腾讯自动驾驶实验室负责人苏奎峰:理性看待5G对自动驾驶的作用

时间:2019-08-05 来源: 佛学

  如今,5G的到来正在给汽车行业将带来一场升级变革,特别是,通过5G的低延迟,高带宽功能,自动驾驶可以为自动驾驶车辆提供更多信息,允许自动驾驶车辆在紧急情况下做出准确的决策,确保使用和用户的安全。可以看出5G的作用,但通过5G,可以快速实现自动驾驶吗?自动驾驶仪到底需要多长时间才能降落?

腾讯自动驾驶仪商务中心总经理苏奎峰表示:“事实上,5G并不像公众所期望的那样,它可以真正解决工业驾驶的痛苦,自动驾驶还有许多问题需要面对“。苏奎峰认为,对于整个自动驾驶生态,5G的祝福将加速行业的成熟。然而,自动驾驶的着陆和实施涉及政策问题,技术问题和运营问题。这要求政府,互联网公司和汽车公司共同合作完成。

谈到5G在自动驾驶汽车中的应用,苏奎峰认为,它主要体现在“用户智能”和“驾驶情报”上。所谓的用户智能就是5G可以从娱乐和消费的角度为用户带来价值,为用户带来价值;驾驶智能主要体现在感知层(感知和感知信息共享)和计算层面。

对于今年国内自动驾驶仪的发展,苏奎峰说:“自动驾驶行业已逐渐回归理性,甚至陷入低谷。”在这个阶段,一些初创公司很难继续生活。具有真正核心能力的公司需要几项关键能力:它们可以提高数据利用效率,并可以更高地挖掘数据值和相应的工作积累。更深的。

以下是腾讯科技对话苏奎峰的具体内容:

腾讯科技:您如何理解5G在自动驾驶方面的真正价值? 5G的“高速率”和“低延迟”特性可以解决自动驾驶技术的痛苦问题吗? 5G的真正价值在于什么?

苏奎峰:5G本质上是一种通信手段,可以解决自动驾驶中遇到的一些问题,但公众并不像“5G可以完全解决自动驾驶的工业痛点”那样。自动驾驶仍有许多需求。难题。当然,如果存在这种低延迟,高带宽的链路,则无法用其他技术来弥补。 5G很有用,但这个角色没有公众期望的那么高。

5G在自动驾驶中的作用是通过5G的高速通信链路来补偿车辆的感知和功率以及通信信息交互。例如,V2I(车辆联网),V2V(汽车和汽车之间的通信),V2X(汽车和所有物体的连接),可以将整个信息传输或共享给汽车。

可以说这项技术的核心功能不是5G,而是5G提供了低延迟,高带宽的通信链路,提供了灵活的网络结构和边缘计算能力。但是,为了加快自动驾驶,需要配合其他设施,并且需要汽车,道路和终点的合作。

腾讯科技:从行业的角度来看,5G应用将为整个行业带来哪些变化?首先应用哪些特定着陆场景?

苏奎峰:对于汽车工业的汽车工业,我认为它会影响两个方面:一个是“用户智能”,另一个是“驾驶智能”。

所谓的用户智能。也就是说,5G可以在娱乐,消费等方面为用户带来价值,为用户带来价值。例如,通过5G通信,相关娱乐系统可以进一步升级,用户可以体验VR,或者依靠高带宽高清视频等内容可以到达汽车端。

驾驶智能主要体现在传感层(感知和感知信息共享)和计算层。它可以实时通过V2X,V2I和V2V通道实时共享道路,环境和其他车辆状态,提高车辆终端的安全性。例如,在V2V方面,可以通过5G实现车辆与车辆之间的信息的实时共享,使得车辆可以更好地感知周围的道路状况并通过感知将信息传输到自动驾驶系统。环境信息。例如,当一辆自动驾驶汽车在大型公共汽车后面驾驶时,如果你想改变车道,你就无法知道前方的情况。然而,利用V2V,它可以通过前车的传感装置通过5G链路传输到后方自动驾驶车辆,实现“视角”。

从计算的角度来看,使用5G,如果设备完美,将会有边缘计算节点。这样,许多计算出的负载的需求可以传递到道路两侧的边缘计算节点,从而有效地降低了车辆端的计算要求。这个优点有两个优点:首先,整体计算能力更强,并且增强了自动驾驶的感知。另一方面,可以降低功耗。由于自动驾驶需要相对较高的计算能力,使用边缘计算节点可以降低油耗,尤其是电动车可以改善汽车的续航里程。

腾讯科技:您认为5G如何影响某些车载技术,如SLAM(定位和地图构建)或V2X数字车?

苏奎峰:SLAM是自动驾驶和机器人技术领域的核心技术。这也是一项非常技术性的挑战。蒸汽的核心作用是建立和定位,特别是在复杂的城市环境中。它严重依赖于SLAM技术,涉及5G。有两点:

首先,5G是一种高度定向的通信技术。它的频带比较宽,通信频率高,定位比较强,基站也很密集。基于这些特点,它可以辅助SLAM的定位,并且通过对一些相关材料的理解可以达到亚米级。也就是说,在没有卫星的情况下,5G基站还可以提供可靠的全球定位方法,这无疑是对定位技术的很好补充,其优点是室内场景的作用会更加明显。

另外,通过5G高带宽通信链路,未来一些基站的物理坐标可以非常准确。在这种情况下,当构建和定位时,将有许多基站在其两侧具有其绝对位置。通过这些道路标志,绘图工作将更加精确,并且将减少对高端复杂算法的依赖性。

通常,5G优化SLAM的大规模映射,或者将来有利于降低计算复杂度并提高整个系统的定位精度。

对于GPS导航系统,5G地面基站增加后,它将成为类似于全球定位的小型基站系统。这对于一些封闭的城市高层建筑非常有效。具体来说,当有5G基站时,即使在高层建筑中,即使是室内定位,5G手机也能达到这个亚米级,这种精度将会非常惊人。如今,在许多室内导航定位中,仍然没有有效的定位方法。依靠某些Wi-Fi来保证定位精度并不容易,也无法满足大多数用户的需求。

腾讯科技:您认为5G技术对自动驾驶行业未来的影响有哪些方面?例如,就技术细节而言,自动驾驶生态学是否有更多可能性?

苏奎峰:对于5G,首先,除了通信链路之外,它还构建了这样一个快速通道,连接计算并依靠路边的边缘节点,这可以降低车辆的计算要求。

例如,其他移动设备比汽车弱。当汽车“闲置”时,其他设备也可以帮助用户使用汽车的计算能力做某事。例如,实时翻译功能,现在我们使用翻译笔,翻译笔有专用的GPU,这需要硬件加速。

但是,未来的实时翻译可能不需要这样的操作。例如,如果软件安装在移动电话中,则可以在一些汽车终端或现场侧实施实际计算。由于基站密集,低延迟切换也更快,因此我们可以在此移动期间使用双向计算形式的移动电话快速完成此转换。

对于云,当延迟较低时,可以将操作直接传输到云进行计算。例如,刚刚提到的SLAM可以在构建过程中收集大量的原始数据,并将核心构造优化算法放入云中,并将结果实时反馈给汽车。

通信链路的数据都很大,光纤相当于当前的骨干网,骨干网的带宽必须足够宽才能满足要求。时间。方面要求。否则,有很多节点,但瘦骨干网肯定会造成阻塞。因此,除了无缝连接之外,还有其他基础设施可以跟上,以满足整个需求。

对于整个自动驾驶生态学而言,在5G祝福之后,开发将会更快,并且将有更大的维度来弥补技术缺陷。核心技术突破后,将加速行业的成熟,逐步产生更多相关的消费者行为和内容需求,为整个生态系统提供积极的反馈。

腾讯科技:业内人士认为,凭借5G技术,它可以推动自动驾驶行业的突破,但事实上,我们已经看到很多自动驾驶公司在不久的将来遇到很多问题,如被收购甚至关闭等等。上。您如何看待目前国内自动驾驶仪行业的发展?

苏奎峰:2019年,自动驾驶可能已接近低谷,整体融资难度加大。虽然自动驾驶仪中有5G并且AI技术有很多改进,但真正的L3,甚至L4或更高,与用户期望的自动驾驶仪有一定距离,并且需要很长时间和耐心才能采取这一步骤。一步步。

在这种背景下,许多初创企业难以获得一些商业创意并保持其长期发展。因此,自动驾驶仪最终将继续存在。这是“剩下的为王”。短期内具有技术领先地位的公司不一定会获胜。核心问题是如何进行自动驾驶以整合行业,使您的团队,您自己的公司具有持续的造血能力,然后继续技术和产品迭代。

在技术方面,这种成功或失败实际上测试了公司整合系统资源的能力,包括底层系统工程能力。此外,核心技术是数据利用的效率,因此无论是决策层还是感知层,公司的技术都应体现在数据利用效率上。

因此,能够提高数据利用效率,挖掘数据价值更高,积累更多相关工作的公司是具有核心竞争力的公司。而不是在短期内制作模型,或做一个小算法来获得竞争力。

腾讯科技:您能介绍一下腾讯自动驾驶实验室的战略布局吗? 5G有什么计划?

苏奎峰:目前,我们的核心主要是帮助汽车制造商做自动驾驶技术并帮助自动驾驶仪着陆。因此,我们在仿真,云,高精度地图和其他工具链以及数据测量方面投入了大量资源,我们致力于变得值得信赖。软件和服务提供商为工业发展提供帮助。

从战略角度来看,我们推动L3和L4级别的并行自动驾驶仪。 L3是行业的登陆,与汽车厂紧密合作,L4目前主要从事技术开发和测试,使自动驾驶汽车也可以在一些复杂的城市道路上行驶,提高自动驾驶的整体技术水平,并减少相应的技术。能够申请L3或工具链。

在L4方面,我们期待与更多汽车制造商合作,共同测试和支持L4的着陆操作。关键是我们也希望通过L4技术的积累,我们将进一步提高仿真和云的能力,使腾讯的服务更具竞争力,为客户带来更大的价值。

在5G应用布局方面,我们有一个致力于5G研究的“未来网络实验室”,它在边缘计算,开源和标准应用方面具有很高的影响力,同时还可以实现自动驾驶和5G。技术应用研究在车载环路,仿真等方面取得了非常有价值的成果,虚拟环境信息通过5G链路驱动到车辆端,使自动驾驶汽车可以模拟整个系统在路上运行。

至于车辆道路协调的应用,它主要依赖于终端感知终端和许多其他基础设施。它不仅涉及5G,还涉及许多功能节点,需要系统工程的配合。目前,这些技术发展尚未成熟,因此也将在一定程度上影响整个登陆的进度。当然,随着更多国际或国内5G示范城市的启动,相关示范区将更快启动,我们将积极参与加速5G和自动驾驶的整合。

腾讯科技:刚才我们提到了自动驾驶水平。你认为L3水平的自动驾驶是一个分水岭吗?从技术角度来看,你是如何决定的?

苏奎峰:L2到L3是自动驾驶的分水岭。核心问题是确定责任。例如,L2或L2 +级自动驾驶仪,人们仍然承担着驾驶的主要角色。如果汽车出现问题或发生事故,则由人员负责,并且车厂可以避免风险。

对于L3及以上的自动驾驶,核心问题是蒸汽的自动驾驶能力允许驾驶员释放双眼和双手。当汽车处于危险状态时,自动驾驶将发出预警。如果汽车发生事故,汽车将是负面的。责任,而不是人的责任。因此,汽车的安全要求将非常高。因此,无论是在安全性还是技术方面,L2和L3都是截然不同的。

此外,L3对技术要求有更高的要求。例如,在转向系统的情况下,如果转向系统的一部分发生故障,则需要冗余转向系统和具有双备份的制动系统。这些关键系统是必需的。有冗余。 L4主要面向Robottaxi的移动旅行,其商业化或产业周期可能更进一步。

关于创办Robottaxi的初创公司我还有一些保留意见。首先,它所需的技术障碍很高。另一个问题是成本。为了确保安全,汽车需要按比例放大。这次大规模测试所需的资金也非常高,这对初创公司的融资能力构成了挑战。

L4和L5自动驾驶仪的理想登陆和实施需要政府,互联网公司和汽车公司合作,因为它既有政策问题,技术问题和运营问题。如果考虑,三方合作可能更容易促进。

有一个自动驾驶着陆的过程。该过程可能需要混合相关的测试和操作以进行同步,例如由旅行公司操作以进行一些测试的自动驾驶汽车,以及实现协调操纵和无人操纵的操作系统。在早期阶段,将有自动驾驶汽车的测试人员和驾驶员,也可以混合到运营车队中。在一定程度上,它还节省了成本,后续工作将逐步从特定区域运行,与带有驾驶员或测试员的汽车混合,最后到完全无人操作,这需要一个渐进的过程。

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