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在现代科技系统中,中国人民翘首以盼弯道超车的领域有许多,以自动驾驶、新能源等作为新生产要素的汽车行业,固然是其中最具钱景的一个。

问题是,以单车智能为焦点的自动驾驶手艺蹊径在全球遭遇瓶颈。马斯克的L4放了个烟雾弹,许多无人车依旧只在封锁蹊径上行驶。2021年了,人类还没有开上量产的L3级自动驾驶汽车。

这种情形下,我们发现中国与其他国家虽然在自动驾驶的大偏向上保持同频,但手艺蹊径和偏重点却并不相同。好比,差异于某外洋车企坚持以视觉为主的L4单车智能方案,百度Apollo就坚持推动“单车智能+网联赋能”的中国方案。

在单车智能普遍缺乏有用突破方案的现状下,车路协同成为自动驾驶商业化落地的主要时机,这也让“两条腿走路”的中国方案成为推动整个产业继续向前突破的要害气力。

不外,车路协同手艺涉及到庞大的手艺刷新和产业链条,无法一蹴而就,若何才气加速车路协同更快助力中国产业弯道超车?幸亏思索这一问题的有识之士也许多。

刚刚传来新闻,6月24日,清华大学智能产业研究院(AIR)与百度Apollo举行团结宣布会,配合推出全球首份车路协同手艺创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同要害手艺与展望》(以下称“白皮书”)。

这是现在这是中国对车路协同手艺研究最深入的讲述,不仅仅停留在为前沿手艺鼓与呼的层面,更是一份清晰的落地指南,可以看做中国方案助力产业飞跃的起跳时刻。

要充实明白车路协同之于产业、之于都会以及整其中国的意义与价值,我们要想思索一个问题:我们期待的无人化出行,事实是怎样的?

“单腿时代”的突围

对许多人来说,想象中的自动驾驶可能是这样的:早上出门随手招来一辆无人车,然后倒头最先补觉或者玩手机,汽车丝滑而平稳地穿梭在车流中,将你送到上班地址,你下车招招手不带走一片云彩――在这个场景下,一辆足够伶俐的车似乎是焦点。

而现实是,以单车智能为焦点的自动驾驶手艺以怎样的节点与形式落地,依然困扰着产业。

白皮书中以为,导致这一征象的缘故原由主要来自三个方面:

首先是平安。现在,平安问题依然是影响自动驾驶规模商业化落地的要害缘故原由。单车智能在应对极端天气、晦气照明、物体遮挡等挑战 *** 通场景方面,能力仍然有待提升。

其次是ODD限制。自动驾驶运行设计域(Operational Design Domain,ODD)是指自动驾驶系统功效设定的运行条件,包罗环境、地 理和时段限制、交通流量及蹊径特征等。现在车辆在限制路段中行驶时,仍然没有彻底解决准确感知识别和高精度定位问题。

另外另有经济性。为了确保自动驾驶平安,高品级的自动驾驶车辆需要部署更多传感器,大大增添了硬件成本,难以保证车辆的经济性,从而阻碍了规模商业化历程。

这一系列缘故原由,导致了当前L2市场渗透率和应用规模仍然较小,L3级别以上自动驾驶仍处在试验和区域性树模为(博客,微博)主,规模商业化遥遥无期。

既然单车智能这条突围之路遇到了透明天花板,那么,换一条蹊径接着“打怪”,依赖车路协同来实验推动自动驾驶商业化似乎就成了唯一的选项。

理论上看,车路协同手艺可以通过对蹊径交通环境举行实时高精度感知定位,为车辆提供更高维度的智能要素,车辆与蹊径之间协同感知、协同决议、协同控制,从而有用解决车载自动驾驶系统的压力。

因此,在白皮书中,也将车路协同看做是单车智能的高级生长形式。

从产业生长趋势上看,车和路的同时精进,是今天自动驾驶产业的必由之路。要害在于,这个时机为何会被中国争先抓在手里。

中国方案的登场

有三个条件,决议了中国自动驾驶必须以“两条腿”走路:

1.超车需要捷径。必须认可,盼望脱离传统燃油汽车的种种手艺壁垒,是中国站上自动驾驶赛道的焦点驱动力之一。而换道超车不能按部就班,在单车智能的主流模式之外,寻找并确立中国产业怪异竞争优势成为一定。

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2.手艺需要释放。除了传统的汽车制造、工艺等耐久积累之外,中国在移动互联网、人工智能、5G、云盘算等ICT领域的积累也需要与产业联接,去释放手艺盈利。车与路配合来承载数智手艺创新,能够有力支持中国智能产业化的历程;

3.机制提供保障。车路协同需要顶层设计、多部门统筹、产业联动,而中国都会治理者对数字转型的共识、智能手艺的明白、产业的把控力、资源的统筹调配等等,有着先天的机制优势,车路协同得以与如火如荼的智能都会建设携手并进。

可以说,从进入自动驾驶赛道的那一刻,单车智能与车路协同的中国式方案,就确立了其存在的需要性与价值。现在看来,也辅助中国产业界抢到了率先自动驾驶商业化阶段的门票。

接下来,车路协同手艺需要不停引发产业意愿与社会投入,而这也是此次清华大学智能产业研究院(AIR)与百度Apollo团结宣布车路协同白皮书的意义所在:进一步形成产业共识、推动车路协同与自动驾驶产业进入下一个全新阶段。

中式蹊径的刷新

中国特色的自动驾驶方案,除了在车上下功夫,自然也需要一条有中国特色的路。

那么问题来了,现在主流的、行使基站与无线通讯手艺举行人、车、路之间协同感知的V2X(Vehicle to X)手艺,需要部署大量传感器、雷达等硬件刷新,而海内各地公路条件差异、数字化水平差异,加受骗下汽车智能化水平各不相同,客观上导致了智能蹊径的需求和尺度也无法统一,这就给车路协同的建设带来了新的挑战,需要兼顾各地的蹊径现状、生长设计与经济效益。

蹊径智能化,成为阻挡在车路协同眼前的头号难题。而在白皮书中,清华大学智能产业研究院与百度为中国智能交通的建设提供了一个新的思绪――分级。

双方提出了顺应车路协同自动驾驶的蹊径智能化分级尺度(从C0-C5级)6个品级。其中,C4级智能蹊径投入产出比更高,其笼罩的智能汽车品级局限从L2+到L5。也就是说,C4级智能蹊径不仅能为高级自动驾驶车辆提供协同服务,还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具备高级自动驾驶能力,促进自动驾驶规模商业化落地。

若是全中国蹊径都铺上C4级蹊径的“履带”,就可以让具备辅助驾驶能力的智能汽车和处于测试阶段的L2自动驾驶汽车,具备平安上路的能力。路与车双管齐下,能够更快让自动驾驶出行图景从想象走进现实。

从现在驶进未来

接下来,中国更好地拥抱车路协同、推进自动驾驶商业化落地,需要怎样的产业要向来提供动能,蕴藏着伟大的商业时机,也是一个民众体贴的问题。

现在看来,有三个产业角色是必不能少的:

一是产业生态的推动者。

车路协同自动驾驶需要跨行业、跨地域互联互通,涉及到庞大的产业链。若何将上下游供应商和都会治理相关部门等都聚拢在一起,形成产业共识,施展协同优势,需要使人信服的组织者与推动者。

这也是清华大学智能产业研究院与百度宣布车路协同白皮书的第一个价值,作为中国自动驾驶领域学术界和产业界的两大风向标,来配合发力探索新的解决方案,吸引更多产业同伴杀青共识、共襄盛举。

二是基础设施的建设者。

车路协同对更高维的智能基础设施提出了要求。好比车路协同融合后,会发生更高维度的数据,包罗空间维度(局限、视角、盲区)、时间维度(动/静态、时间局限)、类型维度(多源多层)等,需要更天真的算力和算法机制来举行实时在线处置。若是没有足够的手艺积累与实践履历,贸然进场可能会因准备不足而亏损,这也为企业进入车路协同产业造成了阻碍。需要在AI产业基础设施上具备深挚秘闻的企业,以开放心态来辅助产业及开发者,推动整个行业的快速生长。

三是行业尺度的奠基者。

若何集约经济地完成都会蹊径智能化升级刷新,需要 *** 、手艺企业、供应商等坐在一起打磨出可规模化复制的方案。此外还需要统筹思量,车路协同不能局限在一城一池的单一区域中,未来要与天下蹊径车辆互联互通,这就需要统一的手艺尺度与建设规范,为数据交流、网络互联奠基优越的基础。这是白皮书的另一重价值所在,助力 *** 通盘考量多方要素,推动行业尺度的确立。

生态、基建、尺度的逐一解锁,会让车路协同的变化动能不停释放。

正如白皮书中所说的那样,车路协同是对传统涣散式交通手艺的一次深刻变化,也是现代化综合交通系统的科技支持。某种意义上来说,也是中国自动驾驶及汽车产业弯道超车的飞跃契机。

全球变局下的新产业故事,正以此为站点,飞驰向未来。

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