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行业|阿里无人驾驶之路的机遇与危机

www.hishidai.net2019-07-26

达摩研究所是阿里的技术面孔,发布的产品有一些技术范例。道路和汽车的协同作用就是其中之一。事实上,这个概念并不新鲜,因为在过去的80年里,您已经能够在美国,欧洲和日本的交通道路历史中找到有关V2X和自动公路系统建设的各种文明。

坐在云栖会议车道协作分论坛上,观看代表政府,科技公司,学术研究,汽车制造商和零部件供应商的四界专家轮流思考智能未来,偶尔做自己的产品。顺便说一下,广告会收集一些不起眼的英文缩写.

在这个时候,我们越来越相信哥伦比亚大学人工智能实验室主任Lipson教授参加了关于V2X的研讨会(意思是这个词的意思)。当你觉得研究会议很无聊时,你应该快点出去。止损,把车开回家。

事实上,这次会议并非没有意义,因为关于道路协调主题的讨论从未引起过兴趣。

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车辆和道路协调,在解决方案中称为V2X(车辆到X),包括车对车(V2V),车对道/基础设施(V2I),车到云(V2N)和车到-person(V2P)

在一定程度上,由于参与者身份的多样性和项目的复杂性远远超出想象,道路协调的实现比建造L4级无人驾驶车辆更难,至少特斯拉更难。

换句话说,当商业产品与运输基础设施相撞时,它变得非常严重并且不那么性感。

例如,当我们向一些无人驾驶公司和汽车网络软件公司提及汽车 - 道路协作的概念时,他们的第一反应往往是这应该是政府主导的事情,或者“网络运营商是否应承担更多责任

甚至为什么几年来这个老式话题再次被提起?

重新获得这个话题的是阿里,一家互联网和技术公司。

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阿里醉汉的含义

达摩研究所是阿里的技术面孔,发布的产品有一些技术范例。道路和汽车的协同作用就是其中之一。

事实上,这个概念并不新鲜,因为在过去的80年里,您已经能够在美国,欧洲和日本的交通道路历史中找到有关V2X和自动公路系统建设的各种文明。

在2005年至2006年的国内,已经提出了类似的概念(例如道路整合),并且在2011年之后,它已成为学术研究的热点之一。

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因此,擅长制作东西的阿里在这个概念的帮助下主要做了三件事:

与交通运输部下属的公路科学研究所建立了实验室。为政府客户推出了一款产品(2G)智能感知基站(一种硬件集成机器,结合了各种传感器,如摄像头和无线发射器。它已经为物流行业发布了一款智能物流卡车.4fe210e8d2034acbbf032e397bb2abe4

毫无疑问,王刚领导的无人团队主要专注于软件研发;一直强调消费级硬件产品开发的人工智能实验室也应该能够认识到这种大型硬件的批量生产难度和市场规模。限制。

你为什么要这样做,也许我们可以从阿里巴巴人工智能实验室负责人的话中找到关键点:施雪:

80年来,无人驾驶车辆尚未大规模商业化。我们已经思考了很长时间,觉得我们需要做出一些新的尝试和改进。

但新的尝试并不是她后来所说的,而且大多数创业公司都在强调“寻找着陆场景”,而是基于商业计划的结果导向性质:

1.由于L5级无人驾驶车辆无法达到生死攸关的水平,L3级轿车能在道路上达到99%的安全系数吗?以及如何实现它?

2.由于目标已商业化,因此有利可图。除了销售汽车和经营,你怎么能赚钱,赚钱,谁更好?

换句话说,实验室的建立只告诉公众,实现道路和道路协调,特别是在基础设施改造方面,必须仍然是政府主导的交通革命;

IntelliSense基站和物流卡车是向政府和行业客户销售肯德基包裹的配件。

小到以汽车为中心的无人驾驶软件系统,AliOS(汽车操作系统),高科技地图,云计算服务与基本套餐相结合;大到以城市为核心的城市大脑品牌运输解决方案升级包(当然,现在,两家企业没有联系。)阿里大大提高了无人拼图将从战略意义上升到商业价值的可能性。

最终目标是指向数据。

所谓的自行车视角并不像汽车+传感基站的汽车全知视角那样快速和全面。它也可以这样理解:

自行车收集的数据量,数据类型和数据质量远不如汽车和道路状况信息打开后的数据差。另一方面,多样化数据在进一步优化自行车自动驾驶仪软件和高精度地图的质量方面也发挥着重要作用。

就像万万里博士关于城市大脑平台登陆杭州交通系统的案例一样,他没有强调数据的规模,而是关注数据访问的效果。

进行局部调整和妥协。

所以呢?实时收集,渗透,打开和发布异构数据,可以解决别人无法解决的问题,始终坚持认识和做的概念。

在采访中,王刚还透露,除摄像头外,整合了十几个传感器的感应基站,不排除被纳入通信网络设备的可能性,并与网络运营商深入合作;当然,它不排除无人驾驶车辆。一些传感器集成在基站中。

这是扮演集成商和数据融合平台角色的另一个角色?

因此,汽车 - 道路协调的想法更像是阿里自己的云服务成功品牌案例再次被工业移植。

强大的产品链接

没有证据表明Ali无人驾驶团队的技术能力强于许多专业初创公司;然而,他们各种产品线的联系和资源整合能力令许多公司羡慕不已。

Squattech首席技术官王建辉称赞“城市大脑”是一件了不起的事。

非常强大,这需要很多资源来做这么大的事情。阿里有Gaode的导航数据,以及支付宝淘宝千寻获得的定位数据,这些都是资源。很多时候它不仅是技术牛,它还可以制造出来。

在汽车和道路协调的情况下,阿里的资源优势再次发挥了作用。

除了Dharma AI芯片团队负责人的傲慢之外,他还明确表示他正在与无人驾驶视觉算法团队密切合作。一些工程师还向我们在云栖会议人工智能实验室的展位上透露,无人驾驶团队正在工作。所使用的高精度地图资源由Gold提供。

当然,除资源联动外,安全技术公司首席执行官周伟认为,政府客户的支持是获取数据的另一个关键。

他们的“城市大脑”得到了杭州各级政府的加强,一个县的购买量已超过1亿。

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根据阿里的官方数据,阿里巴巴东部城市的大脑已经落户全球11个城市,包括杭州,漳州,乌镇,苏州,重庆,澳门和吉隆坡。最近,阿里巴巴云已经赢得了海南市海口市2018年的示范项目,投资超过40亿元。

此外,基于阿里云,阿里汽车道路协调在推动云控制(即汽车和云端,V2N)服务水平方面的优势也很明显。

车云主要采取运营商的移动通信,因此通信距离没有限制。无人驾驶卡车公司Tucson Technology智能网络研发总经理李文瑞博士认为,云应该基于云平台的功能。

但是,要进行云调度,它取决于具体要求和平台功能的复杂性:

譬Tussen的车队需要接受在港口发送端口云平台。城市需要城市云平台的调度。但是,这两个平台的具体功能是不同的,不能仅仅根据覆盖范围的大小来判断。

在测试无人驾驶清扫车队的过程中,另一家无人驾驶启动技术公司Cowa明显感觉到自行车操作和车队运营之间的数据传输量存在巨大差距:

我们将通过云分发任务,以进行远程监控,收集位置,路线信息和一些清洁数据。但是,为了保证多车辆的调度效率和实时接管,将涉及并发问题,因此整个系统峰值设计必须相对较高。当然,还需要更快的通信网络。

因此,如果您使用基于城市的布局来实现车辆路由所需的存储,计算和分析服务,您将需要一个非常大的系统,以及稳定高效的云架构计算能力和处理能力。

当然,这肯定需要访问您的数据和我的数据。

阿里的战略和优势是解决方案,或“包”,通过快速整合大量数据,然后进行模块化复制,再加上云服务的功能,输出下一个各种性质的程序有一个很好的演示角色。一位不知名的人正在做一个汽车网络说。

然而,这并不意味着他们可以在涉及汽车行业的V2X领域采取主动,因为有太多无法控制的因素,包括政府和汽车公司,甚至有许多平行公司与阿里有相同的想法。商业公司的数据实际上很难获得。

道路协调的脆弱性

在云栖会议汽车与道路论坛上,汽车公司,科技公司和学术界似乎都有相同的立场,但事实上它们是不可分割的。

因为更常见的是,他们喜欢专注于车辆路线的好处,而不是专注于“如何实现道路协调”。生活.

但每家公司,特别是阿里,应该怎么玩?除通信标准外,汽车公司和各种零部件如何改变道路协调?

没有提到上述问题。由于道路和汽车都集中在“协调”,汽车无疑是市场有更多的控制,但“道路”几乎取决于政府的行为。

如果政府在“道路优先”的基础上做到这一点,那么汽车肯定会与之合作。国家863计划主题项目“智能汽车道路协作关键技术研究”的首席专家姚丹雅教授认为,如果鸡蛋和鸡蛋的诞生必须有序,那么道路必须是第一位的。

然而,要实现中国道路的统一,第一圈长跑比美国更难。

在美国,无人驾驶汽车的命运掌握在美国交通部(DOT)手中,该部门有两个关键部门:美国公路安全协会和联邦公路管理局。根据美国50年前发布的相关交通法规,DOT及其分支机构有权强制执行所有州政府和汽车公司颁布的联邦法律。

然而,在中国,这条道路在交通部的控制之下。中国汽车由工业和信息化部管理。以下两个分支称为设备部门,控制汽车,一个称为电子部门,通信负责;我们的交通秩序在公安部的监督下。姚丹娅解释了在中国参与“协同”管理结构的难度,因为这直接影响了车辆路径技术标准(V2X)的建立。

要实现协同效应,首先必须遵循统一的技术标准。没有统一的标准,你就做不到。但这需要政府加速。

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通信标准尚未统一。这是推动V2X实施最具争议性和最“致命”困境之一。

比较流行的一点,如果你想让汽车和汽车,汽车和公路实现无通信障碍,至少连接期和脑电路应统一,否则频段不一致,数据传输标准不一致,在一个国家的道路数据共享由于地理或品牌限制,所做的一切都是毫无意义的。

如果您在线搜索V2X标准问题,几乎有一半的文章是关于“DSRC和LTE-V”(我不会在这里详细介绍)。积极推动这两条技术路线是汽车公司和网络运营商的多利益相关方阵营。

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然而,即使美国政府花了20年时间积极推广V2X系统并建立专用基础设施,即使它想通过立法强制所有新车安装V2X,该项目到目前为止还没有实施。

这不是一个简单的标准,而是一个非常复杂和庞大的标准系统。 Zebra的业内人士表示,即使基础标准统一,应用层也可以是独立的。

除物理层外,数据链路层,网络层,传输和安全层,应用层和系统应用都需要标准。这两种技术的标准实际上是在许多层面上相互交叉的。此外,许多标准仍在等待。建立并改进。

2017年9月,中国智能网络汽车产业创新联盟与通用汽车和长安合资成立了V2X应用层组标准,该标准据称是中国第一个。虽然它被工业和信息化部采用,但其研究和探索的意义远远大于实际的商业意义,并没有法律效益。升级和降落仍然非常困难。

因此,相应地,阿里与交通部公路科学研究院共同建立了车辆和道路联合实验室,这可能对政府和行业起到更大的吸引力。虽然从科学研究的角度来看它是不可否认的,但它具有重要的价值。在道路的这个方面真正可以做的是有限的。

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小组还在看吗?

当然,除了需要政府强有力参与的标准之外,联盟的作用以及整个产业链中上游和下游公司的态度也是至关重要的。

Since the focus of the topic of V2X has been focused on the establishment of communication standards, power companies, network operators and car companies have always played an important role in it, and even dominated the development of vehicle-related technology.

At the same time, in the impression of most people, it seems that only the 5G era has come, so that the real interaction between the car and the road, the car and the car can be realized.

These telecommunications and manufacturing giants, who have a lot of discourse power, often take the form of alliances to achieve a certain purpose.

For example, the 5GAA Alliance, which includes Audi, BMW, Daimler, Qualcomm, China Unicom, China Mobile and other related industry giants, is a global industry alliance organization that cooperates with the communications and automotive industries, and only one promotes Cellular- V2X solution.

Of course, there is also the European Automotive Telecommunications Union EATA, which is committed to deploying autonomous driving in Europe. It also represents the interests of six associations and 38 related giant companies.

However, in stark contrast to this group of people, it has been a mockery of the unmanned technology community over the past decade.

In the United States, the academic and industrial circles of artificial intelligence and robots have rarely stood in the same camp on this topic. In addition to dissatisfaction and resistance, this topic seems to be detrimental to their technical face.

For example, John Krafcik, the current CEO of the leader-level company Waymo (Google Unmanned Vehicles), who has no doubt in the field of driverless technology, expressed his refusal to V2X at a car forum in 2016 “straight and polite”. Attitude:

Although we like these ideas of V2X or V2V, it is very helpful for us. But if you rely on V2X, you can't have a real self-driving car.

xx等待的时间太长了,我们真的不依赖外部基础设施来让汽车完成“环游世界”的使命。

也许困难之一是基础设施部署周期长,但另一方面,有多少车能够或愿意参与这一巨大的基础设施转型?这与道路协调的最终实际效果直接相关。

毕竟,大多数在路上行驶的汽车都是各种各样的,部署非常困难。

即使20%的汽车配备相关软件,也只有这些汽车可以互相交互。事实上,V2X需要依靠大多数汽车才能工作。

普林斯顿大学机器人学教授Alain Kornhauser是V2X安装对手的代表:

至少有一半以上,我们真的可以从这项技术中受益。美国政府已让所有新车安装V2X,这是一个下降。

例如,在2018年上半年,中国的汽车保有量为2.29亿辆,新登记的汽车数量达到1381万辆。显然,即使前提是新注册的车辆是新车并且安装了适当的软件,V2V(仅限车辆和车辆)预计在几年甚至十年内实现的效果是不可能的。

事实上,这与着名的“鸡蛋或鸡蛋鸡”问题有关,而自动驾驶技术行业的一个重点是。只有当每辆在路上行驶的汽车都是自动化的时候,汽车网络才具有重要意义。

在这种情况下,我认为没有必要让道路足够聪明。

美国对V2X的单独反对也可能在于研发资金的竞争。毕竟,国家在一个方向上投入了太多,而且汽车的升级将被排除在外。一些汽车公司显然希望能够通过道路优化来抵消产品的技术缺陷。一个不想被命名的无人企业家提出了自己的观点,

道路工程的协同作用是有道理的,但所有公司都应该尽自己的一份力采用无人驾驶车辆技术的公司更擅长提高恶劣环境下技术和车辆的可靠性。

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有一个“公路”营地,这里是“汽车”营地,而阿里的角色在我们的混乱中扮演了一个角色。

一方面,阿里正在开发自己的自动驾驶软件和物流车辆。另一方面,该公司在路上有自己的商业野心。例如,据说其道路感知基站包含多个传感器,可能在未来嵌入高速通信芯片。

每个群体的联系比技术更重要。

许多案例告诉我们,车辆道路协调技术的一些现场测试和运行规划几乎都是政府,通信设备制造商和汽车公司的示范。他们很少看到互联网公司和技术公司。

另一方面,阿里还与众多类似的科技公司建立了竞争关系。

以百度为例,在阿里宣布公路合作新闻的第二天,百度还宣布了自己的道路与公路协作技术的开源。但从物理角度来看,两者都希望为政府和行业提供基于云的存储和数据分析服务。

这件事基本上是巧合。

阿里也更聪明。他从未提及建立所谓的联盟(事实上,在道路协调的技术圈中没有任何声明)。除了吸引人之外,该公司还借助“汽车协调”的概念尽职尽责地实现了自己的理念。技术开发和业务目标。

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百度车道协作平台可以提供的PAAS层服务

此外,从内部来看,虽然阿里的各种业务线的联系非常紧密,但并非没有内部竞争的存在。

例如,由Aridama Institute的人工智能实验室发布的无人物流车辆项目与新秀ET物流实验室的物流车辆产品在业务发展方向上重叠。

由于浅雪曾在论坛上说过,阿里正在建设全国最大的智能物流骨干网,为智能物流车提供快速应用场景。

虽然有人问我们是否与新手产品竞争,但是浅雪拒绝了这一说法。但是一个新手的未命名工程师默认这个声明。

我们对场景了解得更多,意义也不同。

显然,技术研发(Dharma Institute)和着陆场景(每个业务线)之间的横向沟渠也是资源丰富的Ali的迫切问题。

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尽管自行车智能圈和汽车道路圈一直存在分歧,甚至许多我们采访过的无人技术初创公司都说这与他们没有多大关系,但毫无疑问,阿里和其他互联网巨头应该参与其中。无人驾驶圈子里的公司受到启发。

如果你能实现汽车与公路之间的互动,那绝对是一个更好的选择。这意味着我们可以预先知道前部是红灯还是绿灯,这样可以更好地控制制动器,节省燃料和电力,并提高运行效率。 Cowa的首席运营官刘丽媛说,如果实现车辆与道路之间的联系,就可以实现动能回收。

作为实现自行车智能的组件供应商,Lidar sagitar指出,用于车辆协调和自动驾驶的激光雷达环境感应系统不是无人驾驶车辆的替代关系,而是互补关系,因为这些都是自动驾驶仪设置的安全冗余。

但另一家激光雷达供应商嘉光科技提出了一个非常有趣的问题。

由于有一条聪明的道路,你已经建议无人驾驶汽车的水平会发生变化,也许不那么聪明。但对于我们生产无人机部件,如激光雷达,它是16或32线,甚至许多相关部件将被淘汰?

虽然这个问题被认为是长期的,但对于大多数技术公司而言,他们更有可能从道路协作或有利于现有业务的方面看到潜在的商业价值。

例如,具有团队运营要求的Cowa透露,它正在与中国的5G联盟进行沟通,为未来做好准备并解决数据传输的延迟问题。在L4停车系统中,Hedo Technology表示,在高速场景中,系统很受延迟的困扰,因此不会进入云端控制:

我们做了很多测试,我们非常关注“延迟”的问题。无论是通过5G还是通过云解决,我们都不是很清楚。

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实现道路的协调太难了,甚至不能给出模糊的时间点。

2016年,道路产业化的预言在两年的电信谣言中得以实现,并且从2020年到2020年意外推迟。

由于阿里的强大交通,道路的重点再次出现,由于几个互联网巨头的参与,不可能取得突破;

但是,即使没有实现“道路协调”,也应该完成“产业协同”的尝试。姚丹雅教授的句子摘要是。后部装载驱动前部,演示驱动秤,而道路侧驱动汽车。

在道路协调方面,为什么这是通信行业的问题?科技公司在哪里?作为V2X行业的先驱,OEM和技术提供商不会等待政策和其他立法,而是要勇于积极地,更加集中地尝试为标准,政策和法规的制定提出建议。

美国超过20年的失败以及无人驾驶世界的大规模反对是由于自行车技术完全落后。似乎一个好主意是目前无人驾驶汽车的商业化进入了瓶颈期。

在中国这样做具有中国的特点。各级执行力度特别强,将在路上开展更多工作。

可能缺少的只是科学普及和推手的知识。

机器动力,智能汽车技术

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