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    阿里百度再交鋒,爭奪車路協同話語權?

    2018-9-22 21:48:48來源:鳳凰科技作者:孫洪責編:守一評論:

    車路協同正在成為出行和智能駕駛領域的高頻詞,也成為百度和阿里之間又一個正面交鋒的技術。

    隨著智慧出行概念的逐步落地,眾多新造車勢力產品量產甚至敲鐘上市,出行行業正在被重塑,而智能駕駛技術也在產業升級過程中不斷得到升級。尤其在特斯拉及國內眾多新造車勢力的推動下,智能駕駛已經達到L3級別,搭載L3的品牌涵蓋了奧迪、寶馬、現代等;而且,一些專注智能駕駛技術的公司已經在L4級別上也取得了一定的突破。

    行業發展趨勢也使得一批智能駕駛創業公司備受資本關注,2018年智能駕駛領域內發生的投融資次數和額度也高于上年。其中,小馬智行A輪獲得1.12億美元投資,在7月又宣布完成1.02億美元A1輪融資,易航智能獲得2.2億元人民幣的B輪,Roadstar.ai也在A輪拿到了1.28億美元等等。

    但正如小馬智行CEO彭軍所說,人人都能坐上無人駕駛汽車還為時尚遠,自動駕駛落地需要一個過程。事實也正是如此,智能駕駛技術雖然已經在很多大型汽車品牌當中實現搭載,但真正的智能程度、對遠處行人和靜止物體的識別,以及可實現的安全性仍然有難以突破的門檻。

    在鳳凰網科技與行業內多家領先企業溝通過程中了解到,問題的關鍵在于,單車智能方面的難題并不是一兩年之內就能通過技術得以攻克。在這種情況的影響下,車路協同成了包括阿里、百度在內的互聯網巨頭布局智能駕駛的一條新路徑。

    而共性的問題帶來的結果,是巨頭布局的集體轉向。阿里巴巴AI Labs已經將車路協同作為重點項目來投入,而百度在智能駕駛基礎上同時做車路協同。從互聯網領域的發展慣例來看,巨頭往往具有很強的指向效應,智能駕駛行業的發展方向可能迎來改變,而百度和阿里也將在智能駕駛與車路協同方面又一次相逢。

    巨頭的布局

    事實上,車路協同并不是一個新概念,此前的方案多是體現在如何通訊上,也就是讓通訊技術做到信息傳輸更靈敏,但并沒有得到太多關注。最近,隨著智能駕駛技術的應用滲透和個別智能駕駛汽車出現的安全問題,單車智能的可實現程度不斷被拷問,也讓布局智能駕駛的公司有了更多思考。

    9月6日下午,在阿里巴巴西溪園區,從未單獨面向媒體的阿里巴巴達摩院人工智能實驗室首席科學家王剛首次對外介紹了阿里巴巴在智能駕駛方面的技術進展。

    王剛告訴鳳凰網科技:“我們的方案是定義傳送什么樣的信息,即路需要精確感知到什么信息,什么樣的信息是對車有用的,然后我們可以將不同的信息用已有的通信方案傳送給不同的車輛。”他用一種通俗的方式介紹,阿里巴巴的方案是讓車“知道”路上發生了什么,而之前的車路協同方案更多的是實現車與路之間的通信。

    但與單車智能不同,車路協同當中,讓車“知道”的前提是路側的感知能力得到提高。也就是說,車路協同需要在路上安裝感知基站,路側先對路面的整體情況做識別和判斷,再將信息無縫傳遞給行駛在路上的單車。

    在目前舉辦的阿里云棲大會上,阿里巴巴人工智能實驗室總經理淺雪再次介紹了阿里在車路協同方面的布局。淺雪對鳳凰網科技表示:“感知基站方面阿里與交通部公路科學研究院成立了聯合實驗室,目前還處于第一個階段,感知基站和自動駕駛實現產品化落地還有很多工作要做。”

    無獨有偶,9月14日百度智能駕駛事業群組也對外介紹了百度在智能駕駛和車路協同方面的進展。同時,百度副總裁、智能駕駛事業群組總經理李震宇還宣布車路協同方案將在年底進行開源。百度車路協同技術開源的邏輯與Apollo的開源類似,目的在于給部分開發者整體提供一定的基礎,邁過一些門檻。

    李震宇告訴鳳凰網科技,現在自動駕駛汽車越來越多,但路況越來越復雜,因此百度也在探索車路協同。“車路協同分成三個層面,第一個層面叫做路側的協同感知,道路通過道路傳感器幫助車輛更好的來識別周邊的環境,比如檢測盲區障礙物、遠處的障礙物;第二個層面叫做路側協同規劃,路側的智能設備通過感知到的信息,甚至通過其他的車輛主動提交的信息,可以掌握整個路段的全面信息,從而對每輛車的駕駛系統有更多的規劃;第三個層面是把車路協同的概念繼續延伸到路網的設計規劃,未來對無人車友好的道路應該是在設計規劃之初考慮到無人車的各種需求,比如設定自動駕駛專業車道、標識,通過新的標志標線區分有人駕駛車輛和自動駕駛車輛。”

    李震宇介紹,百度對車路協同的思考從2016年就開始了。“當時有一個國家重大專項課題組的契機,我們正式切入車路協同領域,進行技術布局和探索。”兩年時間里,百度做了一些路測數據和經驗,其中最惹眼的就是百度科技園路口的最貴交通燈,裝配有激光雷達,經常有百度的工程師帶著專業設備在路邊進行車路協同系統調試。

    百度創始人、CEO李彥宏也在2018世界人工智能大會上闡述,交通擁堵大概對GDP造成損失在5%左右,無人駕駛和車路協同的技術可以對此進行有效的改善和治理,讓經濟的發展血脈更加暢通。他認為,車路協同對智能交通會產生積極作用。

    簡單來理解,目前阿里和百度布局的車路協同是一個網狀的感知和通信。路側的感知設備將信息收集傳遞給車側,實現“聰明的車”和“智能的路”相互協同,構建“人-車-路”全域數據感知的智能路網。據百度自動駕駛事業群介紹,

    智能駕駛的補充

    事實上,車路協同在今年成為巨頭關注的焦點,與智能駕駛技術始終無法解決的問題,以及高企的成本有很大關系。

    近年來,智能駕駛研究領域火熱,在業內人士看來也確實是能夠對社會、對經濟帶來非常大影響力的行業。但王剛強調,自動駕駛其實已經有很長的歷史了,在1939年通用汽車就有了無人駕駛的概念車。1984年,CMU已經研發了在高速路上能夠行駛的自動駕駛大車。但今天,智能駕駛仍然有很多難點沒有攻克。

    對于選擇布局車路協同,王剛對鳳凰網科技闡述了兩個原因。“首先,現在的單車智能由于自身傳感器等的局限,不能達到安全的要求。”舉個例子,車身傳感器在車速高的時候看得不夠遠,車身傳感器由于高度的限制,看不到周圍環境里障礙物后面的情況等等,這些都是單車智能很難或者不可能克服的。

    “其次,現在單車智能為了讓車能處理不同的情況,裝載了很多昂貴的傳感器和計算單元。如果能讓路智能,通過集約式的建設,可以降低車的成本,從而讓整個無人駕駛的成本顯著降低。”王剛表示。

    可以說,目前車路協同解決方案能夠進一步解決單車智能存在的安全隱患,也能在單車使用的傳單器上面節約一定成本。

    對此,百度也有類似的看法。李震宇表示:“總的來說,我們認為車路協同會帶來兩大好處,第一是路邊的智能是車端智能的有效補充,可以使得車的駕駛更加的安全;第二,可以通過把車上的傳感器轉到路邊,然后通過多輛車分攤路邊傳感器的成本,有效降低車端和自動駕駛系統的成本。”

    據百度自動駕駛事業群方面介紹,目前路側的感知基站能夠監測到200米范圍內的路況信息,包括復雜信息。也就是說,每個感知基站可以對200米內的多輛車進行信息傳輸,給車帶來更快的判定時間,節省車端多個傳感器不同結果傳輸、融合所需的時間,畢竟在駕駛過程中,安全問題都是以毫秒計算,越高的反應效率越能夠有效降低危險系數。

    對于感知基站的安裝問題,百度自動駕駛技術總監陶吉對鳳凰網科技表示:“大部分都可以在原有基礎設施的基礎上升級改造,對于新城可以考慮新的安裝方式,比如復用路燈桿而非另架設龍門架,實現更密集的部署,老城存在路政和交通分屬不同部門無法打通的問題。”

    這種方式對于城市道路基礎設施的要求不會很高,也基本不用再架設新的設施。對此,易觀出行分析師趙香告訴鳳凰網科技:“車路協同確實是輔助智能駕駛的一種手段,有關部門應該會對這種方式給予鼓勵。”

    需要注意的是,車路協同雖然彌補了智能駕駛在安全和成本方面的問題,但智能駕駛本身的問題仍然亟待解決。而且,百度與阿里在智能駕駛和車路協同方面的布局和節奏也是異曲同工,從這一點上來看,巨頭之間的技術之爭已是不可避免。

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    關鍵詞:百度阿里自動駕駛

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