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原标题:www.8029.com装上眼睛,阿里无人车路线车路协同

浏览次数:122 时间:2019-12-11

原标题:无人驾驶车要上路,阿里AI Labs觉得应该先给“路”装上眼睛 | 你好AI

BAT全部入局无人车领域后,作为最后一个进入者,阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上,发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

车路协同正在成为出行和智能驾驶领域的高频词,也成为百度和阿里之间又一个正面交锋的技术。

阿里巴巴达摩院近日与交通运输部公路科学研究院成立了车路协同联合实验室。

“首先它实现了L4自动驾驶能力,同时它具备了车路协同的功能,我们将重新定义车和路,以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I. Labs)总经理浅雪,代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

随着智慧出行概念的逐步落地,众多新造车势力产品量产甚至敲钟上市,出行行业正在被重塑,而智能驾驶技术也在产业升级过程中不断得到升级。尤其在特斯拉及国内众多新造车势力的推动下,智能驾驶已经达到L3级别,搭载L3的品牌涵盖了奥迪、宝马、现代等;而且,一些专注智能驾驶技术的公司已经在L4级别上也取得了一定的突破。

这个实验室研究的“车路协同”,简单说就是如何让道路智能化,拥有眼睛和大脑,能跟路上跑的车交流信息,辅助自动驾驶车辆做出决策。

美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级,L4是高度自动驾驶,对道路和环境仍有一定要求,最高等级L5则为完全自动,由AI接管,不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景,给出的方案是“车路协同”。浅雪表示,该方案是为了更加安全和更低的成本。

行业发展趋势也使得一批智能驾驶创业公司备受资本关注,2018年智能驾驶领域内发生的投融资次数和额度也高于上年。其中,小马智行A轮获得1.12亿美元投资,在7月又宣布完成1.02亿美元A1轮融资,易航智能获得2.2亿元人民币的B轮,Roadstar.ai也在A轮拿到了1.28亿美元等等。

与之相对的概念是“单车智能”,这也是现在包括谷歌在内的大部分公司采用的无人驾驶方案,它们试图通过让无人驾驶车本身更加智能,来解决实际上路中的驾驶和安全问题。

安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍,目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能,但高昂的价格也不可能让很多人使用。

但正如小马智行CEO彭军所说,人人都能坐上无人驾驶汽车还为时尚远,自动驾驶落地需要一个过程。事实也正是如此,智能驾驶技术虽然已经在很多大型汽车品牌当中实现搭载,但真正的智能程度、对远处行人和静止物体的识别,以及可实现的安全性仍然有难以突破的门槛。

那么阿里为什么投入“车路协同”这个研究方向呢?

“中国的公路高频使用非常好,我们可以用很少的钱把路变得智能化,同时因为路的智能化可以降低车的配置,降低车的硬件成本,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

在凤凰网科技与行业内多家领先企业沟通过程中了解到,问题的关键在于,单车智能方面的难题并不是一两年之内就能通过技术得以攻克。在这种情况的影响下,车路协同成了包括阿里、百度在内的互联网巨头布局智能驾驶的一条新路径。

可以说车路协同是种曲线救国的技术方案,目的就是降低自动驾驶车要为传感器付出的成本,并弥补车辆自身智能局限性带来的安全隐患,从而让它更快上路。

车路协同技术方案的核心技术之一是感知基站,这意味着让路有了上帝视角。

而共性的问题带来的结果,是巨头布局的集体转向。阿里巴巴AI Labs已经将车路协同作为重点项目来投入,而百度在智能驾驶基础上同时做车路协同。从互联网领域的发展惯例来看,巨头往往具有很强的指向效应,智能驾驶行业的发展方向可能迎来改变,而百度和阿里也将在智能驾驶与车路协同方面又一次相逢。

当人们讨论无人驾驶车什么时候能大规模商业化,安全是最核心的问题。从舆论反应来看,用户对无人驾驶车安全隐患的容忍度比对人类司机安全性的容忍程度要低。

感知基站由多种传感器和高效运算单元组成,悬挂在道路之上,类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境,并将感知信息发送给自动驾驶车辆,其工作半径达200米。

巨头的布局

但在环境复杂的现实场景中,无人驾驶车的识别和决策能力,并不令人满意。

感知基站弥补了单车智能的不足。王刚演示了一个场景,感知基站把道路前方的物体传递给车,帮助一辆自动驾驶汽车视线范围之外的障碍物。“我们还做了大量的测试,车在30公里/小时的情况下,如果在刚才演示的场景下,突然冲出一个行人,100%会撞伤,但有了感知基站的帮助,我们实现了100%的成功避让率,这个例子充分证明了协同智能的威力。”

事实上,车路协同并不是一个新概念,此前的方案多是体现在如何通讯上,也就是让通讯技术做到信息传输更灵敏,但并没有得到太多关注。最近,随着智能驾驶技术的应用渗透和个别智能驾驶汽车出现的安全问题,单车智能的可实现程度不断被拷问,也让布局智能驾驶的公司有了更多思考。

一个典型案例是今年3月18日Uber无人车在美国亚利桑那州发生的撞人事故。49岁的女性Elaine Herzberg在骑自行车横穿马路时被处于自动驾驶模式下的Uber无人车撞击死亡。根据事故报告,当时正值夜间,这位女性或处于嗑药后的迷幻状态,而Uber无人车虽然通过雷达发现了她,但并没有将她识别为行人。

阿里将感知基站定义为“某种意义上的共享经济。”浅雪说,通过这样的服务构想,在未来可以大大降低自动驾驶和智能物流车的成本。“我们从商业、应用场景、感知准确率以及如何降低成本方面一直在思考自动驾驶汽车的推进和演变。”

9月6日下午,在阿里巴巴西溪园区,从未单独面向媒体的阿里巴巴达摩院人工智能实验室首席科学家王刚首次对外介绍了阿里巴巴在智能驾驶方面的技术进展。

这起事故在美国引起了对无人车上路和安全性的广泛讨论。“我们告诉人们的是,请遵守法律,请考虑周全,”吴恩达曾对外表示。

在阿里车路协同的方案中,智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本,浅雪表示,目前正在谈,具体的信息还不方便透露。

王刚告诉凤凰网科技:“我们的方案是定义传送什么样的信息,即路需要精确感知到什么信息,什么样的信息是对车有用的,然后我们可以将不同的信息用已有的通信方案传送给不同的车辆。”他用一种通俗的方式介绍,阿里巴巴的方案是让车“知道”路上发生了什么,而之前的车路协同方案更多的是实现车与路之间的通信。

也就是说,现阶段无人驾驶车的识别能力和安全性,需要依赖于一个人人都遵守交通规则的环境。然而在现实场景中,这几乎不可能。

不过从“共享”的定义上来看,阿里想以车路协同作为入局无人车领域的突围战术,同时还希望做自动驾驶领域的生态系统。

但与单车智能不同,车路协同当中,让车“知道”的前提是路侧的感知能力得到提高。也就是说,车路协同需要在路上安装感知基站,路侧先对路面的整体情况做识别和判断,再将信息无缝传递给行驶在路上的单车。

此外,现实的行车场景会给单独依赖车身传感器的方案带来很大挑战。

5个月前,阿里方面才透露,阿里AI实验室正在进行无人驾驶研究。相比之下,百度研究院早在2013年就开始了无人驾驶项目,腾讯在2016年也成立了自动驾驶实验室研发无人驾驶技术。

在目前举办的阿里云栖大会上,阿里巴巴人工智能实验室总经理浅雪再次介绍了阿里在车路协同方面的布局。浅雪对凤凰网科技表示:“感知基站方面阿里与交通部公路科学研究院成立了联合实验室,目前还处于第一个阶段,感知基站和自动驾驶实现产品化落地还有很多工作要做。”

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阿里认为,车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向,而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站,这在全球范围内都是首创,不仅大大降低成本,也提高了无人驾驶的安全性,甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

无独有偶,9月14日百度智能驾驶事业群组也对外介绍了百度在智能驾驶和车路协同方面的进展。同时,百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇还宣布车路协同方案将在年底进行开源。百度车路协同技术开源的逻辑与Apollo的开源类似,目的在于给部分开发者整体提供一定的基础,迈过一些门槛。

阿里AI Labs的首席科学家王刚举了几个例子:车上的传感器会受到车自身视角和高度的限制,比如大部分传感器的有效监测距离不超过80米,当车速超过60km/h,突然出现了障碍物,车是来不及作出反应的;又比如,车上传感器只能看到相邻车道的情况,当相隔的车道被中间车道挡住,就难以识别。

与此同时,有分析认为,车路协同需要在公路上铺设信号基站,不仅仅是把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来,这些基础设施的搭建也是个天文数字。

李震宇告诉凤凰网科技,现在自动驾驶汽车越来越多,但路况越来越复杂,因此百度也在探索车路协同。“车路协同分成三个层面,第一个层面叫做路侧的协同感知,道路通过道路传感器帮助车辆更好的来识别周边的环境,比如检测盲区障碍物、远处的障碍物;第二个层面叫做路侧协同规划,路侧的智能设备通过感知到的信息,甚至通过其他的车辆主动提交的信息,可以掌握整个路段的全面信息,从而对每辆车的驾驶系统有更多的规划;第三个层面是把车路协同的概念继续延伸到路网的设计规划,未来对无人车友好的道路应该是在设计规划之初考虑到无人车的各种需求,比如设定自动驾驶专业车道、标识,通过新的标志标线区分有人驾驶车辆和自动驾驶车辆。”

为了让无人车尽可能全面地掌握交通环境中的方方面面,各大无人驾驶公司都在尽可能多的往车身堆传感器,但这带来很大的成本——“平均下来每辆车20万美元,商业化会比较困难。”

实际上,通用汽车早在上世纪 50 年代末,就打造了一条埋入大量通信设备的概念高速公路,车辆在与路的信息交互下实现了相当初级的“自动驾驶”。这可能是史上最早的“车路协同”方案。它的重点是通讯,而阿里的重点是感知。

李震宇介绍,百度对车路协同的思考从2016年就开始了。“当时有一个国家重大专项课题组的契机,我们正式切入车路协同领域,进行技术布局和探索。”两年时间里,百度做了一些路测数据和经验,其中最惹眼的就是百度科技园路口的最贵交通灯,装配有激光雷达,经常有百度的工程师带着专业设备在路边进行车路协同系统调试。

王刚因此认为可以通过车路协同的技术方案,把原来每辆车都需要安装的智能设备,通过集约的模式共享,同时给路加上智能设备,让它们具备能处理更多复杂情况的视觉大脑,弥补现阶段单车智能的不足。

此外,国内也有多个自动驾驶研发团队涉足车路协同技术。今年9月,几乎与阿里宣和交通部公路科学研究院成立车路协同联合实验室同时,百度对外介绍了其车路协同进展,百度的Apollo,目前已有超过上百合作伙伴加入,另有上万个开发者。

百度创始人、CEO李彦宏也在2018世界人工智能大会上阐述,交通拥堵大概对GDP造成损失在5%左右,无人驾驶和车路协同的技术可以对此进行有效的改善和治理,让经济的发展血脉更加畅通。他认为,车路协同对智能交通会产生积极作用。

这个车路协同实验室目前在做的核心技术之一是“感知基站”,它就像个手机的无线发射基站,可以把车与车、车与路之间的信息连接起来。感知基站会被安装在同交通等高度的位置,覆盖范围是200米半径。这样当一个位置点A出现事故,远处的车辆可以通过A处的感知基站提前发现A地的情况,做出预判和路径决策。

阿里希望自己更务实一些,“将技术和商业完美结合,来翘动整个市场。” 浅雪说,“科学家加入工业界不代表这个东西已经正式在商业逻辑上成立。自动驾驶如果是一个技术的话,它并没有回答深刻的业务问题。业务问题还是回归到本质,就是谁用,在哪里用,以及能不能用得起。”她将此次感知基站的发布,看做是“引导整个行业的”。

简单来理解,目前阿里和百度布局的车路协同是一个网状的感知和通信。路侧的感知设备将信息收集传递给车侧,实现“聪明的车”和“智能的路”相互协同,构建“人-车-路”全域数据感知的智能路网。据百度自动驾驶事业群介绍,

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浅雪介绍,此次发布的智慧物流车,目前数量在100辆以内,主要用于实验。在此次云栖大会上,阿里获得了杭州第一批无人驾驶路测牌照。浅雪表示,下一步还会细化哪些路段和路线以及时间段可以去运作这些物流车。

智能驾驶的补充

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阿里方面表示,下一阶段重点,一方面是致力于定义全新一代的智慧物流车,另一方面,通过与交通运输部公路院合作,推进道路数字化,让车路协同方案尽快落地。

事实上,车路协同在今年成为巨头关注的焦点,与智能驾驶技术始终无法解决的问题,以及高企的成本有很大关系。

感知基站看到的“上帝视角”的路况。

近年来,智能驾驶研究领域火热,在业内人士看来也确实是能够对社会、对经济带来非常大影响力的行业。但王刚强调,自动驾驶其实已经有很长的历史了,在1939年通用汽车就有了无人驾驶的概念车。1984年,CMU已经研发了在高速路上能够行驶的自动驾驶大车。但今天,智能驾驶仍然有很多难点没有攻克。

按照王刚所说的思路,车的眼睛和大脑会有一部分被移植到路上,最先从价格相对昂贵的激光雷达开始替代。关于路的智能能在多大程度上为车的智能减配,他认为潜力很大,不过没有给出确切的答案。

对于选择布局车路协同,王刚对凤凰网科技阐述了两个原因。“首先,现在的单车智能由于自身传感器等的局限,不能达到安全的要求。”举个例子,车身传感器在车速高的时候看得不够远,车身传感器由于高度的限制,看不到周围环境里障碍物后面的情况等等,这些都是单车智能很难或者不可能克服的。

“感知基站的稠密程度会决定感知的信息的全面性和精确性。我们是不是把这个感知基站装得非常非常密,让两个车之间完全没有(不需要)智能,还是我们可以一定程度上装一个基站,让车保持一定程度的智能,哪一个方案他带的总体成本更低,这个还需要继续验证。”

“其次,现在单车智能为了让车能处理不同的情况,装载了很多昂贵的传感器和计算单元。如果能让路智能,通过集约式的建设,可以降低车的成本,从而让整个无人驾驶的成本显着降低。”王刚表示。

在杭州的一些开放路段,实验室设计了让人突然从障碍物后出现在无人车前的场景做对比测试。在单车智能紧急避让失灵的场景下,车路协同的方案都避让成功。王刚透露,车路协同技术方案会最早落地在货车运输上,做智慧物流。不过在此之前,这种新方案还需要找到一套市场认可的通信协议,以及明确谁将为此买单的商业模式。返回搜狐,查看更多

可以说,目前车路协同解决方案能够进一步解决单车智能存在的安全隐患,也能在单车使用的传单器上面节约一定成本。

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对此,百度也有类似的看法。李震宇表示:“总的来说,我们认为车路协同会带来两大好处,第一是路边的智能是车端智能的有效补充,可以使得车的驾驶更加的安全;第二,可以通过把车上的传感器转到路边,然后通过多辆车分摊路边传感器的成本,有效降低车端和自动驾驶系统的成本。”

据百度自动驾驶事业群方面介绍,目前路侧的感知基站能够监测到200米范围内的路况信息,包括复杂信息。也就是说,每个感知基站可以对200米内的多辆车进行信息传输,给车带来更快的判定时间,节省车端多个传感器不同结果传输、融合所需的时间,毕竟在驾驶过程中,安全问题都是以毫秒计算,越高的反应效率越能够有效降低危险系数。

对于感知基站的安装问题,百度自动驾驶技术总监陶吉对凤凰网科技表示:“大部分都可以在原有基础设施的基础上升级改造,对于新城可以考虑新的安装方式,比如复用路灯杆而非另架设龙门架,实现更密集的部署,老城存在路政和交通分属不同部门无法打通的问题。”

这种方式对于城市道路基础设施的要求不会很高,也基本不用再架设新的设施。对此,易观出行分析师赵香告诉凤凰网科技:“车路协同确实是辅助智能驾驶的一种手段,有关部门应该会对这种方式给予鼓励。”

需要注意的是,车路协同虽然弥补了智能驾驶在安全和成本方面的问题,但智能驾驶本身的问题仍然亟待解决。而且,百度与阿里在智能驾驶和车路协同方面的布局和节奏也是异曲同工,从这一点上来看,巨头之间的技术之争已是不可避免。

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