<mark id="oztn4"></mark>
0
| 本文作者： 新智駕 | 2017-07-12 11:54 | 專題：GAIR 2017 |
雷鋒網按：7月9日，在中國計算機學會（CCF）主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的第二屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2017）的智能駕駛專場上，廣汽集團汽車工程研究院 CTO 兼智能網聯中心主任黃少堂帶來了以《打造智能駕駛生態圈》為題的演講。
不管是算法、感知、決策以及阿波羅計劃，這些都是智能駕駛的一部分，但最終如何將這些產品整合成一體，并作為責任方交給用戶，這是主機廠的使命。
圍繞智能汽車以及整個生態的發展，我們的路線方針和策略是根據智能網聯汽車技術架構，分為 “三橫兩縱”形式：車載平臺和基礎設施分別對應到車輛/設施的關鍵技術、信息交互關鍵技術、基礎支撐技術。以“電動化、智能化、網聯化、情感化”為中心，“兩個先行”（平臺開發先行、技術開發先行）。在這里，我們就將它與量產實際掛鉤了。
我們將廣汽研究院的工程開發變成四個研發中心：概念與造型設計中心、新能源技術中心、智能網聯技術中心和動力總成技術中心。
而我負責的智能網聯中心，將幾十個電子電器的模塊開發與智能駕駛、網聯技術集成一個中心的真的不多。當我們開始這個組織架構的時候，發現百度后來也將自動駕駛事業部、智能汽車事業部、車聯網業務組成一個事業群組，與我們是一致的。
這說明業界在這件事情上還是有一定的共識。無人駕駛已經不僅僅是當做一個先導產品去規劃，這樣對資源共享，執行器實現，汽車網絡的應用是無法達到極致的。因為這對實現量產可能還存在組織性架構的阻礙。
自動駕駛的意義，無外乎就是更安全、更環保、更便捷、更高效、更情感。汽車不僅僅是一個代步工具，有的人想把它塑造成個性、工程、藝術、對環境有不同的情感空間訴求，但在制約因素上就有技術安全、法規倫理、過度風險。
廣汽是國內最早進入無人駕駛汽車研究領域的汽車企業。2013 年，由廣汽研究研發的第一代無人駕駛概念車 Witstar 在廣州車展發布。2015 年 Witstar 在北美國際車展亮相。
我們無人車的發展路線是什么？SAE 的定義是從 Level 0 到 Level 5。我們結合自己具體的實際，定義為 Smart Drive（智慧駕駛）1.0、2.0、3.0、4.0。
我們有個時間表，如何推出基于雷達以嵌入式人工智能和嵌入式軟件為主，進行本車智能化，從而實現無人駕駛。
從 1.0 第一代產品開始，實現的是 ADAS 駕駛輔助系統，自動泊車。我們經常講 ACC、AEB，一談到豪華配置，大家都說寶馬、奔馳、凱迪拉克。其實把我們的車型對標凱迪拉克和奔馳，絕不亞于他們。在主動安全系統配置上，我們都已經實現了量產。
Smart Drive 2.0，實現的有條件的自動駕駛系統和一鍵泊車。結合攝像頭和毫米波雷達信息，采用域控制器、多傳感器融合。
在 3.0 階段，我們結合激光雷達、高精度地圖、V2X等多源信息，應用人工智能技術，面向復雜工況。
大家都講決策和算法，都講高科技。這些固然是核心，但現實也是很骨感的。如果要飛得很高，跳得很遠，沒有手腳怎么實現？所以我們還是要面對現實，我們的網絡架構一定要在，我們所有的人工智能做的就是智慧大腦，就是一個中央控制器。
中央控制器就是傳感器，能感知你要去哪、做什么。但只是解決到哪里去，怎么去，只是表面的功能。我們還有很多東西需要精工細作并進行融合。
以整車大腦為主，汽車上動力學上各個控制轉向，我們結合網絡云端 AI 和嵌入式 AI，這就是 3.0 的拓撲（上圖）。
4.0 階段，我們的配置是從 64 線激光雷達到攝像頭、毫米波雷達、超聲波雷達，這個過程就是以先導性技術的成熟研究，產生技術溢出往量產方向進行推進。
4.0 網絡架構（上圖），我估計你們沒有看到這樣的拓撲圖，因為大部分人講的都是算法核心執行。主機廠想到的是，將汽車變成一輛智能汽車并朝量產化目標前進。
中央交互、人機界面交互，通過域控制器，我們做這些項目的時候，因為我負責常規電子電器、以太網、總線網絡、情感交互，做無人車以及車聯網。這么多元素如何運轉起來？似乎有了電腦以后，汽車操作系統、汽車智能化就實現了，但有這么簡單嗎？
這里有主從和分從式的電腦（如上圖），要有雙重模式、多種功能的冗余設計。我們從中控智能、外部控制器還有邊緣控制器集合到整車控制器。所以，我們講的操作系統大部分是圍繞車輛的主控制器、主協調器進行的。
感知決策輸入進入到這里，對每個車輪、底盤的控制，涉及到車輛動力學的要用邊緣計算。這里涉及到的不是簡單的執行器，我們還需要有數十年車輛動力學的積累。
我們圍繞的是從四個層面：感知、決策、控制和定位。我們談無人駕駛，也從這個角度基于交通環境、高精地圖，從傳感器融合到人工智能的域控制器和邊緣計算，將汽車每個輪子以及車輛動力學集成在這里，就構成了這項技術的所有元素。
廣汽智能駕駛技術圍繞深度開發，比如如何提高檢測精度，水面的檢測和障礙檢測等等，從傳感器精簡實現量產化。
對于已有的傳感器算法如何建設，從團隊到跨平臺的技術整合，我們正在朝著目前幾個核心的方向走。
無人駕駛也離不開網聯，沒有哪一家主機廠在網聯產品產品上做得比我們多，我們在硬件、軟件實現了對汽車的全部聯網。
我們自主研發的 T-BOX 實現了車內網絡、4G 無線以及 Internet 互聯網的三網合一（車聯網），并在多款車型上得到了應用。
我們的 TBOX 已經迭代到了第二代平臺，馬上就要推出第三代，就是通過我們的硬件、軟件實現的。
新技術帶來新的驅動力，數據分析、云計算、高精定位還有人工智能等技術，這是我們關注的技術亮點。如何將這些組合的元素集成到汽車上？
我們認為，互聯網、車聯網及物聯網的快速發展與融合，人工智能、數據分析及云計算等新技術不斷應用到汽車領域，將推動汽車網聯化、智能化及電動化的研發與應用，促進數據采集、儲存、分析及信息服務等綜合應用。
廣汽智能駕駛生態圈
我們的開發到底走什么路線？我們有 Level 3、Level 4 的自動駕駛，但這個方式怎么進行？
我們歸納為兩個路線：一個是跨越創新學習式，以云計算、人工智能為主，邊緣計算為輔；一個是漸進量產式，以嵌入式為主、云計算、邊緣計算為輔。
在這個過程中，我們將探索的經驗和技術溢出，基本上以嵌入式為主，云計算為輔，然后將技術推向量產。只有把產品不間斷推出去，我們才能吸引消費者，才能使技術完善，所以這是“兩條腿”并行。
再看時間表，Drive 1.0 是 A+級以下車型逐步普及，2.0 是 B/C 級車型標配，3.0是 B/C 級車型頂配，4.0 則是旗艦車型。
互聯的內容包括大數據、OTA 升級；分布式控制向區域化控制發展；發展大數據實時傳輸/共享；智能化/無人駕駛數據融合/精確響應。
廣汽智能駕駛生態圈的主要內容：高頻服務 APP 合作，初步構建生態環境；擴大 APP 服務合作，完善車聯網服務體系；完成生態建設，擴展生態服務外延；提供開放平臺，豐富個性化服務。
談到生態，我們將支付、信息平臺、智能駕駛艙還有云端大數據，通過終端，人機交互聯系起來。我們的路線是高頻、低頻、服務構成生態圈的平臺。
我們以后要達到什么？除了車輛控制外，集成在駕駛艙里，與車內的屏幕進行人機交互。智能駕駛艙從一屏變成多屏，多屏又變成多技術的核心，逐步的融合。
除了支持無人駕駛以外，我們的網聯也可以構造出一個生態。所以無人駕駛這個生態不僅僅只是從 A 到 B 完全無人操作，還有最后一公里的內容。
其次是基于 T-BOX 的生態，圍繞這個元素該如何構建。在這個基礎上，通過搭建傳祺平臺的生態開發，通過終端和應用軟件、第三方 APP、車聯網生態開放平臺，實現各類應用接入我們的車聯網生態體系。
不管是與我們合作平臺的共同開發無人車技術，還是系統安全測試，利用第三方外部資源，我們都會將它整合起來進行生態圈建設。
智能駕駛本身要實現智能，是集汽車自身智能、邊緣計算、嵌入式人工智能、網絡云端計算一體，整車智能與網絡智能、計算機主控大腦與輔助大腦、傳統控制與互聯網人工智能的緊密結合。
云計算和嵌入式大腦計算作為邊緣計算，圍繞它的交互、安全可靠和系統網絡設計，這是我們接下來的新挑戰。
當云端、汽車端大腦以及執行大腦結合起來進行冗余設計，當云端信息丟失的情況下，無論是基于蜂窩網絡還是 LTE5 失效，本車都能夠進行自主式智能：汽車自己控制。又或者，在主電腦失效的時候，大腦之間的邊緣計算能夠協同起來，從而實現整車協同，這樣能讓汽車安全停在路邊。
當我們研究人工智能、決策算法，感知數據融合的時候，我們也不忘初心，把我們百年對汽車知識的積累人工智能化，實現無人駕駛的量產化、可行化、安全化。
雷鋒網推薦閱讀：
對話耶魯大學教授邵中：安全操作系統如何成為自動駕駛市場的最新藍海？ | CCF-GAIR 2017
雷峰網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
專題
