)的模型壓縮。
為什么這些實(shí)現(xiàn)起來(lái)很困難?深度學(xué)習(xí)也好、機(jī)器學(xué)習(xí)也好,整體上是根據(jù)目前的數(shù)據(jù),遇到新的場(chǎng)景以后必須要有泛化能力,所以就是Corner Case導(dǎo)致事故發(fā)生,又不可能測(cè)試的時(shí)候都包裹,要把第三象限減到最低,但總是會(huì)有Corner Case,本身一定要讓AI算法可泛化。
我們感知和傳感的時(shí)候到底是以視覺(jué)為主還是需要?jiǎng)e的感知?包括激光雷達(dá),大家都知道馬斯克很不喜歡激光雷達(dá),認(rèn)為整個(gè)車(chē)應(yīng)該是完全視覺(jué)為主。剛才講到五個(gè)層次,感知是機(jī)器的優(yōu)勢(shì),可以拿到人看不到的東西,攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波、超聲波雷達(dá)是有不同的優(yōu)勢(shì),不同的天氣、不同的環(huán)境,可以作為互補(bǔ),一定要比人類(lèi)駕駛的安全性提高一個(gè)數(shù)量級(jí),如果我們能夠得到的信息、獲取的信息,機(jī)器和人類(lèi)是一樣的,很難比人更安全,有的地方好有的地方差,所以在獲取信息方面,機(jī)器一定要具有這個(gè)優(yōu)勢(shì),應(yīng)用不同的傳感和激光雷達(dá)就是其中的一個(gè)例子。
大家看到的視頻是五年前,我們是用十個(gè)攝像頭實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛,其中也有很多很復(fù)雜的算法,但安全性和冗余度肯定是不夠的。圖中是用三維激光雷達(dá),直接在三維繪制,可以用深度的信息,當(dāng)然也可以看到不同的車(chē)、人、非機(jī)動(dòng)車(chē),包括一些靜態(tài)的信息都可以感知到。其實(shí)這些就是提供了視覺(jué)方面沒(méi)有的,肯定對(duì)整個(gè)安全性是有好處的。
大家可能會(huì)說(shuō)激光雷達(dá)太貴了,剛開(kāi)始是比較貴,現(xiàn)在用到Hybrid Solid State已經(jīng)降到幾百美金,不僅僅是L4可以使用激光雷達(dá),新的L2都可以使用激光雷達(dá),所以不是價(jià)格的問(wèn)題,更多的是怎樣利用這個(gè)信息增加我們泛化的能力,提高解決Corner Case的能力。
到底是單車(chē)還是車(chē)路協(xié)同?剛開(kāi)始做無(wú)人駕駛,包括Google、百度都是先從單車(chē)來(lái)做,做到后面一定會(huì)遇到瓶頸,就是一定還會(huì)不斷進(jìn)展。很簡(jiǎn)單,不管是感知還是決策,缺少一些信息,包括視線的問(wèn)題、距離的問(wèn)題,當(dāng)然也包括一些得不到的全局信息,整個(gè)城市的信息都相當(dāng)重要。比如胡亂加塞、交通信息不清楚、視線不良或者有些突發(fā)事件,就算再智能也無(wú)法感知和決策。
車(chē)路協(xié)同也有幾個(gè)層次:感知方面的協(xié)同、決策方面的協(xié)同,最后是系統(tǒng)范圍整個(gè)城市車(chē)路燈和基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同,F(xiàn)在我們看的更多的還是第一和第二層次,單車(chē)智能和車(chē)路協(xié)同是二者都需要的,所以協(xié)同智能很重要。清華大學(xué)的克強(qiáng)院士是最早提出的,車(chē)路協(xié)同、網(wǎng)聯(lián)汽車(chē),整體上也是中國(guó)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)和路徑。看起來(lái)單車(chē)智能是有L0到L5,路也需要不同的等級(jí),就是C0到C5,C以上就完全是無(wú)人,這個(gè)時(shí)候即使車(chē)智能很少,路也可以實(shí)現(xiàn)這種能力。
我們可以看到車(chē)路協(xié)同的優(yōu)勢(shì),比如一個(gè)救護(hù)車(chē)過(guò)來(lái),只有車(chē)端智能的話,V2X的信息關(guān)掉的話你是不知道的,看到車(chē)以后馬上就需要急剎車(chē),有了V2X信息就會(huì)知道路端有車(chē)過(guò)來(lái),很早就可以剎車(chē)或者變道。
全球都在積極部署V2X,美國(guó)也好、歐洲也好,但中國(guó)在這方面是比較領(lǐng)先的,不管是政策的制定還是整個(gè)實(shí)驗(yàn)部署,現(xiàn)在好幾個(gè)城市特別是北京亦莊有高級(jí)別的自動(dòng)駕駛示范區(qū),車(chē)路協(xié)同方面全球都是走在前面。
我們提出道路怎樣分級(jí),去年和百度一起寫(xiě)了一個(gè)白皮書(shū),比較詳細(xì)地把道路做了分級(jí),其中有道路本身基礎(chǔ)設(shè)施的能力,包括地圖、協(xié)同感知、網(wǎng)絡(luò)通訊、協(xié)同決策,是不是足夠安全的體系,我們有一個(gè)白皮書(shū)專(zhuān)門(mén)有這方面的思考。
無(wú)人駕駛、車(chē)路協(xié)同方面,我們也是和阿波羅、百度合作,后來(lái)也有一個(gè)ApolloAir計(jì)劃,其中有不同的子企慕,我們盡量把路側(cè)的感知做到極限。比如我的車(chē)沒(méi)有什么智能,就是最簡(jiǎn)單的L2級(jí)別,但路端的整個(gè)能力需要最大化,就是X軸和Y軸最后一塊協(xié)同。我們做了很多理論方面的模型,但更多的是做了很多測(cè)試,部署了很多車(chē)在亦莊,不過(guò)有些也是在長(zhǎng)沙和別的地方。
去年6月,我們發(fā)布一份白皮書(shū),其中比較系統(tǒng)地談到車(chē)路協(xié)同以及各種不同場(chǎng)景,包括對(duì)安全性的提高。我們也有發(fā)布全球第一個(gè)車(chē)路協(xié)同的數(shù)據(jù)集,叫做DAIR V2X,也是基于全場(chǎng)景同步的,F(xiàn)在阿波羅是開(kāi)源的,我們的數(shù)據(jù)集也是開(kāi)源的,目前因?yàn)楸容^敏感,我們只是給國(guó)內(nèi)的合作伙伴開(kāi)源,沒(méi)有在國(guó)際開(kāi)源,歡迎在座的各位使用。
我們目前只是預(yù)發(fā)布阿波羅車(chē)路協(xié)同開(kāi)放平臺(tái)2.0,正式發(fā)布可能要過(guò)兩個(gè)月,過(guò)去主要能力是在單車(chē)方面,現(xiàn)在已經(jīng)加上一些車(chē)路協(xié)同的能力,2.0會(huì)是一個(gè)全新的系統(tǒng),包括硬件的Reference、軟件操作系統(tǒng),上面的Framework、Hardware Extraction和Calibration能力,應(yīng)該很快就會(huì)推出,這也是一個(gè)完全開(kāi)放的系統(tǒng),和阿波羅單車(chē)是相輔相成呼應(yīng)的。
下面我簡(jiǎn)單播放一段視頻,總結(jié)一下最近Apollo Air的工作,大部分還是在單車(chē)智能,這一部分更多的是路側(cè)的智能。
最后總結(jié)一下,無(wú)人駕駛是不確定性中的確定性,有著很多很多不確定性,很復(fù)雜,但很多也是確定的,最確定的就是一定能夠?qū)崿F(xiàn)的。安全是第一要素,不管用什么方式、什么路徑推出,最重要的Benefit益處就是安全。我認(rèn)為垂直領(lǐng)域的自動(dòng)駕駛和無(wú)人駕駛會(huì)更先落地,包括物流的、景區(qū)的、礦區(qū)的,現(xiàn)在乘用無(wú)人車(chē)在真實(shí)和復(fù)雜的城市一定會(huì)落地,但需要更多的時(shí)間。單車(chē)智能需要不同的傳感器、不同的維度、不同的數(shù)據(jù)種類(lèi),同時(shí)感知系統(tǒng)的可泛化性也是現(xiàn)在主要需要解決的問(wèn)題。車(chē)路協(xié)同是中國(guó)的優(yōu)勢(shì),會(huì)讓自動(dòng)駕駛更安全,也給單車(chē)智能提供更多冗余,降低整個(gè)無(wú)人駕駛的成本,也對(duì)現(xiàn)在智慧交通有更多的幫助,我們提出C0到C5的道路分級(jí)體制。我們主張開(kāi)放的生態(tài),阿波羅不管是單車(chē)、車(chē)端還是路端都是開(kāi)放、開(kāi)源的數(shù)據(jù)生態(tài),需要技術(shù)也需要政策法規(guī),更重要的是有規(guī)模效應(yīng)。
最后這張圖是我在每個(gè)報(bào)告都用于結(jié)束的圖:無(wú)人駕駛是人類(lèi)長(zhǎng)期以來(lái)的一個(gè)夢(mèng)想,我們必須敢做夢(mèng)才能做成夢(mèng)。(文/汽車(chē)之家 張凌霄)
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