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苏奎峰:自动驾驶应该针对场景提供解决方案

2020-01-10

1月10-12日,2020我国电动轿车百人会论坛在钓鱼台国宾馆隆重召开。本次论坛环绕“掌握局势 聚集转型 引领立异”主题,约请政府有关部门和轿车、动力、交通、城市、通讯等范畴的职业组织和抢先企业代表,就职业、企业、方针的转型与立异打开深度研讨。以下是自动驾驭事务中心总经理 , 苏奎峰在本次论坛上的讲话:

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自动驾驭事务中心总经理 苏奎峰

各位嘉宾,上午好!

我今日和咱们共享一个解放双手拥抱未来,在介绍咱们内容之前我首要要着重我特别赞同方才李院士讲的,辅佐驾驭今后一定是自动驾驭,咱们也信任自动驾驭一定是在跟着辅佐驾驭逐步的演化进程中完成的。咱们实践上不太着重L1、L2、L3、L4、L5,咱们更乐意着重场景,究竟给客户处理什么样的问题,在高速拥堵的时分处理问题,仍是在拥堵的形式处理问题,是处理用户双手的问题仍是双脚的问题,针对这些问题针对场景问题我今日简略共享一下在自动驾驭范畴做的一些作业。

方才各位院士和嘉宾也介绍了,咱们在自动驾驭里边分了几个场景,包含乘用车还有一些特别场景,还有出租车的出行服务。关于咱们来说,首要要了解当时客户的需求,尤其是乘用车这样一个大的市场规模中,咱们能看到用户的两个痛点,首要便是上下班的时分,或许就三五分钟到高速,下了高速快速路还有三五分钟就到公司了,80%以上的时刻是在快速路这样关闭的环境里边去运转的,或者是上下班高峰期的拥堵城市路途,别的一个便是远程,咱们在远程旅行的时分,在这种场景下有拥堵,也有高速巡航的状况。在这两种高频出行的场景里边咱们用户的痛点是清楚明了的,咱们更乐意针对这两个场景去做一些服务,所以说远程出行和拥堵的城市交通环境,是咱们在研讨自动驾驭的时分很重要的事务方历来,包含和一些车厂做一些深度的协作。

所以咱们界说这件作业的时分,像方才蒋总也说到HWP和HWA,咱们乐意结合这两个场景放在一同,从数据驱动的视点来说,咱们更乐意把他放在一同去研讨,由于咱们即便是在HWP的形式下实践上也有拥堵的路况,即便是在TJP的作业形式他相同也或许遇到在四环上可以80公里巡航的状况,所以会存在形式切换,但是在功用设置和场景应对上咱们是需求去处理相同的问题。  有这些场景今后,咱们乐意做一个软件和服务的供给者,助力工业开展,咱们乐意针对这些场景做研讨搜集数据然后做一些算法,构建咱们的云渠道,构建咱们的仿真渠道,做咱们的高精度地图,所有这些不是要供给一个total solution给车厂,咱们更乐意以灵敏模块化乃至是场景模块化的功用,去助力这个工业开展。所以说咱们在整个布局上,咱们会在开发的云渠道方面、模仿仿真方面和高精地图这三大根底层面做大的投入,咱们信任在这些方面也是互联网公司的优势,可以助力车企开展。咱们要做好云渠道、仿真和高精地图,咱们有必要自己做算法的研讨,知道痛点在哪儿,中心的问题在哪里,咱们要做这些定位、感知、决议计划和中心的算法,在除了功用安全以外,咱们在系统安全上面也需求投入,当然咱们有科恩实验室,咱们的实验室在整个信息安全尤其是在车的范畴,应该在国际上仍是比较抢先的。

所以归结起来,咱们在这个布局上面,实践上云渠道模仿仿真和高精度地图来支撑车端的算法处理中心的痛点问题,在整个数据渠道方面咱们在2019年跟宝马协作构建了宝马在我国自动驾驭开发渠道,关于自动驾驭来说尤其是L2.5以上的自动驾驭一旦脱手今后,实践上是场景驱动数据驱动的形式,是永久不会改动的,高效的运用数据和高效的获取数据,高效的获取核算资源的情况下,咱们需求有一个高效的开发渠道来满意系统要求,所以说咱们在整个研制的时分构建了闭环系统,一同咱们会和车企协作,运用云的才能和在自动驾驭相关研讨的才能来支撑车企和Tier1一同去做研制。

在仿真方面,实践上现在许多车企在用传统的仿真软件来做仿真,但一旦到2.5以上的这种自动驾驭系统,实践上有许多的场景来进行驱动,场景的驱动系统除了咱们修改场景以外更多是路途的场景,并且许多的场景需求加快,乃至说咱们要模仿发生许多实践傍边很少可以碰到的场景,需求构建虚拟城市的场景,所以咱们在模仿仿真范畴里边,除了单一版的仿真以外,还会做场景的仿真,场景的仿真中心便是云加快,咱们会发生许多的场景,在每次更新迭代的时分需求把上百万的场景要并行加快去跑,快速的验证,需求云的并行核算来加快。别的,许多场景在实践傍边很难遇到,乃至偶然遇到,那怎么办?咱们需求构建一个虚拟的城市,在这个虚拟城市跑随机的交通流沉积这种场景,这个是做模仿仿真做的作业,当然咱们现在和主机厂有一些商业上的协作,并且现已完成了云的和单机版的落地。

正是这些验证,实践上传统用仿真的时分是在开发阶段去验证,实践上方才李院士也说到,自动驾驭是一个学习进化的进程,在整个自动驾驭生命周期里,乃至在车的生命周期里,不断的演进和迭代,在这个进程傍边我从车上反应一些数据,别的咱们需求这些处理不了的场景,需求经过仿真系统进行许多的验证今后,然后在OTA晋级上面,在当下和未来,自动驾驭系统里边仿真是随同整个自动驾驭生命周期的进程,不再是一个传统的、单纯的、在开发阶段才运用的东西。

这是咱们在仿真里边几个中心的功用,一个是交通流,咱们会搜集许多的数据来看这个交通流,咱们看到我国地缘广阔,每个城市的交通驾驭行为不完全相同,并且乃至差异很大,咱们会搜集各种城市的数据来练习这个交通流,来仿真当地的算法。虚拟城市,咱们搜集了全国高速快速路地图,可以经过自动化快速的生成全国高速快速,在做自动驾驭测验验证的时分,完全可以在整个全国高速快速路里运转的场景去进行仿真,包含传感器模型,正是由于咱们用的是安瑞引擎,所以说咱们可以从最底层得到他们的支撑,来开发更精准的传感器模型,一同他从最底层支撑咱们做传感器模型跟物理模型一致性的验证。一同咱们在构建3D环境的时分,会从最底层引擎层面来加快3D城市级的仿真,咱们信任在城市级的3D重构仿真在国际上也是难题,咱们从最底层引擎层面构建这个城市,光照气候以及虚拟的仿真,这是中心的功用点。

这个是模仿一些交通流,经过搜集的数据,修改数据发生各种交通流,在场景仿真里边咱们需求加快这种场景,一旦有一些发生问题的场景,咱们会进行沉积。一旦呈现磕碰KPI不满意的时分,可以把他沉积下来直接进入到你的场景库里边去。别的一个渠道便是咱们高精度地图渠道,高精地图便是做数据和车端的软件,无论是关于车端来说,仍是除了车以外的车端软件的系统,咱们会在地图定位方面运用咱们的优势,这方面咱们有国际上很尖端的专家来做,别的咱们会构建整个闭环来做这种云的服务系统。

我方才说到的针对这两个场景拥堵环境和高速巡航的场景,这样一个传感器跟方才蒋总说到的传感器装备相同,5REV的传感器装备,咱们会把ECU集成在ADEUC里边去做,不会做这种硬件,咱们仅仅界说这些硬件,对来说硬件门槛太高了,咱们从来不会去进入任何硬件和传感器,咱们只做软件和服务,这个是咱们一向十分十分明晰的,所以说咱们乐意和车厂和Tier1去协作,即使是做软件,哪怕一个小点给您带来价值,咱们也乐意供给,不会有一种捆绑式的形式,咱们更乐意以灵敏的方法。之所以这样便是由于咱们信任自动驾驭自身是一个演进的进程,他不再是传统的一个固定出售一个硬件的商业形式,将来一定是一种软件逐步晋级的服务形式,依据这样的一个服务形式,咱们信任一定有一同的协作点,所以说自动驾驭解放双手了今后,关于来说会有更好的内容生态,在内容生态里边更有优势,咱们有音乐、视频、游戏还有微信,等等这些,依据这些内容,咱们期望可以把更好的内容服务给到现已脱手的司机、乘客,使得咱们会把千人千面的服务生态推进给客户。

对来说,做自动驾驭咱们期望可以从云端打通服务和各位协作取得车端的进口,咱们期望经过这样的一个进口给用户带来更多的内容和服务生态的系统,全体来助力这个工业,使得您可以在这种移动智能空间里边享用更好的服务,我的共享就到这儿,谢谢咱们。

敬请重视我国电动轿车百人会论坛

https://m.gasgoo.com/news/topic/223

提示:本文依据讲话收拾,未经专家审阅,请勿转载。

1月10-12日,2020我国电动轿车百人会论坛在钓鱼台国宾馆隆重召开。本次论坛环绕“掌握局势 聚集转型 引领立异”主题,约请政府有关部门和轿车、动力、交通、城市、通讯等范畴的职业组织和抢先企业代表,就职业、企业、方针的转型与立异打开深度研讨。以下是自动驾驭事务中心总经理 , 苏奎峰在本次论坛上的讲话:

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自动驾驭事务中心总经理 苏奎峰

各位嘉宾,上午好!

我今日和咱们共享一个解放双手拥抱未来,在介绍咱们内容之前我首要要着重我特别赞同方才李院士讲的,辅佐驾驭今后一定是自动驾驭,咱们也信任自动驾驭一定是在跟着辅佐驾驭逐步的演化进程中完成的。咱们实践上不太着重L1、L2、L3、L4、L5,咱们更乐意着重场景,究竟给客户处理什么样的问题,在高速拥堵的时分处理问题,仍是在拥堵的形式处理问题,是处理用户双手的问题仍是双脚的问题,针对这些问题针对场景问题我今日简略共享一下在自动驾驭范畴做的一些作业。

方才各位院士和嘉宾也介绍了,咱们在自动驾驭里边分了几个场景,包含乘用车还有一些特别场景,还有出租车的出行服务。关于咱们来说,首要要了解当时客户的需求,尤其是乘用车这样一个大的市场规模中,咱们能看到用户的两个痛点,首要便是上下班的时分,或许就三五分钟到高速,下了高速快速路还有三五分钟就到公司了,80%以上的时刻是在快速路这样关闭的环境里边去运转的,或者是上下班高峰期的拥堵城市路途,别的一个便是远程,咱们在远程旅行的时分,在这种场景下有拥堵,也有高速巡航的状况。在这两种高频出行的场景里边咱们用户的痛点是清楚明了的,咱们更乐意针对这两个场景去做一些服务,所以说远程出行和拥堵的城市交通环境,是咱们在研讨自动驾驭的时分很重要的事务方历来,包含和一些车厂做一些深度的协作。

所以咱们界说这件作业的时分,像方才蒋总也说到HWP和HWA,咱们乐意结合这两个场景放在一同,从数据驱动的视点来说,咱们更乐意把他放在一同去研讨,由于咱们即便是在HWP的形式下实践上也有拥堵的路况,即便是在TJP的作业形式他相同也或许遇到在四环上可以80公里巡航的状况,所以会存在形式切换,但是在功用设置和场景应对上咱们是需求去处理相同的问题。  有这些场景今后,咱们乐意做一个软件和服务的供给者,助力工业开展,咱们乐意针对这些场景做研讨搜集数据然后做一些算法,构建咱们的云渠道,构建咱们的仿真渠道,做咱们的高精度地图,所有这些不是要供给一个total solution给车厂,咱们更乐意以灵敏模块化乃至是场景模块化的功用,去助力这个工业开展。所以说咱们在整个布局上,咱们会在开发的云渠道方面、模仿仿真方面和高精地图这三大根底层面做大的投入,咱们信任在这些方面也是互联网公司的优势,可以助力车企开展。咱们要做好云渠道、仿真和高精地图,咱们有必要自己做算法的研讨,知道痛点在哪儿,中心的问题在哪里,咱们要做这些定位、感知、决议计划和中心的算法,在除了功用安全以外,咱们在系统安全上面也需求投入,当然咱们有科恩实验室,咱们的实验室在整个信息安全尤其是在车的范畴,应该在国际上仍是比较抢先的。

所以归结起来,咱们在这个布局上面,实践上云渠道模仿仿真和高精度地图来支撑车端的算法处理中心的痛点问题,在整个数据渠道方面咱们在2019年跟宝马协作构建了宝马在我国自动驾驭开发渠道,关于自动驾驭来说尤其是L2.5以上的自动驾驭一旦脱手今后,实践上是场景驱动数据驱动的形式,是永久不会改动的,高效的运用数据和高效的获取数据,高效的获取核算资源的情况下,咱们需求有一个高效的开发渠道来满意系统要求,所以说咱们在整个研制的时分构建了闭环系统,一同咱们会和车企协作,运用云的才能和在自动驾驭相关研讨的才能来支撑车企和Tier1一同去做研制。

在仿真方面,实践上现在许多车企在用传统的仿真软件来做仿真,但一旦到2.5以上的这种自动驾驭系统,实践上有许多的场景来进行驱动,场景的驱动系统除了咱们修改场景以外更多是路途的场景,并且许多的场景需求加快,乃至说咱们要模仿发生许多实践傍边很少可以碰到的场景,需求构建虚拟城市的场景,所以咱们在模仿仿真范畴里边,除了单一版的仿真以外,还会做场景的仿真,场景的仿真中心便是云加快,咱们会发生许多的场景,在每次更新迭代的时分需求把上百万的场景要并行加快去跑,快速的验证,需求云的并行核算来加快。别的,许多场景在实践傍边很难遇到,乃至偶然遇到,那怎么办?咱们需求构建一个虚拟的城市,在这个虚拟城市跑随机的交通流沉积这种场景,这个是做模仿仿真做的作业,当然咱们现在和主机厂有一些商业上的协作,并且现已完成了云的和单机版的落地。

正是这些验证,实践上传统用仿真的时分是在开发阶段去验证,实践上方才李院士也说到,自动驾驭是一个学习进化的进程,在整个自动驾驭生命周期里,乃至在车的生命周期里,不断的演进和迭代,在这个进程傍边我从车上反应一些数据,别的咱们需求这些处理不了的场景,需求经过仿真系统进行许多的验证今后,然后在OTA晋级上面,在当下和未来,自动驾驭系统里边仿真是随同整个自动驾驭生命周期的进程,不再是一个传统的、单纯的、在开发阶段才运用的东西。

这是咱们在仿真里边几个中心的功用,一个是交通流,咱们会搜集许多的数据来看这个交通流,咱们看到我国地缘广阔,每个城市的交通驾驭行为不完全相同,并且乃至差异很大,咱们会搜集各种城市的数据来练习这个交通流,来仿真当地的算法。虚拟城市,咱们搜集了全国高速快速路地图,可以经过自动化快速的生成全国高速快速,在做自动驾驭测验验证的时分,完全可以在整个全国高速快速路里运转的场景去进行仿真,包含传感器模型,正是由于咱们用的是安瑞引擎,所以说咱们可以从最底层得到他们的支撑,来开发更精准的传感器模型,一同他从最底层支撑咱们做传感器模型跟物理模型一致性的验证。一同咱们在构建3D环境的时分,会从最底层引擎层面来加快3D城市级的仿真,咱们信任在城市级的3D重构仿真在国际上也是难题,咱们从最底层引擎层面构建这个城市,光照气候以及虚拟的仿真,这是中心的功用点。

这个是模仿一些交通流,经过搜集的数据,修改数据发生各种交通流,在场景仿真里边咱们需求加快这种场景,一旦有一些发生问题的场景,咱们会进行沉积。一旦呈现磕碰KPI不满意的时分,可以把他沉积下来直接进入到你的场景库里边去。别的一个渠道便是咱们高精度地图渠道,高精地图便是做数据和车端的软件,无论是关于车端来说,仍是除了车以外的车端软件的系统,咱们会在地图定位方面运用咱们的优势,这方面咱们有国际上很尖端的专家来做,别的咱们会构建整个闭环来做这种云的服务系统。

我方才说到的针对这两个场景拥堵环境和高速巡航的场景,这样一个传感器跟方才蒋总说到的传感器装备相同,5REV的传感器装备,咱们会把ECU集成在ADEUC里边去做,不会做这种硬件,咱们仅仅界说这些硬件,对来说硬件门槛太高了,咱们从来不会去进入任何硬件和传感器,咱们只做软件和服务,这个是咱们一向十分十分明晰的,所以说咱们乐意和车厂和Tier1去协作,即使是做软件,哪怕一个小点给您带来价值,咱们也乐意供给,不会有一种捆绑式的形式,咱们更乐意以灵敏的方法。之所以这样便是由于咱们信任自动驾驭自身是一个演进的进程,他不再是传统的一个固定出售一个硬件的商业形式,将来一定是一种软件逐步晋级的服务形式,依据这样的一个服务形式,咱们信任一定有一同的协作点,所以说自动驾驭解放双手了今后,关于来说会有更好的内容生态,在内容生态里边更有优势,咱们有音乐、视频、游戏还有微信,等等这些,依据这些内容,咱们期望可以把更好的内容服务给到现已脱手的司机、乘客,使得咱们会把千人千面的服务生态推进给客户。

对来说,做自动驾驭咱们期望可以从云端打通服务和各位协作取得车端的进口,咱们期望经过这样的一个进口给用户带来更多的内容和服务生态的系统,全体来助力这个工业,使得您可以在这种移动智能空间里边享用更好的服务,我的共享就到这儿,谢谢咱们。

敬请重视我国电动轿车百人会论坛

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提示:本文依据讲话收拾,未经专家审阅,请勿转载。

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