朱赛春:车载边缘计算与自动驾驶的未来:yabosports官网

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本文摘要:8月28日,由中国工程院和Inspur集团主办的2019中国人工智能计算大会(AICC2019)围绕人工智能的产业市场需求,深入探讨了AI计算的难点和发展机遇。本文对广汽威来高级技术总监、产品总监朱赛春的讲话进行了整理。

8月28日,由中国工程院和Inspur集团主办的2019中国人工智能计算大会(AICC2019)围绕人工智能的产业市场需求,深入探讨了AI计算的难点和发展机遇。在自动驾驶子论坛上,所有嘉宾都在讨论车辆边缘计算的平台。

本文对广汽威来高级技术总监、产品总监朱赛春的讲话进行了整理。未来自主驾驶技术的发展重点是车缘计算产品的设计,车缘计算产品的研发必须利用对外开放、生态、伙伴。因此,在AICC2019自动驾驶仪峰会论坛上,我们与广汽威来高级技术总监、产品总监朱赛春先生就自主驾驶技术发展、生态联盟建设等议题进行了探讨。

主持人:目前越来越多的IT和互联网公司开始致力于自主驾驶领域。BAT正式成立了自动驾驶的R&D团队,滴滴将自动驾驶业务挤出了整个公司的业务,正式成立了独立公司,华为也正式成立了智能车事业部。今天,我们看到潮流也在这方面发挥了作用。

我们想向尊贵的客人征求意见。你有什么理由让这些企业开始投身于自主驾驶领域,或者说未来自主驾驶领域会有什么机会,这个领域的市场不会很大?广汽-NIO朱总监:虽然大家都在争先恐后地向自动驾驶汽车生产行业转型,但市场视野和商业模式不同,最初的意图也不同,这就要求自动驾驶系统有两个不同的系统和应用方向。

一个是以广汽威来等主力发动机厂为代表的PC(privateownedpassengercar)私家车,以Google Waymo为代表的UAT(urbanaumatedTaxi)城市出租车。对于商用车,另一个关键应用领域是无人驾驶卡车和特种车辆。对于特种车辆来说,适用于现场非常简单。

在特定半封闭场景的特定工况下,自动驾驶技术相对成熟,L4级无人商业应用落地相对缓慢。城市出租车,距离短,同一个场景,结构化的道路,交通法规的强制约束,比场景中只有合适司机的私家车更容易落地。

私家车自动驾驶的研发可玩性仅次于驾驶员。按照自动化程度,SAE分为L0-L5,L3以下基本分为ADAS和HLADAS,L3以上无人驾驶。

仅次于无人可玩性的驾驶条件和场景,可能是人类的终极目标。而高级助理司机和高级人机共乘是我国汽车企业的主要研发方向。

它主要是利用人工智能技术,使人在驾驶过程中从平和的脚走向平和的手甚至平和的眼睛,从而在一定程度上提高了驾驶员的安全性,使人的驾驶时间变得平和。我们可以在路上娱乐、工作,甚至花钱来利用和享受快乐的旅途时光。说到消费,这可能是BAT大力转向这个领域的最重要原因。

未来,汽车驾驶舱将是除手机之外最重要的互联网流量门户。对于有车之后的汽车消费市场来说,自行车的年消费在8000元左右,远远超过移动生活的消费。

所以广汽威来CEO廖兵曾经说过,坐车上下班只是中点,最重要的是构建生活体验。无论是造车,上下班,还是在旅途中生活,这都只有自动驾驶才有可能,而AI技术是自动驾驶最重要的支点。

主持人:车辆边缘计算单元是自动驾驶技术着陆过程中非常重要的组成部分。目前NVIDIA、Mobileye等公司已经设计出了合适的产品。但是在产品价格、功耗、计算能力等方面还是有一些不尽人意的地方。想请教一下,订购和使用车缘计算的单位会注意哪些方面?或者哪些特征将成为影响cal单元未来发展的关键因素 比如计算能力、功耗、价格、可靠性等等。

广汽NIO朱总监:广汽威来,一家以“共同创造”为理念,汽车与互联网深度融合的用户企业。2019年5月20日,品牌“HYCAN和创”和首款概念车发布。第一个生产模式计划在2019年底宣布,并在2020年上半年交付给用户。

这不仅仅是一辆电动车,更是一个基于一个架构两个平台的自动驾驶和通勤服务系统。一个架构是对外开放的统一电子电气架构,两个平台分别是自动驾驶应用平台和云服务平台。它们是一个有机的整体,共同构筑了广威电动车的价值趋向和基础。电子电器对外开放平台是我们产品的立足点。

在这个平台上,我们可以不断递归开发和灵活部署非常丰富和个性化的应用到场景中。对于L3级完美的环境感官,必须通过计算机视觉系统和神经网络来学习算法,其中强大的GPU和机器学习和回溯专用计算芯片NPU是必不可少的,估计需要80-300的top计算能力。

L4级,特别强调对自身和外界情况的理解以及不道德的决策权,对硬件系统验证的拒绝度更高,对自动驾驶驱动系统的可靠性要求更高。在基础软件平台上,我们必须反对在异构OS生态环境中构建各种应用软件来构建我们的“共同创造”理念,这必须反对单片机的ClassicAutosar和SOC的AdaptiveAutosar标准。主持人:最后一个问题。自动驾驶技术是一项只有云数据中心、路边、车缘三方合作才能打造的技术。

未来在整个自动驾驶过程中,哪些功能必须用云数据中心计算出的单位来构建,哪些功能必须用路边计算出的单位来构建,哪些功能必须用车边计算出的单位来构建?这三类计算单位应该如何划分,应该如何应对?广汽NIO朱总监:智能车施工车辆交流共享人、车、路、云等智能信息,不具备环境感知、智能决策、协同控制等功能。从系统架构来看,智能车在传统人车之间减少了一层信息系统层。在这一层,基于新一代人工智能技术的自学习理解系统和专家科学知识与机器智能融合形成的自增长知识库,可以完成智能信息交互、智能分析决策和智能控制。从系统设计的角度来看,该信息系统理论上可以部署在OBU和RSU。

从工程的角度来看,我们更喜欢使用感官协调和自我控制的方案。这有助于降低自动驾驶传感器的成本。


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