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从L2-L4,Tier 1的自动驾驶之路将何去何从?

2019-01-02 09:51
GeekCar
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G:ADCU 这类中央计算平台的出现,是否有很重要一部分原因也是得益于芯片产品性能的不断发展?

唐: 对,芯片毫无疑问在未来的自动驾驶,特别是高性能计算平台上扮演非常重要的角色。这也是为什么我们和英伟达有一个战略性的结盟,我们既是供货关系,同时也会深度地共同开发。英伟达在给我们提供芯片的同时,也会为我们开放软件开发平台,而我们则在这个底层基础之上,去构建前面提到的整套自动驾驶系统。

(大陆集团与英伟达达成战略合作)

G: 现在有很多创业公司通过人工智能技术(AI)以软件算法为核心切入自动驾驶市场,您认为 AI 对 ADAS 领域有着多大的影响?

唐: 算法分成两块:一块是感知识别算法,另一块是功能和执行算法。说到感知识别算法,其最终的开发是要基于一个系统,也就是说需要开发出什么样的算法取决于:第一,基于有怎样的硬件,第二,基于有什么样的系统级应用。只有懂得系统级的应用,从感知、规划、行动,一个完整的效果链下面,才能开发出一个有针对性的算法。我不可能抛开车规级、系统级的应用,独立闭门开发算法。这个从某种意义上说也是具有一站式服务能力的供应商的一大优势。对于大陆集团来说我们在摄像头以及毫米波雷达的传感器上都会配备相对应的算法,并且我们可以通过量产项目积累更多的经验与数据,从而对算法做出优化。

唐: 毫无疑问,人工智能、深度学习这些技术,对未来自动驾驶是一个非常重要的基础元素和方法论。虽然目前商业化落地程度还很有限,但是 AI 是要去持续进行投入的。大陆集团在布达佩斯和班加罗尔都设立了人工智能技术中心,未来我们也会在中国部署人工智能技术中心来支撑自动驾驶的发展。我们计划于 2020 年商业化量产的下一代摄像头就会导入人工智能算法,它除了能完成简单的动态物体和静态物体的目标识别之外,还导入了更多的行人元素的意图识别。

G: 您能不能跟我梳理一下,一个 ADAS 产品从 Tier1 研发到跟车厂签订项目,再到最后 SOP 落地具体是怎样的一个流程?

唐: 开发的过程是一个比较复杂的体系,可以分成两维度来讲。第一个维度还是围绕着感知、规划和行动这个层面,感知端就是传感器的开发。传感器端的开发相对来说涉及到的领域比较多,如硬件、软件、算法等等。然后构建环境模型及功能算法,虽然在功能上大家都叫 AEB、ACC、TJA,但是对这些功能背后的一些要求,各个主机厂会有一些不一样的地方。针对这些地方,我们会对功能算法进行一个定制化开发。功能算法开发最终的体现是在车的行为,就是对四个轮子的控制,然后就是进行很多的道路试验,在特定的工况,在特定的实验场所里面去做大量的路试。同时为了验证我们感知系统的性能,我们需要去采集大量的数据,这些数据的采集当然最终还是为了这个系统的开发以及验证。

唐: 如果具体到从模块化的角度来说,那就涉及的非常多了。构建 ADAS 产品体系是一个庞大的系统工程,其中包括系统需求、系统架构设计,功能安全设计等等。然后这套体系自然也摆脱不了其中每一个零部件的系统级开发,以及零部件和整车的集成。我其实很难将这些工程直接概括串联起来。因为其中的各个部分都对应着我们研发的各个部门,比如我们有硬件部门、有软件部门、有功能算法部门、有测试部门等等。

后续更高级别自动驾驶的发展

自动驾驶行业最有魅力的地方就是它价值链的复杂程度和长线的发展时间。这为汽车行业本已十分固化的体系带来了很多新的可能性。相较于现在的 ADAS,L3 级以上的自动驾驶才是这些新可能性真正爆发的开始。而面对这些可能性,唐总也和我们聊了聊他的理解。

G: 今年很多造车新势力都开始提及 L3 的落地,您觉得 L3 和现在的 L2/L2.5 相比,发展趋势会有什么不同吗?

唐: 首先,作为 Tier 1,我们坚信高度以及完全自动驾驶,肯定是未来道路交通发展的必然趋势。这也是我们大陆集团明确的一个发展方向。从商业化落地角度来看。L3 系统的复杂度要远超 L2,虽然它们之间只差了一级,但是这里面还是有很大的差异性。一方面 L2 更多的是车载端,L3 则会上升到一个庞大的生态系统。从大陆集团的角度上看,虽然目前 L3 的商业化落地还没有普及。但是对于这么一个庞大、复杂又充满困难的系统开发来说,我们不可能去围绕着一个项目的落地来去部署我们的开发,而是要在很多未来项目来临之前,便已经提前做好技术储备。也就是说我们概念性的设计已经在实行,甚至很多都已经完成了,只不过还没有落地,这里很重要的一个原因是 L3 在行业和政府法规层面都没有一个很明确的标准。

唐: 在前装领域,所有主机厂的功能定义实际上都是与战略合作的系统供应商们一起共同讨论来制定。所以我们如果没有这样的技术储备的话,无法去跟未来的车厂和其它供应商进行战略合作,或者说站在同一个 level 上进行对话和讨论。我们的预判是 2020 年高度自动化开始进行落地测试,不过这会持续很长一段时间,甚至到 2030 年我相信 L1、L2/L2.5 的系统应该还是会占据市场的主体。但是 L3 肯定会有,虽然它的比重不是很大的一块,但是它的战略性意义对于未来的发展是非常大的。

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