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自動駕駛如何落地?

2017-02-09 16:08:38陳秀娟
汽車觀察 2016年10期
關鍵詞:解決方案

陳秀娟

深度學習技術的出現,讓自動駕駛有了一次彎道超車的機會。

最近幾年,自動駕駛成為當下最為熱門的科技領域之一,許多企業(yè)紛紛將目光轉向該領域,諸如谷歌、百度、英特爾、Uber、豐田、本田、福特等科技和車企巨頭都在該領域有相關研究。在國內,除了高舉無人車大旗的百度,許多創(chuàng)業(yè)公司也在研究自動駕駛技術,圖森互聯即其中之一。

9月19日,國內計算機視覺與人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)圖森互聯宣布,他們研發(fā)的計算機視覺與深度學習算法在全球最權威、最具影響力的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數據集上均獲得世界第一。僅KITTI數據集中,圖森互聯獲得目標檢測三個單項、目標追蹤兩個單項、道路分割四個單項,共計九個單項的全部世界第一。

那么,在當前,自動駕駛技術究竟有哪些等級?市面上的自動駕駛技術都有哪些陣營?產品落地情況又如何?基于這些問題,《汽車觀察》記者對有著十年并行和分布式運算研究經歷、曾是淡馬錫國家實驗室研究員、現為圖森互聯聯合創(chuàng)始人的南洋理工大學博士郝佳男進行了獨家采訪。以下為部分采訪實錄:

《汽車觀察》:圖森做自動駕駛技術項目的初衷是什么,單純就是看到了這塊的市場需求與前景嗎?

郝佳男:首先,圖森是做圖像識別SaaS起家,在技術上有一定的積累,自動駕駛所用到的計算機視覺感知技術和圖像識別SaaS在很多方面是同源的;另外,對于自動駕駛,特別是主要基于視覺傳感器的自動駕駛,有很高的技術壁壘,圖森能夠很好地發(fā)揮自己的長處;第三,運營車輛對自動駕駛和無人駕駛存在較大的需求,因為自動駕駛和無人駕駛可以極大地減少這些運營車輛企業(yè)的人力成本和潛在的安全風險,而且無人車可以持續(xù)運營,這對企業(yè)來說是生產效率的飛躍。

《汽車觀察》:目前,在國際上自動駕駛技術分為幾個等級?圖森的自動駕駛技術又是幾級的技術?在國內外算是一個什么水平?

郝佳男:目前自動駕駛有L1-L5五個等級,L5是人們最期待的完全無人駕駛水平,眾人熟知的谷歌無人駕駛在目前只能算是L4級水平。圖森的主要目標是通過低成本傳感器實現可靠的L3級別無人駕駛。

目前行業(yè)內的標桿是以色列的Mobileye。但目前Mobileye量產的芯片依然使用傳統(tǒng)非深度學習算法,因此在一些特定場景中(如車側面、非常見車型等)會出現錯誤。最近Tesla發(fā)生的車毀人亡事故就一個例子。圖森的技術方案基于深度學習構建,能夠實現更可靠的性能。

《汽車觀察》:目前的自動駕駛技術有哪幾類?它們的本質區(qū)別在哪里?分別有哪些優(yōu)勢?

郝佳男:目前,市面上共有兩種解決方案:一種是計算機視覺為主、毫米波雷達為輔的低價解決方案;另一種是激光雷達為主、以攝像頭為輔的高價解決方案。

以谷歌和百度為代表的是以激光雷達為主、攝像頭為輔的高價解決方案,成本在50萬以上。比如Google的無人駕駛車輛,在這個技術路線中,車輛完全由人工智能來駕駛,可以將車輛的方向盤、油門和剎車去掉,同時,為了增加技術的可靠性,Google無人駕駛汽車以激光雷達為核心,一個64線的激光雷達成本在7萬美元左右,整體解決方案較貴。另外,激光雷達的硬件可靠性一般,也很難達到車規(guī)需求。但是這兩家上市企業(yè)出于市值管理的考慮,在這方面不計成本。對他們來說,新技術所能達到的程度帶來的新聞和公關效力,會大幅地抬高股價。但這種成本過高的技術,在商業(yè)化應用時會比較困難。

而選擇低價解決方案更容易被車廠、受眾所接受。以特斯拉、奔馳、沃爾沃等車廠為代表的漸進型自動駕駛,即先從輔助駕駛開始做起,在特定場景、或是特定的封閉結構化路段適用,做出緊急剎車、自適應巡航、車道保持、自動泊車等動作,后續(xù)涉入高度自動駕駛,即除了結構化路段外,還能在非結構化道路上自動駕駛。

圖森就屬于低價解決方案,即選擇低成本的硬件(毫米波雷達、視覺傳感器、高性能SoC),配合計算機視覺算法來降低總成本。傳感器承擔的精度要求降下來,那么對算法的要求就比較高了。

《汽車觀察》:目前的自動駕駛技術是如何實現自動駕駛的?能實現到怎樣程度的自動駕駛?

郝佳男:自動駕駛系統(tǒng)使用了多種傳感器來感知,其中可視為廣義“視覺”的有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達(LiDAR)和攝像頭等。毫米波雷達和激光雷達承擔了主要的中長距測距和環(huán)境感知,而攝像頭主要用于交通信號燈、車輛、行人等物體的識別。

攝像頭拍到的視頻其實也是由一幀幀圖像形成。拍下來是一回事,通過計算得出圖像里的行人、車輛、信號燈等結構化數據則是另一回事。在過去,這被視為不可想象的任務。但深度學習的發(fā)展讓基于視覺的感知技術獲得了大幅度提升,基于視覺的環(huán)境感知變得可行了。

《汽車觀察》:目前,市面上的自動駕駛技術在產品化的情況如何?有沒有落地的產品正在運營?

郝佳男:對于整個自動駕駛行業(yè)來說,產品化需要漫長的時間,可能需要2-3年的時間。圖森主要還是為主機廠和Tier1(一級零部件供應商)提供以攝像頭為主、配合毫米波雷達和視覺芯片的、低成本的自動駕駛解決方案。

《汽車觀察》:自長安的無人駕駛路試后,國家開始出臺相關禁止自動駕駛路試的政策,這樣一來,整個研發(fā)自動駕駛技術的企業(yè)又該如何測試自己的技術?如何看待國家有關自動駕駛這方面的政策?

郝佳男:無人駕駛是事關安全的復雜系統(tǒng),必須遵循一定的測試流程。將不成熟的技術直接在實際路面進行測試是不符合測試規(guī)范的操作,也是非常危險的。實際上,一個無人車包含很多系統(tǒng)模塊和組件,大部分的測試(例如大部分感知和決策模塊)并不需要在實際路面進行。需要對整車進行聯合測試時,也應在可控的環(huán)境中進行。目前,北京、天津、上海等地都在建設無人車試驗場。圖森已經和部分試驗場達成了合作意向,能夠開展正規(guī)、合法的路測。

另一方面,無人駕駛的法規(guī)建設是非常有必要的。只有相應的法規(guī)跟上,才能使企業(yè)規(guī)避風險,規(guī)范無人駕駛技術的發(fā)展。目前,我國即將出臺的無人車法規(guī)在很大程度上參考了美國標準,對前沿技術有很高的寬容度。我們非常期待它能夠為中國無人車的發(fā)展鋪平道路。

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