展會(huì)信息港展會(huì)大全

新經(jīng)濟(jì)觀察 | 百度純視覺高階智駕落地300城,極越讓人工智能“接穩(wěn)”方向盤
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-07-03 15:36:54   瀏覽:3281次  

導(dǎo)讀:封面新聞?dòng)浾?孟梅 歐陽宏宇 行駛在城市道路上,什么樣的汽車才能算得上真正的智能? 在智能汽車3.0時(shí)代,機(jī)器人化將是發(fā)展趨勢(shì)。6月30日,極越CEO夏一平在成都進(jìn)行智駕直播時(shí)宣布,極越將進(jìn)行V1.6版本升級(jí)。據(jù)介紹,此次升級(jí)后,PPA智駕新增196城,城區(qū)智駕...

封面新聞?dòng)浾?孟梅 歐陽宏宇

行駛在城市道路上,什么樣的汽車才能算得上真正的智能?

“在智能汽車3.0時(shí)代,‘機(jī)器人化’將是發(fā)展趨勢(shì)。”6月30日,極越CEO夏一平在成都進(jìn)行智駕直播時(shí)宣布,極越將進(jìn)行V1.6版本升級(jí)。據(jù)介紹,此次升級(jí)后,PPA智駕新增196城,城區(qū)智駕范圍擴(kuò)大至全國(guó)300+城復(fù)雜城市道路,向“全國(guó)都能開”的目標(biāo)再近一步;同時(shí),還對(duì)智駕感知模型進(jìn)行了大幅升級(jí)。

“具備自然交流、自由移動(dòng)、自我成長(zhǎng)三種能力的‘汽車機(jī)器人’,才是真正意義上的‘AI CAR’”夏一平表示,智駕比拼既在技術(shù)路線,更在于用戶的實(shí)際體驗(yàn),在‘冰箱彩電大沙發(fā)’的車上生活背后,由車輛能安全精準(zhǔn)地自主完成各類駕駛?cè)蝿?wù)則是前提。“雖然有Apollo技術(shù)純視覺路線決定智駕功能,也有百度地圖車道級(jí)導(dǎo)航等優(yōu)勢(shì)為開城提速,但還是采用漸進(jìn)性地‘開城’的方式,保證駕乘體驗(yàn)。”

事實(shí)上,從BBA到國(guó)內(nèi)主機(jī)廠,所謂已深度融合AI大模型、智能駕駛系統(tǒng)、地圖導(dǎo)航以及智能語音等技術(shù)的智能汽車并不罕見,但把純視覺高階智能駕駛能力賦予汽車,真正讓車輛具備了“靈魂”的產(chǎn)品并不多。

在業(yè)內(nèi)人士看來,視覺大模型最大的應(yīng)用場(chǎng)景就是自動(dòng)駕駛,不斷擴(kuò)展的智駕地圖進(jìn)一步提升了傳統(tǒng)高精地圖不具備的經(jīng)驗(yàn)性、安全性和實(shí)時(shí)性要素,最終將使得智駕像人一樣開車,而且比人更安全。

三類AI技術(shù)耦合

“駕駛權(quán)”由人類向機(jī)器轉(zhuǎn)移

經(jīng)驗(yàn)老道的駕駛員都有這樣一份自律:在城市中駕駛,不同于空曠的野外,人多車雜,駕駛環(huán)境更為復(fù)雜,稍不留意就會(huì)發(fā)生交通意外。

當(dāng)汽車革命進(jìn)入“3.0時(shí)代”后,這一痛點(diǎn)如何解決,就成了交通工具再進(jìn)化一步的突破口。

在現(xiàn)有解決方案中,攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)已成為不少車企在自動(dòng)輔助駕駛時(shí)的選擇。不過,惡劣天氣、實(shí)裝成本、信號(hào)干擾等因素,讓這些技術(shù)變成了銷售員口中的“噱頭”。在實(shí)際駕駛場(chǎng)景中,真正能放心把安全托付的汽車的駕駛員幾乎沒有。

在AI大模型開始與智能汽車結(jié)合后,這種情況正在得到改變:汽車“駕駛權(quán)”可以由人類向AI轉(zhuǎn)移。具體而言,這樣的轉(zhuǎn)移背后是自動(dòng)駕駛、LD地圖與人機(jī)交互三類領(lǐng)域技術(shù)的耦合,最終實(shí)現(xiàn)了AI大模型“上車”。

人工智能幫人開車,體現(xiàn)在高階智駕上。目前已有基于純視覺高階智駕能力和安全體系賦能的OCC占用網(wǎng)絡(luò)技術(shù),形成完整技術(shù)體系。

所謂OCC占用網(wǎng)絡(luò)技術(shù),即Occupancy Network,本質(zhì)是一種基于學(xué)習(xí)的三維重建方法,通過產(chǎn)生3D體素,將這些3D體素與3D重建體素進(jìn)行比較,從而實(shí)現(xiàn)感知識(shí)別,既能辨別出“不能碰的物體”又能發(fā)現(xiàn)“可以碰的網(wǎng)格”。目前,掌握這項(xiàng)技術(shù)的主機(jī)廠只有特斯拉與極越。

以極越為例,其高階智能輔助駕駛系統(tǒng)全系搭載2枚英偉達(dá)Orin-X芯片,AI算力達(dá)到508TOPS,同時(shí)擁有11個(gè)高清攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)等總計(jì)28個(gè)智駕傳感器。

基于這些傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,OCC能夠?qū)φ系K物進(jìn)行3D精細(xì)刻畫,對(duì)于運(yùn)動(dòng)障礙物的速度識(shí)別精度能達(dá)到0.1米/秒誤差范圍。這大幅提升了對(duì)于柵欄、護(hù)欄、水馬和施工隔離欄等有一定長(zhǎng)度的通用障礙物邊界的識(shí)別能力,有效進(jìn)行避讓、剎停等,留出更多安全行車距離,再次提升了純視覺高階智駕在行駛過程中的應(yīng)變能力。其模型精度可達(dá)厘米級(jí),比肩甚至超越激光雷達(dá)。

談及智駕技術(shù)路線時(shí),有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,相比激光雷達(dá)方案,純視覺方案的難度更高,但作為最類似人類駕駛的方案,純視覺模型迭代速度更快,上限也更高,并且可以有效降低用戶體驗(yàn)高階智能駕駛的購車成本。

當(dāng)上車就開導(dǎo)航已成為不少人的駕駛習(xí)慣后,視覺感知大模型的應(yīng)用,也促使車道級(jí)導(dǎo)航徹底重構(gòu)了傳統(tǒng)的地圖生產(chǎn)模式,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)端到端地圖生成新范式,突破了車道級(jí)地圖規(guī);钠款i。

這一技術(shù)的進(jìn)步之處在于,既有對(duì)傳統(tǒng)高精地圖的要素、精度等最小化的要求,即保留最必需的要素和精度;同時(shí),還增加了經(jīng)驗(yàn)圖層、安全圖層、實(shí)時(shí)圖層等傳統(tǒng)高精地圖不具備的要素,讓自動(dòng)駕駛場(chǎng)景更安全。

夏一平以極越為例談到,到今年底,只要百度地圖導(dǎo)航能到的地方,PPA智駕就能應(yīng)用,覆蓋高速,環(huán)路,城區(qū)等不同道路。“目前,PPA智駕已覆蓋的城市已包括北京、上海、廣州、深圳、杭州等城市的復(fù)雜城市道路,僅近兩個(gè)月就開城近300個(gè)。”

在車外,純視覺路線摒棄了對(duì)激光雷達(dá)的依賴,轉(zhuǎn)而采用高清攝像頭捕捉的豐富視覺信息,通過先進(jìn)的算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)分析,實(shí)現(xiàn)了對(duì)周圍環(huán)境的精確感知和快速響應(yīng);在車內(nèi),車機(jī)還能在任何網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,都能通過智能語音快速響應(yīng)用戶交互需求,并解答車輛相關(guān)操作的問題。因此,在AI大模型深度融合的賦能下,動(dòng)靜態(tài)檢測(cè)、時(shí)序跟蹤、實(shí)時(shí)建圖、場(chǎng)景理解等能力都得到不斷升級(jí),讓純視覺智駕已非常成熟可用。

“工具就是人類四肢的延伸”;如果缺乏足夠聰明的大腦,延伸則毫無意義。這意味著,“車輛傳感器+云端地圖+語音控制+車載OS”的“四肢”,有了純視覺高階智能這個(gè)新的大腦代替人腦進(jìn)行操作與指揮車輛,駕駛者將真正能放心地把安全交給汽車,享受“冰箱彩電大沙發(fā)”的智慧駕駛體驗(yàn)。

在IDG技術(shù)委員會(huì)主席王亮看來,智駕數(shù)據(jù)生產(chǎn)線、LLM賦能的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)索引,與此同時(shí),通過生成式AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高效處理長(zhǎng)尾數(shù)據(jù)的能力。“這些都是推動(dòng)端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的重要引擎。”

“純視覺技術(shù)”賦能

汽車自帶“領(lǐng)航員”“泊車員”

不久前舉行的第二屆中國(guó)智駕大賽上海站城市NOA賽上,極越01作為唯一純視覺方案車輛參賽,繼北京站、杭州站后,第三次奪得冠軍。同場(chǎng)參賽的車輛還有,阿維塔11、智己LS6、理想L8、問界M7、小鵬G6、極狐阿爾法S、蔚來ES8等。

在這次比賽中,路線全程21公里左右,途徑5個(gè)考核點(diǎn),在匝道環(huán)島、小區(qū)路況、雙車道線掉頭、無車道線路況等區(qū)域,加之正值上海梅雨季節(jié),且駕駛員是主辦方公開招募并分配的真實(shí)車主,也給車輛智駕系統(tǒng)的感知識(shí)別和策略博弈帶來了更大的挑戰(zhàn)。

從比賽全程來看,獲勝車輛主要在NOA領(lǐng)航、紅綠燈啟停、進(jìn)出匝道/輔路、岔路口選擇、進(jìn)出環(huán)島等項(xiàng)目中均取得了優(yōu)秀成績(jī)。

“純視覺技術(shù)路線在過去曾受到一些質(zhì)疑,僅憑視覺信息是否能夠確保智能駕駛的安全性和可靠性。”業(yè)內(nèi)人士表示,但搭載純視覺智駕系統(tǒng)的車輛在智駕大賽中的卓越表現(xiàn),有力地回應(yīng)了這些質(zhì)疑。

記者注意到,幾乎同時(shí)期,同為純視覺智駕系統(tǒng)代表的特斯拉,其FSD V12純視覺智駕方案也在海外向用戶廣泛推送。該方案采用了端到端的技術(shù)架構(gòu),智駕系統(tǒng)的適應(yīng)能力更強(qiáng),駕駛行為也更加擬人。

在國(guó)內(nèi),越來越多的品牌也開始嘗試摸索純視覺智駕方案。比如,小米汽車首款車型SU7就選擇了上車純視覺和激光雷達(dá)兩種方案;華為也在今年4月發(fā)布了自己的視覺駕駛方案,并宣布將落地在與奇瑞合作的智界S7車型上。這也顯示了純視覺智駕方案在智駕領(lǐng)域技術(shù)賽道上前瞻性和行業(yè)中的領(lǐng)先地位。

不過,技術(shù)的價(jià)值在于落地。智駕不能只有炫酷的界面和華而不實(shí)的功能的“PPT造車”,而是一種駕駛平權(quán),給各類型用戶帶來的越級(jí)出行體驗(yàn)。

在業(yè)內(nèi)人士看來,這種出行體驗(yàn)的本質(zhì)是能解決用戶問題,比如,功能安全、舒適、以及是不是隨時(shí)能用。“以極越點(diǎn)到點(diǎn)領(lǐng)航輔助PPA為例,初衷是解決長(zhǎng)途通勤族的痛點(diǎn),這也才有了買車配司機(jī)、‘開車’變‘車開’、拯救長(zhǎng)途通勤族等一系列口碑傳播標(biāo)簽。”

更進(jìn)一步而言,智駕好不好用,覆蓋率的高低才是關(guān)鍵。“喊得再響,買了車卻體驗(yàn)不到”,也讓不少車主望而卻步。即便特斯拉在智駕前沿技術(shù)上的進(jìn)展有目共睹的,并正成為各大中國(guó)車企跟隨學(xué)習(xí)的新路線,但在“FSD落地中國(guó)”的一事上,官方出面回應(yīng)仍是“目前正在推進(jìn)中”。

在夏一平看來,衡量“真智駕”的具有標(biāo)準(zhǔn),即“安全、能用、好用、愛用、安心”。其中,“安全”“能用”和“好用”決定了,這項(xiàng)新技術(shù)能否解決駕乘者的實(shí)際問題;“愛用”和“安心”則進(jìn)一步?jīng)Q定了,技術(shù)的應(yīng)用者如何解決駕乘人的實(shí)際問題。

任何技術(shù)的普及都需要被發(fā)明兩次,一次是“發(fā)現(xiàn)”,一次是“應(yīng)用”,串聯(lián)這兩次“發(fā)明”的步驟叫做“分工”。主機(jī)廠造車,科技公司提供大模型,才是推動(dòng)智能駕駛技術(shù)進(jìn)步的根本邏輯。

談及如何把純視覺智駕方案做好調(diào)優(yōu),夏一平透露,在吉利SEA浩瀚架構(gòu)生態(tài)賦能造車的基礎(chǔ)上,智能駕駛系統(tǒng)基于百度Apollo高階自動(dòng)駕駛原子化能力和安全體系,由集度與百度共同研發(fā),其核心功能為點(diǎn)到點(diǎn)領(lǐng)航輔助PPA。

公開資料顯示,SEA浩瀚架構(gòu)旗下已有極氪001、銀河E8、沃爾沃極星Polestar等車型,而Apollo高階自動(dòng)駕駛的L4級(jí)測(cè)試和運(yùn)營(yíng)的安全里程在全國(guó)累計(jì)超過1億公里。為好車提供裝上聰明的大腦,才能成為好用的智駕。

例如,在路況復(fù)雜路口,前車轉(zhuǎn)彎太慢、電瓶車貼靠太近,車輛都能主動(dòng)繞行提升效率。在突遇道路施工圍欄、路邊故障車輛、臨時(shí)堆放雜物等情況,還可以靈活繞開或及時(shí)剎停;蛘呤,讓駕駛員借助外語音控車、泊車。汽車能夠在開放的道路中搜索空間車位功能,泊車中還可以主動(dòng)避讓來往車輛,以及泊車后自動(dòng)上鎖等,細(xì)心程度和安全意識(shí)堪比五星級(jí)泊車員。

放眼未來,AI科技正在創(chuàng)造一個(gè)顛覆想象的智慧世界;贏I大模型生態(tài)能力,汽車才能為用戶帶來更加極智、愜意的車上生活,也將助力行業(yè)加速進(jìn)化,引領(lǐng)汽車機(jī)器人時(shí)代。

贊助本站

人工智能實(shí)驗(yàn)室
相關(guān)內(nèi)容
AiLab云推薦
推薦內(nèi)容
展開

熱門欄目HotCates

Copyright © 2010-2024 AiLab Team. 人工智能實(shí)驗(yàn)室 版權(quán)所有    關(guān)于我們 | 聯(lián)系我們 | 廣告服務(wù) | 公司動(dòng)態(tài) | 免責(zé)聲明 | 隱私條款 | 工作機(jī)會(huì) | 展會(huì)港