人民日报:智能驾bet356中国官网驶“开”到哪儿了
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  点开网约车软件、报名、等待审核通过,用户就能呼叫自动驾驶车辆,在开放测试道路上进行试乘体验……前不久,上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动,滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务。

  这则新闻再次激发了公众对智能驾驶的热切期待:什么时候真正无人,如何保障彻底的安全,目前还面临哪些困难,离大规模商业化还有多远?

  原理没有变,但技术一直在持续优化

  今年以来,有关智能驾驶的消息接二连三——

  由驭势科技研发的无人物流车,平稳地行驶在上汽通用五菱宝骏基地。这是国内厂区无人驾驶物流项目,已有80台无人物流车投入运营,不再配置安全员,全面提升了基地内部物流运力与效率,帮助客户降本增效。

  我国条支持自动驾驶技术运用的“智慧高速”——杭绍甬高速公路,其相关项目也在推进中。

  其实,智能驾驶不是一个新事物。将其划分为5个发展阶段——驾驶支持、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化,一个阶段即无人驾驶。产业界目前有两种发展路径:一是渐进路线,在传统汽车上逐步新增一些自动驾驶的功能,终过渡至完全自动驾驶;二是一步到位路线,从一开始就研发完全的自动驾驶汽车,这种汽车就像“四个轮子的电脑”。

  智能驾驶是现代科学技术的集大成者,汇聚了视觉、语音、语言、深度学习等多项人工智能成果。据介绍,在智能驾驶技术中,感知就像人类的眼睛和耳朵,帮助车辆观察周围环境;决策就像大脑,实时分析可行驶空间和其他交通参与者的行为意图;控制则依托系统控制车辆,通过打方向、踩油门、踩刹车等完成驾驶行为。

  当前,智能驾驶技术已应用到不同车型、不同场景,载人或载物。中国科学院自动化研究所研究员、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃介绍,智能驾驶的应用场景一般分为开放道路场景、半封闭及封闭场景。前者包括智能驾驶出租车等,后者包括高速物流、BRT、矿山、园区、物流、港口等等。

  如今的智能驾驶技术,和若干年前相比,原理并没有发生大的质变,但芯片、算法、操作系统、传感器、雷达等技术一直在持续优化。近,阿里推出的“单帧3D点云语义分割”算法大幅提升了车辆对障碍物的精细化识别水平,即便行驶中临时拉起的警戒线宽仅有3厘米,车辆也能轻松识别并绕道而行。再比如,雨天行驶是智能驾驶公司面临的难题。滴滴出行CTO兼自动驾驶公司CEO张博介绍,雨天的水花易引发噪点,路滑影响轮胎抓力,这些环境变化会对自动驾驶系统的算法和控制系统提出更高要求。据此前的实况观察,滴滴自动驾驶网约车即使遭遇了大雨,依然能平稳运行,正常接单。

  实现大规模开放道路的商业化,要走的路还很长

  一直以来,围绕智能驾驶的疑问、争论不断,公众的期待也很高。

  智能驾驶领域也的确面临一系列制约发展的痛点。

  芯片如同智能汽车的数字发动机,负责将数据转化成知识,其效率直接决定了决策的好坏。

  “按照我们的统计,自动驾驶每往上走,芯片算力就要翻一个数量级。而且,车规级人工智能芯片的研发行业内有着极高的要求和标准。”地平线公司创始人余凯认为,技术是一切的根本,只有实现更低单位成本下更高的算力,让算法和芯片架构尽可能契合,才能让车辆更“聪明”。据了解,搭载地平线征程2芯片的长安汽车全新车型UNI—T,已于今年年中上市,这是中国首款量产上车的车规级AI芯片。

  除了芯片,操作系统、传感器、高精地图等软硬件协同发力,才能实现效益。

  为了更智能,机器还需要快速学习数据。驭势科技首席执行官吴甘沙说,从统计学看,要证明一个自动驾驶系统比人的驾驶安全性能提升20%,需要110亿公里的道路测试数据。行业正在为此积极努力,探索虚实结合的方法减少测试的成本和风险。据了解,阿里搭建自动驾驶“混合式仿真测试平台”,系统每日虚拟测试里程可超过800万公里。

  “滴滴自主研发的车载设备桔视,覆盖了滴滴平台上50%以上的订单。通过这种简单的安装,滴滴每年可以获得近1000亿公里的驾驶场景数据,从而实现自动驾驶算法的迭代。”张博表示,只有穷尽所有的可能性,才能还原真实路况的不确定性,系统才能精准应对真实路况的突发情况。

  与此同时,科学家们也正在运用强化学习、模仿、生物学等手段,将人的社会阅历知识化,赋予车辆一些“知其然也知其所以然”的能力,但目前仍处于非常基础的探索阶段。

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