英特尔:开放生态是无人车商用最快方式

¤赵艳秋/文   2017-08-04 22:48:29

“感觉就像是人类在开车一样。”在试乘完英特尔和德尔福基于奥迪 SQ5车型合作研发的一辆无人驾驶汽车后,一位试乘者如是说。这是5月在美国加州圣何塞首届英特尔无人驾驶研讨会期间发生的一幕。

在整个试乘过程中,这辆车的最高时速约为 60 公里。“不同于之前所体验的无人驾驶,这辆车在空旷的道路上信心十足,敢于加速,不会在探测到行人和车的时候过于谨慎地停下。除了方向盘自己转动有些神奇之外,没有太多其他感觉。这或许正是给无人驾驶体验最好的评价。”

在这次研讨会期间,另一辆无人驾驶车宝马7也揭开面纱。它是宝马、英特尔和Mobileye最近开发的40辆宝马7系无人驾驶测试车中的一辆。这40辆车于今年上路测试,为即将于2021年量产的高度自动驾驶车和全自动驾驶车铺平道路。

“激进的日程表”

虽然试乘者评价较高,但乘用车的商用落地进程还需几年时间。

“目前来说,乘用车业界整体在2级,但还是有一些在3级。”英特尔无人驾驶事业部副总裁兼自动化解决方案部门总经理 Kathy Winter说。这个部门是今年1月刚刚成立的,全权投入无人驾驶领域的部门。

这里提到的无人驾驶分级,是国际汽车工程师协会提出的,从L1到L5共5级。其中2级是汽车多个功能自动化,司机的手脚可以在特定时候离开控制,但仍要为汽车安全负责。而L3是在特定路段,如高速路上,汽车可以开启无人驾驶并为安全负责,但仍需人在某些情况下接管。

从量产时间表看,大部分车企在2020年量产L3级产品,很多厂家在2023到2025年之间发布L4、L5级产品,但也有一些比较激进的厂家说,可能在2020年就实现L4和L5。

英特尔无人驾驶事业部中国区市场总监徐伟杰观察到,业界公司在无人车上有着不同定位。百度和谷歌直接就做L4、L5高度自动驾驶车和全自动驾驶车,而很多传统汽车厂家都在做L3。

“我们认为,技术上并不是一个渐进的过程。”徐伟杰说。

消费者的信心

“技术这块肯定演进得非常快,我并不担心。”Kathy说,“最大的挑战来自消费者是否对无人驾驶技术有信心,能否接受。”不管技术发展得多快,这些因素都会影响无人驾驶的发展进程。

Kathy提到Uber无人驾驶汽车去年12月在旧金山发生的一个故障——因为无法识别信号灯。这是汽车感知系统出了问题。

“在过去一两年中,我们学到的经验是汽车需要各种感官,就像人类拥有眼耳口鼻一样。”Kathy说,“比如雷达、激光雷达、计算机视觉、GPS定位系统等。”

目前业界采取的方式五花八门的。如特斯拉几乎全部采用摄像头,也有企业采用了激光雷达。而Kathy希望企业先采用整合的感知体系。这样,当一个系统出现问题时,汽车还可以应用其他系统。“当未来技术更加成熟,试验完全成功时,也许会减少这些传感器的数量,从而更加经济实惠,同时又能保证安全。但就目前来说,我们更希望考虑周全,保证其安全性”。

现在,Kathy想做的事是能给消费者更多信心。这一方面来自技术保障,另一方面来自法律法规。“我觉得从2021到2025年,技术应该已就位。也许我们的行驶速度会变慢,但人们会觉得更安全,这也将吸引更多消费者。但一些规则、保险以及社会认知,可能决定着整个进程的发展。”

他提到一些车辆之间责任的问题。“虽然是无人驾驶,但到底是谁撞了谁,这个责任怎么去权衡、解决,确实是这几年我们需要面对的,也是我比较关注的。”

“没有人愿意分享秘密”

无车驾驶乘用车要商用落地,还有一个重要问题不得不提,这就是良性生态。Kathy坦言这是一个挑战。“虽然在人工智能领域,大家做的每一件事都始于开放资源,但这在无人驾驶领域比较难——掌握无人驾驶技术更像是一场战争,没有人想要分享秘密。”

怎样建立一个良性循环生态?英特尔CEO布莱恩·科再奇从数据角度进行诠释。无人驾驶汽车有三类数据,第一是技术型数据,包括汽车记录周围环境所产生的数据,像红灯、路上跑的小孩……谁有最完善的技术型数据,谁就有最好的机器学习和深度学习算法,这些算法给予汽车自动行驶的能力。第二类是社交数据,像汽车的位置数据,车与车、车与物的交互数据。同样,谁有最完善的数据,谁就能最大化地利用。最后一类是个人数据,包括乘客位置、在哪里停留过、乘坐的总里程数、喜爱的娱乐信息等,它来自汽车的内外部。这几类数据都代表着独一无二的商业切入点。

什么样的无人驾驶生态让数据良性循环?“坦诚地说,自动驾驶行业仍未定型。”科再奇说。他认为,行业数据的共享是挑战之一。“没有一家企业能设计出安全的全连接算法,这需要整个行业协同跟踪。人工智能和机器学习需要更大的数据集,从而让无人驾驶汽车在任何情况下保证安全。这也需要行业数据共享。”

英特尔与最大的物联网标准组织OCF(Open Connectivity Foundation)正在定义开放和可扩展性物联网平台,主要解决车与车之间交互的技术平台,业界能分享基础信息。“对开放物联网投资,会让整个汽车行业腾飞。”

英特尔、宝马和Mobileye也正在为无人驾驶建立通用开放平台,包括3到5级无人驾驶技术,并向汽车供应商和能从中受益的公司开放。这里的Mobileye是一家计算机视觉与机器学习企业,在无人驾驶生态链上已建立广泛合作。英特尔今年宣布将以153亿美元收购它。

“当整个行业一起推动通用平台发展时,能让开发者快速、大规模行动,无人驾驶技术就会加速前进。这类似PC和服务器行业。”英特尔公司高级副总裁兼无人驾驶事业部总经理戴佟森说,“很多喜欢唱反调的人认为,英特尔在IT领域实现快速扩展的经验没办法在无人驾驶领域复制。同时,汽车行业也有很多人不理解开放式合作如何实现差异化。我理解这种质疑,但根据多年的经验,我知道通用平台和可预测的接口技术能有效解决问题,是推动无人驾驶向前发展的最快方式。”

除了推动通用技术平台,在首届英特尔无人驾驶研讨会期间,英特尔对外系统地披露了公司从汽车到云的端到端方案。被称为英特尔GOTM无人驾驶车的车内开发平台,不只是一个车内超级大脑,支撑各种人工智能算法的计算和分析,还包括了5G,能连接到云和数据中心。英特尔也已部署了专门针对无人驾驶的数据中心,用于算法开发和训练,理解无人驾驶数据移动和存储的特殊需求。

英特尔也将与LG联合开发和测试面向下一代汽车的5G远程信息处理技术。预计5G 将于2018年第三季度推出标准,2020年左右商用化。

由英特尔收购了15%股份的数字地图企业HERE,正利用英特尔测试车研发高清实时地图利用大数据和机器学习技术,为汽车提供动态驾驶的道路和交通高精度信息。

英特尔还透露其参与了33个一级供应商、59个生态合作伙伴以及49个设计社区的无人驾驶车研发,目前有100个L4自动驾驶测试车辆采用其方案。

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