圆桌激辩:高阶无人驾驶普及还有多远?

2021-07-15 17:03:39

汽车信息网7月15日讯 近日,由东浩兰生和「Auto Byte」联合主办,E车汇战略合作的「WAIC智慧出行论坛」在上海世博展览馆举办。该论坛不仅得到了华为车云、高通、福特等行业巨头的支持,也得到了驭势科技、赢彻科技及AutoX等迅速崛起的自动驾驶第一梯队的响应。

多位行业重磅人物的参与,令该场论坛成为2021年度世界人工智能大会上,最引人关注的相关领域论坛之一。各位行业大咖的参与,使得本次智慧出行论坛的议题涉及数据学习、芯片、云端拟真训练、C-V2X直到整车软硬件。

而在圆桌讨论环节上,各位顶级技术专家及行业重磅嘉宾更是引发了一场「自动驾驶路线之争」,使得当下自动驾驶面临的「成本、普及、商业化」等路径问题被集中摆上桌面。

数据是自动驾驶的根本

自动驾驶还远远没有普及,最根本的原因在于,技术上还没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级L5。自动驾驶的场景太多太复杂,目前计算机的算法还达不到要求,工程师也没有办法提前预测,只能依靠积累大量的数据来训练算法适应不同场景。

而场景无处不在,各种可能性都有,其复杂程度堪比天上繁星。所有自动驾驶车都需要面对某种不可预见的情况,没有十全十美的自动驾驶系统能应对所有场景,自动驾驶最重要的一环就是收集数据,而多大的数据量可以实现自动驾驶?这个问题没有一个统一的答案。

在圆桌讨论环节,华为智能车云服务CTO喻杰从数据的角度出发进行探讨,表示若要实现全场景自动驾驶所需的数据量,并没有统一的答案。

我们对于数据的积累追求是无止境的,我们要不断提高自己的能力。喻杰同时提出,我们还要强调数据的有效性,如果在封闭园区不断转圈也可以积累很多里程,但是出去对于别的场景可能就是无效的。

这样一个观点得到了其他嘉宾的一致同意,那就是一定要积累有效数据。

AutoX创始人及CEO肖建雄表示认同,业界大家经常觉得数据越多越好,其实这有个前提条件,就是有效数据越多越好,另外有效数据很重要的一点,就是高质量的数据越多越好。

但同时肖建雄表示,拥有大量数据之后如何分析、学习是更大的难题。比如说我们在做无人驾驶,有激光雷达、毫米波雷达等等,这么大的数据量每个小时可能产生超过1TB的数据量,这是有效数据。

肖建雄做了一组简单的计算:每台车每小时产生超过1TB,假设每天就跑10小时,一台就有10TB的数据,你有几百台车,每天就有将近1PB的数据。这些数据需要先有人来标注,才能让机器学习,而如此庞大的数据是没有任何一家公司可以标注完的。全世界我没有看到任何一家公司敢号称有1PB的数据全部被标注过,1PB的数据只是几百台车跑一天10个小时的数据。

无人驾驶几时真正普及

在讲到自动驾驶等级的发展路线时,嬴彻科技CTO杨睿刚表示认可L3-L5的渐进式迭代。首先,他认为L3与L4、L5的自动驾驶车辆,机器成为驾驶主体,不论是从软件架构、传感器配置、对车辆底盘的要求,都没有本质区别。

另外,如果车辆配备全套的传感器,且拥有足够360°全像数据记录的能力,即可为迭代发展提供有效数据。

不过,嬴彻科技CTO 杨睿刚提出了一个质疑,是不是传感器越多就有越多的有效数据?

杨睿刚表示,做量产的自动驾驶是戴着紧箍咒的自动驾驶,要考虑的不光是安全、舒适性,还得考虑到车规级的硬件、功能的安全,特别重要是要考虑到成本。

只有在成本可控的情况下,自动驾驶技术才能够普及,这一点我在嬴彻做自动驾驶深有体会。我觉得我们现在已经过了通过堆料来做自动驾驶,我们必须在成本可控的情况下做可量产的,能让大家普及的自动驾驶。

但肖建雄对此则提出了异议:「传感器并非越多越好,但是一定要够,不够绝对无法实现无人驾驶。」而且他认为,数据有效是限制在同类数据的,从经济性上考虑,如果车上的传感器及价格已是L4级别,那么就没必要再从L3开始渐进式发展。

那么高阶自动驾驶的普及,还要2-3年还是5-10年?

对此,的卢技术有限公司创始人兼CEO张英谈到,自动驾驶未来要克服的问题,不仅仅是法规问题、技术问题,更大的坎儿等着我们,是消费者如何理解你,如果你的消费者不买单,你永远也是零。

杨睿刚对普及自动驾驶的时间认知则是5-10年,他表示,高阶自动驾驶现在就有,纯无人矿卡在澳大利亚那边开了三五年了。如果说要变成普及的大家都可以感受到的,不管从技术来说还是法律法规上来说,我个人觉得至少得有5-10年才能真正感受到脱手,车真正变成大玩具。

新能源汽车已经成为大趋势,而自动驾驶也必将是未来车企不可或缺的技术之一。从目前现售的量产车来看,特斯拉早已达到了L2的级别,已经跨越到所谓的L2.5,也是目前市面上可以买到的自动驾驶程度最高的车型之一,可距离真正的无人驾驶还是有很长一段路要走。

L4级别以上的自动驾驶,看似近在眼前,但距离我们还很遥远。

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