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单车智能五大困境 车路云深度协同将至

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  [汽车之家 行业]  根据美国交通部的数据,近94%的致命车祸是由人为失误所造成。可能,人们会第一时间猜测自动驾驶汽车更加安全,但近几年来发现,因为功能安全和预期功能安全引发的自动驾驶事故比例正逐渐增大。在2020世界智能网联汽车大会期间,多位业内专家围绕自动驾驶安全方面的问题展开积极讨论。

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单车智能五大弱点

  在主论坛上,中国工程院院士李骏介绍,目前单车智能主要有两大类,一类是以谷歌Waymo为主,以多线激光雷达为感知,称之为“饱和感知”,其最大优势是非常灵敏,劣势是它对高精地图依赖性非常高,而且成本也高;第二类是以特斯拉为代表的基于摄像头的“视觉感知”,运用大量的人工智能和数据学习。

  “这两类汽车路线都是只重视单车智能技术路线。目前国内大多数的开发公司都是在这两个技术路线里。”李骏表示。

  目前,单车智能有五大弱点,李骏对此提出疑问:一是无人驾驶必须要依靠AI,AI有黑箱效应,如何克服?二是兰德智库认为自动驾驶需要110亿英里的道路测试,怎么实现?三是完全自动驾驶至少有几百万的极端工况,软件设计如何保证和验证?四是L3、L4、L5自动驾驶成本很高,特别是激光雷达和域控制器太高,如何进入私家车量产?五是完全自动驾驶汽车的实际行驶安全如何保证?

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『中国工程院院士李骏』

  很明显,单车智能具有天花板。“人类司机每10万小时出一次事故,单车智能接近人类水平时,自动驾驶车事故率为40次/年”百度智能交通产品研发总经理陶吉在会上表示。

  “如果仅靠单车智能,目前我们的算法只能解决60%-70%的感知问题。”陶吉坦言,这是根据目前技术迭代的推演得到的数据,希望到真正商业化时可以达到接近99%。

  基于百度的实践理念,“单车智能+车路协同”模式可以大大减少驾驶风险,并将无人驾驶事故率降低90%-99%,自动驾驶事故率降至0.4-4次/年。

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『百度智能交通产品研发总经理陶吉』

构建协同式智能交通系统

  目前,自动驾驶汽车伤亡事故正在增加,而且它的社会问题比电池热失控更大。因此,自动驾驶汽车需要技术突破。

  “我们需要建立‘新一代智能网联汽车’的新型技术理念。‘单车智能’无人驾驶必须在所有场景下具备人类优秀驾驶员的感知与决策智能的上线,而能力上限很难达到。此外,单车不智能不行,但是要压到下限,找到一个把自动驾驶汽车的能力和车外赋能联合在一起的边界。”李骏对此表示。

  在陶吉看来,我国的基础设施建设缺乏顶层设计,应该装什么样的传感器,达到什么样的性能,什么样的密度去配置,这里面实际上是有很多未知领域的。

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  陶吉认为有两方面的问题,一是传感器问题,现在车载验证的充分度比路侧要更高、更深。比如车载毫米波雷达的应用大多是24G,而带宽只有250MHz,分辨率比较低,使得距离的识别误差很高,由此导致自动驾驶所需要的径向速度、方位角、俯仰角精度不足;二是路侧系统,这里涉及到传感器部署方案的设计,以及传感器在具体场景位置的优化。

  当前,车路协同更多的是V2I,在道路上增加传感器来增加感知的冗余,弥补车端的不足。道路上安装的传感器有很多的优势,比如上帝视角、全域感知、路面危险检测、路面突变、规避视觉盲区等。

  未来,我们将真正进入到车路云深度协同的时代。由于5G、V2X、人工智能、云计算、大数据一系列的技术突破,即“车路云一体化”的自动驾驶概念产生。

  清华大学苏州汽车研究院院长成波认为,我们必须把车、路、云深度融合,来构建一个协同式的智能交通系统,才能解决目前单车智能和传统交通管理方面的局限,真正实现一些高效、安全的交通和出行。

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『清华大学苏州汽车研究院院长成波』

开展协同式自动驾驶测试

  车路协同离不开整个行业的大力支持,在各级政策的促动下,各地正积极推进通信、车路协同等基础设施,并在封闭场景、城区场景、高速公路场景开展研究与示范。

  论坛同期,“上海市智能网联汽车公共数据中心”揭牌,该中心将在多端口进一步推动自动驾驶产业的数据集聚与发展。同时,在路端建设综合性、多源感知路侧环境为车辆提供网联化信息通信服务,支撑企业开展车辆协同式自动驾驶测试。

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  此外,论坛还发布了“上海市智能网联汽车重大应用场景”,包括:嘉定区将启动智能网联汽车测试道路的全域开放,今年率先开放安亭镇、汽车新能港、嘉定新城及嘉定工业区“一镇三片区”;到2022年,嘉定将建设5G基站3000座,实现嘉定区全域近1300公里道路的开放,覆盖全区464平方公里全域覆盖。

  值得一提的是,大会还发布了大规模应用场景:如智能驾驶乘用车载人示范应用场景、5G智能重卡载货示范应用场景、特大地下停车场综合示范区场景及车路协同示范应用场景等。新业态场景则包括:具备L4级别的自动零售场景、智能驾驶清扫服务场景、无人安防应用场景三大场景。(文/汽车之家 彭斐)

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