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主线科技CEO张天雷智能驾驶如何完成技术注意

2020.11.20 来源: 浏览:0次

主线科技 CEO 张天雷:智能驾驶如何完成技术落地

当各大车企与科技公司纷纷给出自己的自动驾驶落地时间表时,这项技术究竟能在多大范围内推广普及,业内仍然争议不断。乘用车的自动驾驶涉及复杂交通环境、法规、络安全等多方面问题,发展前景仍存在诸多变数,于是,限制场景下的低速车、商用车成为许多公司推动自动驾驶商业化的重要切口。

成立不足一年的主线科技选择了港口作为主要落地场景,聚焦于集装箱卡车的 L4 级自动驾驶技术,就在上周,主线还与北方最大港口天津港签订协议,将在后者的集装箱卡车上搭载其自动驾驶方案。(2018 年 1 月 16 日, · 新智驾将在美国硅谷举办 GAIR 硅谷智能驾驶峰会,届时,将有国内外多位自动驾驶行业专家到场,带来丰富的行业干货分享。详情请点击:)

主线科技 CEO 张天雷师从李德毅院士,为人工智能学会智能驾驶专业委员会副秘书长,曾任职于百度自动驾驶事业部,参与百度多代无人车研发。近日,张天雷博士参与了(公众号:) ·AI 慕课学院“未来汽车大讲堂”的线上授课,详细剖析了自动驾驶技术落地的实现过程。 · 新智驾特对其课程进行了提点,以飨各位读者。

一. 智能驾驶产品现状

首先,张博士将目前的智能驾驶研发公司进行了划分,一种是偏视觉、检测、定位的 ADAS 公司,主要参与者是主机厂和供应商,另外一种是聚焦 L4 级完全自动驾驶方案的 AI 公司,对后者而言,场景的选择尤其重要。

同时,张博士也分析了两条路径分别面临的瓶颈。从主机厂和供应商方面来看,基于多年积累,其技术方案产品化程度一般较高,目前主要问题是怎样进一步提高系统智能化水平,比如,如何将车道偏离预警系统转化到特斯拉 Autopilot 或奥迪 A8 的 L3 水平。

就 AI 公司来讲,目前,通用的完全自动驾驶方案成本昂贵,产品化程度较低,无法直接交付用户,并且仍存在相当多的技术挑战。

想当年张飞就多次为关羽擂鼓加油

在此,如果要落地相应的产品化应用,限定场景的无人驾驶是一个合理选择。因为限定场景下,车辆行驶的不确定性大大收缩,而真正实现产品化之后,该场景的应用也可以逐步扩展,最后在某一垂直领域大范围覆盖。

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二. 智能驾驶原型

最早,军事交通学院、李德毅院士等在自动驾驶原型车方面都做了很多努力,之后,百度以更接近产品化的思路又做了更多推进,但多数人对乘用车的落地时间仍持保守看法。

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三. 智能驾驶产品现状

在智能驾驶产品方面,张天雷详细列举了奥迪 A8 、特斯拉 Autopilot、Easymile 等案例。在他看来,以前瞻性设计和现有的相对成熟技术,做可以在特定场景落地的产品,用户才有可能买单。

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四. 智能驾驶产品分析

智能驾驶技术落地,决定于产品的刚需,张天雷的总结是“要么省钱,要么省事,或者解决安全性问题”,比如高速公路、矿山、水库等场景的自动驾驶应用......

同时,张天雷从人力、工时、运营、规模等多个维度,对自动驾驶产品进行了分类,并重点分析了几大无人驾驶应用,包括智能公路施工、智能公路养护、智能公另一件长约5米。卫星是在3月16日抓取的这一图像。路货运等。

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课程最后环节,张博士也对学员的众多问题进行了解答:

比如,自动驾驶方案要实现从港口到开放道路上的迁移

,需要做哪些改进?

张博士认为,开放场景与限制场景的最大区别是出现了更多不确定因素,核心挑战来自于两点:一是感知系统,之前的感知系统多数只能识别一些特定的人或物,开放道路下,车辆要对各种行人和姿态做出识别;二是认知系统,比如,自动驾驶的碾压车或集装箱卡车遇到障碍物更多是先停车,开放场景下,车辆则需要进行超车、换道等更多复杂决策。

比如,集装箱卡车如何进行测试,积累数据?

张博士强调,车辆测试未来将是智能驾驶技术发展中尤其重要的一环,其重要程度甚至要高于系统开发。

主线科技进行测试时,主要是在卡车上部署数据系统,收集驾驶环境数据,做抽取、融合,形成语义;同时收集司机的行车轨迹数据,以当前环境输入匹配司机决策输出,从而不断优化决策模型。

点击课程链接,即可获取张天雷完整问答讲解视频。

“未来汽车大讲堂”由 · 新智驾、· AI 慕课学院联合主办,从 2017 年 11 月 30 日晚 8 点开始,通过直播(直播平台:AI 慕课学院、 App)形式每周分享 1 期课程。之后,还将有多位学界、产业界专家陆续送出更多精彩课程,学员通过以下方式,即可参与:

1、添加助教“小慕”(moocmm),并备注:低速+姓名+职位,通过审核后将邀请你入群(专业群审核严格,请认真填写,感谢理解);

2、关注公众号“新智驾”(ID:AI-Drive),进入后直接回复关键词“特定场景自动驾驶”,可预约课程;或点击课程直达链接查看:;

3、课程时间: 每周四 20:00 - 21:30;

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