7月21日,華為云智能駕駛創(chuàng)新峰會(huì)&烏蘭察布汽車專區(qū)發(fā)布會(huì)現(xiàn)場,華為云與中國電動(dòng)汽車百人會(huì)攜手北汽研究總院、毫末智行、四維圖新、同濟(jì)大學(xué)、禾多科技、賽目科技、為辰信安聯(lián)合發(fā)起“自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)攻堅(jiān)”倡議行動(dòng),呼吁自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈各方把握發(fā)展先機(jī),圍繞產(chǎn)業(yè)技術(shù)挑戰(zhàn)展開深入研究并協(xié)同技術(shù)創(chuàng)新,加快推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)化落地。
華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部部長尤鵬表示:“華為云愿做最堅(jiān)實(shí)云底座,支撐中國汽車產(chǎn)業(yè)在電動(dòng)化、智能化領(lǐng)域的‘換道先行’。聯(lián)動(dòng)產(chǎn)、學(xué)、研、用,攻克關(guān)鍵技術(shù);完善工具鏈,降低研發(fā)門檻,做強(qiáng)產(chǎn)業(yè)鏈,打造繁榮生態(tài);軟、硬并舉,形成產(chǎn)業(yè)合力,助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展?！?/p>
華為云攜手眾多伙伴發(fā)起“自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)攻堅(jiān)”倡議行動(dòng)
華為云EI服務(wù)產(chǎn)品部部長尤鵬,華為云安全領(lǐng)域部長左文樹,北汽研究總院智能網(wǎng)聯(lián)中心專業(yè)總師林大洋,毫末智行COO侯軍,四維圖新高級(jí)副總裁蔣晟,中國電動(dòng)汽車百人會(huì)副秘書長徐爾曼,同濟(jì)大學(xué)教授、汽車安全技術(shù)研究所所長朱西產(chǎn),禾多科技(北京)有限公司高級(jí)副總裁黃雷,北京賽目科技股份有限公司副總經(jīng)理徐俊松,廣東為辰信息科技有限公司數(shù)據(jù)安全產(chǎn)品總監(jiān)喻曉等出席并見證倡議行動(dòng)發(fā)布。
突破感知限制 應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況和極端天氣
感知是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的核心功能之一,它能夠讓車輛識(shí)別周圍的環(huán)境,包括道路、車輛、行人、交通標(biāo)志等。然而,感知系統(tǒng)的性能往往受到復(fù)雜路況和極端天氣的影響,例如擁堵、施工、雨雪、霧霾等。這些情況會(huì)增加感知系統(tǒng)的誤判和漏判的風(fēng)險(xiǎn),從而影響自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。
為了突破自動(dòng)駕駛感知限制,應(yīng)對(duì)復(fù)雜路況和極端天氣,倡議提出可以在多傳感器前融合、差異化場景的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、感知決策一體化集成方面發(fā)力。
技術(shù)一:多傳感器前融合:目前傳感器融合主要采用后融合方式,即控制器在對(duì)數(shù)據(jù)綜合處理前,毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等傳感器已經(jīng)在傳感器內(nèi)部對(duì)信息進(jìn)行預(yù)先過濾,導(dǎo)致自動(dòng)駕駛決策所需背景信息幾乎被剔除。前融合可以規(guī)避此類問題,但仍面臨異構(gòu)傳感器存在空間失調(diào)和分辨率差異、不同傳感器數(shù)據(jù)可靠性不一、數(shù)據(jù)傳輸帶寬不足等挑戰(zhàn)。
技術(shù)二:差異化場景的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃:運(yùn)動(dòng)規(guī)劃能通過優(yōu)化,使路徑規(guī)劃和行為決策的結(jié)果真正應(yīng)用到車輛控制執(zhí)行端。但現(xiàn)實(shí)中車輛行駛環(huán)境復(fù)雜,如何進(jìn)行場景分類和場景識(shí)別、差異化場景的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃都亟需解決。
技術(shù)三:感知決策一體化集成:需要建立一個(gè)驅(qū)動(dòng)模型,將原始的傳感器數(shù)據(jù)、導(dǎo)航命令和車輛狀態(tài),映射到轉(zhuǎn)向、油門和剎車的原始控制命令,形成感知決策一體化集成。在復(fù)雜交通環(huán)境,糟糕的天氣等條件下,避免對(duì)車內(nèi)人員的安全造成威脅。
挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值 加速自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)
自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策能力是影響其性能和安全性的關(guān)鍵因素,而決策能力的提升則依賴于大量的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)自動(dòng)化標(biāo)注可以提高數(shù)據(jù)效率,仿真測試與評(píng)價(jià)則能確保決策能力的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。三者結(jié)合,將有效提升自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能,降低風(fēng)險(xiǎn),為未來自動(dòng)駕駛的全面發(fā)展提供有力支持。
技術(shù)四:精準(zhǔn)挖掘高價(jià)值場景數(shù)據(jù):自動(dòng)駕駛算法迭代需要大量場景數(shù)據(jù)支持,但上傳云端的幾十甚至上百GB。數(shù)據(jù)中能用于算法訓(xùn)練的高價(jià)值場景數(shù)據(jù)占比很小,數(shù)據(jù)的高效、精準(zhǔn)識(shí)別與清洗仍面臨困難,亟需探索前沿?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策優(yōu)化的方法。同時(shí),需要探索低成本、高效率的高精度地圖要素采集路徑或模式。
技術(shù)五:基于AI的數(shù)據(jù)自動(dòng)化標(biāo)注:企業(yè)采集數(shù)據(jù)只有經(jīng)過標(biāo)注才具備更大的算法訓(xùn)練價(jià)值。但因各類細(xì)分場景的數(shù)據(jù)集不同,仍有近10%需人工標(biāo)注,效率低且成本高。產(chǎn)業(yè)需引入自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練技術(shù)并結(jié)合人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)提高算法的規(guī)劃決策準(zhǔn)確性,進(jìn)一步減弱對(duì)人工數(shù)據(jù)標(biāo)注的依賴。
技術(shù)六:Corner case數(shù)據(jù)積累:現(xiàn)有技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)90%以上場景的自動(dòng)駕駛,但現(xiàn)實(shí)道路場景復(fù)雜,剩下10%的長尾場景始終無法覆蓋。如何采集最后10%極端工況數(shù)據(jù),成為制約自動(dòng)駕駛發(fā)展的難題之一。
技術(shù)七:高質(zhì)量仿真場景數(shù)據(jù)庫:當(dāng)前高級(jí)別自動(dòng)駕駛,多傳感器數(shù)據(jù)、場景庫規(guī)模和高精度地圖要素?cái)?shù)據(jù)嚴(yán)重不足,需要提升仿真數(shù)據(jù)庫的特征豐富度和覆蓋廣度,比如,如何保留地域性特征,如何選取具有代表性的道路環(huán)境、交通狀況、交通規(guī)則、駕駛習(xí)慣,如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛仿真場景要素提取與建模。
技術(shù)八:構(gòu)建全棧仿真系統(tǒng):仿真測試系統(tǒng)需要構(gòu)建虛擬場景,對(duì)感知系統(tǒng)、車輛動(dòng)力學(xué)等實(shí)現(xiàn)仿真功能。目前國內(nèi)仿真軟件起步較晚,在功能完整度、仿真結(jié)果可靠性等方面的創(chuàng)新力亟待提升。
華為云在自動(dòng)駕駛開發(fā)、測試、量產(chǎn)方面進(jìn)行了創(chuàng)新,其中自動(dòng)標(biāo)注大模型可以更高效地批量生產(chǎn)模型訓(xùn)練所需的標(biāo)注數(shù)據(jù),將標(biāo)注成本降低為人工標(biāo)注的十分之一。ModelArts模型生產(chǎn)線提供3大Turbo,提升模型訓(xùn)練效率。同時(shí),華為云平臺(tái)基于昇騰云服務(wù),為自動(dòng)駕駛開發(fā)提供澎湃算力。華為云還構(gòu)建了AI-Native存儲(chǔ)系統(tǒng),提供數(shù)據(jù)24小時(shí)入云、精細(xì)存儲(chǔ)、高效訓(xùn)練服務(wù),助力汽車行業(yè)面對(duì)智能化帶來的數(shù)據(jù)浪涌挑戰(zhàn)。此外,華為云還在業(yè)界最早推出了云端大規(guī)模并行仿真服務(wù),可以實(shí)現(xiàn)“日行千萬里”的仿真驗(yàn)證能力,相比實(shí)車的驗(yàn)證速度提升了成千上萬倍。
打破技術(shù)瓶頸 做好系統(tǒng)通信安全防護(hù)
技術(shù)九:T-BOX安全防護(hù)
BOX作為汽車對(duì)外通信的重要接口,網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)安全防護(hù)至關(guān)重要。
但T-BOX本身計(jì)算資源有限,引入IDS安全產(chǎn)品需要占用一定計(jì)算資源。如何在有限硬件資源下,實(shí)現(xiàn)安全能力嵌入并保證T-BOX穩(wěn)定運(yùn)行,仍存在技術(shù)瓶頸。
善用大模型 融合AI等前沿新技術(shù)
技術(shù)十:AI大模型應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的路徑
大模型的涌現(xiàn)能力、基于已有信息的預(yù)測能力與人類的“觀查-決策”行為模式相近,天然適合自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。但大模型的算力消耗大,且不擅長處理對(duì)精度與安全有高要求的場景,需要進(jìn)一步解決安全問題和車端的算力瓶頸。
華為云近期發(fā)布了盤古大模型3.0,采用分層解耦設(shè)計(jì),可以快速適配、快速滿足行業(yè)的多變需求。當(dāng)前多家自動(dòng)駕駛算法公司已將盤古大模型應(yīng)用于場景生成、場景理解、預(yù)標(biāo)注、多模態(tài)檢索等場景中,大大提升了數(shù)據(jù)處理效率。
自動(dòng)駕駛已然成為支撐我國建設(shè)現(xiàn)代化強(qiáng)國的重要科技創(chuàng)新領(lǐng)域,領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展將重塑汽車產(chǎn)業(yè)鏈布局。未來,華為云將繼續(xù)深耕自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,為自動(dòng)駕駛打造最佳云底座。華為云同各方攜手發(fā)起的“自動(dòng)駕駛關(guān)鍵技術(shù)攻堅(jiān)”倡議行動(dòng),將引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)各方不斷突破關(guān)鍵技術(shù),帶動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)快速發(fā)展,為產(chǎn)業(yè)變革加速,實(shí)現(xiàn)中國汽車產(chǎn)業(yè)“云上加速,智行萬里”。
