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“车路协同”,而非“单车智能”,可以让中国自动驾驶换道超车 | 超级观点

原标题:“车路协同”,而非“单车智能”,可以让我国自动驾驭换道超车 | 超级观念

带着观念看商业。超级观念,来自新商业践行者的前沿调查。

带着观念看商业。超级观念,来自新商业践行者的前沿调查。

口述 | 特约调查员 中智行董事长兼CEO 王劲(曾任百度高档副总裁)

采访、修改 | 王艺瑾

中智行董事长兼CEO王劲

从2019年开端,中美两国在智能交通的开展上挑选了不同的方向。

美国自始自终走在“单车智能”的路途上,由于美国的5G没有大规模铺开,并且,美国的单车智能遥遥抢先其他国家。这种技能抢先也让美国对单车智能有途径依靠。

而我国要想在单车智能上赶超美国的Waymo和GM Cruise这样的头部公司,至少还需求2-3年的时刻,但假如挑选“车路协同”的路途,我国就有时机换道超车。我国上一年6月6日颁布的4张5G商业车牌,可以说是为车路协同的推动供给了方针条件。

车路协同决议我国无人驾驭的胜败与速度

比较“单车智能”,“车路协同”有四个优势:安全、高效、低本钱、落地更快。

从安全性上考虑,车路协同首要有两大优势:

榜首,车路协同可以做到超视距的感知。路旁边单元可以通过本身的传感器,把车辆感知不到的路途信息精确地传给车,为车辆抹去许多勘探死角;

第二,车路协同有“协同决议方案”才干。路旁边单元可以运用市电,然后打破车载动力的约束、可以运用功用更微弱的核算单元、让车辆的决议方案才干大幅进步。

一起,由于市电的价格远低于通过内燃机转化的电能,因而,从久远考虑,通过车路协同建造才智交通的性价比远超越单车智能。

别的,这些功用强壮的核算单元可以通过光纤,与区域核算单元、整个城市的大规模核算中心相连接。这样不只能处理核算瓶颈的问题,还可以从微观视点对交通进行一致的决议方案和调度。

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从功率上考虑,车路协同依然优于单车智能。

具体来说,单车智能是靠车上的电脑来做决议方案,倾向于个别优化。只考虑个别优化,会构成数学上所谓的“巴特奈克效应”,将不可避免形成阻塞。单单依靠深度学习,不可能处理这个问题。而假如采用车路协同的方案,就会有一个中心核算中心从大局来统筹优化,优化功率远远高于单车智能,并能从本源上处理拥堵问题,让车路协同的交通功率大幅度进步。

咱们做过数学上的核算,当无人驾驭和有人驾驭车辆一起存在时,路途拥堵程度能下降30%~40%。假如路途上全部都是无人驾驭轿车,那交通拥堵问题有望得到彻底处理,通勤功率将大幅进步。

从本钱上考虑,车路协同可以说是为我国量身定制的才智交通处理方案。

我国有485万公里路途,有三亿辆车,只要在每一辆车上节省1.5万人民币的本钱,就可以在每公里路途上投入100万人民币用于路途改造。

通过咱们的测算,大规模建造智能路途时,把一般路途晋级为智能路途所需的本钱是不到每公里100万人民币的。假如采用车路协同方案,每辆无人驾驭轿车将可以节省超越2万元。因而,从全面建成才智交通的视点考虑,咱们一共花费的本钱是会下降的。

但做车路协同也有困难,尤其是在改造初期,改造路途的本钱远高于改造车辆。我国挑选车路协同,前期投入资本比美国高。这些本钱是任何一家私营企业都负担不起的,只要通过我国政府才干完成。

根据以上三个原因(安全、高效和低本钱),咱们发现,从久远来看,车路协同都要优于单车智能。车路协同落地后,还可以随手处理拥堵问题。别的,车路协同可以省去许多使用人工智能网络进行单车深度学习的时刻。并且,由于车辆互联,车路协同的深度学习总时数会大大多于单车智能的深度学习时刻,在短期内不只能处理拥堵问题,还能取得更好的单车智能作用。

车路协同是新基建最有价值的承载

现在,我国走车路协同的路途,现已成为职业一致。能不能让车路协同成为我国的换道超车时机,则有赖于整个工业的一起协作。

车路协同需求三个方面的和谐:车、路、云。未来,咱们将在中心指挥系统前俯视交通网,上面鳞次栉比地布置了传感器和路旁边单元,用于指挥路途上活动的车和其他交通设备。这样的交通系统是一个十分巨大且高层次的工业互联网。

眼下,咱们要处理的不只是这张“网”的“结”——路旁边的5G通讯设备,还要摸清这张“网”的“线”——每个路旁边单元的算力需求多大?需求多大的存储设备?要跟这个区域的核算单元怎样交流?要把什么样的数据传给后边的区域核算中心?要把多少数据传给整个城市的智能交通指挥中心?这些问题,迄今没有人能给出清晰答案,由于全世界还没有任何安排或个人能把它做出来。

此外,路旁边单元收集到的原始数据,需求传输哪些数据给轿车?仍是需求将通过过滤的信息传给轿车?这也是亟待处理的问题。

因而,我国有许多当地、许多单位都在布置和测验这类路旁边单元。咱们都在探究“究竟什么等级的路旁边单元是合适的?” 这也是中智行正在做的。

除了对路旁边单元的探究,咱们还要对区域核算单元进行探究。必定的区域内需求布置区域的核算单元,那么,是100个路旁边单元需求用一个区域的核算中心去支撑?仍是1000个路旁边单元需求用一个区域核算中心去支撑?眼下没人能给出切当答案。并且,这个区域核算单元要多强?它的光纤要怎样布置?它的通讯带宽需求多大?这也是没人知道的。

我国的新基建有七个首要方向,其间三个都与智能交通相关:AI技能、5G技能和工业互联网。有了新基建的支撑,我国的车路协同有一个十分好的开展时机。咱们以为,现在,出租车十分有时机大规模使用这些智能交通技能。上一年3月的博鳌亚洲论坛上,中智行作为头车,对外演示了无人驾驭接驳,是我国榜首个拿出车路协同演示的企业。

车路协同的要害在于“智能”

车路协同的要害不在于路旁边单元的硬件,而在于这些硬件里边有多少智能软件。就像一台电脑,装入深度学习软件之后,它可以像AlphaGo相同打败世界冠军,但假如只装入一个一般软件,那它就只能玩玩游戏、或许干一些一般作业。

现在,路旁边单元的布置还没有其他人开端测验,还有许多问题亟待讨论,比方,现在的这些路旁边单元,究竟要判别哪些东西?应该对车的行为做什么评价?可以到达什么精准度?

路旁边单元最中心的功用是智能的感知,它不但要辨认勘探人和不同品种的车,还要预判车的轨道和行为。例如,车辆会不会恪守交通规则,在路口减速?车辆会不会闯红灯?从人工智能的视点来讲,这些都是能提早预判的,并且精准度能到达乃至超越99%。

中智行在临港和奉贤这两个当地现已完成了十分初级的车路协同功用。跟着路旁边单元和5G的晋级,咱们信任,上海有时机首先完成真实智能的车路协同和智能交通。

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欢迎与咱们联络,微信:cuiyandong66;邮箱:guanchayuan@36kr.com

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