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| 本文作者： 盧潔萍 | 2021-12-28 11:53 |
2021年12月10日，由雷峰網(wǎng) & 新智駕主辦的第四屆「全球智能駕駛峰會(huì)」在深圳正式召開。
這一次，雷峰網(wǎng)新智駕以「智能駕駛鏖戰(zhàn)時(shí)刻 」為主題，將話筒遞給業(yè)內(nèi) 19 家標(biāo)桿企業(yè)，輻射 13 大技術(shù)/場景，覆蓋智能駕駛算法、芯片、感知、落地等多個(gè)維度，每個(gè)領(lǐng)域只篩選最具代表性的一家企業(yè)。
遵循“基礎(chǔ)理論技術(shù)創(chuàng)新”和“行業(yè)解決方案落地”兩項(xiàng)黃金標(biāo)準(zhǔn)，演講嘉賓向行業(yè)分享他們對(duì)過去經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)回顧、對(duì)未來趨勢的預(yù)測以及行之有效的模式的分享。
峰會(huì)之上，商湯移動(dòng)智能事業(yè)群智能駕駛副總裁石建萍帶來了題為《商湯絕影，開啟AI自加速時(shí)代》的精彩演講。
石建萍在演講中主要分享了商湯科技在智能駕駛方面的產(chǎn)品方案和技術(shù)布局。
經(jīng)過5年沉淀，商湯科技在今年7月正式推出了SenseAuto商湯絕影智能汽車平臺(tái)，其中包含了智能駕駛、智能座艙和車路協(xié)同等多個(gè)方面，而智能駕駛又涵蓋L2/L2+和L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案。
智能駕駛方面，商湯將會(huì)提供量產(chǎn)智能駕駛解決方案和L4級(jí)自動(dòng)駕駛解決方案。量產(chǎn)智能駕駛解決方案還細(xì)分為了Pilot-V視覺解決方案、Pilot-L激光雷達(dá)解決方案、Pilot-P駕駛領(lǐng)航方案。
石建萍認(rèn)為，高效解決長尾場景是智駕場景覆蓋度提升的前提，而以數(shù)據(jù)閉環(huán)驅(qū)動(dòng)長尾場景問題解決則已成為行業(yè)共識(shí)。
“利用商湯的先進(jìn)感知能力，我們?cè)诤芏鄨鼍吧夏軌颢@得更多的視覺感知信息，為整個(gè)系統(tǒng)提供了更多的可能性，包括對(duì)停止線的識(shí)別、過馬路行人意圖的識(shí)別、對(duì)施工區(qū)域的障礙物識(shí)別等場景，我們都積累了一系列的流程和方法論。”
石建萍說，“在視覺感知部分，我們還是非常自信的，商湯是行業(yè)內(nèi)做的最好的。”
以下是石建萍演講全文，雷峰網(wǎng)新智駕作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：
今天很高興在這里有一個(gè)場合跟大家分享商湯智能汽車解決方案“絕影”的品牌路徑，以及我們的產(chǎn)品方案和技術(shù)布局。
首先是商湯在車載業(yè)務(wù)的整體規(guī)劃。我們?cè)谶@個(gè)行業(yè)中已經(jīng)做了蠻長的時(shí)間，形成了相對(duì)完整的解決方案與技術(shù)沉淀。
影智能汽車解決方案中，最重要的三大組件分別是絕影智能車艙、絕影量產(chǎn)智能駕駛、絕影自動(dòng)駕駛接駁。
在前裝的智能車艙方面，解決方案則主要包括車艙內(nèi)駕駛員感知、座艙感知、座艙交互娛樂等功能。
方案的核心則是利用座艙內(nèi)攝像頭，對(duì)駕駛員、座艙內(nèi)整體情況做感知，而車廠則可利用商湯豐富的感知方案，嘗試更多的豐富應(yīng)用。
另一重要組件則是我們面向前裝的對(duì)外量產(chǎn)智能駕駛模塊，包括Pilot-P領(lǐng)航駕駛解決方案、Pilot-V視覺感知解決方案以及Pilot-L激光雷達(dá)感知解決方案。
我們也有布局L4自動(dòng)駕駛，在這方面，商湯目前的對(duì)外輸出的形式是自動(dòng)駕駛無人接駁小巴。
這一解決方案的底層則是SenseAuto Empower絕影賦能引擎，它將商湯AI的算法、算力相關(guān)能力做集成。
同時(shí)我們也可以為客戶進(jìn)一步賦能，底層的絕影路云平臺(tái)能夠連接商湯其他的業(yè)務(wù)線，通過智能路側(cè)感知產(chǎn)品、智能車路協(xié)同云控平臺(tái)等，我們可以把車路協(xié)同的信息做匯總，產(chǎn)生更大的價(jià)值。
簡單介紹一下商湯絕影在量產(chǎn)智能駕駛部分覆蓋的核心功能。
首先，我們提供面向大眾市場的低成本視覺解決方案，依托低成本的芯片平臺(tái)，提供穩(wěn)定可靠的感知方案和相應(yīng)的探測距離。
同時(shí)，針對(duì)L2、L3級(jí)別的量產(chǎn)駕駛功能，我們也提供了面向多個(gè)場景的量產(chǎn)解決方案，滿足了各種差異化條件下的不同需求。包括行業(yè)中過去比較常見的1V5R（5Radar1Vision）量產(chǎn)智能駕駛，也包括現(xiàn)在主流高端車型上7V5R，以及可選配激光雷達(dá)的解決方案。
不同傳感器的加入對(duì)應(yīng)著整個(gè)系統(tǒng)穩(wěn)定性、可靠性的提升，意味著系統(tǒng)支持的輔助駕駛功能能夠拓展更多的場景，既能從智能輔助駕駛拓展到高速領(lǐng)航駕駛，也能支持城市工況下領(lǐng)航駕駛功能。
利用商湯先進(jìn)的感知能力，我們能夠獲得更多視覺感知的信息，從而給我們系統(tǒng)提供更多的可能性。
它包含對(duì)紅綠燈倒計(jì)時(shí)讀秒的精準(zhǔn)識(shí)別，包含對(duì)停止線的識(shí)別、對(duì)行人過馬路意圖的識(shí)別、對(duì)車輛轉(zhuǎn)向燈、制動(dòng)燈的識(shí)別，以及對(duì)施工區(qū)域的障礙物識(shí)別等。
而在駕駛環(huán)境中會(huì)經(jīng)常碰到的一些長尾場景，我們也都積累了一系列流程和方法論，能去快速、低成本地處理這樣的問題，它是我們能承接大規(guī)模量產(chǎn)項(xiàng)目的一個(gè)核心要素。
同時(shí)，在L4級(jí)自動(dòng)駕駛方面，我們認(rèn)為技術(shù)拓展到現(xiàn)階段，它會(huì)更適合于低速、定點(diǎn)、特定區(qū)域的場景功能開發(fā)。
因此，我們將商湯的技術(shù)拓展到了RoboBus上。今年7月份的世界人工智能大會(huì)上，我們率先發(fā)布了國內(nèi)首個(gè)AI+AR小巴，它將商湯跨行業(yè)產(chǎn)品線的能力集成到自動(dòng)駕駛上，我們做了一個(gè)面向未來的車輛原型。
其實(shí)在未來自動(dòng)駕駛車輛上，除了從A點(diǎn)到達(dá)B點(diǎn)外。我們認(rèn)為在一過程中，車輛還會(huì)跟周邊的環(huán)境產(chǎn)生更多的交互，我們覺得這也是未來汽車一個(gè)非常有意義的形態(tài)。
關(guān)于對(duì)自動(dòng)駕駛車隊(duì)的管理、數(shù)據(jù)的管理以及相應(yīng)傳感器的管理，我們也搭建了一套完整的平臺(tái)。
而在這背后支撐我們上述不同等級(jí)駕駛功能的，是我們過去沉淀比較久的核心視覺感知能力。在視覺感知的部分，我們還是非常自信，認(rèn)為商湯是行業(yè)內(nèi)做得最好的。除了自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)，我們公司有非常多的團(tuán)隊(duì)在視覺、攝像頭信息提取和更高效處理AI問題上在持續(xù)努力。
目前在自動(dòng)駕駛這個(gè)方向上，如果是30°8M像素的攝像頭，我們可以穩(wěn)定識(shí)別前方600米的車輛和300米的行人，它能支持的感知距離非常遠(yuǎn)了。同時(shí)我們多傳感器融合可以穩(wěn)定地提供多視角感知能力。
另外我們還有一個(gè)非常豐富的長尾感知問題的處理流程方案，能夠處理包括雨、雪、霧、塵等極端天氣；另外對(duì)遮擋、截?cái)唷愋诬囈约巴ㄓ谜系K物的檢測等，商湯都有完整的技術(shù)方案。
同時(shí)，我們積累了多個(gè)平臺(tái)優(yōu)化的沉淀。目前商湯的整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)除了視覺感知的部分，我們還把技術(shù)路線深度拓展到多傳感器融合感知、激光雷達(dá)感知。我們是世界上最早做行為預(yù)測的團(tuán)隊(duì)之一，包括高精度融合定位、決策規(guī)劃系統(tǒng)。目前我們對(duì)自動(dòng)駕駛?cè)珬５募夹g(shù)路徑，在各個(gè)技術(shù)點(diǎn)都是有深度布局和持續(xù)優(yōu)化的。
同時(shí)，另我們有一支非常完備的在不同嵌入式平臺(tái)做移植適配的團(tuán)隊(duì)。
目前我們基本上適配了大部分主流的車載芯片。從低端到高端，基本上行業(yè)中主流的車載芯片，我們都能快速將系統(tǒng)部署上去，同時(shí)還能充分發(fā)揮不同芯片上的核心性能，以達(dá)到極致的性能優(yōu)化。
目前行業(yè)內(nèi)充滿不確定性，不同芯片的供應(yīng)、性能有非常大的差異，但商湯通過自己的積累能夠快速補(bǔ)齊行業(yè)的不確定性。
我們能夠?qū)崿F(xiàn)快速給數(shù)據(jù)打標(biāo)簽、快速做數(shù)據(jù)回流、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)/利用、迭代更新等，這是能有效推進(jìn)商湯解決感知問題的核心支撐能力。
此外，商湯有自己完備的測試體系和測試車隊(duì)，我們持續(xù)發(fā)現(xiàn)了1萬多個(gè)不同的問題場景，并在持續(xù)更新。
每一個(gè)算法的上線都經(jīng)過了大量的測試，我們持續(xù)地在積累量產(chǎn)相關(guān)的能力和相應(yīng)的責(zé)任認(rèn)證。目前我們是AI公司中最快、最早拿到ASPICE相關(guān)流程體系認(rèn)證的，同時(shí)我們也拿到和通過了一系列跟安全相關(guān)的證書和認(rèn)證體系，以將我們整個(gè)開發(fā)流程、作業(yè)模式變得更加標(biāo)準(zhǔn)和更加可控。同時(shí)我們還獲得了非常多L4級(jí)相關(guān)的測試牌照和運(yùn)營牌照。
我們?cè)谛袠I(yè)中最早和國際整車廠建立長期研發(fā)合作，也拿到了很多國際前沿主機(jī)廠對(duì)于未來技術(shù)的規(guī)劃和認(rèn)證。同時(shí)我們也在國內(nèi)和非常多車廠開啟了戰(zhàn)略合作，這將是我們接下來在國內(nèi)市場走得更遠(yuǎn)的一個(gè)起點(diǎn)。
目前商湯已經(jīng)同30多個(gè)整車廠、50多個(gè)生態(tài)合作伙伴建立緊密的聯(lián)系。過去幾年間，我們拿到車輛定點(diǎn)數(shù)量規(guī)模是非常大的，相信未來幾年間我們的技術(shù)會(huì)在不同車型上得到落地和認(rèn)證。
接下來給大家介紹，在背后支撐我們能夠在車上快速驗(yàn)證迭代AI能力的平臺(tái)。我們認(rèn)為對(duì)于自動(dòng)駕駛來說，它未來的核心是要更高效地解決路上發(fā)現(xiàn)的各種長尾場景，它是自動(dòng)駕駛能力在持續(xù)進(jìn)入后期比拼中，在產(chǎn)品能力方面最關(guān)鍵的問題。
當(dāng)我們的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)從單車道輔助駕駛拓展到高速智能領(lǐng)航駕駛、城市工況領(lǐng)航駕駛時(shí)，我們要處理各種各樣奇怪的場景，包括各種極端天氣、前方路上會(huì)掉落一些物體、臺(tái)風(fēng)后路面可能會(huì)有的雜物、路上被其他物品擋住的各種交通標(biāo)識(shí)等復(fù)雜場景。
如何更好地理解這些場景，才是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的關(guān)鍵，我們認(rèn)為，現(xiàn)在在行業(yè)中需要大量的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)解決這些長尾場景，已經(jīng)成為行業(yè)共識(shí)。
目前商湯在內(nèi)部搭建了整套的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，我們會(huì)在車端部署小模型，通過觸發(fā)機(jī)制識(shí)別有價(jià)值的數(shù)據(jù)并自動(dòng)存儲(chǔ)下來進(jìn)入數(shù)據(jù)平臺(tái)。
在數(shù)據(jù)平臺(tái)中，我們有大算力中心、海量的存儲(chǔ)、高精度大模型，都能自動(dòng)處理這樣的數(shù)據(jù)。同時(shí)經(jīng)過自動(dòng)化標(biāo)注、人工質(zhì)檢和精修實(shí)現(xiàn)干凈標(biāo)簽數(shù)據(jù)集后，再回流到系統(tǒng)中。
因此，我們整個(gè)系統(tǒng)良好的運(yùn)轉(zhuǎn)，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)處理、高精度算法和海量算力都提出了更高的要求，這些就是商湯持續(xù)在積累的核心能力。
商湯過去在海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上積累了非常多的能力，通過處理各行各業(yè)的數(shù)據(jù)，包括智慧城市、智慧商業(yè)、智慧生活中各種海量的數(shù)據(jù)，我們?cè)诖诉^程中沉淀出我們數(shù)據(jù)的自動(dòng)、半自動(dòng)標(biāo)注手段。同時(shí)商湯的數(shù)據(jù)隱私處理能力，也能有效地避免數(shù)據(jù)上的敏感問題。
在算力方面，目前商湯有超過20個(gè)超算集群。明年初，我們也會(huì)在上海臨港投入試運(yùn)營臨港AIDC，這將是亞洲最大的超算中心之一。同時(shí)在算法部分，我們更是在持續(xù)積累，我們有自研的訓(xùn)練框架、自研的超算系統(tǒng)，也有非常多的開源算法，與開發(fā)者社區(qū)進(jìn)行更好的打通與資源共享。
在數(shù)據(jù)的部分，大家相對(duì)比較關(guān)注的，我們?cè)趺礃幽莒`活地提取信息同時(shí)，又保護(hù)了相關(guān)數(shù)據(jù)的隱私，也是我們持續(xù)布局的方向。除了軟件數(shù)據(jù)脫敏相關(guān)的工作，我們?cè)谟布⒊愕讓右彩怯歇?dú)立的物理機(jī)房做完全的物理隔離和資源隔離，保證不同的數(shù)據(jù)完全在物理上的安全可控。
我們新建的AI超算中心基本上比行業(yè)最領(lǐng)先的超算中心的規(guī)模都要更大，將會(huì)支撐非常多的行業(yè)企業(yè)、科研單位等的研究與智能化落地。
在算力的性能指標(biāo)上和對(duì)整個(gè)訓(xùn)練系統(tǒng)的極致優(yōu)化上，我們也都有非常多的積累。基于人工智能基礎(chǔ)設(shè)施底座，我們自研了訓(xùn)練框架，主要在優(yōu)化工業(yè)級(jí)生產(chǎn)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)以及并行計(jì)算能力。
同時(shí)，我們也形成了強(qiáng)大的科研聯(lián)盟，在持續(xù)地研發(fā)領(lǐng)先的、頂級(jí)的算法，商湯的整個(gè)算法開源體系在行業(yè)中是最有影響力的，相信非常多的同學(xué)在最開始接觸深度學(xué)習(xí)的算法方案時(shí)，也是從我們的OpenLab開源體系中獲得的支撐。
基于以上能力的積累，我們把它沉淀成SenseAuto Empower產(chǎn)品，這個(gè)產(chǎn)品是我們?yōu)檐嚻蟠蛟斓臄?shù)據(jù)閉環(huán)產(chǎn)品解決方案，包含車端數(shù)據(jù)篩選-車端數(shù)據(jù)上傳-AI中心-AIDC數(shù)據(jù)中心，能進(jìn)行數(shù)據(jù)自動(dòng)化標(biāo)注，包括進(jìn)行自動(dòng)化模型訓(xùn)練與優(yōu)化、場景檢測、影子模型優(yōu)化，通過一系列的迭代，我們前臺(tái)和后臺(tái)的模型會(huì)持續(xù)更新發(fā)布。
在此過程中，我們的客戶可以通過我們的系統(tǒng)，去進(jìn)行他認(rèn)為的困難場景問題和任務(wù)的管理。
而商湯沉淀出的數(shù)據(jù)、模型、集群及算力的管理能力，使得汽車攝像頭在收集到海量場景后，我們能夠?qū)o意義的數(shù)據(jù)變成真正有意義的數(shù)據(jù)，并結(jié)合場景做整體的結(jié)構(gòu)化處理，這也是我們認(rèn)為未來自動(dòng)駕駛系統(tǒng)最核心要迭代的功能。
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