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電動汽車百人會|自動駕駛路在何方?4位行家指明了方向

放大字體  縮小字體 發布日期:2020-01-11  來源:來自互聯網  作者:來自互聯網  瀏覽次數:829
導讀

在鄔賀銓院士的演講中,主要談了5G移動網絡在自動駕駛應用上的難點,涉及以下幾個關鍵: 2.每臺自動駕駛車輛都相當于通信中單獨的路由,通信的網絡切片組成了專用通道(VPN),VPN的大客戶是少量的,而…

圖|中國電動汽車百人會官方 文|搜狐汽車 周航

編者按:正如筆者在總結前日開幕的CES2020時所言:所謂趨勢,是法規、政策指明的方向,也是行業專家、企業決策者對未來的判斷,更是“黑科技”實際應用的見微知著。本來不知“風”往哪吹,看多了就明白了……

[搜狐汽車·黑客] CES2020之后接踵而來的中國電動汽車百人會,于1月10日如約而至,相比于前者全球所有消費類電子智能化風向標的名頭,后者范圍小了卻更有針對性、更接地氣。其中,大會揭幕第一天的自動駕駛論壇,行業專家、企業決策者的主題演講讓我們看了更多,揭開了更多未來的“迷霧”。

[·鄔賀銓:5G車聯網 想說愛你不容易·]

單看中國工程院院士鄔賀銓的演講主題,你以為這是“一盆冷水”?說實話筆者當場的第一反應就是如此。繼續聽下去發現:實現自動駕駛未來目標的V2X確實不容易,但低時延、高速率的5G已然突破了4G的瓶頸,相當于翻過了一座大山,且下一座大山的諸多問題也都更具體、離終點更近,接下來干就完了。從無的放矢到到目標明確,正是自動駕駛的前進的一大步。

在鄔賀銓院士的演講中,主要談了5G移動網絡在自動駕駛應用上的難點,涉及以下幾個關鍵:

1.5G雖然考慮了車聯網,但它首先是為公眾通信設計的。公眾通信80%的情況是非移動狀態,車聯網的80%則是行駛的,所以對移動性管理要求更高。公眾通信只有在使用的時候才占用資源(信道),但車聯網基本上是永遠在線的。

2.每臺自動駕駛車輛都相當于通信中單獨的路由,通信的網絡切片組成了專用通道(VPN),VPN的大客戶是少量的,而5G希望對所有的終端(車輛)都做VPN,這是一個很大的難題。

3.日常使用的基礎網絡與車聯網的側重完全不同,前者人們更注重下載、而非上傳,但后者的車聯網主要就是數據上傳。

4.雖然5G每公里能接入100萬個傳感器,每個傳感器接進來需要印證,一個一個印證得到什么時間?所以要以群組的形式來印證。

5.基礎網絡現行的IPV6安全協議屬于封閉的安全環境,5G是開放的協議,如果被木馬攻擊了,車聯網也就癱瘓了。如何從新定義安全協議或者說保障措施,也是一大難題。

[·李德毅:先實現一個小目標 讓車中不再需要安全員·]

對于“小目標”這個詞爆紅之時的先掙1個億,想來絕大部分人都只是調侃而難以實現,正如中國工程院院士李德毅所說:在自動駕駛的技術發展中,車中不再需要安全員還真就是一個必須的到達“途徑點”,因為還有很多難題等著解決呢。

在李德毅院士的演講中,主要談了關于智能網聯與自動駕駛的概念與發展見解,涉及以下幾個關鍵:

1.智能網聯不只涉及汽車,汽車自身是單體智能,所以自動駕駛確切的定義應該是自主駕駛。車本身就是一個認知主體,而不是一個被控對象,“老師”的督促必不可少,而自主的學習能力才是重中之重。

2.火車、飛機絕大部分時間都能自動駕駛,只是需要加上前提調節:需要報備、固定的從A點到B點,這是自動化的結果。換到汽車的自動駕駛,人們的需求是從A點到X(任何點),這是智能化的目標。

3.自動駕駛的側重點應該在車輛端,因為道路端布局雷達、傳感器等設備,建設與維護成本太高。自動駕駛是解放人力的,花更大的人力、物力在這件事上,有悖于初衷。

4.駕駛本身是一個有個性、個體差異大的行為,人工智能賦能汽車的作用,就是讓它變成會學習的輪式機器人,駕駛腦可以向優秀駕駛員學習、不斷積累知識,降低事故的發生概率。

5.人工智能的基礎方面,中國已經率先邁出了一大步。全球自動駕駛領先的Waymo開始涉獵這個領域時,激光雷達的成本是70萬元(人民幣),前日大疆在CES2020上發布的產品已經降到了1萬元。

6. 車中不再需要安全員是中國自動駕駛發展的另一大特色,即以后臺的監控系統來逐步替代安全員,未來100臺車不需要100個安全員,全部交由監控系統來處理。

[·李克強:車、路、云融為一體的系統是未來發展方向·]

自動駕駛的步步為營,車輛端的單體智能是初步的目標,車與路上所有交通參與者之間的協同是最終目標,而實現目標需要云(云端控制)的幫助。這正是清華大學車輛與運載學院教授、汽車安全與節能國家重點實驗室主任李克強演講的主線。

在李德毅院士的演講中,從云在自動駕駛中的位置出發談了相關看法,主要涉及以下幾個關鍵:

1.交通環境是一個復雜的場景,正所謂單絲不成線,獨木不成林,自動駕駛的實際應用中,車輛端的單體智+云端控制相結合才能換來更高的出行效率以及安全。

2.在專注車輛智能化的同時建立云控平臺,二者結合的協同智能新產品,即國際上提到信息物理系統,在新一代的智能汽車、智能交通里面是非常好的應用。

3.云端控制有兩種技術路線,一是美國為代表的主攻車輛端,二是歐洲為代表的基礎設施建設支持自動駕駛。這正是交通的各地屬性不同的結果,同時也是涉及核心標準的一個問題,要協同不可能每家做一個基礎平臺,中國當然也會有適應國內環境、具有國家屬性的方案。

4.現階段中國的云還只是單地做服務,未來自動駕駛的云控制平臺需要更貼近人的思維,完成看(感知)和反應(決策)兩大工作。

5.云端控制的助力,是從現階段技術示范到未來大規模推廣的一個基礎助力,而發改委的大力扶植,全國多地開放試驗區,乃是加速技術落地、實現交通強國的另一帶助力。

[·冉斌:2030年左右可以實現第三級自動駕駛·]

現階段一些車企標榜自己的ADAS系統達到了L2+級別,但沒有一家敢再進一步達到L3級別,為什么?中國公路學會自動駕駛工作委員會主任、東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌,給出了答案以及突破瓶頸的辦法。演講內容主要涉及了以下幾個關鍵點:

1.首先需要擴充一個概念,L0-L5不只是對汽車自動駕駛的分級,也是對智能交通道路環境的不同階段,分別對應了I0-I5共6個級別。

2.單車的智能是發展重點,但成本太高,老百姓用不起,我們能夠通過路車的設施,一體化的發展,讓部分的功能能夠讓聰明的路來替代,可以大規模的降低成本。

3.相對于汽車“新四化”,自動駕駛也有類似的概念,主要有“三化”:信息化、智能化和網聯化。只有“三化”達到了智能網聯道路可以在毫秒級內完成響應、實現功能,自動駕駛才能進級到L3階段。

4.另外,L3級別乃至更高級別自動駕駛主要有兩塊玩家,一是車企,二是交通系統,兩方的標準確定了,也是突破L2到L3的一大關鍵。這方面,冉斌院長主導東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院,2019年9月發布的智能網聯道路的自動定義,成為了一個重要參考。

5.關于L3之后的L4級自動駕駛,無論是5G、云控平臺等關鍵技術,還是車輛端與道路端的側重,作用都是大大降低了智能網聯汽車的門檻,中國今年就可以做大規模的工作,加快產業落地,所以谷歌說的2035年見,我們可能不用等那么久。

[·總結·]

正如開篇的“風向”與“迷霧”之說,從中國電動汽車百人會自動駕駛論壇專家學者的演講,讓我們了解到了未來的發展方向:自動駕駛的“迷霧”尚未到散盡之日,但“東風”漸起,路在何方這個常被人提起的問題,也有了答案。而除了明確方向,具體實施要從哪些方面下手?論壇后半段各企業也紛紛發表了看法,相關內容將在稍微為您解讀,敬請持續關注搜狐汽車·黑客。

 
 
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