阿里无人车路线车路协同:智能车贵 还是智能的路

作者:科技技术

阿里巴巴达摩院近日与交通运输部公路科学研究院成立了车路协同联合实验室。

实际上,通用汽车早在上世纪 50 年代末,就打造了一条埋入大量通信设备的概念高速公路,车辆在与路的信息交互下实现了相当初级的“自动驾驶”。这可能是史上最早的“车路协同”方案。它的重点是通讯,而阿里的重点是感知。

阿里认为,车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向,而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站,这在全球范围内都是首创,不仅大大降低成本,也提高了无人驾驶的安全性,甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

此外,现实的行车场景会给单独依赖车身传感器的方案带来很大挑战。

阿里认为,车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向,而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站,这在全球范围内都是首创,不仅大大降低成本,也提高了无人驾驶的安全性,甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级,L4是高度自动驾驶,对道路和环境仍有一定要求,最高等级L5则为完全自动,由AI接管,不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景,给出的方案是“车路协同”。浅雪表示,该方案是为了更加安全和更低的成本。

但在环境复杂的现实场景中,无人驾驶车的识别和决策能力,并不令人满意。

阿里将感知基站定义为“某种意义上的共享经济。”浅雪说,通过这样的服务构想,在未来可以大大降低自动驾驶和智能物流车的成本。“我们从商业、应用场景、感知准确率以及如何降低成本方面一直在思考自动驾驶汽车的推进和演变。”

实际上,通用汽车早在上世纪50年代末,就打造了一条埋入大量通信设备的概念高速公路,车辆在与路的信息交互下实现了相当初级的“自动驾驶”。这可能是史上最早的“车路协同”方案。它的重点是通讯,而阿里的重点是感知。

这个实验室研究的“车路协同”,简单说就是如何让道路智能化,拥有眼睛和大脑,能跟路上跑的车交流信息,辅助自动驾驶车辆做出决策。

浅雪介绍,此次发布的智慧物流车,目前数量在100辆以内,主要用于实验。在此次云栖大会上,阿里获得了杭州第一批无人驾驶路测牌照。浅雪表示,下一步还会细化哪些路段和路线以及时间段可以去运作这些物流车。

“首先它实现了L4自动驾驶能力,同时它具备了车路协同的功能,我们将重新定义车和路,以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I. Labs)总经理浅雪,代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

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感知基站弥补了单车智能的不足。王刚演示了一个场景,感知基站把道路前方的物体传递给车,帮助一辆自动驾驶汽车视线范围之外的障碍物。“我们还做了大量的测试,车在30公里/小时的情况下,如果在刚才演示的场景下,突然冲出一个行人,100%会撞伤,但有了感知基站的帮助,我们实现了100%的成功避让率,这个例子充分证明了协同智能的威力。”

此外,国内也有多个自动驾驶研发团队涉足车路协同技术。今年9月,几乎与阿里宣和交通部公路科学研究院成立车路协同联合实验室同时,百度对外介绍了其车路协同进展,百度的Apollo,目前已有超过上百合作伙伴加入,另有上万个开发者。

那么阿里为什么投入“车路协同”这个研究方向呢?

阿里希望自己更务实一些,“将技术和商业完美结合,来翘动整个市场。” 浅雪说,“科学家加入工业界不代表这个东西已经正式在商业逻辑上成立。自动驾驶如果是一个技术的话,它并没有回答深刻的业务问题。业务问题还是回归到本质,就是谁用,在哪里用,以及能不能用得起。”她将此次感知基站的发布,看做是“引导整个行业的”。

感知基站由多种传感器和高效运算单元组成,悬挂在道路之上,类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境,并将感知信息发送给自动驾驶车辆,其工作半径达200米。

原标题:无人驾驶车要上路,阿里AI Labs觉得应该先给“路”装上眼睛 | 你好AI

不过从“共享”的定义上来看,阿里想以车路协同作为入局无人车领域的突围战术,同时还希望做自动驾驶领域的生态系统。

5个月前,阿里方面才透露,阿里AI实验室正在进行无人驾驶研究。相比之下,百度研究院早在2013年就开始了无人驾驶项目,腾讯在2016年也成立了自动驾驶实验室研发无人驾驶技术。

与之相对的概念是“单车智能”,这也是现在包括谷歌在内的大部分公司采用的无人驾驶方案,它们试图通过让无人驾驶车本身更加智能,来解决实际上路中的驾驶和安全问题。

安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍,目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能,但高昂的价格也不可能让很多人使用。

与此同时,有分析认为,车路协同需要在公路上铺设信号基站,不仅仅是把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来,这些基础设施的搭建也是个天文数字。

为了让无人车尽可能全面地掌握交通环境中的方方面面,各大无人驾驶公司都在尽可能多的往车身堆传感器,但这带来很大的成本——“平均下来每辆车20万美元,商业化会比较困难。”

在阿里车路协同的方案中,智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本,浅雪表示,目前正在谈,具体的信息还不方便透露。

“中国的公路高频使用非常好,我们可以用很少的钱把路变得智能化,同时因为路的智能化可以降低车的配置,降低车的硬件成本,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

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阿里方面表示,下一阶段重点,一方面是致力于定义全新一代的智慧物流车,另一方面,通过与交通运输部公路院合作,推进道路数字化,让车路协同方案尽快落地。

安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍,目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能,但高昂的价格也不可能让很多人使用。

这起事故在美国引起了对无人车上路和安全性的广泛讨论。“我们告诉人们的是,请遵守法律,请考虑周全,”吴恩达曾对外表示。

与此同时,有分析认为,车路协同需要在公路上铺设信号基站,不仅仅是把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来,这些基础设施的搭建也是个天文数字。

感知基站弥补了单车智能的不足。王刚演示了一个场景,感知基站把道路前方的物体传递给车,帮助一辆自动驾驶汽车视线范围之外的障碍物。“我们还做了大量的测试,车在30公里/小时的情况下,如果在刚才演示的场景下,突然冲出一个行人,100%会撞伤,但有了感知基站的帮助,我们实现了100%的成功避让率,这个例子充分证明了协同智能的威力。”

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感知基站由多种传感器和高效运算单元组成,悬挂在道路之上,类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境,并将感知信息发送给自动驾驶车辆,其工作半径达200米。

BAT全部入局无人车领域后,作为最后一个进入者,阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上,发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

也就是说,现阶段无人驾驶车的识别能力和安全性,需要依赖于一个人人都遵守交通规则的环境。然而在现实场景中,这几乎不可能。

此外,国内也有多个自动驾驶研发团队涉足车路协同技术。今年9月,几乎与阿里宣和交通部公路科学研究院成立车路协同联合实验室同时,百度对外介绍了其车路协同进展,百度的Apollo,目前已有超过上百合作伙伴加入,另有上万个开发者。

车路协同技术方案的核心技术之一是感知基站,这意味着让路有了上帝视角。

这个车路协同实验室目前在做的核心技术之一是“感知基站”,它就像个手机的无线发射基站,可以把车与车、车与路之间的信息连接起来。感知基站会被安装在同交通等高度的位置,覆盖范围是200米半径。这样当一个位置点A出现事故,远处的车辆可以通过A处的感知基站提前发现A地的情况,做出预判和路径决策。

BAT全部入局无人车领域后,作为最后一个进入者,阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上,发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

阿里将感知基站定义为“某种意义上的共享经济。”浅雪说,通过这样的服务构想,在未来可以大大降低自动驾驶和智能物流车的成本。“我们从商业、应用场景、感知准确率以及如何降低成本方面一直在思考自动驾驶汽车的推进和演变。”

按照王刚所说的思路,车的眼睛和大脑会有一部分被移植到路上,最先从价格相对昂贵的激光雷达开始替代。关于路的智能能在多大程度上为车的智能减配,他认为潜力很大,不过没有给出确切的答案。

“首先它实现了L4自动驾驶能力,同时它具备了车路协同的功能,我们将重新定义车和路,以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I. Labs)总经理浅雪,代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

浅雪介绍,此次发布的智慧物流车,目前数量在100辆以内,主要用于实验。在此次云栖大会上,阿里获得了杭州第一批无人驾驶路测牌照。浅雪表示,下一步还会细化哪些路段和路线以及时间段可以去运作这些物流车。

感知基站看到的“上帝视角”的路况。

永利电玩城网址49696com,美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级,L4是高度自动驾驶,对道路和环境仍有一定要求,最高等级L5则为完全自动,由AI接管,不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景,给出的方案是“车路协同”。浅雪表示,该方案是为了更加安全和更低的成本。

阿里方面表示,下一阶段重点,一方面是致力于定义全新一代的智慧物流车,另一方面,通过与交通运输部公路院合作,推进道路数字化,让车路协同方案尽快落地。

“感知基站的稠密程度会决定感知的信息的全面性和精确性。我们是不是把这个感知基站装得非常非常密,让两个车之间完全没有(不需要)智能,还是我们可以一定程度上装一个基站,让车保持一定程度的智能,哪一个方案他带的总体成本更低,这个还需要继续验证。”

5个月前,阿里方面才透露,阿里AI实验室正在进行无人驾驶研究。相比之下,百度研究院早在2013年就开始了无人驾驶项目,腾讯在2016年也成立了自动驾驶实验室研发无人驾驶技术。

阿里希望自己更务实一些,“将技术和商业完美结合,来翘动整个市场。”浅雪说,“科学家加入工业界不代表这个东西已经正式在商业逻辑上成立。自动驾驶如果是一个技术的话,它并没有回答深刻的业务问题。业务问题还是回归到本质,就是谁用,在哪里用,以及能不能用得起。”她将此次感知基站的发布,看做是“引导整个行业的”。

阿里AI Labs的首席科学家王刚举了几个例子:车上的传感器会受到车自身视角和高度的限制,比如大部分传感器的有效监测距离不超过80米,当车速超过60km/h,突然出现了障碍物,车是来不及作出反应的;又比如,车上传感器只能看到相邻车道的情况,当相隔的车道被中间车道挡住,就难以识别。

车路协同技术方案的核心技术之一是感知基站,这意味着让路有了上帝视角。

不过从“共享”的定义上来看,阿里想以车路协同作为入局无人车领域的突围战术,同时还希望做自动驾驶领域的生态系统。

永利电玩城,当人们讨论无人驾驶车什么时候能大规模商业化,安全是最核心的问题。从舆论反应来看,用户对无人驾驶车安全隐患的容忍度比对人类司机安全性的容忍程度要低。

“中国的公路高频使用非常好,我们可以用很少的钱把路变得智能化,同时因为路的智能化可以降低车的配置,降低车的硬件成本,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

在阿里车路协同的方案中,智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本,浅雪表示,目前正在谈,具体的信息还不方便透露。

可以说车路协同是种曲线救国的技术方案,目的就是降低自动驾驶车要为传感器付出的成本,并弥补车辆自身智能局限性带来的安全隐患,从而让它更快上路。

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王刚因此认为可以通过车路协同的技术方案,把原来每辆车都需要安装的智能设备,通过集约的模式共享,同时给路加上智能设备,让它们具备能处理更多复杂情况的视觉大脑,弥补现阶段单车智能的不足。

一个典型案例是今年3月18日Uber无人车在美国亚利桑那州发生的撞人事故。49岁的女性Elaine Herzberg在骑自行车横穿马路时被处于自动驾驶模式下的Uber无人车撞击死亡。根据事故报告,当时正值夜间,这位女性或处于嗑药后的迷幻状态,而Uber无人车虽然通过雷达发现了她,但并没有将她识别为行人。

在杭州的一些开放路段,实验室设计了让人突然从障碍物后出现在无人车前的场景做对比测试。在单车智能紧急避让失灵的场景下,车路协同的方案都避让成功。王刚透露,车路协同技术方案会最早落地在货车运输上,做智慧物流。不过在此之前,这种新方案还需要找到一套市场认可的通信协议,以及明确谁将为此买单的商业模式。返回搜狐,查看更多

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