吉利和百度展開無人駕駛戰(zhàn)略合作

時間:2019-07-06

來源:無人駕駛網(wǎng)

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導(dǎo)語:百度AI開發(fā)者大會出現(xiàn)了突發(fā)狀況,李彥宏在演講中遭遇觀眾潑水,現(xiàn)場一度陷入沉默。李彥宏淡定繼續(xù)演講:在AI前進(jìn)的道路上會有各種各樣的事情發(fā)生,但前進(jìn)的決心不會改變,AI會改變每一個人的生活。隨后,潑水者被安??刂?。

   百度AI開發(fā)者大會出現(xiàn)了突發(fā)狀況,李彥宏在演講中遭遇觀眾潑水,現(xiàn)場一度陷入沉默。李彥宏淡定繼續(xù)演講:在AI前進(jìn)的道路上會有各種各樣的事情發(fā)生,但前進(jìn)的決心不會改變,AI會改變每一個人的生活。隨后,潑水者被安保控制。

  隨著無人駕駛多次上路測試,印象中還停留在“概念”層面的無人駕駛汽車,似乎進(jìn)入日常生活的腳步越來越近了,各大科技公司和汽車廠商均在加大對無人駕駛的投入,資本也紛紛搶灘市場。在2019年7月3日的百度AI開發(fā)者大會上,吉利控股集團與百度共同宣布,雙方將在智能網(wǎng)聯(lián)、智能駕駛、智能家居、電子商務(wù)等AI技術(shù)在汽車、出行領(lǐng)域應(yīng)用展開全面戰(zhàn)略合作,共同研究、探索“最強汽車+最強AI”,攜手加速中國智能汽車的大規(guī)模普及。

  在2018年的3月,吉利發(fā)布吉客智能生態(tài)系統(tǒng)(GKUI),憑借其優(yōu)秀的平臺能力和開放性,目前已擁有超過100萬用戶。吉利官方認(rèn)為,吉客智能生態(tài)系統(tǒng)是行業(yè)增速最快,用戶最為活躍的車載智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)。目前,博越PRO車型上搭載的GKUI 19系統(tǒng)已實現(xiàn)了和百度AI的相互賦能,作為線上線下高度融合的智能移動終端,也兼具車家互聯(lián)、車聯(lián)萬物的強大能力。從吉利博越PRO開始,吉利汽車將開始全面搭載融合小度車載交互系統(tǒng)的GKUI19系統(tǒng)。

  百度于2017年正式發(fā)布Apollo,目前156個生態(tài)合作伙伴加入Apollo開展研發(fā)和產(chǎn)品合作,覆蓋了全球頂級OEM、Tier1、出行服務(wù)商,已成長為全球最強大的自動駕駛平臺和生態(tài)。Apollo目前形成了Apollo開源平臺和Apollo企業(yè)版兩大品牌。Apollo 企業(yè)版以服務(wù)智能交通和智能汽車為目標(biāo),為OEM和城市提供了量產(chǎn)、定制、安全的6大量產(chǎn)解決方案;Apollo開源平臺累計發(fā)布了7大版本,累計全球15000名開發(fā)者,搭載Apollo開源平臺的無人駕駛車輛已經(jīng)成為全球規(guī)模的最大的無人駕駛車隊。而吉利同百度在這方面的合作,無疑將加速雙方在自動駕駛領(lǐng)域推進(jìn)的速度。

  感知是無人駕駛的核心

  無人駕駛汽車依靠人工智能、視覺計算、雷達(dá)、監(jiān)控裝置和全球定位系統(tǒng)協(xié)同合作,通過電腦來實現(xiàn)無人駕駛,可以在沒有任何人類的主動操作下,自動而安全地操作我們的機動車輛。

  從技術(shù)角度講,自動駕駛又分為感知定位、規(guī)劃決策、執(zhí)行控制三個部分。要實現(xiàn)自動駕駛,除了算法創(chuàng)新、系統(tǒng)融合之外,還需要來自云平臺的支持。“感知定位是無人駕駛汽車能否上路的關(guān)鍵點。”余崇圣說,無人駕駛汽車必須要能夠識別交通信號和標(biāo)志,以及其他汽車、自行車和行人,必須能感知前方物體的距離和速度,以便作出對應(yīng)反應(yīng)。

  目前,無人駕駛汽車主要通過攝像頭(長距攝像頭、環(huán)繞攝像頭和立體攝像頭)和雷達(dá)(超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá))實現(xiàn)感知的。但是不同的傳感器有利有弊。

  現(xiàn)階段應(yīng)用較多的毫米波雷達(dá),穿透力強,成本較低,但探測距離受到頻段損耗的直接制約,并且對周邊所有障礙物無法進(jìn)行精準(zhǔn)的建模。激光雷達(dá)的優(yōu)勢在于其探測范圍更廣,探測精度更高,綜合能力高,但價格不占優(yōu),價格上就是一個硬傷。

  預(yù)判能力還待發(fā)展

  無人駕駛汽車想要上路,就要對對軟件、硬件的穩(wěn)定性和契合程度提出嚴(yán)苛的要求。由于汽車駕駛過程中的場景復(fù)雜并且多變,加上交通通暢程度難以預(yù)估,稍有差錯就可能付出生命的代價,所以在無人駕駛中,正確的預(yù)判及正確的操作變得極其重要。

  而預(yù)判顯然是來自于感知數(shù)據(jù)采集,以及大數(shù)據(jù)的應(yīng)用。無人駕駛汽車的數(shù)據(jù)采集很大部分依靠傳感器。傳感器將采集的數(shù)據(jù)回傳,經(jīng)過不斷地收集、分析數(shù)據(jù),讓無人駕駛汽車遇到突發(fā)情況時,在盡可能短的時間內(nèi)做出反應(yīng)。

  “可目前來看,數(shù)據(jù)采集還不足,也影響到了預(yù)判。”他表示,機器視覺還需要提升計算能力和感知能力,以確保采集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確,同時,準(zhǔn)確且大量的數(shù)據(jù)也指導(dǎo)無人駕駛汽車做出正確的預(yù)判。

  除了有技術(shù)瓶頸之外,我們也在擔(dān)心無人駕駛汽車上路的法律問題。我們國家當(dāng)前對自動駕駛管控的法律法規(guī)還不健全?,F(xiàn)在世界各國均出臺了一系列法律法規(guī),可以肯定的是,未來在車企、交通部門等多方面的產(chǎn)業(yè)支撐和政策配合下,法律問題不會是無人駕駛汽車上路的最大阻礙。

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