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李德毅:自动驾驶聚焦双L4量产,已成定局!

2019-10-31 09:09
智车科技IV
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无人驾驶是改变‘游戏规则’、重塑未来格局的颠覆性技术,汽车背上人类'第一杀手'的罪名将不复存在。它会改变人们的生产、生活方式,决定一些企业、组织的生死存亡,影响世界强国更替兴衰,推动人类文明严谨发展。”

在2019世界智能网联汽车大会上,中国工程院李德毅院士用这样一段话开场。他认为不同人看待无人驾驶的角度是不一样的。在汽车人眼里,无人车还是汽车,在出租车司机眼里汽车就是饭碗,而在一个通信人眼里,它就成为移动通行终端,在人工智能工作者的眼里就是一个机器人,有自主认知能力的轮式机器人。

2019年,在自动驾驶领域的投融资增长趋势变缓,就连领头羊Waymo的估值也缩水了,自动驾驶仿佛进入了新的寒冬。这一切都在李德毅院士的意料之内,他认为“人们对无人驾驶的期望太高,经济期望太高,于是必然会带来失望。之所以有人认为自动驾驶进入新的寒冬,投资者纷纷逃离人工智能,就是因为我们生态还不够。”

聚焦“双L4”量产,解决行业痛点

没有商业化应用就没有量产。李德毅表示,未来交通可能导致独角兽的四个应用场景包括自主泊车、定点接送、快速公交和有限地域无人驾驶出租车。哪个将成为自动量产首个商业化应用场景?哪个将进而利用自动驾驶优势创造出崭新需求、全新生态和巨大产业?还需要我们进一步推进和探索。以自主泊车为例,有时候车主开到地下停车场再走回办公楼就要花15分钟,如果汽车懂得“自己去、自己回”,就能解决一个很大的痛点。

然而,当自动驾驶要落地时,比起车辆本身的自动化程度,老百姓更关心的是安全问题。因此,李德毅提出应制定自动驾驶安全等级中国标准,也即以特定地区自动驾驶可靠性为导向的安全管理等级划分和度量方法。例如L2可以在田园行驶,L3可以进入厂区,L4能上公路,到了L5才能进市区。不同自动驾驶等级的出错率不一样,比如L2的出错率应控制在1%,也就是开了100次,其中1次需要人为接管。李德毅说道,自动驾驶更应该做的是聚焦“双L4”量产,驾驶自动程度等级与驾驶安全程度等级双双达到L4才是定局。

共建生态,地方政府大有可为

在实现自动驾驶量产的过程中,李德毅认为有三个产业链尤其值得重视:

一、自动驾驶地图,导航地图是给人看的,给自动驾驶汽车看需要真三维、高精尖地图,把真实的数据输送给底盘,才能保证保全;

二、机器驾驶脑,科学技术的发展史就是动力工具的发明史,使我们可以把人的体力做到体外的延伸,我们有了蒸汽机,有了原子弹。需要代替驾驶员,就需要一个智能代理叫做机器驾驶脑。

三、底盘,需要研究自动驾驶所需要的线控底盘,才能找到问题的根本。量产线控底盘是自动驾驶的基础,是数字汽车的基石,建议所有车厂把底盘开源协议对研究者开放,包括动力、转向、制动、换挡、灯光等。

同时,李德毅认为道路信息化、自动驾驶地图、无人驾驶车的安全管理,是无人驾驶落地最基本的生态要求,地方大有可为。

道路信息化让自动驾驶更加安全

不同驾驶场景可能发生的典型事故都是长尾分布,如港口矿山运输、高速卡车编队、轿车城市道路等,让同一辆车应对所有窗口是不明智的。自动驾驶难在边缘和小概率事故上,现在依靠的主要是四个技术支撑:结构化道路、确定性窗口、人车路联网协同(5G+V2X)以及软件定义的机器。所以,自动驾驶离不开智能网联。李德毅感叹,“看视频差几秒问题不大,但是开车差个几毫秒就可能把人压死了。发挥5G超高带宽、超低时延和超大连接能力是解决智能网联的当务之急。”。

因为汽车摄像头在不同天气、不同时段的红绿灯识别无法做到100%,如果自动驾驶汽车上安装了5G信号的接收器,由5G基站发信息告知此时此刻有红灯,或者距离红灯还有多少毫秒,那么汽车对交通信号就不需要“感知”,直接“认知”了。

“V2X中,V不是正常,而是更细小的单元,所有车辆的关键部件都联网,这才是更精确的V2X。”届时汽车已经不再是最佳单位,发动机、刹车片、方向盘、油耗等诸多参数都可以联网,让交通管理更加有效。

5G覆盖后,车辆上的传感器负担就能适当地降低。一旦实现了道路数字化与交通要素联网,自动驾驶车辆连做SLAM(即时定位与地图构建)的功夫都省了,直接通过微地标位置播报就能得知当前在什么地方,完成运动中车辆同步定位和地图同步更新,也有助于自动驾驶测试评估。

报告的最后,李德毅院士针对创造未来交通的良好生态这一目标,提出了几点建议:

政府给出优先发展商用自动驾驶的政策;

免费提供开放测试的自动驾驶地图服务;

各地区的测试场相互认可,车辆相互准入;

按照法规对自动驾驶车辆发放牌照;

各地区已经批准的封闭测试场都改为半封闭自动驾驶测试场,形成边缘生态;

各个测试场应该至少有一个明确的商业化落地应用场景;

在全国城际公路和高速公路开放待定时间、特定路段的特定车道,连通各地区测试场,允许自动驾驶车辆加入,和人工驾驶车辆混合运行。

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