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驭势科技:无人驾驶的产业化进程

发布时间: 2018-07-26 16:41     来源: 机器人产业

  

  如今的汽车行业可谓竞争激烈,老牌汽车厂商在无人驾驶技术快速发展的今天显得力不从心。作为一家新兴创业公司,驭势科技凭借自身的技术优势快速杀入造车行列,并形成了对无人驾驶发展趋势的独特见解与思考。在新一轮技术变革风潮中,驭势科技已经做好了面向产业全面发力的准备。

  无人驾驶前沿技术的发展及可行的应用场景

  对于无人驾驶的未来,我们认为它会是“滴滴2.0+顺丰2.0+万达2.0”。其中,滴滴2.0代表着当今无人驾驶驱动下的大出行;顺丰2.0代表着大物流;万达2.0代表着当人从驾驶员的角色中释放出来时,他的时间一定会被商业所占据,那么车就变成了移动的商业载体,一个移动的“万达”。但未来的现实是否会同想象一样,需要同时考虑技术和产业的发展。

  以下,以驭势科技研发时所采用的宝骏E100小车(图1)为例来谈无人驾驶前沿技术的发展及可行的应用场景。

  面对出行场景

  小车在城乡结合部的公开道路上,在有安全员坐在其中的情况下,展开自动驾驶。在城乡结合部中,会出现很多大爷大妈、快递小哥横穿马路等多种中国式的不守交规行为。同时,穿梭隧道会伴随光线的变化。雷雨天气时,还会出现技术上雨刷对视觉识别的影响。这些都是对无人驾驶极大的挑战。

  很多企业在研究无人驾驶时都会采用林肯MKZ车型再加上64线的激光雷达。而驭势科技所采用的是一款10万级别的宝骏E100小车。其所有的电池、电机、电控都是国产的品牌。顶层的传感器仅是一个32线的激光雷达再加上两颗摄像头。它是一个以视觉为主传感器的,同时配合32线激光雷达的感知、规划、定位解决方案。

  驭势科技在尝试让无人驾驶走向平民化,而不再是一辆车价值50万美元而导致远离产业化。从研究结果上看,整体测试和示范运营的效果不错。它能够解决城乡结合部非常复杂的路况。但是,不能保证它百分之百不出错,直接可以真正投入商业化运营。因为在汽车领域中,安全是最重要的因素。尽管如此,我们还是看到了,在公开道路上,无人驾驶平民化、产业化的曙光。

  同样是这款小车,将它的传感器再次减配,不再是32线的激光雷达,而只是一颗16线的激光雷达再加上一些视觉。它能够解决的问题是当今面向共享出行的编队调度和运营维护成本问题。在ofo、摩拜等共享单车方面,每天早晚都需要随着“潮汐效应”将成批的自行车从A点挪到B点。共享汽车的运营同样也会面对这种需要在短时间内将车从一个地方调度到另外一个地方的问题。如果按照传统的方法,每辆车都需要配备一名驾驶员,因此其调度成本会很高。此时可以使用无人驾驶小车,从而降低运营的成本。

  最后,当小车进入出行最末端——停车场时,在完全没有激光雷达的情况下,通过纯视觉再加上超声波等一些辅助传感器,即可解决自动代客泊车问题。

  面对物流场景

  小车也可以在物流场景中得到应用。这款小车可以应用在工厂的厂内物流。在汽车行业中,新车会在厂内对原有的车进行用拖斗进行拖动。从技术难度上看,其难度相对于出行场景中的难度有所提高。对多个柔性拖斗的掌控,不是C牌照司机能解决的问题,这需要考A驾照的司机来完成。但是这其中也能看到无人驾驶的升级。

  厂内物流解决完毕之后,小车还可以解决厂房内的物流问题。它在整个厂房内也可以去拖柔性的物体。此时的技术难度会进一步提升,因为厂房内的结构和环境高度重复。在高度重复的环境下,能够让小车进行定位,对各种物体进行识别,进行规划路径,以及未来与工厂的自动化系统进行对接。

  这款小车在城市里既解决了出行的问题,又解决了物流的问题。但驭势科技不仅仅限于某一台车,而是在十几款近百台不同类型的运营车辆中都部署了类似的系统。从场景角度来讲,横跨了共享出行、机场物流、园区微循环等领域。目前已经积累了数十万公里的运营里程。通过运营领域和运营里程的不断扩展来完善算法和系统,使得上述的“滴滴2.0+顺丰2.0+万达2.0”成为了一种可能性。

  无人驾驶产业化所面对的问题

  对于无人驾驶的产业化,应当“心怀敬畏,拥抱创新”。无人驾驶所涉及到的不仅是人工智能算法的问题,更是关系到安全问题,这个在出行和物流等涉及到汽车的领域中的头等大事。汽车产业百年来有它固有的规律,安全是第一要责。所以在做无人驾驶的时候,我们要提“心怀敬畏”,敬畏传统产业固有的规律——安全。同时,无人驾驶又是如今人工智能产业对汽车行业的重塑,所以也要有“拥抱创新”的心态。

  无人驾驶的产业化中,一般会看到这样的产业链:从传感器到车载控制器、运营支撑平台,同时要嫁接到传统的汽车上,面临电池、电机、电控的线控驱动、转向和制动,即如何让电脑发出指令去控制汽车,此外也涉及到整车。这实际上是一个大框架下的产业链。

  大家在谈论无人驾驶时,更多的是谈传感器、算法,但是很少有人意识到传感器和算法需要和车进行整合。很多初创企业用林肯这一款车。从中能看出国内对传统汽车行业积累的缺失。因为对于外国车,都要去请国外的一级供应商许可开放线控。如果他们不开放,则无法进行改动。林肯刚好由于其历史原因将线控开放出来。如果中国真正要将无人驾驶产业发展起来,真正要让它变成自己的产业,那么就需要向下部分的突破——如何让这辆车的电池、电机、电控的线控能够释放出来,从而进行改造。面向国内的自主品牌的核心零部件也能够使车成为无人驾驶车。

  所以驭势科技从一开始就尝试这方面的事情,并出了一些成果。在图2上展示出我们已经可以小批量(千台以内)交付的车规级车载大脑。它的尺寸如图3所示,其体积刚好可以放到小车(图1)的车座下面。这个车规级车载大脑也已经经过了多项认证。

  除了车载大脑之外,无人驾驶还涉及到后台的调度平台。其主要功能是仿真。无人驾驶汽车不可能像传统汽车一样,拥有一百年的时间可以随着法律法规逐步的完善而去改善和提高它的安全性和可靠性。目前,仿真是完善自动驾驶并实现其安全性和可靠性的一个重要手段。使用少量的实车验证,举一反三,通过大量的仿真去优化算法,从而改进性能。

  未来,当部署无人驾驶系统的时候,它的第一步极有可能就是构建数字化的平行世界。在数字化平行世界中,先跑通所有的环节,之后再去现场部署。未来的无人驾驶会是一个数字与实体平行存在的二维空间。

(本文根据“2018雷克大会”现场速记整理而成,未经演讲人审阅。)

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