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进入量产关键年,自动驾驶更强调破晓背后的逻辑与方式 | CCF-GAIR 2020

导语:加速洗牌时期,这场智能驾驶圈内的阶段性讨论还在继续。

进入量产关键年,自动驾驶更强调破晓背后的逻辑与方式 | CCF-GAIR 2020

雷锋网按:2020 年 8 月 7 日,全球人工智能和机器人峰会(CCF-GAIR 2020)正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会(CCF)主办,香港中文大学(深圳)、雷锋网联合承办,鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办。

作为中国国内最具影响力和前瞻性的前沿科技活动,CCF-GAIR 大会已经度过了四次精彩而又辉煌的历程。CCF-GAIR 2020 延续了过去的强大阵容,提供了 15 个专场(人工智能前沿专场、机器人前沿专场、智能驾驶专场、AIoT 专场、AI 芯片专场、视觉智能·城市物联专场、AI 源创专场、AI+ 艺术专场、企业服务专场、工业互联网专场、AI 金融专场、医疗科技专场、智慧城市专场、联邦学习与大数据隐私专场、前沿语音技术专场)。 

值得一提的是,刚刚结束的智能驾驶专场峰会,各路专家和业内专业人士都纷纷回答了对出行、智能汽车、车路协同的理解和期许。

从学术研究到车路协同落地方案、从主机厂智能网联策略到自动驾驶分阶段实施步骤、从智能驾驶传感器到整体解决方案、从具体技术到商业化落地的尝试,这些各自领域的佼佼者进行了最硬核的分享。特别值得一提的是,面对2020年行业巨变,他们针对智能驾驶技术的研发以及对于智能佳通未来会发生的变化提供了新的思路。

几乎每一位嘉宾在分享完后,都会被诸多的听众“围堵”,他们在场下进行技术、商业的交流,互相建立起联系,这也是这类峰会对行业交流的促进功能。

雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾举办的这场智能驾驶专场峰会,与其说是一场主题活动,还不如说是一个思想碰撞的平台,

众多无比重要的时刻和无数思想观点的现场碰撞出火花。

进入量产关键年,自动驾驶更强调破晓背后的逻辑与方式 | CCF-GAIR 2020

下面,将为大家简要回顾一下这一天的峰会盛况。

车路协同国家重点研发计划项目负责人毛国强:车路协同的大规模铺开首先要解决当前交通系统问题

进入量产关键年,自动驾驶更强调破晓背后的逻辑与方式 | CCF-GAIR 2020

毛国强认为,聪明的车离不开智慧的路。无人车要大规模铺开,需要道路提供信息。但能够为智能网联车辆服务的智慧公路大规模应用的前提,是智能网联车的渗透率达到一定程度。

他表示,智慧公路与车路协同只有解决当前交通系统面临的紧迫问题,才能得到足够发展和大规模推广。

所以,毛国强得出结论:智慧公路和车路协同的发展路线应该是螺旋型的。现在建设的智慧公路应该针对有人驾驶车和高级辅助驾驶,等信息化达到一定程度后,就能支持L3级自动驾驶和高级辅助驾驶。而全面支持L3级的智慧公路,只有当L3级自动驾驶车辆渗透率达到一定程度才有可能实现。

清华大学姚丹亚:车路协同的两大重要作用

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清华大学教授、博士生导师姚丹亚称,车路协同有两个重大的作用:

第一,可以实现汽车安全性能的升级,从被动安全(安全带、气囊)到主动安全(ADAS),然后再到协同安全(AC-DAS)。其中,协同包括两个方面,一个是检测和感知上的协同,大幅度提升交通的效率;一个是解决一些单车智能无法解决的问题,然后过渡到无人驾驶,从而实现驾驶安全技术革命性改变。

第二,可以成为下一代智能交通系统的基础。在现在交通管理数据的基础上,从被动交通管制上升到主动交通控制,比如车速引导交叉口平顺通信、车队聚集-信号协调控制、无信号交叉口协同通行,从而实现交通控制技术革命性改变。

东风汽车边宁:东风自动驾驶里的L3+与L3-

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在自动驾驶领域,东风汽车技术中心智能网联部部长边宁认为 ,L3-是指最终由人承担安全责任;L3+由系统承担安全责任。

同时,未来汽车会朝着两个方向发展。

边宁称,一个方向是智慧汽车,智慧汽车是高阶自动驾驶系统加具有极致体验的智能座舱或者人机交互。另一个方向是智慧出行,就是出行公司整合资源,打造的智慧出行生态链。

边宁表示,技术推动场景落地,将两条路线迈进自动驾驶:在智慧出行的业务上,采用渐进式技术路线,完成从 L1 到 L3 迭代;对于智能驾驶,特别是商用车、代客泊车,采用朝着跨越式路线前进。

锐明技术李恒:AI助力道路运输安全

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锐明技术CTO李恒的演讲重点在于运输安全。在他看来,道路上的安全挑战主要可以分为两类,第一类来自公共安全,包括乘客和司机之间的冲突;第二类来自驾驶安全,比如由司机疲劳驾驶引起的交通事故。而公交车、出租车/网约车、校车、环卫车这些垂直的应用场景又有各自的安全挑战。

基于这些场景,锐明部署了全套的安全管理方案,其中 AI 发挥着至关重要的作用。比如,在校车上部署AI技术,语音系统可以提醒下车的学生注意周围的道路情况;在出租车/网约车上部署AI技术,车内的语音和摄像头系统可以在一些紧急情况下自动报警;AI技术还可以帮助重型卡车检测“死亡弯月”中是否有行人,识别渣土车货箱是否有超载超高的情况。

阿里王刚:计算换智能、打造为自动驾驶而生的硬件

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目前阿里巴巴致力于物流行业的无人驾驶,包括最后3公里的末端物流和城市公开道路的配送。

王刚在会上表示,末端物流场景看似简单,但实际上并不容易。首先相对城市道路,末端道路的非结构化更严重;其次末端物流在产品落地上的成本也要考虑;三是产品的系统应该在全天候、不同条件下都能做到稳定,这些都是挑战。

因此,在算法的智能上,阿里提出了“小前台,大中台”的概念,希望打造一个用计算驱动、数据驱动的赋能组织,让算法减少对人工设计的依赖。

在硬件层面,阿里也在传感器和计算平台上下功夫,打造专门自动驾驶、无人物流设计的硬件。

在系统架构层面,王刚认为自动驾驶系统要具有稳定性,可以利用远程人际共驾等方式来实现安全冗余。

Mobileye童立丰:数据对自动驾驶落地的重要性

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由于自动驾驶的复杂性,实现自动驾驶落地,现阶段对于个人消费者来说短期内无法接受,Mobileye 大中华区总经理童立丰认为自动驾驶出租车应用是必经之路。

同时童立丰还认为,数据对自动驾驶非常重要。

未来通过大量数据赋能,Mobileye通过摄像头可以实时识别红绿灯,与其合作的伙伴可以基于海量数据知道城市里面哪些红绿灯坏了,将这些数据发送给城市的管理者,由他们去进行精确维护。依托大量动态数据信息,借助高精度地图技术,可以精确知道具体是哪个车道在拥堵。通过合作伙伴在车身上获得的数据应用至非汽车领域,这样可以把整个行业打通,这种商业模式,也可以加速自动驾驶落地。

除前端业务以外,Mobileye还会与大量智慧城市合作,比如数据平台公司、亚马逊、本地车联网平台等,通过这种方式,将Mobileye数据的技术和价值最终释放给用户。

法雷奥顾剑民:通往自动驾驶之路

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法雷奥中国区CTO 顾剑民表示,未来的自动驾驶可以细分成两条路线。一条基于私人汽车,而自动驾驶系统可以作为可选装的配置,由车主私人来拥有;第二条基于出行服务商,乘车的人并不会直接拥有车辆的所属权,而是在一定的时间/区域内拥有使用权。无论是哪一条路线,今后都会朝着自动驾驶挺进。

在自动驾驶领域,做Demo并不难,难点在于真正的商业化落地。对此,顾剑民也发表了自己的观点。他认为,首先,进入一个新兴市场最好的方法就是从简单、低成本做起,吸引一些愿意付费的客户,再逐渐推向市场。因此,自动泊车和代客泊车等相对低速(每小时30-40公里)的场景都是可以早日实现自动驾驶的场景。

福瑞泰克张林:自动驾驶量产落地的进阶之路

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关于当下国内智能驾驶的发展趋势,福瑞泰克智能系统有限公司总裁张林观察到,一方面,智能驾驶以渐进式方式发展,基于市场成熟度推出阶段性产品,目前ADAS的车辆装配率不断提升,能够实现较快的商业化落地。另一方面,针对高等级自动驾驶下探发展趋势,有的是围绕主机厂不断发展的需求,另一种是更多聚焦于垂直场景。

透过与车企的合作交流,张林表示,未来随着市场成熟度,技术及成本的组合演进,ADAS产品大概有几种形态:L2.5(不可脱手)、L2.9(可脱手、低速可脱眼)、L3(完全脱手脱眼)。第一种形态当下各个主机厂都有量产或者量产计划;第二种形态可以集成更多传感器;第三种则是在L2.9的基础上增加更多的传感器感知能力,进行电子电气架构的升级,车辆的功能安全认证等。从L2.9到L3形态还需要大量数据的验证。

当下福瑞泰克已经能够实现L2级的自动驾驶方案量产,L2.9的方案也已进入量产准备。此外,在新基建的背景下,福瑞泰克也在进行相关的车路协同项目。

滴滴孟醒:滴滴自动驾驶的基因是安全

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滴滴做自动驾驶非常明确。

滴滴自动驾驶公司COO孟醒提到,滴滴做的是针对L4级的RoboTaxi。L4延伸出来是L5,这是未来的方向。其中全栈能力都是自主研发,从感知、预测、规划、控制到仿真、功能安全、信息安全等一系列的。

此外,云、数据平台等也都是滴滴自己在做。

滴滴的核心基因是出行公司,出行是滴滴的基因。出行的重点是安全,当滴滴考虑做自动驾驶时,主要围绕的就是安全。

腾讯吕一平:信息安全应成为智能网联汽车重要的部分

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汽车行业是对质量、对品控非常严谨的行业。 车联网的快速普及,把车的控制权交给系统以后,信息安全对车辆就显得愈发重要。 

腾讯产业安全运营部总经理吕一平说,汽车信息安全领域现在还没有很好的测评体系,对车的安全来讲,一个维度是设计安全,整个选型的时候需有必要的安全考量。如果设计阶段就可以考虑更多安全因素的话,就可以规避很多安全问题,而且解决安全问题的成本会比较低。

腾讯科恩实验室,通过3G、4G网络和ADAS,都证明了这些对外交互的接口可以对车辆信息安全造成影响。

 随着自动驾驶体系的引入,当真正要把驾驶决策交给系统的时候,期待的是比人更安全,如果信息安全没有做好的话,不一定会比人的决策更安全。

吕一平强调,信息安全应该成为智能网联汽车安全管理非常重要的一个部分。

威盛电子唐亮:通过任我行智驾平台实现L4级别自动驾驶

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经过近十年集中在人工智能方向学习和投入,威盛电子完成了从传统嵌入式平台到人工智能嵌入式平台转变的过程,同时发展有任我行智驾平台。得益于嵌入式领域的工作成果和视觉研究成果,在辅助驾驶方面,针对DMS、驾驶人身份识别、ADAS方面,已有包括Mobile360在内相应产品落地。

威盛电子高级技术总监唐亮表示,通过任我行智驾平台可以做很多事,包括道路交通标志识别、盲点监测、前车防撞预警、3D环视/行车记录等。 不仅在应用层可以做很多开发,还可以在系统中做开发。DMS作为驾驶员行为监测,也可以在这套系统上实现。

在该开发平台上,威盛还可以提供车辆传感器标定、高精地图制作、仿真环境等,实现L4级别的自动驾驶,可以自主避障是威盛任我行智驾科研平台的蓝图。

昆仲资本姚海波:投资人眼里的自动驾驶产业现状

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作为投资人,昆仲资本创始合伙人姚海波向大家介绍了自己对整个行业的一些观察。他表示,在今年上半年发布的DMV 最新数据中,中国公司的上榜率比以前略有提升,包括文远知行,小马智行等公司都取得了不错的成绩。从投资的角度来看,自动技术整体上还是非常光明的。

此外,国内不同的城市对于自动驾驶公司的态度和积极性都不一样。比如说广州在早期就进行了大量的开放道路路测,相比之下,有一些城市还停留在相对封闭的路端进行测试。而且,在路测牌照主要集中在北京、上海、广州、长沙等城市。

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