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小鹏车辆获得加州自动驾驶仪道路测量许可证

作者:宝运莱    来源:http://www.aqbip.com/    发布时间:2019-03-02 13:53    浏览量:

9月8日,在CTDC首席技术官峰会上,小鹏汽车驾驶副总裁顾俊利博士发表了题为人工智能汽车与汽车驾驶进化论的主题演讲,分享了小鹏在中国汽车驾驶的发展道路和这一领域的最新进展。 顾俊立博士,小鹏自动驾驶仪副总裁 同时,顾俊利博士宣布,小鹏汽车最近已获得加州自动驾驶仪道路试验许可证。 小鹏汽车已获得加州自动驾驶仪道路调查局的许可。 CTDC首席技术官峰会是中国最顶尖、最具前瞻性的互联网峰会之一,聚集了业内顶尖技术领袖,人工智能的未来智慧是本次峰会的主题,功能车向智能车的转型也是本次峰会要探讨的重要议题。 自动驾驶国际化存在诸多瓶颈。自动驾驶发展的必然趋势是软件的强大本地化,在中国,如果没有积累实际的驾驶场景数据,很多自动驾驶功能在中国是不可接受的,甚至根本没有考虑。他们无法适应中国用户的实际驾驶条件、交通密度和驾驶习惯。顾俊利博士表示,小鹏的目标是大规模生产具有六维感知能力的高智能互联网汽车,使汽车能够运行,具备足够的自我感知、目标感知、高精度定位、未来预测、互动与事件、决策与推理能力,提高安全性。以及中国驾驶场景中自动驾驶的创新。 小鹏G3将于今年上市并开始交付,小鹏G3将配备领先的自动驾驶硬件,20多个智能感应装置,适应当地的自动驾驶,并将提供覆盖高频生活场景的自动停车功能。 以下是顾俊立博士讲话的文字记录: 谢谢。今天我很高兴有机会和大家分享一些关于中国自动驾驶仪的想法。 为了简单介绍一下自己,我去年10月加入了小鹏汽车。在此之前,我在特斯拉总部负责人工智能和自动驾驶。我带领团队做了自动驾驶,从人工智能的早期思考到自动驾驶的研发,我已经进入了早期阶段,所以今天我有一些个人感受和大家分享。 我将重点介绍自动驾驶仪,它是一种人工智能驱动的技术,一个系统,我称之为人工智能汽车。我将与大家分享整个自动驾驶仪的国际演变,以及我们在中国要做的事情。 首先,让我总结一下,因为在中国,自驾概念始于2016年,并在2017年流行起来。现在,我觉得公众已经失去了意识,不知道什么是自动驾驶,所以,我想解释一下什么是自动驾驶,西方技术如何不能真正在中国使用,比如特斯拉的自动驾驶。 首先,我将解释人类历史上的交通变化。我常常认为,事实上,人类历史上的交通工具只有一百年的时间来摆脱原始的交通工具,如马车、驴车和我们森林里的各种汽车,然后发生了什么我们开始对这种原始的机械装置进行模拟,然后通过福特T(T)型汽车车轮开始进化,出现了奥迪、梅赛德斯-奔驰等品牌,我们在机械层面上,在控制层面上,在发动机、燃油发动机层面上做了一百年的工作,现在几乎饱和了。从那时起,汽车就经历了从模拟设备到数字设备的安静变化。就像在21世纪初一样,我们仍在使用诺基亚的功能机器来按键盘。后来,几乎我们所有人都不再使用充满键盘和按钮的移动电话了。从功能机器到数字机器再到智能机器,同样的革命也在车辆上发生。数字化包括我需要传感器,我需要计算单元,我想嵌入车内,而用户感觉不到,所以这是一个数字化的过程,是一个对汽车本身的改变过程。然后在此基础上,我们可以做一些辅助驾驶、预警,然后放手,然后眼睛就可以离开各种智能工具的功能,所以这就是一个这样的改变过程。 尽管外观发生了变化,技术本身也发生了变化,自动驾驶教会了我很多专业知识,从制造芯片到人工智能算法,到软件,再到自动驾驶。自动驾驶是我做过的最困难和最复杂的项目。没有人。为什么因为它抛开了自动驾驶仪这个词,它几乎涵盖了我们上个世纪所有最重要的技术和信息革命突破。让我用我的眼睛来解释一下,自动驾驶仪包含了哪一代技术。第一代自动驾驶仪是由像特斯拉这样的公司开发的,它使用了集成在国外一体化手机和国内一体化的主流供应商上,博世在中国的汽车驾驶主要是由博世控制的,博世是第一代一体化方案,我们的汽车本身是一个复杂的项目,是一个拼接的系统工程,也就是说,将数万个零部件集成在一起,汽车制造丁本身不是一个技术建设的过程。技术是由供应商从控制单元、发动机单元、电池单元、感知算法单元等多个角度进行突破的,这是第一代技术,但第一代技术存在瓶颈,无法通过,无法改变供应商的东西,所以有第二代、第二代操作是我自己选择一个芯片,我通过汽车、数据和自我编程,然后我就可以改变我的功能了。这是第二代,在芯片和自己开发的算法上做自己的硬件和软件集成的这一设计。第三代是我们也发现,人工智能是一个需求无限的应用程序。或计算能力,特别是自动驾驶。它的应用场景是您在私家车中使用它。它庞大的场景是无限的,你不能完全描述自动驾驶会遇到什么。所以它对计算的需求是无止境的,所以现在我们有很多公司,特别是国际巨头威莫,特斯拉也在做自己的芯片,为什么在过去的60年里,人类制造的所有芯片都用于通用计算。一种是规模计算,一般的计算,当我们真正到车上的时候,这种复杂的水流需要更强大的芯片,这是第三代。 事实上,我们的第四代人都认为自己开车。也许很多人和关注过它的人都会想到森林里的各种汽车。韦莫的汽车上有一个像船一样的盒子,克鲁斯的小型飞机上有很多雷达,八到十个雷达。然后我们在中国的很多自动驾驶仪公司,景池或景池,都有很多东西挂在上面。这是第四代自动驾驶仪。这是怎么一回事第四代自动驾驶通常意味着在特定情况下不需要任何人。它完全无人驾驶,没有驾驶员。要做到这一点,非常困难。首先,我限制了场景。然后我挂上各种传感器,为这个场景做了各种计算装置。所以,通过第四代,这辆车是为这种自动驾驶而设计的。所以,你看,它不像是一辆手推车,只是因为传统的车不包括这件事,现在这两个都是一种嫁接关系,而不是一种产品形式。 我从泰斯拉来到小鹏。我想解决中国的自动驾驶问题。我们的第一代汽车将在今年介于第一代和第二代技术之间。我们将采用一些集成的供应商,并独立开发其中的一些。这也是基于我们自己的研发节奏,这需要一段时间才能开始。在第二代汽车中,2020年,我们将推动我们自己开发的宝运莱娱乐从算法到芯片,再到汽车的渠道取得突破。我们为什么要这样做很多人来问我,是吉利还是沃尔沃还是特斯拉,他们都有这个产品。为什么我们要再做一次是的,有这个产品,但是没有人敢在大多数中国场景中使用它,因为它不适合中国的驾驶场景。这是不可信的,例如,中国道路上的障碍物是不规则的,你很难区分你在中国道路上遇到的所有障碍物。中国的交通规则不规范,是因为中国文化不同于西方文化。这个驾驶问题确实反映了人们的文化问题、习惯问题和社会问题,它不是一个简单的实验室技术,所以它存在着适应环境的问题,也就是说,为什么我们在中国有这么多的车,但是利用率不是特别高。 就我个人而言,我认为中国人只能自己解决自驾的问题。其他人在微博上问我,我从来没有听说过任何有国界的技术。我不是说这是国界,而是说整条路,就像我们穿过州长的两条血管,我们还没有通过。这一段是什么我们需要在中国真正形成大量的数据,然后我们需要选择适合我们的芯片,然后在此基础上,我们需要建立一个适合中国自动驾驶的传感器系统,这个系统必须针对中国的场景,你必须覆盖一些特定的轨迹、特定的场景、特定的交通动态。在此基础上,我们将进行中文算法的研究,我认为解决中国的自动驾驶问题比西方困难十倍以上,这是一个框架问题,一个创新问题,也是一个需要大量技术积累的问题,而这个问题必须由中国人自己解决。S. 在第二部分,我想解释一下小鹏对人工智能汽车的定义,这是非常重要的,我认为一辆车应该有三重智能才能在中国的道路上行驶。这是一个流行的概念。让我们从这辆人工智能汽车开始,人工智能汽车。它包含很多东西。例如,我有几十个传感器来感知环境,我有相互连接的功能,然后去获取地图。我具有云、芯片、人工智能实时计算功能。然后我可以适应各种各样的森林。让我来分解它是怎样的三重智能。首先,我个人认为,不仅依赖云智能,汽车必须能够自己驾驶,所以必须有足够的实时性来感知环境,比如看200米或150米,这个摄像头加上雷达,然后做融合。为什么我们要做这么多种类传感器因为没有一个传感器能满足司机所看到的环境的需要,比如说,摄像机能看到平面二维物体,雷达能看到速度和三维物体,需要结合起来,如果我们有一个传感器能准确地告诉我们它的三维方向和意义,这也是一项技术创新。n这将对自动驾驶产生驱动作用。人工智能非常重要。没有人能否认自动驾驶的问题本质上是由人工智能驱动的问题。人工智能将识别周围传感器的数据,识别其他车辆,做出一些决策和轨迹规划。由于人工智能需要高性能的计算,它必须有一个高性能的芯片,并满足在车内运行的仪表要求。也许我认为这个问题很简单。我们没有很多云,不是有很多GPU吗但这些都不完全符合规定,一辆车在路上行驶,这是一个五星级的安全规格,它不允许在任何时候破坏硬盘,可以在任何时候重新启动。而我们云中的任何东西都有故障率,这是不允许的。当然,我们也需要互联,因为互联可以告诉我们地图,互联上可以告诉我们交通信息等等。我刚才说的是个人情报。你收集了这么多信息并做出决定。这是个人的智慧。 然后我们有更多的车,这可以增加群体智能。有十辆车从这里驶过。当我们看到这里的道路被破坏时,我们可以告诉后面的车,它在这里被破坏了,这就是所谓的群体智能。就像我们的蚁群一样,这辆车也可以做同样的智能。另一种辅助智能,如你所说,在中国很受欢迎。我觉得在中国政府做曲线事情的时候,很难避免超车的概念,比如说我的个人智能做不了那么多的事情,然后我在路上加了很多东西,这就是辅助智能,不管你做什么,这东西都不在车里。这是辅助智能,借助于对环境本身的感知。V2X可以让这辆车发出各种信号,但这只是一种视觉。你很难改变这个世界。你很难改造一辆车。你很难改变世界,安装传感器。传感器日复一日地在变化,传感器不完全可靠。这本身就是一个巨大的项目,所以,我个人认为这只是一个补充。 接下来,让我们简单地分享一下我们所说的中国式自主研发,以及它的关键点是如何与我们自己分解的。有那么多的核心事情要做自动驾驶,你不能回避,我们必须深入耕耘,我们必须去沉淀。例如,芯片必须有,而不是人工智能。第二,自主研发措施打开任都的两条脉络,数据,即代表性的场景与汽车,用算法来连接,这是一个真正的自动驾驶是一个框架的事情。海量的中国场景大数据,不管你有多大,世界一天一天变,所以这件事是一个永恒的问题。让我一个一个地分解它。我们有大量的数据场景。这个场景应该是开放和任意的,而不是有限的,我们经常有朋友在硅谷开得很好。一旦他们到达中国,他们发现什么都做不到。这是因为场景发生了变化,一切都发生了变化,所以场景是一切的源头,场景反映在大数据中,这个场景是不受限制的,只要用户打开了这个地方,你就必须打开,收集,把这个数据带到云端,组织起来,进行人工智能的创新。这一定是你想要识别的创新。你想预测的每一件事,接下来你需要多谈一谈,然后把这个算法放在车上,而不仅仅是在云中控制车辆。如果你上了车,你需要在拥有产品之前能够在车上移动。闭环是这件事最关键的框架。在形成一个闭环后,让算法通过数据增长,让算法在车内得到验证,然后返回到一些你无法解决的问题,使算法再次增长。这是一个框架和智能的发展。要解决中国的自动驾驶问题,我们必须扭转这个框架,使这个智能可旋转,因为没人能一步解决所有问题。 我总结了你所认为的人工智能的定义。每个人都有不同的理解。所以在车里,我们需要人工智能的六维感知,第一维感知,你需要知道你是如何移动,如何运行,车辆动力学。在第二维,你需要知道你周围发生了什么,物体。在第三维,你需要知道物体的确切位置。在fou中RTH维度,你需要知道彼此的预测,它的未来。因为人类的驾驶,人类的反应弧实际上很长,比如400毫秒,很长,甚至比算法还要长。但是人们可以很好地驾驶,因为人们对未来有预测,他们是基于预测驾驶的,我们的算法总是基于历史。过去的传感器可以计算并做出决定。你的预测是基于过去的。因此,为了弥补这一延误,我们需要预测每辆车和每一个账户的轨迹,所以这是时间的第四维度。在第五维度,你需要理解车辆不是孤立的。它们相互作用。他们有事件。你补充说,其他人可能不让你补充,其他人可能改变他们的方式,你真的认为什么,你可以做出最好的决定。第五维度,你做了决定。每个人的驾驶方式都不同。有人说我想尽快去。有人说我想安全第一,有人说我想舒适第一。所以,当你做决定时,你需要了解你做决定的依据是什么样的规则。这是第六维度,六维度感知是真正实现自我驱动的唯一途径,而我们目前的人工智能实际上已经达到了第二维度或第二维度。从2012年突破大数据的深入研究来看,它为你提供了一条良好的水平线,让每个人都能站起来。在一条水平线上,98%的精度识别出成千上万个物体,比如数万个物体,所以这是二维的。到第三维度,我们需要高精度的定位,高精度的地图在量产车生产程序中做,现在是一个世界还没有完全解决的问题。所以,WE现在介于2到3之间,但是我们也可以在研究和算法界的第四和第五维度上取得一些突破,一些预测,但是它仍然需要一些实践和积累才能真正融入到产品中,因此,自动驾驶确实有效。它结合了传统的经典算法和对场景的理解。有很多场景和很多场景。有了人工智能,有了各种复杂的自来水,你为什么要看所有的自动驾驶公司有人说我三个月后就可以开车了。接下来两年你在做什么我在处理各种各样的场景,我的车只需要改变城市。我以前在广州开车。我换到深圳,发现一切都变了。我需要再做一次。这是自动驾驶的难点。 另外,汽车不是移动电话,它不是电脑,安全第一,实现安全是非常复杂的,汽车本身就有控制单元、传感单元,而现在又有芯片,各种各样的东西在一起。为了解决这个问题,我们的意思是在传感器上做了一些冗余,在我们的控制器上做了一些冗余。OL单元和我们的紧急刹车,整个安全和智能都被分为四层框架系统,一层一层的。我的基本原则之一是,没有先进的智能可以基于牺牲生命安全的原则。例如,优步在过去的几个月里发生过一些车祸。不是受AEB的启发。在这种情况下,不管整辆车有多聪明,我都不会使用它,因为我的AEB是我的生命威胁,所以我们将在设计我们的系统时迈出第一步,以确保我的百年传统的精髓不被破坏。一楼。我在二楼有一个冗余。在第三和第四层,我将讨论高级智能。秘密。如果高级智能不能做到这一点,我将回到下面的一些智能,以确保人类生命的安全,这比这种智能幻想的未来更重要。 最后,我想和大家分享一下我们产品的智能化发展,正如我所说,为了解决自动驾驶的问题,我不相信厂商能挺身而出,说我所有的落后问题都解决了。这是不科学的。这个问题有它的科学性,所以它必须有一个进化的路径,我们把自动驾驶分为两部分。中国司机和外国人有不同的焦虑点。例如,外国人很少有这种停车焦虑,而且有很多停车场,但中国人的停车焦虑很大,所以第一步就是解决这种停车焦虑。从耳朵,也就是说,先用超声波。基于超声波的停车位就像蝙蝠探测。你必须让周围的车辆来检测它。这种超声波也是当今市场上大多数停车系统使用的技术框架。在此基础上,我们增加了视野。你在这个停车场是空的。超声波检测不到停车位是愚蠢的。这是人类无法理解的。所以有了视觉,他可以看到各种各样的停车位。最后,有了声音,人们可以与之互动,然后对一些记忆的东西,一步一步地发展它的智能。对于自驾,驾驶焦虑,比如春节期间驾驶长途高速公路的焦虑,等等。每天上下班,一线城市每人平均50分钟1小时的交通堵塞,以及早晚高峰时间往返的焦虑,这种焦虑使这辆车的生活空间成为除了家和公司之外的一个非常重要的生活空间,所以我们有自己的活动空间,在解决了交通拥堵问题后他驾驶焦虑,我们将从高速自动驾驶开始。例如,L2和L3,人们不能放手。你需要实时处理它。L3,你可以放手。当你走这么远的路时,人们的焦虑和疲劳会得到很大程度的改善,在拥堵的情况下,汽车可以自行停车和跟随,然后处理一些车道变换,处理一些其他人的拥堵问题,以解决早晚驾驶高峰时的焦虑,未来如何获得到城市交叉口也是一个永恒的问题。如何高速上下车是实现从A点到B点自动驾驶的关键技术门槛,即使这些技术问题已经解决,自动驾驶的问题也没有完全解决,因为人们的驾驶习惯和用户体验是最重要的问题。每个人的驾驶习惯都不一样。有些人喜欢使用激进的驾驶习惯,而另一些人喜欢稳定的驾驶习惯。最后,我们需要解决个性化驾驶的问题。这是我们的问题之一。进化之路,粗糙的框架。 同时,我们应该说车内智能也需要做。当越来越多的人被解放时,他们的脚、手和眼睛都被解放了。人们在车里做什么在你真正实现无人驾驶之前,事实上,这辆车是一个人机社区,有些场景是汽车,有些场景是人,只有在二级语言中,大多数人仍然在驾驶和驾驶。驾驶一些场景,越来越多的人不需要照顾。在这个过程中,我们需要通过司机状态monito通知系统。打电话,要进行合作,说我现在累了,你得给他10秒时间接管,或者这个人现在在看手机,你得给他8秒时间接管,你必须提前提醒他。要说你能实现更好的无缝配合,在越来越多的情况下更安全的功能。驾驶离子。 最后,我想和大家分享一下,我们现在是海峡两岸四个地方的多国团队。我们在广州总部有一个解决汽车测试问题的团队,在硅谷有一个解决软件开发问题的团队,在上海和北京有一个团队,在不久的将来我们也有好消息。我们在硅谷获得了加州自动驾驶仪道路勘测许可证,我们希望今年我们只做一些事情。其中最重要的一点是通过任都的两条静脉,建立框架,然后实现基本功能,开始实车实验,希望我们是一个做对了,然后做对了的团队。我也希望您能关注我们的下一个成就和成果。谢谢!

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