自动驾驶,自动驾驶汽车

自动驾驶规模化应用目前面临哪些难题?

自动驾驶目前面临哪些难题?

近日,工信部发布《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)(征求意见稿)》。《征求意见稿》提出,到2025年我国要实现高度自动驾驶智能网联汽车实现限定区域和特定场景商业化应用。
 
这对我国自动驾驶领域的玩家们提出了新要求,究竟自动驾驶规模化应用难在哪?
 
业界有无良策?
 
自动驾驶需要多个部件的协同才能完成。正常驾驶中,驾驶员开车要超车时,第一步是看前面这辆车开太慢了要超车;第二步是计划,观察旁边车道前后是否有车,确定变道路线;第三步是实施计划,打方向盘变道超车。
 
在自动驾驶的实现过程中,也是一样的流程。不过,需要多达数十个传感器帮助车辆实现“看”,而在接下来的计划和实施阶段,则要依靠高精度地图和强大而稳定的计算平台。
 
高精度地图必须细致到道路曲率、航向、坡度等具体信息,为车辆的自动控制提供最高可达厘米级的道路依据;强大而稳定的计算平台则为车辆提供及时、快速、持续稳定的信息处理和指令反馈等。
 
自动驾驶目前面临哪些难题?
      
赛灵思汽车战略与客户市场营销总监Dan Isaacs:
 
道路交通复杂的情景是阻碍自动驾驶实现的最大原因之一,需要车企不断进行路测实验。
 
马小智行北京研发中心负责人李衡宇:
 
除了无法解决应对复杂的场景问题外,目前市面上大部分的自动驾驶车辆累计的自动驾驶里程都不足,无法达到安全测试的标准。
 
我国自动驾驶汽车的发展分为哪些阶段?
 
中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅:
 
我国自动驾驶汽车的发展分为两个阶段,第一个阶段是从1984-2018年,自动驾驶汽车处于科研探索期;第二个阶段是从2018-2025年前,自动驾驶将处于产品孵化期。
 
到2028年我国商用车保有量中,将有10%达到自动驾驶,而2035年才能实现每年生产的新车都是L4级的自动驾驶汽车。
 
5G对自动驾驶有什么影响?
 
李衡宇:
 
5G可以帮助自动驾驶但不会起决定性作用。5G仍然是一个无线传输制式,虽然在低延时和宽带上有优势,但在很多场景中,仍然会出现一定的延时,这在有时候甚至是致命的。只有智能的分布式系统能解决问题,因为它会让每个节点都有计算能力和智能化,能够很好地应对复杂的环境。
 
FPGA芯片方案有什么优势?
 
李衡宇:
 
FPGA方案最大的好处就是在输入输出通道中或者传感器不需要发生太大变化时,可以用可编程逻辑当中的一部分进行改变。比如,开车时换了倒车档,这时候就启动了后置摄像头,在这个过程当中,并不需要把整个系统关掉再重开就可以实现,而这样做的好处是节约成本的同时也增加了汽车的可靠性。
 
Dan Isaacs:
 
FPGA可以提供最低功耗的AI推断以及高度的扩展性,通过可编程的逻辑帮助企业实现动态功能交换或者在远程硬件上实现芯片更新,并根据传感信息输入输出的要求,提高加速的能力。与此同时,加上ADAS就可以实现异构计算,帮助矢量引擎、AI引擎和各种引擎来实现异构计算。
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文章来源:戈清平 / 文章作者:戈清平  →深度观察
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