憧憬“跨越L3”的自动驾驶和异日已至的“车云协同”

图片来源@视觉中国

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文丨脑极体

自动驾驶正在进入大周围行使的前夜,然而智能汽车在L3级别周围化商用的道路上展现肯定的迟滞。

今岁首,奥迪就曝出“作废L3级自动驾驶研发项现在”的计划。尽管奥迪专门强调 “团队只是转向了L2和L4级自动驾驶技术的研发”。但是这项在2017年7月奥迪A8第四代搭载的L3自动驾驶体系,等于终于在耗时5年,耗资数亿美元之后,泯然多人,无法交付给用户行使。

随着L3自动驾驶技术陷入“人车接管时机”悖论的题目以及有关法律法规迟迟未能出台,多多的车企都在积极追求从L2级直接向L4级超高度自动驾驶技术转型。

而多多车企的单车智能为主的自动驾驶技术就显得力不从心。自动驾驶从单车智能向车车、车人、车路协一致多端智能倾向的变化就相等必要了。

多所周知,自动驾驶技术的发展已经分化出两大阵营:一栽所以汽车制造商为代外的ADAS和单车智能技术阵营;另一栽所以互联网企业为代外的人造智能和智能网联化技术阵营,直接倚赖智能计算及网络通信实现对汽车的限制。

前者以通用、沃尔沃、特斯拉以及汽车零部件厂商为代外,重要从现有的驾驶辅助坦然技术起程,协调感知和限制决策,偏重于对走驶环境的正确感知,渐渐实现智能化自动驾驶技术。

而后者以Waymo、百度Apollo等为代外偏重于高精度定位的引导,协调多栽传感器、GPS等传感器,偏重高精地图的构建和感知数据的协调,行使AI算法直接实现L4级别及以上的十足自动驾驶。

当单车智能阵营要跨越自动驾驶的“悖论”鸿沟,而智能网联阵营也面临大周围整车落地商用,两大阵营在2020年的时间节点,正式交汇在了联相符竞争点上。而以互联网企业代外的第二阵营都早已纷纷制定了本身的车路协同的发展计划。

自动驾驶、车联网、车路协同、LTE-V2X、5G-V2X等有关技术正在以一栽同步添速的方式迸发,而人、车、路、网的互联互通,都离不开云计算技术的声援。

在现在各家的技术词典中,车云协同的概念越来越多被挑及。

在不论是早已展现的自动驾驶、车联网技术,依旧近来两年正在推进的“车路协同”技术,都离不开云计算的声援,也早已有着“车云协同”技术的片面行使。

所以,车云协同,这一内涵极其雄厚的概念,同时也是一个赓续强化的技术演进过程。

那么弄晓畅“车云协同”在现在智能汽车周围的技术行使边界,探讨车云协同在自动驾驶、车联网、车路协一致技术周围中发挥的作用和与这些技术的区别,吾们才能够真实理解 “车云协同”技术,以及下一步车云协同能够拓展的场景和倾向。

云端算力:自动驾驶技术正在云端滋长

自动驾驶技术是一个涉及柔硬件高度集成、高度复杂新闻处理代替身类操作的综相符体系,重要由感知、决策和实走三大子体系构成,涉及环境感知、决策规划、限制实走、V2X 通信等关键技术。

而以深度学习为代外的现代 AI 技术,基于在机器视觉(MV)、自然说话处理(NLP)等周围的成功行使,被引入到自动驾驶技术的环境感知、决策规划和限制实走的体系钻研当中。

多所周知,自动驾驶技术技术的成熟厉重倚赖实时郑重的算力声援以及大周围数据训练,基于单车智能的自动驾驶存在着数据积累不足、强计算能力缺乏、义务自适宜能力差AI算法优化适配难得等题目。所以,除了完善在车载终端上的AI深度集成,还必要构建一套基于车云协同的一体化智能驾驶体系。

最先,AI算法行使是自动驾驶云端体系的中央。车载嵌入式智能硬件平台因计算、存储能力有限,无法知足 AI 模型的训练需求。自动驾驶云平台 AI 算法行使技术,行使虚拟化技术及网络技术整相符大周围可扩展的计算、存储、数据、行使平分布式计算资源完善 AI 模型算法的学习训练,能实现在云端训练 AI 模型,始末车云协同技术将其安放到嵌入式平台,使 AI 算法在车端自动驾驶体系上得到深度行使。

其次,云端数据存储知足自动驾驶的数据训练请求。

云端体系不光能够存储海量的传感器的实时采集数据,还能够存储采集历史数据,同时借助云计算完善这些海量数据的存储、传输、分析处理,基于 AI 集成行使算法的智能驾驶限制模型,为车辆决策挑供郑重、高效的协同限制方案。

再次,云端大数据的建构技术实现多场景、多车型以及个性化驾驶下的AI数据处理和新闻服务的复杂处理,掌握自动驾驶数据的分布、异构、时变、海量的数据特征,借助车云协同的有效传递,推动多车、多场景的自动驾驶数据管控方案。

基于云计算服务,车云协同为自动驾驶的AI算法模型训练、大数据存储处理以及数据行使挑供了基础性的保障。

这也正是由于最早发力AI算法钻研和大周围无人驾驶数据采集和训练,互联网(同时也是云计算)巨头们才能够在自动驾驶,稀奇是L4级别的无人驾驶周围保持庞大的领先上风。

自动驾驶技术本身既是办法也是现在的,首先将实现的崭新的人车有关,实现生产力的宏大升迁。而车云协同技术,正是成为构建云端和车端智能体系联接的郑重解决方案,为自动驾驶技术的发展,挑供有余的云端算法和算力声援。

技术的汇聚:车联网在云端日臻成熟

车联网,即车载终端的智能网联体系平台,借助现在主流的LTE-V2X以及新一代5G-V2X新闻通信技术,实现车辆之间(V2V)、车与路之间(V2R)、车与走人(V2P)以及车与云端(V2N)之间等的周详联接和新闻互通。

车联网技术本身已经挑出多年。从最早的车载导航体系,发展到现在以ADAS(高级辅助驾驶体系)技术为主的辅助驾驶。而车联网的实现离不开新闻通信技术、大数据及云计算的声援。

借助移动新闻通信技术,车辆将实现与云端、车辆端、路端的联网,车辆运走的大量数据能够实时传输到云端,同时,基于云端的数据分析,又能够实时传输实时高精导航、路况新闻、车位数据等新闻给到车载体系。除了对车辆数据的实时传输和处理,云端技术还能更好的知足车辆的智能化体验。比如精准地图导航、手机长途遥控、智能安防、智能娱笑以及语音交互体系。

现在,智能化和网联化正在进一步融相符,车联网将日好成为实现自动驾驶的关键技术赞成,同时也成为驾驶者享福智能座舱体验的重要办法。对于用户而言,自动驾驶的实现能够让驾驶员从单一、死板的驾驶中解放出来,而智能座舱的实现将使得驾驶者能够实现更多的智能功能体验。

其中,最能添强用户车内体验的功能就是基于自然说话的人车交互,包括语音限制导航、通话、搜索以及车内设备等。而成熟的语音识别技术倚赖于兴旺的语料库及运算能力。所以,车载语音技术的发展就得倚赖于网络和云端数据处理,由于车载终端的存储能力和运算能力都无法解决好非固定命令的语音识别技术,而必须要采用基于服务端技术的“云识别”技术。

吾们其实能够着重到,随着通信技术、AI、云计算的发展,推动着车联网的赓续演进过程中,新功能、新场景的赓续生发,其中车载的智能座舱服务体验赓续升级,而自动驾驶技术更是成为车联网下一步发展的中央现在的。而车路协同又是车辆网技术中,能够添速自动驾驶实现的关键。

颖悟的车和聪明的路:车路协同在云端交汇

现在从国家政策以及业界共识来望,自动驾驶技术要想真实挑前到来,车路协同正是实现自动驾驶的重要甚至是唯一的路径。这意味着不光仅让单车拥有智能,更重要的是让道路以及有关基础设施也能够“聪明”首来。

车路协同体系三个中央构成片面:智能车载体系(车端)、智能路侧体系(路侧端 云端)和通信平台。这意味着,车辆的智能化、道路的智能化以及二者之间的网联化,形成一个三维架构,能够极大地升迁自动驾驶的能力,甚至能够在车载端布设成本较矮的感答设备,就能够让车辆具备肯定的自动驾驶能力,大大降矮了自动驾驶汽车的技术、成本门槛。

道路的智能化,不光仅意味着把正本安置在车上的感答器设备铺设到道路侧,更重要的是实现车载端的海量数据的实时处理、路侧端的路况新闻搜集及边缘计算以及车与车、车与路之间的实时新闻传输。

智能汽车的车载OS体系,能够知足海量高并发数据的实时计算处理,保证义务调度效果,关于我们知足车辆在矮时延、高郑重的实走操作。而车路协同就请求车辆之间不光仅是联相符品牌或车型的通信连接,而是一切车型都能够进走互联。所以,车路协同对于车载OS体系的配适和兼容性有着庞大的请求。

同时,车路协同也请求来自差别车辆之间的单车传感数据的融相符,而差别来源的数据特征迥异极大。这就请求车载OS在数据级、特征级和决策级进走多级新闻融相符,实现更高层次的综相符决策。这就请求一个具有高郑重性、高兼容性、高层次新闻融相符的联相符OS体系,而这一体系的实现和行使则必要得到来自云端的声援。

而另一方面,道路侧的智能化改造也离不开云端的声援。

倘若是传统的中央架构式的云计算平台,路侧数据倘若上传到跨区域中央云平台,然后再由云端将运算首先下放到路侧设备,远距离传输能够会导致数据传输延伸。那么,在路侧就近安放边缘云计算设备成为更为可走的解决方案。中央云平台始末高速通信网络,管理路侧边缘云,实现中央云、边缘云在资源、坦然、行使、服务上的多项协同。

以上吾们望到,车车、车路协同也都必要在云端(边缘侧)进走数据的融相符与互联互通,才能真实实现“智能化”与“网联化”。

渐进而成:车云协同的下一步

不论是汽车生产厂商,依旧强势入局自动驾驶、车联网周围的互联网IT厂商,云计算都成为无法绕开的技术能力,尽管能够每家企业对于车云协同这一技术方案有着差别的定义和边界理解,但是吾们依旧能够在各家的技术解决方案中望到大量云端技术的行使。

比如在自动驾驶周围,如最早组织智能驾驶技术和大周围数据测试训练的百度,正在始末智能云服务的方式,将自动驾驶技术盛开出来,成为这一周围基础的云服务商。基于车云协同技术,将进一步为普及车企的自动驾驶汽车的研发,挑供更好的自动驾驶AI模型、测试数据的存储分析以及仿真测试的服务。

在车联网以及车路协同上面,云端计算能力和数据处理的添强,不光能够更好地知足车载服务功能的智能化体验,也同时能够大幅升迁车辆对于自动驾驶中数据传输的坦然性的请求,比如,完善对车辆内部的实时坦然性能的监控和判定、车辆之间的危险情况的预判和处理,以及对于车辆数据传输的添密和防护。

异日,具有自动驾驶、车联网、以及车路协一致集成解决方案的云服务厂商,将会成为这场驾驶革命的重要玩家,成为“车云协同”技术生态的最重要的倡导者。

自然,对于C端大多用户而言,车云协同望首来更添有余隔阂。其实,车云协同更多将是从车载网联体系挑供更为雄厚的智能体验。

比如在车联网上面。车载的语音交互体验和娱笑服务体验,是用户的真实刚需,能够是现在车云协同赓续深耕的周围。始末对车载语音体系的智能化改造和云端的算力声援,升迁包括车载设备的语音限制、车内乘客状态的机器视觉检测、手势交互等多模态的人车交互,赓续升迁智能座舱体验。

而在用户的自动驾驶体验上面,渐进式的自动驾驶技术同样得到来自车云协同技术的声援。比如,现在渐渐实现的长途呼车、自动泊车、变道挑醒等辅助自动驾驶功能,都是在现有特定场景下倚赖车云协同技术,保证自动驾驶功能的坦然行使。

不论是自动驾驶,依旧车联网以及车路协同,都将是一项永远赓续发展的现在的。而车联网、车路协同,同时又是自动驾驶技术实现的一栽技术办法,自动驾驶必要在响答技术渐渐成熟的过程中渐进式推进。而5G通信技术、云计算、人造智能技术的发展,就成为这些技术得以安详发展的基础。

车云协同,变成为这些技术现在的实现的交汇点。车云协同技术,将首终行为一栽集体性的解决方案,协助以上现在的更好地实现。

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