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智能網聯汽車發展異軍突起:自動駕駛成人工智能領域“主戰場”!

2021-11-24
來源:21ic

縱觀過去幾十年人工智能的發展,幾乎所有成功的經驗都是基于統計學習。而統計學習的本質就是從數據里面找到規律,如果沒有數據,再聰明的科學家也很難找到辦法讓機器變得更聰明。

數據驅動無疑是解決無人駕駛目前問題的最佳技術路徑之一?;谶@樣的認識和了解,在當前條件下無人駕駛需要解決兩個問題:一是如何獲取海量數據;二是如何利用數據。

近年來,智能網聯汽車發展異軍突起,自動駕駛成為了人工智能領域的“主戰場”之一。道路測試則是開展智能網聯汽車技術研發和應用不可或缺的重要環節。2019年5月,杭州公布過首批開放用于智能網聯車輛測試的5條道路(路段),均位于現在的余杭區未來科技城。

“上次公布的5條道路(路段),也還是開放的。此次公布的道路里有文二西路、葛巷路和綠汀路3條道路(路段)是2019年時就公布過的,此次重新公布是因為開放范圍擴大了。”杭州市經信局有關負責人介紹。

為何擴容用于智能網聯車輛測試的道路?該負責人表示,在走訪調研中,不少相關企業提出希望擴大測試道路范圍來開展相關技術和應用的測試、驗證;同時,杭州也希望通過擴大測試道路來吸引更多智能網聯領域企業落地,推動相關產業發展。

當然,企業要在這些道路上進行智能網聯汽車測試,首先要取得杭州市智能網聯車輛測試牌照,同時還必須嚴格遵守相應的法律法規和管理要求。

美國當地時間11月18日,根據Bloomberg報道顯示,從2014年開始啟動的蘋果汽車項目“Titan”,經歷過數次造車還是不造車的戰略搖擺、換了5個負責人后,終于明確是要打造一臺沒有方向盤的完全無人駕駛汽車,并且計劃在四年內推出,也就是蘋果汽車將在2025年正式發布。

按照蘋果一貫的產品策略,發布即是交付。當然了,是否為完全無人駕駛,還要看屆時法律的情況,以及自動駕駛技術的進展。目前,蘋果已經為自動駕駛自研了高算力芯片,并且準備好在加州的測試車隊中使用。

對于整個汽車行業來說,蘋果這個完全的行外人,是一個絕對不能忽視的潛在玩家。如果說特斯拉定義了電動汽車,并且將電動車普及化,那么,蘋果就是那個能夠定義智能汽車,并且將智能汽車普及化的天選之子。

作為無人駕駛的形態之一,Robotaxi被認為是最接近商業化的項目,其中蘊含著萬億級的商業價值。從五六年前開始,就有科技公司先后投身這條賽道。在美國,主攻Robotaxi的科技公司包括谷歌旗下的Waymo,另外還有Uber。在中國,有滴滴、百度Apollo、AutoX、文遠知行、小馬智行、Momenta等多個公司,另外還有T3、曹操出行等網約車公司參與其中。

Robotaxi在過去幾年里,一直處于獲得路測牌照、技術積累和驗證的階段,各家公司都在你追我趕。與此同時,幾乎每家無人駕駛新創公司都獲得了資本的青睞。但在商業化道路上,受制于多種因素還沒有規?;归_。這一背景下,AutoX的全L4級無人駕駛運營區域的出現,是否意味著無人駕駛商業化落地又近了一步?

“自動駕駛是一個技術和落地發展很快的行業,但也是技術門檻很高的行業,要判斷一家企業能不能把自動駕駛做成,要以長遠、理性的眼光來看?!眹鴥纫患覠o人駕駛科技公司的內部人士向記者表示。該人士同時指出,無人駕駛和無人駕駛運營是兩個完全不同的概念。

無人駕駛和人工智能一樣,并非新課題,它的發展甚至可追溯到 20 世紀 20 年代。1925 年,無線電設備公司 Houdina R adio Control 設計了一輛無人駕駛汽車 American Wonder,它通過無線電信號來操作車的方向盤、制動器、加速器等,進而控制車的運動。研發成功后,American Wonder 還在紐約市被進行展示,并穿越擁擠的交通,從百老匯開到了第五大道。

隨后的近一百年來,人類從未停止過無人駕駛的研究和想象,在無人駕駛技術愈發成熟的今天,各路玩家搜夾帶 “ 前沿科技 ” 跑步入場。越來越多新產品、新玩家、新技術相繼登場,逐漸形成了傳統車企與科技互聯網兩大陣營。而在兩大陣營的競爭過程中,一些企業也開始走上了強強聯合的道路,以期形成更強大的市場競爭力。

從今年 1 月起,先是百度成立了 “ 集度 ”,隨后小米又雙叒叕官宣造車,緊接著華為又稱要重塑汽車供應鏈……本屆上海車展又有諸多企業帶來最新的無人駕駛方案。

現有的無人車系統中,主要是通過無人車自帶的感知系統來獲取周圍的環境信息。一般的,無人車通過激光雷達、相機和毫米波雷達等多種傳感器來獲取周圍環境數據。但是,上述傳感器獲取的數據可能存在不完善的情況,如相機拍攝的角度可能存在視覺死角等情況,不能完全的保證無人車的行駛安全。

AlphaGo 由谷歌旗下 DeepMind 公司戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)領銜的團隊開發,其主要工作原理正是 “深度學習”。

但之所以這樣的方法沒有大規模應用在機器人和無人駕駛領域,在于其中仍有迫切需要解決的問題。

首先是如何仿真場景,因為在圍棋領域,仿真是非常容易的,把棋盤畫出來就可以了,而無人駕駛卻需要構造交通場景,這就需要工程上的投入。




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