酷哇機器人 CEO 何弢:無人駕駛如何快速商業化
雷鋒網按:2018 全球人工智慧與機器人峰會(CCF-GAIR)在深圳召開,峰會由中國計算機學會(CCF)主辦,雷鋒網、香港中文大學(深圳)承辦,得到了寶山區政府的大力指導,是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流盛會,旨在打造國內人工智慧領域最具實力的跨界交流合作平台。
7 月 1 日的智能駕駛專場,酷哇機器人創始人兼 CEO 何弢進行了名為《無人駕駛掃地車商業化路徑》的主題演講,雷鋒網對其進行了不改變原意的編輯,全文如下:
謝謝大家,今天在這個場合跟大家分享酷哇機器人在無人駕駛領域的整個產品化布局,和我們的一些深層次思考,歡迎同行和各界朋友一起深入交流。
酷哇機器人成立至今三年,我們應該是最早涉足無人化技術研究的團隊,在商業化過程中,也有自己的一些特色路徑,今天我分 5 個方面跟大家分享。
無人駕駛商業落地技術發展路線
酷哇成立至今,朝著從輕到重、從低速到中速到快速的主線在發展,最開始我們推出了日常使用的無人駕駛技術的機器人產品。在這方面,我們今年會跟寶龍合作,在深圳歡樂海岸有一些落地,非常值得期待。
我們在 2017 年切入無人駕駛作業車輛,一開始就跟一些大的主機廠綁定在一起,有些主機廠現在跟我們正在密切合作當中。我們和中聯環境最先推出了產品,同時也在布局物流和短途接駁無人車輛,基本上都是跟一線主機廠合作。
無人駕駛掃地車中的核心技術
我們在 2008 年開始布局弱 GPS 場景技術,7 月 4 號,我們和百度阿波羅會有一個聯合戰略發布。我們跟巨頭平台做了很好的互補,百度阿波羅在底層框架上做了很好的構建,我們在弱 GPS 場景解決沒有 GPS 信號的問題,加強它的定位能力以及動態路徑規劃,服務於城市動態場景。
舉個例子,我們都知道 L3 到 L4 的關鍵一步取決於高精地圖,高精地圖是從靜態規則的環境進行梳理、標註,加入非常多信息。這裡面有個問題,當汽車在一條馬路上開的時候,什麼時候會去看紅綠燈?只有當 GPS 信號告訴它到達一個路口的時候,它才會把攝像機打開,在設定好的方向上做感知,這是高精地圖帶來的作用:不用時時刻刻去觀察攝像機,不用時時刻刻觀察紅綠燈,提高了可靠性。
這裡也帶來了問題,比如說深南大道突然加了一個紅綠燈,高精地圖上沒有標註出來,這種情況很危險,汽車直接就過去了,因為高精地圖上沒有標識出這個地方有紅綠燈,這就是我們解決的不依賴於 GPS 的感知定位和規劃。
動態規劃這方面,我們也是最早研究 MODAT 演算法的團隊,利用本地感知去追蹤每個障礙物的移動軌跡,根據移動屬性去預測,找到一個最優化的路徑。
無人駕駛技術如何落地成為產品
我們和中聯環境去年聯合研發了應該是目前第一個量產化的無人駕駛清掃機,在無人駕駛這方面,我們在一些細分場景,比如環衛領域,進行了一些變革。
無人駕駛如何變革環衛行業和商業前景
整個環衛市場有 2 千億左右的市場規模,環衛車輛也在同步增長,現在是從環衛 1.0 的純人工階段逐步向機械化邁進,酷哇則是助力環衛向 3.0 邁進,我們的目標主要是優化清掃人員的工作和環境,讓他們去更好的地方發揮保潔作用,整個路徑會朝著深化產品發展。
產品&技術延伸和發展方向
我們今年推出了 2.0 套件,應該是第一家,實現了本地識別感知能力加強,除了自動避障、繞障以外,還增加了自適應清掃的種種技術,也設計了一個無人駕駛的中央調度系統。目前這個系統已經在長沙的橘子洲頭公園整個片區作業,到 9 月份,作業車隊將達到 4 種不同車型,有 9 台車左右的規模。
整個布局技術路線上,我們會持續推出不同清掃車,今年除了跟中聯主機廠合作以外,還會有第二、第三家,但是現在還處於保密階段。同時,這種落地的無人駕駛城市場景產品線,最終可能形成一個系列。我們今年也在西虹橋的北斗產業園,進行開放性的全場景測試,歡迎各位媒體、同行朋友進行深度體驗與交流。
在北斗產業園這一塊,我們今年和我之前工作過的地方上海交通大學進行了深度整合,不依賴於弱 GPS,加強本地感知定位導航技術。我們建立了一個實驗測試場聯合實驗,這個測試場會在今年晚些時候由上海交大牽頭成立,也會向社會公眾開放,我們一起來研究技術、性能,找出問題。
在無人駕駛這一塊,從 L1 到 L5 的分級,我們也進行了不同理解,比如城市廣場開闊地是 L1 級,我們的產品會不斷深入一些商業區,比如高樓密集區,最終會有高架道路、高樓等複雜場景,我們在重慶的一片實驗區就非常複雜。這是我們不斷發展迭代的路徑規劃。
最後的瓶頸可能還是在場景適應力、協調能力、學習效率和低成本,特別是低成本這一塊。各位朋友總是關注在單一硬體採購上,但是我們布局以後,單一硬體採購還不是制約當前無人駕駛普及的最根本,更重要的還在於後面的部署、學習效率、適應力,這方面的成本都有長尾效應,怎樣加強這方面的落地,可能需要綜合考慮。
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