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自动驾驶仅靠一人之力可能实现吗

2019年11月26日 15:56 次阅读

11月26日,由搜狐科技主办的“2019搜狐科技AI峰会”在北京举行,为广大读者解读AI前沿新技术,探索行业新趋势。

滴滴自动驾驶公司COO孟醒在会上表示,“过去其实有一个假设,谁在技术上领先,谁就最有可能在商业化得到制高点”,但这个观点在最近两年发生了较大变化,大家都不知道这条路线到底是不是真正商业化路线最好的评判标准。过去自动驾驶公司都是独立的,2016年开始在海外跟车厂结盟,2018年以后车厂之间也会结盟,所以变成了几个联盟相互竞争,推行自动驾驶落地,这肯定不是一个创业公司单打独斗的方向。

能够让自动驾驶落地的因素除了技术之外也变得更加复杂,比如政府的落地支持、足够的资金、商业的场景、运营的能力,尤其是交通运营车辆和运营能力。

自动驾驶仅靠一人之力可能实现吗

以下为孟醒演讲原文:

各位中午好,很高兴在这里和大家分享滴滴在自动驾驶的商业化落地。因为今天严重超时,我就讲得稍微快一点。大家应该都对滴滴很熟悉了,覆盖了很多城市、很多人群、很多订单,订单大到什么程度呢?平均每个中国人每个月都会用一次,今天主要分享一下滴滴自动驾驶和大家的关系,以及大家最关心的什么时候能够到来。

滴滴自动驾驶公司已经做了很长时间了,只不过过去只是研发中心,我们已经成立了三年时间,现在是在中国北京、上海、苏州、美国加州都有Office,将近200多个工程师一起解决全站的自动驾驶,就是从感知、决策、控制到下面的车辆工程、离线地图和模拟器等等各个方面的问题。北京、苏州、上海和加州我们也都有测试中心,已经跑了将近两年的时间,积累了大量的数据,一起推进自动驾驶的发展。过去整个行业都是这样做的,我们并不是最早做自动驾驶的,WAYMO 2009年就在做自动驾驶的演示,2011年就从两个机场之间完成了Local200多个红绿灯的路侧,但是整个行业最近两年发生了比较大的变化,我是2016年在做风险投资,今年加入滴滴来做自动驾驶,2016年我自己开始投资自动驾驶,所以可能有两个帽子,就是从投资人和从业者的角度来看自动驾驶,正好近几年发生了比较大的变化。

国内2018年之前看自动驾驶行业是非常标准的流程,早期2015年成立的公司绝大多数只有团队,可能在学校做过自动驾驶的创业,参加过美国国防部的比赛,国内对应的就是汽车的挑战赛,很优秀的团队从学校出来,选择一条技术路线,比如视觉为主的激光雷达,也是机器学习判断的感知体系,或者是通常以规则为核心的技术路线,然后在很快的阶段放出一个DEMO,开始可能是在高速公路或者平滑的地面上去跑,接下来就在不同的天气场景、雨天天黑的时候、车道线不明显的地方慢慢上线,基本上就是以这样的路线往前推进,每年可能会有一到两个往前走的进步,大家可以观察到进度的快慢。

过去其实有一个假设,谁在技术上领先,谁就最有可能在商业化得到制高点,也就最有可能把商业化的路径趟出来,大家都认同自动驾驶是一个巨大的行业,技术和人就是最好的标准。最近两年发生了比较大的变化,大家都不知道这条路线到底是不是真正商业化路线最好的评判标准。海外的变化就是很大的车厂都做了非常大的投入,但都不是自己在做投入,都是开始发生联盟性质的投入。过去自动驾驶公司都是独立的,2016年开始在海外跟车厂结盟,2018年以后车厂之间也会结盟,所以变成了几个联盟一起推行这个方向,肯定不是一个创业公司单打独斗的方向。

能够让自动驾驶落地的因素除了技术之外也变得更加复杂,比如政府的落地支持、足够的资金、商业的场景、运营的能力,尤其是交通运营车辆和运营能力。刚才讲过一个很大的变化就是联盟的形成,接下来不是公司和公司之间的竞争,而是联盟和联盟之间的竞争,美国Cruise和通用汽车比较广泛的结盟已经开始变得非常主流,国内这样的联盟其实还没有形成,或者今天可能是形成联盟的一个起点。

2018年之前我们看到政府引导的方向比较零散,更多的是给予地方性的自动驾驶路测牌照的支持,北京很早就发了,一些其它的地区也有。但是今年10月份以来行业突然加速,尤其政府的创业加速,10月份上海发布了中国第一块自动驾驶载人示范运营牌照,也就是说过去路测其实只是内测,公司员工可以带着投资人和朋友一起测试,但是10月份拿到牌照以后我们可以开放给每一个人,就是让每一个人都乘坐自动驾驶的车去体验自动驾驶存在的便利和安全性。现在陆陆续续又发了在武汉、重庆等等地区的牌照,一下子使得这个行业本身突然变得非常的热,很多公司预期会在未来一段时间开启载人运营服务。

但其实这是一个多方面复杂的问题,光有技术或者光有政府的支持也是不够的,尤其是做自动驾驶运营可能有若干条件,技术可能是大家最关注的,自动驾驶做的东西基本上考验的是技术,接下来重要的就是硬件,包括车和传感器,还有下面底盘所有冗余,刹车、电源、电气架构、转向等等整套设置,实现运营的话还需要两个特别重要的东西,就是数据和运营网络,滴滴比较有优势的就是这样两个方面,接下来介绍一下滴滴是怎么迭代更快地实现自动驾驶运营。

因为滴滴平台有大量的订单,每年超过100亿次,其实每个订单都会记录下来大量的运行轨迹和流程数据,因为这些不同的订单会形成大量的路径规划,处理的数据量级非常之大,这个部分过去已经积累了很多年,过去是为了优化路径,但是通过优化的过程我们也知道用户需求在哪里,所以这对自动驾驶是非常有帮助的事情。今天自动驾驶已经发展了很长时间,解决的不是前面80%的问题,而是后面20%、50%、1%甚至0.5%的问题,比如放在一个关键环节就是感知决策,就是我要看到不同的车,判断出是什么样的车才能知道运行路径,以及跟我的关系是什么样的,如果不知道是什么就判断不了该怎么走,然后就没法做运行规划。

现在有些车大家可能更常见,中间的超载的三轮车,带着一个很大的包,对于人来讲可以很快识别这就是一个三轮车,可能路径和三轮车没有太大的区别,但是机器没有见过的话就无法进行分类,然后对机器来讲就会很紧张,无法判断到底怎么应对这样的车。按照通常的路测车辆的话,今天自动驾驶领域最大的路测车队可能就是1000台左右,Cruise和Waymo,要是1000台左右的车收集这样的长尾数据需要非常长的时间,但是滴滴本身有网约车的平台,大概上百万辆的车,自己就会去收集这样的数据,同时记录能够看到的东西以及路径轨迹,还有司机本身的运行方式,这些会对我们处理长尾场景有非常大的帮助。

图中的是传统的自动驾驶公司对数据处理的方式,可能有百辆车的数量,这些都是自动驾驶的测试车辆,进行收集然后把产生的场景进行迭代,迭代出来以后升级算法,滴滴不只是用自己的路测车辆,可能同时会用网约车作为自动驾驶测试车辆的先行者,然后收集更多的数据,尤其就是长尾场景,迭代进入我们的体系当中,这样就会使得节奏更快。人类司机驾驶的时候平均1亿英里会有1.09次死亡事故,假设研发已经完成,需要证明你的技术已经达到人类的安全标准,也就是1.09次死亡/1亿英里的节奏,实际需要测试的是88亿英里,不是开发时间,而是已经完成开发,需要证明你的驾驶能力达到这个水平,对于1000辆车需要400年的时间,这显然是不能实现的,也是不实际的,所以一定需要更广阔的车队和更有效的方式去做,我们选择的就是网约车平台。

我们经常被问到一个问题,街上跑的到底什么时候能够都是自动驾驶汽车?其实我们背后在做一个虚拟人,具备人的所有能力,只要放在车上就可以跑到任何一个人类司机可以跑的地方。自动驾驶是一个循序渐进的过程,可能从技术上是循序渐进的,同时可以解决的问题也是循序渐进的。开始能够解决的只是一条路,接下来是两三条路,直到逐渐无边界以后,后面也许有些道路永远不会有自动驾驶解决。由于上线的过程是循序渐进的,选择怎么循序渐进上线就会变得非常重要。

我们有经济型的地图,根据所有人每天打车的数据起点和终点形成这样的对比,然后找出城市当中的地点:供需最旺盛的地方、需求量最高的地方、供需最不平衡的地方,然后把这样的点找出来,可能就是从经济的角度来讲最合适的,能够上线自动驾驶的地方。再就是从安全的角度来讲,网约车有人驾驶司机的角度来看哪些路口、哪些路段会发生事故,具体怎么处理等等,这样会把人类驾驶事故的经验附加在热力图上面。

再就是技术地图,有些路口涉及到转向的时候没有左转灯,造成的结果就是没有保护的左转,还有就是车的汇合,左边的车继续往右转,所以要和对面的来车进行Social社交关系,这对自动驾驶技术难度是非常大的。我们会在这些路口叠加技术地图,按照自动驾驶技术角度来讲解决起来比较容易或者比较困难。

这些场景叠加起来以后我们找出经济价值最高、供需最不平衡且技术难度最低的地方上线解决,这个路线也会逐渐迭代,解决更难的问题、更复杂的场景等等。拆分出来以后可能就变成上班通行场景、机场接驳场景,不同时期会有不同难度,对应自动驾驶解决的问题就会变成场景问题,或者通用的一次性解决整个行业的问题。

按照这个角度来看的话,上线远远没有我们想像的那么长时间,过去我们考虑的是通用的自动驾驶技术解决整个行业的问题,也是非常遥远的事情,但是针对场景解决问题的话,相对来讲就是比较快的事情。但是从场景来看的话,自动驾驶出租车会面临比较重要的问题,就是网约车服务是一个双边平台,很大的特点就是两边都需要足够的量、足够的乘客、足够多的车才能形成一定规模,服务才能匹配得上,如果只启动自动驾驶的平台,只有100辆车甚至1000辆车,只是局限在一个相对比较小的城市,其实很难满足当地乘客的服务,因为乘客量远超过这个。反过来也是这样,没有足够多的乘客的话,有了1000辆车没有匹配的能力。

滴滴解决这个问题的方式是什么呢?我们进行混合派单的模式,一辆自动驾驶的车也可以融合到滴滴现有的派单体系当中,如果符合自动驾驶派单的逻辑,比如走的路线符合自动驾驶可以解决问题的场景,可能相对来讲早期就会比较简单,处于一个供需不平衡的情况,那么派单就会派给自动驾驶,要是一个非常复杂的场景,需要人类大量的干预和判断,那么直接派给正常的司机,这样就会把二者很好地融合在一起,就算只有一辆车也可以很快上线,也会把自动驾驶带到我们面前的时间变得更早。

总结一下,技术、硬件和政府支持是任何一家自动驾驶公司往前推进的一个非常重要的前提,每家都在做非常大的努力,可以说这是基本功。到了2019年和2020年,大量的场景变得真实,或者已经到了眼前的时候,我们从技术的指标到运营的指标,然后就会看到数据的价值、运营能力的价值,这些事情就会变得越来越真实。我们认为明年开始对自动驾驶的要求不仅仅是看每多少公里需要进行一次干预,或者每多少公里需要进行一次锋利的刹车,我们要看接了多少单,也就是正常网约车本身的指标,这些东西加在一起以后才能把自动驾驶的平台带到我们面前。

责任编辑:ct

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用于自动驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的复杂芯片(SoC)的开发和验证是一片雷区,无论是车内还是无法预知的道...
发表于 2019-09-11 11:52 316次阅读
自动驾驶车SoC开发有什么雷区?

自动驾驶系列报告大放送了涉及传感器,芯片,执行控制等

自动驾驶系列报告,总共五部, 自动驾驶系列报告之一:综合篇:自动驾驶的时代已经开始到来, 自动驾驶系列...
发表于 2019-08-09 17:14 398次阅读
自动驾驶系列报告大放送了涉及传感器,芯片,执行控制等

汽车雷达探头想要发展必须得解决哪些问题?

自主驾驶当前引领全球,此趋势将来定会加速发展。这一领域的关键技术是汽车雷达探头,它是朝向更舒适驾驶、防撞,甚至...
发表于 2019-08-09 06:19 178次阅读
汽车雷达探头想要发展必须得解决哪些问题?

真正步入自动驾驶汽车需要多久?

自动驾驶汽车,它们不需要一个人类驾驶员坐在方向盘后面(当然,也许会有一个,但并不是从传统的角度实际使用操控机制...
发表于 2019-08-02 08:03 238次阅读
真正步入自动驾驶汽车需要多久?

智能感知方案怎么帮助实现安全的自动驾驶?

未来,自动驾驶将不再是科幻电影里的桥段,这是未来汽车的一个趋势,感知是自动驾驶的重要组成部分,同时安全性至关重...
发表于 2019-07-31 07:11 230次阅读
智能感知方案怎么帮助实现安全的自动驾驶?

车辆感知如何提高和发展

自动驾驶汽车的梦想正在成为现实。通过在车辆中实现多种先进的驾驶员辅助系统(ADAS),汽车行业对于完全自动驾驶...
发表于 2019-07-29 08:26 292次阅读
车辆感知如何提高和发展

ADI与合作伙伴共建智能汽车生态圈

“高性能、低成本、差异化、系统级解决方案”四大标签为其背书,ADI以全球经验践行生态圈共赢发展理念,为中国智能...
发表于 2019-07-25 07:08 156次阅读
ADI与合作伙伴共建智能汽车生态圈