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廣汽研究院CTO黃少堂:打造智能駕駛生態圈 | CCF-GAIR 2017

廣汽研究院CTO黃少堂:打造智能駕駛生態圈 | CCF-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慧與機器人峰會(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。

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不管是演算法、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,並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:車載平台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」(平台開發先行、技術開發先行)。在這裡,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,發現百度後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,汽車網路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。

廣汽智能駕駛探索與實踐

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。

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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麼?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。

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我們有個時間表,如何推出基於雷達以嵌入式人工智慧和嵌入式軟體為主,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、賓士、凱迪拉克。其實把我們的車型對標凱迪拉克和賓士,絕不亞於他們。在主動安全系統配置上,我們都已經實現了量產。

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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,採用域控制器、多感測器融合。

在 3.0 階段,我們結合激光雷達、高精度地圖、V2X等多源信息,應用人工智慧技術,面向複雜工況。

大家都講決策和演算法,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,沒有手腳怎麼實現?所以我們還是要面對現實,我們的網路架構一定要在,我們所有的人工智慧做的就是智慧大腦,就是一個中央控制器。

中央控制器就是感測器,能感知你要去哪、做什麼。但只是解決到哪裡去,怎麼去,只是表面的功能。我們還有很多東西需要精工細作並進行融合。

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以整車大腦為主,汽車上動力學上各個控制轉向,我們結合網路雲端 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。

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4.0 網路架構(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演算法核心執行。主機廠想到的是,將汽車變成一輛智能汽車並朝量產化目標前進。

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、乙太網、匯流排網路、情感交互,做無人車以及車聯網。這麼多元素如何運轉起來?似乎有了電腦以後,汽車操作系統、汽車智能化就實現了,但有這麼簡單嗎?

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這裡有主從和分從式的電腦(如上圖),要有雙重模式、多種功能的冗餘設計。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裡,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。這裡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,也從這個角度基於交通環境、高精地圖,從感測器融合到人工智慧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裡,就構成了這項技術的所有元素。

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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,從感測器精簡實現量產化。

對於已有的感測器演算法如何建設,從團隊到跨平台的技術整合,我們正在朝著目前幾個核心的方向走。

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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,我們在硬體、軟體實現了對汽車的全部聯網。

我們自主研發的 T-BOX 實現了車內網路、4G 無線以及 Internet 互聯網的三網合一(車聯網),並在多款車型上得到了應用。

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我們的 TBOX 已經迭代到了第二代平台,馬上就要推出第三代,就是通過我們的硬體、軟體實現的。

新技術帶來新的驅動力,數據分析、雲計算、高精定位還有人工智慧等技術,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?

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我們認為,互聯網、車聯網及物聯網的快速發展與融合,人工智慧、數據分析及雲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,促進數據採集、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麼路線?我們有 Level 3、Level 4 的自動駕駛,但這個方式怎麼進行?

我們歸納為兩個路線:一個是跨越創新學習式,以雲計算、人工智慧為主,邊緣計算為輔;一個是漸進量產式,以嵌入式為主、雲計算、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,雲計算為輔,然後將技術推向量產。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」並行。

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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;提供開放平台,豐富個性化服務。

談到生態,我們將支付、信息平台、智能駕駛艙還有雲端大數據,通過終端,人機交互聯繫起來。我們的路線是高頻、低頻、服務構成生態圈的平台。

我們以後要達到什麼?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,還有最後一公里的內容。

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其次是基於 T-BOX 的生態,圍繞這個元素該如何構建。在這個基礎上,通過搭建傳祺平台的生態開發,通過終端和應用軟體、第三方 APP、車聯網生態開放平台,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台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。

總結

智能駕駛本身要實現智能,是集汽車自身智能、邊緣計算、嵌入式人工智慧、網路雲端計算一體,整車智能與網路智能、計算機主控大腦與輔助大腦、傳統控制與互聯網人工智慧的緊密結合。

雲計算和嵌入式大腦計算作為邊緣計算,圍繞它的交互、安全可靠和系統網路設計,這是我們接下來的新挑戰。

當雲端、汽車端大腦以及執行大腦結合起來進行冗餘設計,當雲端信息丟失的情況下,無論是基於蜂窩網路還是 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。

當我們研究人工智慧、決策演算法,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慧化,實現無人駕駛的量產化、可行化、安全化。

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