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  • 吴俊杰
  • 发表于: 2018/11/16 09:47:43 来源:极速分分彩开奖号码

随着政策的开放,事实上我们在整体的技术层面,已经把智能驾驶给打通了。

编者按:11月14-16日,由工业和信息化部、应急管理部、科学技术部、广东省人民政府指导举办的“2018中国安全产业大会”在广东佛山举行。车云主办“安全出行主题论坛暨第二届交通安全产业峰会”,峰会以”安全出行”为主题,”专业论坛+创新展”联动,打通汽车、交通、电子、通信等多个行业,探讨最具前瞻性和可行性的安全出行模式与生态,强势推动跨界融合与协同发展,全面提升大会关注度及影响力。

论坛期间,合众新能源智能驾驶研究院执行院长吴俊杰发表了以“合众PIVOT系统:触手可及的智能驾驶系统”为主题的演讲,以下为演讲实录。

吴俊杰合众新能源-智能驾驶研究院执行院长.jpg

各位嘉宾、各位老师,早上好!非常感谢主办方给我这个机会,让我今天给大家分享一下合众的PIVOT智能驾驶系统。

在我分享之前,想跟大家分享一张图片—美国历年以来交通事故致死致残的数据。这个时间轴是横轴,是从上世纪70年代一直到现在的。这个曲线说明的是什么东西?高高低低起起伏伏。这个高峰是随着当时世界石油危机的解除,大量的汽车总量在世界上涌入到我们的交通道路上。这个时候发生事故的比例,随着基数的增大,事故数越来越多。那个时候美国就发布了一个强制的安全带法规规定,所有的汽车上路必须装安全带。当时的技术导入,使得交通致死致残人数从峰值的5万级别下降了10%。

安全带之后是安全气囊的介入。在80、90年代初的时候,豪华车才有安全气囊,现在所有的车都有安全气囊。安全气囊的强制介入,又把事故数降低了10%。大家在电视媒体上也经常听到很多企业在传递自己的技术。

但为什么这几年事故数又往上走了?实际上这个时间点是我们每个人手上的智能手机数量攀升的节点。很多人在开车过程中会查看手机上收到的信息。我自己在开车的过程中,有些时候也会被搞得非常暴躁,觉得前面的车到底是怎么回事,从旁边一开过去,看到他在玩手机。类似于这样的一种多媒体新技术,导致我们现在驾驶员的注意力有了分散,所以我们这几年的交通事故数,至少在美国的数据看来,是非常快地在往上走。

各位今天在这儿是为什么?大家在这儿讨论的是一个交通安全、共享出行的问题,大家讨论的是新的技术给我们的生活、环境带来什么样的变革。我们作为汽车行业的从业人,作为交通行业的从业人,我们的职责和任务是通过新技术让这条曲线往下走。这是我开始今天主题演讲前跟大家分享的数据。

先介绍一下合众是谁。大家可以之前关注过合众,非常感谢。因为我们是比较新兴的新能源电动车公司,所以我这里花一些简短时间介绍一下。我们是由方总、钱总、彭总、黄总、陈总,五位“老男孩”组成的新能源制造厂。2014年成立合众新能源,在浙江桐乡市有我们的制造基地,同时我们也拿到了工信部和发改委的双资质。现在桐乡工厂每年有8万辆的汽车产能。

PIVOT是什么东西?它是一个英文单词,实际上是杠杆支点的含义。合众新能源在7月26日的时候,在互联网大会的主办地乌镇向公众发布了我们的阿基米德中期战略。阿基米德最为人熟知的成就可能就是发现了杠杆原理,他曾说过:“给我一个支点,我可以撬动整个地球”,所以我们的支点是合众新能源的智能座舱加智能驾驶,用来撬动新能源市场的支点。

作为PIVOT支点系统,它有两大组成部分。

第一,智能座舱系统。我们基本会分三个阶段来诠释这个智能座舱。

第一阶段,它是我们的出行工具,它让我们的出行更有效率。通过对自然语言的识别理解,在安全的情况下跟我们的驾驶员进行沟通,识别驾驶员的意图提供服务。比如他要的一些导航点,包括驾驶员说了一句我要去看电影,那我背后的语音平台和智能引擎会把看电影这件事所对应的一系列的活动给它做一个规划和选择。比如看电影,我怎么停车?到了饭点,是不是能给我选几个符合我口味的餐厅?我们这套智能座舱系统,会在背后给我们的驾驶员提供这样便捷的服务。

到了第二阶段,随着智能化水平包括硬件能力越来越强,我们的后台引擎能成为我们的出行伙伴,不单单是一个冰冷的机器,同时是一个有情有义的,和你能互动的载体。

最后,随着智能驾驶、智能出行技术的融合,我们的车辆事实上就变成了第三空间,我可以在这里面进行办公、健身、娱乐,甚至于成为我打游戏的移动网吧。

但是大家在我介绍完之后可能会想,之前说过玩智能手机会导致事故率上升。智能座舱带来那么多非常丰富的信息、媒体、娱乐,这是不是会把我们的注意力进一步分散呢?在我们的智能座舱里面,我们有一个AR-VIEW系统,通过OLED的显示屏技术,同时通过外置车载摄像头的视频录制技术,把驾驶员在开车过程中A柱形成的盲区进行覆盖。因此在AR-VIEW显示区域,它可以用摄像头把盲区的影像投射在A柱上,这样在行进过程中,我前面的视觉盲区就是零盲区,给我们提供了一个非常安全的行驶环境。

同时,我们在车内还有一个针对于驾驶员的摄像头,可以时刻监测驾驶员的驾驶状态、情绪,在驾驶员比较安全的情况下会连接我们的社交媒体。在考虑舒适的情况下,安全始终是合众新能源一直放在第一位的。

作为第二个模块,PIVOT智能驾驶系统,实际我们也是分三步走的。

第一步是陪驾司机,第二步是代驾司机,最后一步是专属司机。对应下面的功能大家可以发现,陪驾司机实际上起的是驾驶辅助的作用,这个阶段让我们的驾驶员开得更安全、更舒适。第二阶段更多是在特定场景下实现L3有条件的自动驾驶。最后一个阶段专属司机,基本就是L4、L5自动驾驶的阶段。在这样一个交通环境里,或者在封闭高速公路的交通场景里,只要进入这个场景,驾驶员不需要对车进行任意操作。即便发生情况,我们的车会像熟练的驾驶员,给你提供非常可靠的应急措施。

这三个阶段,我们是通过哪些技术来给予支持的呢?其实在会议刚开始的时候,我们的嘉宾朋友有问过我一个问题。他说吴院长,现在做自动驾驶有两大技术流派。第一,通过高精地图非常明确的知道车在哪,从而实现自动驾驶。第二,通过比较先进的5G通讯技术,使得车在交通后台管理的平台上有一个非常精准的定位和管理。这两种方式方法都可以实现智能驾驶,他问吴院长,您的观点或合众的观点是什么?

当时我提了一个多元化的概念,这个怎么理解呢?实际上刚才我在介绍几个司机模式的时候我也说了,我这个司机是在特定场景下实现L3或L4的功能,因此在这个场景下,我既要高精地图,也要V2X。听起来有点贪心,但事实上我们为了做到了L4、L5的无人驾驶,给乘客保证安全,必须在任何时刻下有三种技术互为备份,在任何时间下一种技术失效,还有两种技术可以形成融合,给我提供全天候自动驾驶的执行。因此在这个理念下,我们非常强调多元的感知融合。大家可能听的时间比较长,自动驾驶、感知、规划、执行。

感知层面到底干的是什么?它除了看之外,实际上在中间的核心要还原车辆的场景,车辆外的交通场景,还有车里面乘客的场景。驾驶平台必须要很清楚的知道这三个维度的信息,才能做一个非常准确、安全的动作。

为了做到这三个维度的场景还原,我在定位上面是需要这些技术的。包括云技术、毫米波雷达、激光雷达、SLAM技术、高精度定位、惯导技术等,感知层面还有很多传感器的融合。必须针对这些场景,在那么多的技术里进行裁减、融合、侧重的调整,才能给我的用户提供最安全、最舒适的体验。

第二块是多元信息交互。今年1月份,工信部联合多部委发了一个征求意见稿,这里面提出了一个非常重要的,对于我们这个行业有指导性意义的观点,人车路云的大融合。作为主机厂,在人车路云的环境里我们的角色是什么?我们非常善于把车里面的东西做好,车外面的东西我们怎么办?结合车里面和车外面,它的核心事实上是一个通讯,是一个T-BOX。这个对我们产业来说也是非常新的东西,所以我们在这个领域也是期待我们的一些合作方,包括我们的一些新兴创业公司能有更多的交流,在这上面定义产品、定义功能、定义标准。

最后跟大家介绍一下,合众新能源也是致力于比较底层的一些技术开发,这里提出的一个多元计算需求的平台,实际上是合众新能源对域控制器的解读,在这五个维度上需要考虑怎样提供非常好的解决方案,提供一个成本上可以接受,在量产时间上可以支持应用的思考和命题。

从成本上,我认为域控制器应该是集成式的控制器。有些方案商提出,为了做到安全冗余,有两个控制器或三个控制器。实际上现在在智能驾驶芯片还不是非常成熟的情况下,那么多的控制器,会把整车成本发展到大家无法承受的地步。你不能用的技术,它再好也只是技术,不能改变我们的生活。所以我们认为,最后能上我们的车,或者在我们的共享出行上用,一定是一个控制器。但是为了达到控制安全的目的,它必须具备两种以上的安全机制。也有意味着我处理同样一件事情,必须有两种不同的做法或算法进行相互整合。

在计算芯片方面,除了本身提供计算的主芯片之外,实际上我们对主CPU的需求现在非常大,因为我们车上的摄像头越来越多,每个摄像头进行物体识别和物体分类,计算量是几何级别的上升。

第三类芯片是需要具备的功能安全计算机,对应了两种安全机制。

通讯接口,随着激光雷达和成像雷达等越来越多的新技术展现,传统的通信带宽很难支持智能驾驶所需要的数据量,所以以太网现在是目前炙手可热的车载通讯协议,但事实上以太网在我们做两年规划、五年规划里已经落后了,现在车载单激光雷达的数据已经突破了百兆以太网的限制,所以基本我们要考虑车上有多少个千兆以太网。在这块我们对于通讯行业到汽车行业的导入,包括汽车及芯片,我们认为是有很大的投入空间。

最后一个是数据。大家都说,现在是一个数据交易的时代。数据哪里来?大家可能没有算过一辆自动驾驶的车会产生多少数据。实际上一个高清摄像头基本一分钟就达到1GB的数量,一个毫米波雷达传的信息数据可以很少,但毫米波雷达产生的原始数量信息,一分钟大概也是半G左右。激光雷达通讯的数据量就更大了。所以我们简单的用一个比较典型的传感器配置加一个激光雷达,这个典型的自动驾驶汽车系统,可以实现高速公路无人驾驶的系统,基本我们测算下来,一分钟要有5个GB的数据。

这些数据量不存下来,不传到云,那是浪费的。存下来,我们会带来很多问题和价值并存的话题。我们怎样把这些数据利用起来让它产生价值?在这方面事实上是值得我们专题进行探讨的。

所以针对这样的五类挑战,我们的域控制器,叫它域控制器,实际是比较狭隘的,要从那么多维的计算需求定义这个软硬件的计算平台,这是合众新能源觉得智能驾驶里面非常基础的核心问题,是需要解决的。

致力于解决这几类问题之后,我们认为智能系统、智能驾驶是触手可及的,至少我们的陪驾司机、L2、L3,在最近的这几年里面,应该是可以看到路上的装配越来越多。随着政策的开放,事实上我们在整体的技术层面,已经把智能驾驶给打通了。怎样更快的把这些产业落地?我想需要在座各位的推动。

所以谢谢各位今天花时间听我们的演讲,谢谢!

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