L4级技术创新驱动自动驾驶规模应用加速

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发布时间:2020-07-01 14:16

  近来,自动驾驶范围动态一直,技巧驱动下的落天时用也逐步趋热。和着AI、IOT、5G等技巧的一直翻新,自动驾驶技巧与利用正在进入神速开展期。

  没有过也有业内人士指出,自动驾驶规模化利用仍需立解路权、高精舆图、高精定位、保险等多重难题,还要构建起智慧农村体系、产业生态体系跟保险保证体系,就当下而言,最首要的是解决L4级自动驾驶规模化利用的技巧难题,最大程度川提升研发效率,跨数量级的降低L4完成成本。

  规模利用根底一直夯实

  工信部部长苗圩曾在2018年10月18日召开的世界智能网联汽车大会上表示,预计至2020年,我国智能网联汽车的市场规模将达到1000亿元以上。巨大的市场规模背地,是自动驾驶的政策利好以及市场的多元化推动。

  在自动驾驶技巧公司Momenta MSD研发副总裁夏炎看来,自动驾驶的结局是规模化。规模化自动驾驶需要政策的“土壤”,也需要技巧的“种子”,还需要资本的“化肥”。当下,自动驾驶从概念一直走向商业落地,政策“土壤”肥美、资本“化肥”充沛、技巧“种子”一直突立,其规模化利用根底一直得到夯实。

  今年2月,国家发改委等11部委联合印发《智能汽车翻新开展战略》,其中提出到2025年,中国规范智能汽车的技巧翻新、产业生态、根底设施、法规规范、产品监管跟网络保险体系基础造成。完成有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产,完成高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化利用。这成为中国自动驾驶利用的顶层设计文件,也为自动驾驶的商业化跟规模化制定了“日程表”。为规模化利用夯实根底。

  在政策的支撑下,自动驾驶商业化利用也在一直推进。据夏炎领会,近 五年来,2015年起,伴跟着自动驾驶技巧研发利用的炽热,寰球自动驾驶行业投融资规模快捷增长,戴姆勒、丰田等传统汽车主机厂,谷歌、亚马逊等互联网科技巨头,以及Momenta等专注技巧翻新的创业型公司一直出现。依据AI车库公布的数据显示,2019年寰球自动驾驶行业共发作104起融资,其中公开披金额的融资事情共70起,融资总额为66.4亿美元。其中,中国的自动驾驶范围有59起融资事情、23亿美元,位居第二。麦肯锡研究报告显示,中国将是寰球最大自动驾驶市场,到2030年,自动驾驶汽车总出售额将达2300亿美元,基于自动驾驶的出行效劳订单金额将达2600亿美元。

  “政策土壤已经肥美,接下来交给就交给自动驾驶企业,如何用最低的成本供给最好的技巧。”夏炎称,眼下业内主要攻克低成本、强技巧的L4级别自动驾驶的规模化利用,这将在限定的途径及环境中,车辆可完全没有需人为干预,自行实现驾驶。没有过在这一历程里,通适量产车辆获得的数据,以及数据驱动的算法等降低L4级规模化成本的技巧方案,关于中国自动驾驶来说将成为重中之重。

  技巧原创加速落天时用

  和着5G、大数据、人工智能等“新基建”的自动驾驶技巧先进,加速了自动驾驶的规模化落地跟智慧交通体系的开展。

  今年4月,工信部、公安部、交通运输部联合制定了《智能网联汽车途径测试治理标准(试行)》,关于自动驾驶测试主体、测试驾驶人、测试车辆等提出请求。这意味着,自动驾驶汽车可能在更多实践场景进行测试。

  近来自动驾驶商业公司在上海、广州、苏州等农村场景中涌现的Robotaxi,就是L4级别自动驾驶的落地测试。“以Robotaxi落地为例,规模化无人驾驶指的没有是一个区域或农村,而至少是路况冗长的十个农村,每个农村至少一万辆车,否则难以商业化落地。”夏炎表示,要完成规模化L4级自动驾驶,至少要做到人类司机的保险水平,最好可能比人类司机保险驾驶水平更高一个数量级,同时还要推敲再传感器跟企图单元成本。

  也有业内人士指出,当下大数据、云企图、5G、IOT等新技巧的翻新开展跟数字化新基建的推进,为企图规模化L4的总成本供给了新思绪。今年6月Momenta推出的“飞轮式”L4,就通过“飞轮三因子”量产数据、数据驱动的算法、闭环自动化的前期大量积累,为L4技巧赋能,提升研发效率、降低规模化L4的总成本。Momenta在供给量产自动驾驶解决方案的同时,也供给持续的软件算法迭代升级。在为客户解决问题、发明价值的历程中,跟客户一起回收了长尾问题的数据,降低单公里数据成本。

  “和着数字化新基建的推进以及智能网联汽车的开展,技巧翻新对L4级自动驾驶规模化利用的首要性没有言而喻,接下来自动驾驶所需要的智慧农村体系、产业生态体系跟保险保证体系也依旧离没有开新兴技巧的研发,跟降低成本的原创技巧解决方案的推进。”夏炎觉得,路权、高精舆图、高精定位、保险等多重难题,将在低成本与强技巧一体化的解决方案中被一一废止。

  另外,也有业内人士指出,自动驾驶规模化利用是一个系统工程,除了飞轮式L4等原创技巧方案翻新外,还需要从轨道交通计算设计等根底设施、产业链联动、相关法律轨制等方面奇特努力,同时对自动驾驶测试要有必然的容错空间。

(责编:乔雪峰、夏晓伦)

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