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亚博体彩app|小鹏汽车获得美国加州自动驾驶路测许可

编辑:亚博体彩app网站 来源:亚博体彩app网站 创发布时间:2020-11-04阅读16287次
  

亚博体彩app网站|9月8日,首席技术官领导人峰会上,汽车自动驾驶仪副总裁顾博士发表了关于AI car与自动驾驶仪演进的主题演讲,分享了汽车正在推进的中国式自动驾驶仪研发之路以及该领域近期的进展。顾博士,汽车自动驾驶仪副总裁。

与此同时,顾博士宣布汽车近期已经获得加州驾照。肖鹏汽车已经获得了美国加州驾照。CTDC首席技术官领导力峰会是中国最顶级、最不具前瞻性的互联网峰会之一,聚集了业内顶尖的技术领导者。艾智勇的未来是本次峰会的主题,从功能车到智能车的转型也是本次峰会探讨的最重要的话题。

自动驾驶国际化的瓶颈并不多,自动驾驶进化的必然趋势是软件的强本土化。没有国内实际驾驶员场景数据的积累,很多自动驾驶功能在国内是无法接受的,无法适应中国用户的实际驾驶员路况、交通密度和驾驶员习惯。顾博士回应:汽车的目标是大规模生产不具备六维感官能力的高智能互联网汽车(AICARs),使车辆不需要自我感官、物体感官、低精度定位、预测未来、交互和事件、决策推理小说。

今年内,小鹏G3将上市并交付给。小鹏G3将配备领先的自动驾驶硬件,配备20多个智能传感器设备,兼容本地化自动驾驶,并将获得覆盖高频生活场景的自动停车功能。

以下是国史顾博士的演讲:谢谢!今天,我很高兴有机会和大家分享我对中国自主驾驶的想法。我再简单介绍一下我自己。我是去年10月加入肖鹏汽车的。

之前在特斯拉总部负责管理人工智能和自动驾驶,带领团队实现自动驾驶。从AI早期的思考到自主驾驶的研发,我的意思是前期介入,所以今天我个人有一些情绪和大家分享。我会重点讲自动驾驶,这是一个AI驱动的技术,一个系统。

我叫它AI Car。我就来和大家分享一下自主驾驶整体的国际进化论,以及我们想在中国做什么。

首先我再总结一遍,因为在中国,自动驾驶的概念是指2016年开始炒,2017年疯了。到现在,大众已经失去了理智,我也已经不再讲什么是自动驾驶了。所以,我想介绍一下什么是自动驾驶,西方技术在中国不能用,比如特斯拉的自动驾驶仪。

我再来介绍一下人类历史上的交通变迁。我常常想,人类历史上的交通,从马车、驴车等完整的交通工具,脱离到我们现在拥有的各种汽车,也不过一百年的时间。那么又发生了什么?我们从这个完整的开始到一个模拟的机械装置,然后通过福特的T型(Model T)开始向前进化。

奥迪、飞驰等品牌经常出现。我们在机械层面,控制层面,发动机,燃油发动机层面做了一百年的工作,现在已经完全饱和了。

之后这辆车又经历了一次悄无声息的改变。它正在悄悄地从模拟设备变成数字设备。

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就像21世纪初,我们还在用诺基亚的功能机通过键盘按。后来,渐渐的,我们现在都还在用一个带键盘和按键的手机。从功能机器到数字机器到智能机器,某种程度上,一场革命正在车辆上再次发生。 数字化还包括说我要传感器,我要计算单位,我要车上的金字,让用户感觉不舒服,所以这是一个数字化的过程,是一个改造汽车本身的过程。

然后在此基础上,我们可以做一些智能工具功能,比如辅助司机,给出预警,然后抓人,然后留眼,就是这样一个变化的过程。抛开外表,又变了。在技术本身,自动驾驶教会了我很多专业,从芯片到AI算法到软件再到自动驾驶。

自动驾驶仪是我做过最好最简单的项目。为什么?因为它充满了“自动驾驶”这个词,它包含了过去100年来所有最重要的技术和信息革命中的一些关键突破。然后,我来介绍一下大家在我眼里说的这个自动驾驶包含了哪几代技术的框架。第一代自动驾驶是由特斯拉这样的公司制造的。

当时采用的是整合供应商的解决方案,比如目前国外主流的MobileEye和国内的Bosch的整合。国内自主驾驶大部分由博世控制,这是第一代施工方案。我们的车本身就是一个简单的项目,它是一个东拼西凑的系统工程,就是把几万个零件组装在一起。造车本身不是一个造技术的过程。

技术被供应商从各个角度突破,比如控制单元、发动机单元、电池单元、传感算法单元。这是第一代技术。

但是第一代技术有一个瓶颈,你无法切断,也无法改变供应商的东西。所以经常出现二代。第二代,我自由选择芯片。

我切断了车,数据,自编程,可以换功能了。这是第二代,是在芯片和自主开发的算法上进行的坚韧而集成的设计。到了第三代,我们也发现AI是一个对计算能力有着无尽市场需求的应用,尤其是在自动驾驶的情况下。可以应用在私家车上,其海量场景不限。

你很难描述自动驾驶这辆车会发生什么。所以它计算出来的市场需求是无穷无尽的。

现在我们经常有很多像Waymo和特斯拉这样的国际巨头公司,自己做芯片。为什么?在过去的60年里,人类所实现的芯片都是为了标准化而计算的,其中一个就是测量计算,所有这些都是为了标准化而计算的。我们确实上车了,这简单的流水一定是更强大的筹码。

这是第三代。到了第四代,我们所有人都只想着自动驾驶。很多人,关注过的人,可能会想到各种车。Waymo的车上有一个像船一样的盒子,Cruise的车上有很多雷达在小马这边,有八到十个雷达。

然后,中国的许多自动驾驶公司,比如池静,有很多事情悬而未决。这是第四代自动驾驶。什么事?一般来说,第四代自动驾驶意味着某些场景不需要人,几乎无人驾驶,没有司机。

要做到这一点,很难。我会再次限制场景的版本,我会为这个场景挂各种传感器,实现各种计算单位。所以这款车是从第四代开始为这种自动驾驶而设计的。

所以,看起来不像电车,因为传统的车不包括这个东西,现在是养殖关系,不是产品形式。我从特斯拉回到小鹏。我想解决中国式自动驾驶的问题。

我们的第一代车,今年的量产车不会在第一代和第二代技术之间。我们不会用一些建筑供应商,而是一些自律研发。那么这也是基于我们自律研发的节奏,一定要在一定时间内启动。 第二代车,2020年的车,我们不会切断从算法到芯片再到车的自驾地下通道。

我们为什么要做这件事?很多人来找我说:“吉利,沃尔沃,特斯拉都有这个产品。为什么要再来一次?”是的,有这个产品,但是没有人敢在大多数中国场景中使用它,因为它不适合中国司机。

不会水土不服的。比如中国道路上的障碍星罗棋布。你根本说不出你在中国道路上遇到的所有障碍。

中国的交通规则不规范,因为中国文化不同于西方文化。这个司机问题明显反映了人的文化问题,习惯问题,社会问题。在实验室里不是很简单的技术,所以有水土不服的问题,也就是说为什么我们国内那么多车,利用率却不是特别低。我个人指出,中国人自己解决不了问题。

还有人在微博上问我,说没听到什么有国界的技术。我往下推不是说这是国界,而是整个地下通道,就像我们切断任督二脉的时候,还没切断。这是什么截?我们需要在中国真正构成海量的大数据,然后我们需要自由选择适合自己的芯片。那么在这个基础上,我们要建立一个适合中国自动驾驶的传感器系统,这个系统一定要针对中国的场景,你要包括中国的一些具体的赛道,具体的场景,具体的交通动态。

在此基础上,我们可以进行国内的算法研究。我指出我国自主驾驶的解题技术是西方的十倍以上,所以是一个框架问题,一个创新问题,一个必须通过多种技术积累的问题。而这个问题必须由中国人自己解决。第二部分,我想介绍一下肖鹏汽车对AI Car的定义,这是最重要的。

我指出一辆车要有三重智能才能上中国的路,这是一个科普概念。再说说这个AI Car,AI Car包括很多东西,比如我有几十个传感器感知环境,我有网络的功能,然后发地图,我有云的功能,芯片的功能,人工智能动态计算的功能,然后自适应自学,各种东西。我会把它分解成三重智能。

首先我个人指出,在某种程度上依赖云智能,车一定不能自己进入,所以车内必须有一个动态的、足够的感官环境,比如看200米或者150米。这种相机可以和雷达结合。为什么我们要制造这么多种传感器?因为没有传感器需要满足司机看到的环境的市场需求。

比如摄像头可以看到平面的二维物体,雷达可以看到速度和三维,这两个应该加在一起。如果我们有一个传感器需要准确的说出它的三维方向和语义,那么这也是一个不会促进自动驾驶的技术创新。

AI是最重要的。无人能坚持自动驾驶的问题本质上是AI推动的问题。AI不会识别这个传感器在它周围拍摄的数据,而是识别其他车辆,从而做出一些决策和轨迹规划。而这个计算是因为AI排斥高性能等级的计算,所以必须要有高性能的芯片,符合车辆规定,在车内运行。

有可能大家想要这个问题很简单。我们不是有很多云和GPU吗?然而,这些并不完全符合汽车法规。

一辆车在路上跑,这是五星级的安全规范。不允许随时丢弃硬盘,可以随时重启。 我们的任何云产品都没有故障率,这是不允许的。

当然,我们也需要网络,因为网络可以告诉他我们的地图,网络可以告诉他我们的交通信息等等。刚才我们谈到了个体智能。如果你收集了这么多信息,你就可以做出决定了。

这是个体智能。然后我们的车多了,可以降低群体智能。十辆车进了这里,看到这里的路断了,就可以告诉他,我们后面的车也断了,这叫群智。

就像我们的蚁群一样,那辆车也可以做一定程度的智能。另一种辅助智能,我们就不说了,在国内特别流行。我真的觉得中国政府很难阻止事情急转直下。

举个例子,如果我个人的智能做到了将近这么多,我会在路上加各种东西,这就是辅助智能。不管你做什么,这东西都不在这车里。这是辅助智能,利用环境本身的感官能力。

V2X允许这辆车向各种东西发送信号,但这只是一个视觉。你很难重建这个世界。对你来说,改造一辆车已经很难了。

它配有传感器,而且传感器每天都是新的,传感器也不是100%可靠。这本身就是一个巨大的工程。所以我个人指出,这只是一个辅助的东西。

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接下来,让我们非常简单地分享一下我们所说的中国式自律R&D,以及它的关键点是如何分解成我们自己的。自动驾驶的核心东西太多了,你无法回避,必须努力去化解。比如芯片一定要有,没有就不要做AI。

第二,自律的R&D措施打开了省长的第二个脉搏,用算法连接了数据,即代表场景和车。这确实是一个自动驾驶的框架。海量中国场景大数据,不管你去多海量,世界每天都在逆势而上,所以这个东西是个永恒的问题。

我一个一个分解。我们的海量大数据场景,应该公开发布,不能是限量版场景。

我们经常有朋友开车,我们只想进硅谷。一旦进入中国,什么都敢找,因为场面反转了,什么都反转了。所以,场景是一切的源头,场景体现在大数据上,但这种场景是不应该允许的。

用户摆摊的地方你就应该进去收。把这些数据通过云带到组织后,开发成AI的一个思路。

身份是一种创造性的身份。你要识别它,你要预测一切,你要多说话。接下来我就说一下,然后在车上摸摸这个算法。不再做意味着在云中控制这辆车。

摸车,你要能算出车内的运动,你就有了产品。这个东西形成一个闭环,这是最关键的框架。形成一个闭环后,让这个算法通过数据增长,让这个算法在车上测试,然后回到一些你解决问题的新的快速增长的算法,和问题接近。这是一个框架和智能,是一个要进化的东西。

要解决问题,中国的自动驾驶必须让这个框架一起转,让这个智能进化,因为没有人能一步解决问题。AI我总结了一下大家指出的AI的定义,大家有不同的解读。然后在车上,一定要有AI的六维感官,第一维感官,你要告诉自己怎么移动,怎么操作,车辆动力学。在二次元中,你要告诉周围是什么问题,对象。

在第三次元中,你必须准确地告诉物体它在哪里。第四维,你要告诉对方这个预言和它的未来。因为人开车,人的反应弧只有很长,比如400毫秒,很长,甚至比算法还要长。但是,人需要司机是好事,因为人对未来是有预测的,是基于预测来驾驶的,而我们的算法永远是基于历史,过去看到的传感器都是统计出来的,决策也就完成了。

在这个反应弧中,你正在根据过去做出预测。 所以为了填补这个延迟,我们需要预测每辆车的轨迹,每个账号的轨迹,所以这个第四维时间。在第五维度,你要解读的是,载体不是孤立的,它们有相互影响,它们有事件。你生气了,别人可能会想你,别人可能会改变方式。

只有当你想要的时候,你才能做出最糟糕的决定。在第五维度,你已经做了决定。每个人开车都不一样。有人希望我尽快回头。

有人说我要安全第一,有人说我要舒适第一。所以,当你做决定的时候,你要解读你制定了什么样的规则。

这是第六维。六感之后,才能真正做到自动驾驶。

我们现在的AI至少只达到了二次元或者二次元。自2012年突破大数据深度自学以来,为大家获得了不错的横线。只是一旦每个人都在一条水平线上,就需要以98%的准确率识别成千上万的物体和上万的物体。

比如这是二维的。到第三维度,就要在量产车上实现低精度定位和低精度测绘。

现在是全世界都很难解决的问题。所以我们现在在2-3之间,但是同时可以在研究领域和算法领域在第4和第5维度上有所突破,有些实现了,但是如果真的落在产品上一定要做一些实践和积累。所以自动驾驶确实是协同工作的。

它是传统经典算法和场景解释的融合。有很多场景,很多场景。重新整合AI实现了各种简单流水,那你为什么看各种自主驾驶公司,有人说我三个月就能进车,那你接下来两年做什么?我在解决各种场景和无尽的场景,我的车一换回城市,本来是在广州进的,但是换到深圳就发现了这个,一切都倒退了。我想换个新的再来一次,这是自动驾驶的唯一方法。

另外,车不是手机,也不是电脑。安全第一。

做安全很简单。汽车本身有一个控制单元,一个传感单元,现在还有一个芯片。各种事情走到一起。为了解决这个问题,我们说对传感器做了一些校准,对我们的控制单元和我们的突然刹车做了一些校准。

整个安全和智能分为四个层次的框架体系,一个一个往上。那么我的一个基本原则就是,任何高级智能都不能以牺牲人命安全为原则。

比如优步几个月前又出了点车祸,就是AEB没灵感。在这种情况下,不管整辆车有多智能,我都会用它,因为我的AEB是我的生死之交。所以我们在设计系统的时候不会迈出第一步来保证我百年造车传统留下的精华不被伤害。一楼。

我在二楼有一张支票。第三第四个层次,我就来说说高级智能。如果高级智能近在咫尺,我会回归到下面的智能来保证人的生命安全,这比这个智能花式的未来更重要。

最后想和大家分享一下我们产品的智能进化。我说过,要解决自动驾驶的问题,我不相信有厂家能从站里出来说我领导解决了问题,这是不科学的。这个问题有其科学性。

所以它一定有进化的路径。我们把自动驾驶分为:中国司机和外国人有不同的情感痛点。比如外国人很少有这种开车的心情,停车场很多。

但是中国人的开车心情还是挺大的,所以第一步就是从这种开车的心情,从耳朵上解决问题,也就是再用超声波。基于超声波的泊位就像蝙蝠观测,你要有前后左右的车辆才能探测到。

这种超声波也是市场上大多数驱动系统使用的技术框架。在此基础上,我们做出了特别的设想。你的停车场是空的,超声波也观察不到车位。这很傻,人们无法解读。

所以加上视野,让他需要看到各种车位。最后再加一遍语音,让人可以和它互动,学习一些记忆的东西,一步一步进化出它的智能。对于自主驾驶,司机的情绪,比如春运高峰长途进高速的情绪,比如每天下班,一线城市每人平均时间50分钟,堵车一小时,早晚上下的情绪达到高峰。这种心情已经把车的居住空间变成了除了家和公司之外最重要的居住空间,所以我们有自己的空间可以发挥。

那么,解决了司机的情绪之后,我们就不先从高速自动驾驶说起了。比如L2人和L3,L2的意思是人不能抢,你的手要动在上面,L3可以允许抢。当你像这样长途旅行时,人们的情绪和疲劳可以得到更大程度的改善。

去堵车,车可以自己跟着停,然后处理一些变道,处理一些别人的阿莱问题,早晚解决问题,司机的巅峰心情。走向未来,如何到达城市路口也是现在永恒的问题。

如何高速上下是一辆自动驾驶从A点到b点的关键技术门槛,走到最后,即使解决了这些技术问题,自动驾驶的问题也很难解决,因为人的驾驶习惯和用户体验是我们最需要解决的问题。每个人对其他司机的习惯都不一样。有的人讨厌用保守的,有的人讨厌稳定的。

所以最后还是要解决个性化司机的问题,这是一条进化之路,也是一个精细的框架。 同时不得不说,车内的智能也要做到。

当更多的人得到解放时,他们的脚、手和眼睛都是平静的。车里的人在干什么?你做无人驾驶之前,只是车是人机社区,有些场景是车,有些场景是人。

只有在L2,大多数人需要司机,也有少数场景不需要司机照顾。在这个过程中,我们需要通过司机的状态监控告诉系统,从而启动一个协调,说我现在累了,你要给他十秒钟的时间来接手,或者如果这个人现在正在看手机,你需要给他八秒钟的时间来接手,你需要提前警告他。只需要说,在车多的情况下,你需要做更好的无缝响应,更安全的功能。最后,我想和大家分享一下,我们现在的自动驾驶中心是一支来自海峡两岸四地的跨国团队。

我们在广州总部解决车检问题,我们在硅谷有团队解决问题软件研发问题,我们在上海和北京也有团队。嗯,我们最近也有好消息,就是我们在硅谷拿到了加州驾照。然后我们期待今年,我们只做几件事。其中最重要的一点就是切断任督二脉,一起创建框架,然后搭建基本功能,开始实际上车做实验。

我希望我们是一个团队,做正确的事情,然后以正确的方式行动。也期待大家关注我们接下来的成绩和结果。

谢谢大家!。

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