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清华邓志东:撤销无人干支线货运或无人公交车安全驾驶员成为近期主要目标

时间:  2021-09-29 17:11   来源:  汽车总站网    作者:  Spring

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2021年9月25日,2021世界智能网联汽车大会在北京隆重开幕。大会由北京市人民政府、工业和信息化部、公安部、交通运输部、中国科学技术协会共同主办,工业和信息化部装备工业发展中心、北京市经济和信息化局、中国电子信息产业发展研究院、北京市顺义区人民政府、中国国际贸易促进委员会机械行业分会、中国电工技术学会共同承办。本届大会主题为“引新荟智 绿创未来”。
在2021年9月27日上午的主题峰会五:智慧道路与云网协同上,清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授、博士生导师、人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东发表了“边云接管:倒逼智能网联汽车关键核心技术突破与商业化落地”演讲。
清华邓志东:撤销无人干支线货运或无人公交车安全驾驶员成为近期主要目标
以下为演讲全文:
大家上午好。今天想给大家分享的是针对L4级别的自动驾驶汽车的典型落地应用场景,为什么说边云接管是非常必须的,为什么它能够倒逼智能网联汽车关键核心技术突破与商业化落地。
我来自于清华大学智能技术与系统国家重点实验室,以及人工智能研究院视觉智能研究中心的邓志东。第一个是如何去明确辅助驾驶与自动驾驶,以及说明自动驾驶取消安全驾驶员,推进边云接管是我们的自动驾驶汽车的应有之意,这是第一个问题。第二个问题边云接管怎么去实现自动驾驶汽车的安全员的撤销、推进、辅助驾驶到自动驾驶的发展,这个是一个最佳的技术路径,最佳的技术路径对很多典型应用场景就是通过边云接管。最后说坚持智慧道路,以及坚持5G支撑云、边端基础设施的建设,加强单车智能,以及通过智能网联的协同,通过合力来支撑产业的落地。
首先,明确一下辅助驾驶与自动驾驶,目前的标准按照SAE标准,与TSI的区别,在于对第四级别的细分,今年5月份有一个最新的标准,明确了把L1、L2、L0都是驾驶员辅助驾驶系统,都是辅助驾驶,很明确辅助驾驶的架控主体是及其或系统,所以是法律责任的主体,就是人。只有L3-L5才是真正的自动驾驶,架控主体是机器和系统。有紧急制动,这种是人类,L1是纵向的ACC,横线是自动车道保持,他们之间的是横向的,或者是纵向的的,应该有一个安全的驾驶员不断的监控行车状态,随时准备监管,L2是同时有纵向和横向的自动行驶系统,这个时候需要安全驾驶员。
我们可以看到在这个地方自动驾驶的分级,L0是完全自动驾驶,L1、L2明确定义辅助驾驶,L3和L4、L5是自动驾驶,驾控主体是机器。为什么说对我们发展L4有条件落地的应用场景,通过把安全驾驶员从司机的座位移动到副驾驶,整个过程是我们从辅助驾驶发展到自动驾驶一个非常重要的条件,一个性能提升条件,这里面修改巨大的安全风险。同时是对我们的技术,倒逼技术的发展,对我们是很大的机遇。
不管是RoboTaxi,还是无人干线、支线货运或无人公交汽车,在确保绝对安全的前提下为什么说撤销车上的安全驾驶员成为近期的主要目标?首先是商业模式迭代的需要,搞无人驾驶就是为了降本增效,现在很多说法是算法工程师做安全驾驶员,每个月的工资比职业司机还要高,这样商业模式无法迭代进行。第二个是可以倒逼我们去做真正的,把安驾驶员去掉之后,有无安全驾驶员在司机的座位上,这是明显的区别,可以倒逼我们解决真正核心的问题,解决在感知中予夺的长尾问题,解决5G的应用,在边缘的,私有的基础设施的建设,还有是AI边缘的人工智能技术,等关键核心技术的攻关,这是可以真正解决问题的。一旦有安全驾驶员,很多技术问题没有那么复杂至少看不出来,总是能保证安全的。
还有是实现路径怎么从辅助驾驶L2,或者L2.9,怎么到L3,L4,真正在自动驾驶,实现途径是什么?在边云接管通过后台的数字孪生系统进行交叉验证,把安全驾驶员车是三道运上面,为什么一雕强调边?是能够实现实时的,能够高带宽,低时延的接管。最后效果通过5G支撑的云边协同,5G的发展对我们中国来说是巨大的机遇,对智能网联汽车来说是巨大的机遇,是最为明显的万物互联的工具,可以实现人与车与路之间的互联互通。
通过这种方法,来合理支撑产业落地,包括智慧道路的建设,原来的方法自动驾驶车路协同,我们原来对端的要求,对移动端的要求是非常高的,而且是越来越高,希望是感知决策规划,甚至每一个环节。对于人工智能要求越来越高,同时移动端要拥有产业化落地,有低成本的要求,这样就出现一个矛盾,这个矛盾怎么去突破呢?希望能够通过5G支撑的云边端的基础设施的建设,发展移动边缘的技术来突破。什么是5G支撑下的AI边缘计算?在互联网的边缘,究竟为物理上的移动终端自动驾驶汽车提供实时高带宽的服务,可以把很多规划回路,甚至控制回路,都可以放在人工智能充分赋能的边缘计算之中。我们可以把很多AI的算力提供公共的服务,这样能够降低成本,移动端对AI算力的需求,这样的矛盾,这个是所谓的移动边远计算服务。
有这样的服务,我们通过建设专用车道,通过建设智慧道路,这样通过加快物理空间与数字孪生的无人驾驶基础设施建设,我们后后台要进边云接管是两套系统。两个系统先后进行虚实的相互交叉验证,从而提前对安全需求进行预测,提前进行接管,可能通过一个是安全员接管一台车,后来是一个去管十台车,后来一个去管一百台车,逐渐从辅助驾驶,真正进化到完全安全员的自动驾驶的服务,这是现在看到非常明确的技术途径。
通过合力支撑,从根本上解决自动驾驶的落地难题,要从根本问题上解决长尾问题的,需要从认知智能,通过人的闭环,认知能力去解决长尾问题,现在希望通过人治智能的发展,通过坚持智慧道路,通过坚持云边端的基础设施建设,通过发展单车智能,包括依托AI大平台技术,与AI基础设施,包括5G云边端,还有人车路协同,重点解决好边云接管的问题,倒逼关键核心技术突破与商业化落地,去攻坚克难。
最后我们希望通过构建具有国际竞争力的智能汽车产业生态,能够促进我们过程的智能网联商业化落地应用进程,谢谢大家。
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