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沈海寅:基于大数据和深度学习的智能汽车

放大字体 缩小字体 发布日期:2017-07-24 10:30:24   来源:新能源汽车网  编辑:全球新能源汽车网  浏览次数:2860


汽车行业的关键词在发生变化,大数据、智能化、电动化、IOT、自动驾驶,中间是有汽车,但其实这个也在发生转变,就是说我们把这个核心,从汽车本身更多的转到了自动驾驶里面去了。

今天想跟大家分享一下我们自己对于自动驾驶领域的一些理解,这个理解不一定对,但是我们在用高昂的学费去赌我们的这个方向。对于自动驾驶来讲所需要的,首先是复杂的传感器系统,所以在我们这个车上,我们第一代,一开始销售的车是带4个摄像头,不包括360度环视的摄像头,就是跟自动驾驶相关的是4个,前向是3个、后向是1个,我们还会在后面立刻迭代到第二代的视觉系统,它就带8个摄像头,如果再加上环视摄像头,在车上围绕一圈有12个摄像头。这个里面大家可能就已经意识到了,我们走的自动驾驶的路线可能跟百度路线还是非常不一样的,因为我们是希望用非常合适的成本,能够让我们的自动驾驶进入到用户的生活里去,所以我们更多的是用图像算法来去解决的。当然光图像其实也不够,我们在这个里面设了5颗毫米波雷达,1颗前向的,还有4颗是在4角上,是5颗毫米波雷达。其中1颗是77G的,还有4颗是24G的,但是未来我们也会替换到77G的。还有超声波雷达,像现在仅仅给倒车用的,作用范围大概3米—4米,但是我们下一代超声波雷达达到6米,包括自动泊车都可以提供更好的精度。这个就是我们的传感系统。

第二点需要的是数据融合。就是如何把刚刚的那些传感器合在一块。我们的第一代车是没有带激光雷达的,但是我们给激光雷达预留了位置,在今天我们认为像那种在车顶上转的,那种光学试的激光雷达是不可能达到量产水平的,这个价格承受不了的,只有当固态激光雷达成熟以后才有可能。但是激光雷达不可能说360度这样转,这样就放在前向,这样使得激光雷达是用在非常情况下,比如其他传感器,我的视觉传感器和我的毫米波雷达失效了以后,它可以来作为另外一个冗余的传感器来进行识别,所以我们这里没有把它刻意的画出来。第三个,就是控制。我们到底应该在什么样的场景下来去控制这辆车。第四个,线控的执行器,我们做车的时候,现在很多车要改成一辆自动驾驶是非常困难的,至少电机天生就是线控的,但是刹车到底该怎么办、转向该怎么办,这种都是线控器应该做的。还有环境感知,当然这个是跟传感系统相关的,包括定位,包括路径的规划、决策的执行。

这个里面想重点讲一下,AlphaGo围棋能够战胜人,其实AlphaGo里面就用了两个人工智能的模型,第一个叫对当前事态的判断,比如说棋子下去以后,黑和白到底目前谁占优?我希望去判断一下目前的形势到底是什么样的形势,这是一个静态的判断。并且要对下面走什么棋进行一个模拟分析。自动驾驶其实也是一样,我们需要不断的对当前这个环境进行判断,这个判断其实就属于环境感知,同时再去对后面决策产生影响,所以它是一个模型,比如前面有人、距离多少米有辆车,是对当前的情况进行一个判断。同时再有一个模型,是在感知条件下到底如何决策,也就是说,我对路径的规划和我决策的执行,他是一个动态的过程。所以说你会发现,虽然下围棋和做自动驾驶是完全不同的两个领域,但是他的核心即算法的骨架是完全一致的。

SAE对自动驾驶分为5级——从L0到L5,其中最核心点是从L2到L3,其实是很大的转变。因为L2还是以人为主,到L3的时候系统的决策权就要更高,所以一定情况下需要系统进行自主判断,这个里面其实就完成了一个质变的过程。

作为奇点汽车来讲,我们在自动驾驶领域有一个路线图,其实讲这个路线图的时候,就是我们对自动驾驶到底应该如何来设计,这里面有两条路径,一条就是像百度、谷歌,做真正的没有人驾驶,就是人不干预到,甚至方向盘都可以去掉。还有一种路径,是像很多整车企业在不断的做,从L1到L2到L3不断迭代上去的方式。我们的方向叫硬件先行、软件滞后,什么叫硬件先行呢?因为我们觉得,首先希望根据用户的这个需求,打好一个硬件的基础,然后有了这个硬件以后,我们并不着急在发布那天就说我们车是自动驾驶的第几级,而是先从比较低级的层级开始做起,以后通过累计的数据搜集和不断的深度学习,实现逐步的升级。所以我们的图就是这样的,在2017年,我们做的研发都是围绕L2来进行的,但硬件的规划其实远远超过了L2的需求,如果仅仅想做L2的话完全没有必要用这么好的硬件以及这么多的传感器。这些是为了到2018年能够往L3去升级,到了2020或者2021年的时候,老的用户不需要换车,只需要重新的把软件升级,或者说再加个激光雷达就能够升级到L4,所以这个是我们的一个路径。我们希望让车拥有“成长”的力量,这个“成长”其实是软件,这些成长在联网公司里面大家都觉得是理所应当的。但是汽车是硬件,所以如果按汽车硬件定义,如果要实现新的功能,只有可能到下一代汽车才能实现,这是我们想要挑战的一点。所以,过去讲人工智能变化或者车的变化,是从硬件为主到最后慢慢变成软件、软件硬件一体化,到了人工智能时代以后,对车的定位就是车其实未来就是一个机器人,这个就是我们对于车的一个最终级的定义。

接下来我想讲一下安全体系。如果未来汽车都是自动驾驶,其实那么今天汽车很多的标准都可以改变了,汽车没有必要说做碰撞实验了。很多交通工具,如船、航母、飞机,都没有碰撞试验。但是汽车天天在碰撞,所以给车定义了一堆标准。

安全其实划分为三类安全,被动安全、主动安全和网络安全。当车24小时连在网上的时候,网络安全就变得非常重要了。在《速度与激情8》里面有惊心动魄的例子,这么多僵尸车被黑客驱使。所以很多人在问,到底汽车安全不安全?因此一定要从根本上重视网络安全,但是并不能因为我这个车有可能网络上被黑客入侵,就不去用智能汽车了。因此我们在设计智能系统的时候,设计了非常复杂的一套架构系统,这套复杂的系统可能先从硬件设计,包括安全芯片,是银行级的安全芯片,到ECU的设计,都进行了固化和加强,所以使得整个安全的领域变得至少是可靠的。

智能互联和自动驾驶未来面临的挑战有很多,网络安全对我们来讲也是非常大的挑战,还有包括我们人才、基础设施等方面。

智能化最核心的一个点,其实就是“软件定义硬件”。大家今天用的智能手机和过去我们用的诺基亚功能手机之间区别到底在哪儿?我们做了一些分析,我认为觉得最核心的点,一个叫功能、一个叫智能。顾名思义,功能手机卖的就是功能,所以过去诺基亚手机研发以后,我这款手机带拍照功能、带导航功能、带音乐功能、带上网功能等等,所有东西都是软件+硬件合起来以后提供一个方案给用户的,这个方案判断的时候是说,这个手机可能带20个功能就2千块,诺基亚另外一款手机有30个功能可能3千块,当然这个例子不一定对。但是今天我们的智能手机很简单,其实是软件和硬件分离开了,硬件成为了一个平台,软件可以不断的去迭代。今天不管你用的是iPhone7还是iPhone5,硬件平台无所谓,只要你不断的更新,用的微信一定是最新版本的。反过来说,在座的各位哪怕1/3用的是iPhone,余下iPhone可能用的是安卓手机或者比如华为,即使两个都在用iPhone7的,你里面的功能选项一定是不一样的,因为我敢保证大家各自喜欢的软件一定是不一样的。

汽车今天是什么样子?汽车其实今天所有的部件都是由供应商来提供给用户的,每一个ECU其实都是为了一个单独的部件、单独的一个功能去服务的,比如自动门窗的ECU就是为门窗服务的,雨刷带的ECU就是为雨刷服务的,所以今天的汽车就叫功能汽车,因为它是靠卖功能区分赚钱的。如果我们能够打造一款车,它能够真正让硬件成为一个平台,而上面的软件可以通过迭代的方式来去实现更新的话,我们认为这辆车才是我们真正意义上的智能汽车。所以说只有带Sota和Fota,每个ECU都能够在线升级的情况下,才能够说这辆车具备了智能汽车的一个必要条件。

创新其实不光在一个点,就像2007年苹果公司刚刚推出iPhone的时候,当时iPhone的功能其实跟诺基亚的手机功能没有什么区别,就是一些闹钟、音乐、记事本等这样的核心功能,但是到今天我们打开App Store的时候,会发现里面有多于200万个应用,就是说这200万个APP在座各位可能一生都用不完,很多人可能就用了其中的99.99%以外的部分,但是为什么还会有余下99.99%存在呢?就是因为每个人个性是不一样的。等到汽车成为一个硬件平台的时候,其实它能够给我们带来的创新能力是非常巨大的。包括在销售和服务这个领域里面,因为跟用户关联起来了,所以也许用户还没有知道汽车出现什么问题的时候,我们的后端就已经知道你的车可能需要去做什么维修了,我们会给你发通知推送,告诉你的车应该怎么来做。包括生产,也可以去整合很多资源等等,这个领域里面我们觉得创新,多维度发生变化以后,就需要在多维度去进行创新,去迎合这样一种新的变化。

 
关键词: 特斯拉 汽车 驾驶


 
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