儲謙
[摘 要] 隨著自動駕駛技術的不斷發展,傳統的項目管理和系統工程方法逐漸不能很好地應用于人工智能和軟硬件結合的超快迭代節奏,那么探索基于敏捷開發的項目管理和系統工程,尤其是針對于自動駕駛領域的研究,便越發地重要和不可忽視。
[關鍵詞] 敏捷開發;項目管理;人工智能;系統工程;自動駕駛
中圖分類號:U463.6 文獻標識碼:A
卡車司機的短缺以及物流行業的持續增長已經成為世界性的話題。根據美國卡車運輸協會的數據,運輸業的司機人數缺口達到6.3萬人,并且這個數字還在持續上升。通過自動駕駛技術可能帶來的商業價值不可估量,這也促成了大量新興創業公司與老牌汽車行業的聯合。這場大融合將面臨一個巨大的挑戰,那就是傳統的車企和新興人工智能的項目管理方法的碰撞和探索。
一、自動駕駛行業與傳統軟件開發和傳統車企的區別
(一)自動駕駛與一般軟件開發的區別
自動駕駛系統是當前各類新興技術的大集合,一般由感知識別、定位、高精地圖、控制、路徑規劃、車輛硬件等核心模塊構成,這幾乎注定了自動駕駛系統上項目管理的復雜性。在系統的前沿性上自動駕駛系統往往也是大幅領先,在其核心模塊中,各式各樣的算法如深度學習、機器學習、機器人控制技術等也是一直在探索現代科技的盡頭,這直接導致了相當多的內嵌算法項目無法給出明確的預期。更多的新興人工智能創業公司往往都是從實驗室發展到產品化,前期的各類實驗性質的項目跟相對明確的軟件工程項目比起來,更加不可控[1]。……