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美团夏华夏对话行深智能安向京:如何给自动驾驶“提提速”

发布时间:2021-06-07 17:14:27  |  来源:今视网  |  作者:   |  责任编辑:科学频道

在人工智能推进的浪潮之中,自动驾驶无疑是不可忽略一股重要力量。2021年6月1日,由北京智源人工智能研究院主办的2021北京智源大会在京召开,超过3万多名人工智能领域专业人士注册参会。

自动驾驶是减缓交通压力、提高社会效率的强大引擎,如何加速自动驾驶落地是当前的重要议题。在2021北京智源大会的线上尖峰对话论坛中,美团首席科学家、智慧交通部负责人夏华夏和行深智能董事长安向京两位资深专家围绕议题“新机遇新挑战——探讨自动驾驶的趋势”就“如何加速L4级自动驾驶落地”展开了一场精彩的对话,通过分享自身在自动驾驶领域探索多年的丰富经验,对未来自动驾驶发展进行预测。

安向京认为,自动驾驶的发展应该遵循的是先低速再高速,先载物后载人,先限定场景再是开放场景。

首先为什么先低速再高速?无人驾驶有一个定律,叫做“你永远不能踏上你没有理解的道路”。很多时候速度的高低取决于它的传感器的感知范围、算法算力处理和执行动作的反应延迟,所以最重要的就是要解决超视距感知问题,我们认为短期内,在V2X技术的支持下,聪明的车和智慧的路结合是比较现实的落地场景。

第二个关于载货和载人的问题可能有伦理的问题,比如一辆车载着人类乘员,运行场景里面有其他人类活动,万一失效或者紧急情况下,采取紧急措施到底是优先?;こ的诘某嗽被故怯畔缺;こ低獾娜嗽?这是相互矛盾的。

最后,先限定区域后开放区域,这倒不是技术原因,是避免长尾效应。无人驾驶的研究和手机不一样,甚至跟电脑都不一样,这些设备在有法规标准、有质量的标准之后,在实验室研制的成果和在用户使用的时候的场景是没有太大区别的,不会遇到没有遇到的场景,而无人车不一样。

深度学习和同时建图与定位的技术,让原来阳春白雪的无人驾驶,变成了可工程化、规?;凳┑募际?但不容忽视的是,这两项技术都有着概率问题,自动驾驶的场景对于概率驱动的系统来说是无休止的,因此无法避免长尾效应,解决95%的问题和场景是基础,而解决剩下的5%才是自动驾驶技术持续发展的关键。

而且,末端场景是一个完全不同的无人驾驶赛道,现在大家可能分为开放道路的高速车无人驾驶和末端场景的低速车的无人驾驶,但是我们觉得末端场景不在于它是低速还是高速,而是在于末端场景的特殊性。

比如说末端场景往往都是高楼林立,在CBD场区里面,GPS信号会有多路径。而GPS是三角定位法,一旦有多路径效应,定位质量就会明显变差甚至混乱,所以在末端场景下过度依赖GPS的导航定位方案就行不通。

另一个,路网没有形成闭环,有的时候有停车场,有广场,这些地方有可能没有明确的交通规则,所以没有路网之后自动驾驶的交通规则该如何表达,该遵循什么样的规则?

第三,在末端场景里面有很多除了无人车或者是汽车之外的交通参与对象,包括行人、单车、宠物等等,这些导致它的场景变得极其复杂,传感器的配制不能出现任何死角。

第四,末端的场景是交互目的和运行目的同时存在。比如说无人车和人产生互动,就要对人的意图行为有认知。

我们始终认为,末端无人配送的核心不仅仅在于省掉了一个驾驶员,而更重要的是在整个无人驾驶的过程中实现了信息化,最终实现配送效率,以及物流效率极大化的提高。

所以信息化末端物流的场景对无人驾驶的需求是天然的,我们希望推进末端场景的无人化,尤其是标准化、信息化,以及信息的开放,这样能够使末端场景的配送无人化,使得用AI代替人类的目标大大提前。

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