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“智能网联汽车”不止车企们讲的那么简单

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“智能网联汽车”不止车企们讲的那么简单

智能网联汽车将掀起一波新的风口,以带动整个产业链的发展。

作者:吴朗

“智能网联汽车”是什么,和自动驾驶汽车、网联汽车有什么区别?关于技术的研发和试验示范,开放道路与封闭园区各有哪些优劣?64线雷达等感知设备之外,类人驾驶学习等算法起到多大的作用?

……

12月14-15日,“2017国际智能网联汽车峰会”在南京溧水产业新城举办。本次峰会由中国汽车工程研究院股份有限公司(简称中国汽研)主办、华夏幸福基业股份有限公司协办,清华大学李教授,滴滴智慧交通首席科学家、美国密歇根大学终身教授Henry Liu等行业专家,博世、沃尔沃、四维图新、大唐电信等企业的负责人出席峰会。

驾仕派有幸作为受邀嘉宾旁听峰会,我作为驾仕派撰稿人,带着高考物理被扣5分的水平,在近400位博士、硕士聚集的现场被科学无情的碾压后,收获了一点小小的心得,跟同是凡人的小伙伴们分享。

智能网联汽车的基础理论

峰会现场,清华大学李教授的“智能网联汽车产业发展及创新机遇”主题演讲,对智能网联汽车产业发展的动态以及创新机遇一些相关情况进行了分享。

先上一个最基础的概念:

智能网联汽车=自主式自动驾驶汽车+网联式汽车

由此延展开来,网联式汽车需要车与车、车与设施、车与人、车与互联网实时在线通信。自主式自动驾驶汽车需要使用传感器保证自车与其他车辆、其他物体的安全距离。

往上,是车辆与环境、与整个交通体系的、与法律法规等的适配。往下,是通信技术和法则、感知设备、车载设备、道路设施、高精度地图、决策逻辑算法等的大融合。

在产业层面上,芯片、终端设备供应商、通信服务商、TSP平台服务商、内容/服务供应商将形成产业链,得到快速发展的机遇。

发展智能网联汽车的功能将涵盖:交通安全、交通效率、节能减排、产业带动、国防应用等多方面。

清华大学牵头提出了“智能环境友好型车辆(i-EFV)”概念,集成清洁能源动力、电控化底盘与智能信息交互三大系统于一体。

个人能力有限,构架、算法等知识点阐述,各位请看PPT内容。

作为旁观者,清华大学李教授关于中国发展智能网联汽车的优劣势分析图,我深以为然。越是底层的技术和算法等,对科学技术的要求越高。但富裕起来的中国互联网企业,似乎通过其他渠道找到了一些解决方法。比如百度联合福特,对行业领先的激光雷达公司Velodyne LiDAR投资1.5亿美元,由此换取的关键技术支持份量很高。

中国的i-VISTA

中国汽研在2017年6月23日正式对外发布“i-VISTA智能网联汽车评价体系框架”(Intelligent Vehicle Integrated Test Area)V1.0版,“从安全、体验、能耗、效率四个评价维度,分别评价智能驾驶产品在避免或减轻交通事故方面的效果;智能驾驶产品甚至整个智能网联汽车用户体验的好坏;自动驾驶汽车相比人工驾驶在油耗、电耗方面的优劣;评价自动驾驶汽车在整个智能交通系统中的互联共享以及效率。”根据发展规划及技术路线图,预计2020年升级为V2.0版。

在峰会上,中国汽研副总经理谢飞介绍了重庆等地i-VISTA智能汽车测试示范区的基本情况,以及5G通讯网联化相关技术、方案研究、集成测试和示范等方面。

峰会现场,中国汽研还和华夏幸福签署战略合作协议,在南京溧水产业新城打造i-VISTA智能网联汽车试验示范华东基地。

开放道路测试还是封闭道路测试?

来自滴滴智慧交通首席科学家、美国密歇根大学终身教授Henry Liu的分享,与之前我们接触到的道路实测理念有所不同。

在密歇根大学校区内打造的Mcity封闭测试道路中,通过实物和虚拟数据相结合,模拟并增强出现实效果,对特定场景进行测试。

Henry Liu的观点认为,封闭道路测试虽然有很多不足,但实路测试并没有效率,从实路提取并增强现实的场景库,更能有效的进行分析试验。

比如针对通过路口的测试,在测试车行进中,向感知数据里增设虚拟通过的车辆,并加入雨雪等干扰条件,以积累具体场景,如车辆斜插、行人通过等量化数据。

自动驾驶操作的决策方法:类人驾驶行为学习

在顶级AI尚未出现时,是否能够对驾驶这一场景单独开发“类人驾驶行为学习”的智能系统?北京理工大学常熟研究院副院长、美国伯克利大学博士陈雪梅的分享,提供了一套解决方案。

在驾驶道路、驾驶员行为方法都可数据量化的前提下,自动驾驶进行类人驾驶操作是有方法可尝试的。比如将人的动作拆分为最基本的运动基元后,用于驾驶的动作称之为驾驶基元——对驾驶员行为决策规划与控制过程中的知识与经验表达建模技术,带有自适应性、可组合、可迁移。

这种学习后形成自有逻辑的思路,和实时探测并运算有很大不同。对越野路况等复杂环境的适应性,在预估中,能有所提高。

企业分享的亮点

峰会现场,博世、沃尔沃、四维图新、大唐电信、清智汽车等企业的分享也带来很多新思维。

清智汽车作为清华大学的创业项目,在现场带来一辆“全自动驾驶智能网联通勤车”,主打工业园区、港口等,封闭、路线清晰、场景可控的环境内的通勤。这应该是智能网联汽车能较早投入实际应用的一种模式。在后续的实际乘坐体验中,这辆车的设计感、装载能力、平顺性、紧急制动避让等方面,都表现出不错的水平。

博世作为一家全球企业,现场分享中,特别提到法律法规、高清地图等具有本地化特征的因素对发展自动驾驶等技术的关键性。

四维图新在瞄准高精度地图后,不仅将目标定位于即有信息的高精度,还要打造实时数据更新的精度。

驾仕总结:

科研单位牵头,园区建设企业出力,多企业联合投入的试验性基地,将会越来越多。在规模、基建、执行等层面,这种模式有着极大的优势,这也是中国目前的环境所独具的优势。

不难判断,在全球第一大汽车市场,加之有钱的中国互联网企业从更高维度的切入,接下来智能网联汽车将掀起一波新的风口,以带动整个产业链的发展。

◎ 本文版权由驾仕派所有,侵权必究,转载请联系授权

本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。

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“智能网联汽车”不止车企们讲的那么简单

智能网联汽车将掀起一波新的风口,以带动整个产业链的发展。

作者:吴朗

“智能网联汽车”是什么,和自动驾驶汽车、网联汽车有什么区别?关于技术的研发和试验示范,开放道路与封闭园区各有哪些优劣?64线雷达等感知设备之外,类人驾驶学习等算法起到多大的作用?

……

12月14-15日,“2017国际智能网联汽车峰会”在南京溧水产业新城举办。本次峰会由中国汽车工程研究院股份有限公司(简称中国汽研)主办、华夏幸福基业股份有限公司协办,清华大学李教授,滴滴智慧交通首席科学家、美国密歇根大学终身教授Henry Liu等行业专家,博世、沃尔沃、四维图新、大唐电信等企业的负责人出席峰会。

驾仕派有幸作为受邀嘉宾旁听峰会,我作为驾仕派撰稿人,带着高考物理被扣5分的水平,在近400位博士、硕士聚集的现场被科学无情的碾压后,收获了一点小小的心得,跟同是凡人的小伙伴们分享。

智能网联汽车的基础理论

峰会现场,清华大学李教授的“智能网联汽车产业发展及创新机遇”主题演讲,对智能网联汽车产业发展的动态以及创新机遇一些相关情况进行了分享。

先上一个最基础的概念:

智能网联汽车=自主式自动驾驶汽车+网联式汽车

由此延展开来,网联式汽车需要车与车、车与设施、车与人、车与互联网实时在线通信。自主式自动驾驶汽车需要使用传感器保证自车与其他车辆、其他物体的安全距离。

往上,是车辆与环境、与整个交通体系的、与法律法规等的适配。往下,是通信技术和法则、感知设备、车载设备、道路设施、高精度地图、决策逻辑算法等的大融合。

在产业层面上,芯片、终端设备供应商、通信服务商、TSP平台服务商、内容/服务供应商将形成产业链,得到快速发展的机遇。

发展智能网联汽车的功能将涵盖:交通安全、交通效率、节能减排、产业带动、国防应用等多方面。

清华大学牵头提出了“智能环境友好型车辆(i-EFV)”概念,集成清洁能源动力、电控化底盘与智能信息交互三大系统于一体。

个人能力有限,构架、算法等知识点阐述,各位请看PPT内容。

作为旁观者,清华大学李教授关于中国发展智能网联汽车的优劣势分析图,我深以为然。越是底层的技术和算法等,对科学技术的要求越高。但富裕起来的中国互联网企业,似乎通过其他渠道找到了一些解决方法。比如百度联合福特,对行业领先的激光雷达公司Velodyne LiDAR投资1.5亿美元,由此换取的关键技术支持份量很高。

中国的i-VISTA

中国汽研在2017年6月23日正式对外发布“i-VISTA智能网联汽车评价体系框架”(Intelligent Vehicle Integrated Test Area)V1.0版,“从安全、体验、能耗、效率四个评价维度,分别评价智能驾驶产品在避免或减轻交通事故方面的效果;智能驾驶产品甚至整个智能网联汽车用户体验的好坏;自动驾驶汽车相比人工驾驶在油耗、电耗方面的优劣;评价自动驾驶汽车在整个智能交通系统中的互联共享以及效率。”根据发展规划及技术路线图,预计2020年升级为V2.0版。

在峰会上,中国汽研副总经理谢飞介绍了重庆等地i-VISTA智能汽车测试示范区的基本情况,以及5G通讯网联化相关技术、方案研究、集成测试和示范等方面。

峰会现场,中国汽研还和华夏幸福签署战略合作协议,在南京溧水产业新城打造i-VISTA智能网联汽车试验示范华东基地。

开放道路测试还是封闭道路测试?

来自滴滴智慧交通首席科学家、美国密歇根大学终身教授Henry Liu的分享,与之前我们接触到的道路实测理念有所不同。

在密歇根大学校区内打造的Mcity封闭测试道路中,通过实物和虚拟数据相结合,模拟并增强出现实效果,对特定场景进行测试。

Henry Liu的观点认为,封闭道路测试虽然有很多不足,但实路测试并没有效率,从实路提取并增强现实的场景库,更能有效的进行分析试验。

比如针对通过路口的测试,在测试车行进中,向感知数据里增设虚拟通过的车辆,并加入雨雪等干扰条件,以积累具体场景,如车辆斜插、行人通过等量化数据。

自动驾驶操作的决策方法:类人驾驶行为学习

在顶级AI尚未出现时,是否能够对驾驶这一场景单独开发“类人驾驶行为学习”的智能系统?北京理工大学常熟研究院副院长、美国伯克利大学博士陈雪梅的分享,提供了一套解决方案。

在驾驶道路、驾驶员行为方法都可数据量化的前提下,自动驾驶进行类人驾驶操作是有方法可尝试的。比如将人的动作拆分为最基本的运动基元后,用于驾驶的动作称之为驾驶基元——对驾驶员行为决策规划与控制过程中的知识与经验表达建模技术,带有自适应性、可组合、可迁移。

这种学习后形成自有逻辑的思路,和实时探测并运算有很大不同。对越野路况等复杂环境的适应性,在预估中,能有所提高。

企业分享的亮点

峰会现场,博世、沃尔沃、四维图新、大唐电信、清智汽车等企业的分享也带来很多新思维。

清智汽车作为清华大学的创业项目,在现场带来一辆“全自动驾驶智能网联通勤车”,主打工业园区、港口等,封闭、路线清晰、场景可控的环境内的通勤。这应该是智能网联汽车能较早投入实际应用的一种模式。在后续的实际乘坐体验中,这辆车的设计感、装载能力、平顺性、紧急制动避让等方面,都表现出不错的水平。

博世作为一家全球企业,现场分享中,特别提到法律法规、高清地图等具有本地化特征的因素对发展自动驾驶等技术的关键性。

四维图新在瞄准高精度地图后,不仅将目标定位于即有信息的高精度,还要打造实时数据更新的精度。

驾仕总结:

科研单位牵头,园区建设企业出力,多企业联合投入的试验性基地,将会越来越多。在规模、基建、执行等层面,这种模式有着极大的优势,这也是中国目前的环境所独具的优势。

不难判断,在全球第一大汽车市场,加之有钱的中国互联网企业从更高维度的切入,接下来智能网联汽车将掀起一波新的风口,以带动整个产业链的发展。

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本文为转载内容,授权事宜请联系原著作权人。