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    百度、騰訊、滴滴,如何看2019智能網聯汽車發展 | 2019互聯網岳麓峰會

    本文作者: 于勝越 2019-04-02 21:31
    導語:2019智能汽車將會如何發展?

    百度、騰訊、滴滴,如何看2019智能網聯汽車發展 | 2019互聯網岳麓峰會

    *2019互聯網岳麓峰會現場

    在“2019互聯網岳麓峰會”上,智能駕駛依舊是各方熱議話題。在百度李彥宏、騰訊蘇奎鋒和滴滴賈兆寅眼里,2019智能汽車將會如何發展?自動駕駛到智慧城市又該如何走?

    百度創始人、董事長兼CEO李彥宏:智能網聯汽車發展的三大境界

    百度、騰訊、滴滴,如何看2019智能網聯汽車發展 | 2019互聯網岳麓峰會

    汽車工業面臨百年未有之變局,正在走向智能化、網聯化,最終走向無人駕駛。智能網聯是一個漫長的過程,李彥宏將其發展劃分為三大境界: 

    第一境界:基礎設施智能網聯,非汽車本身的智能網聯。 李彥宏提到,當汽車未跟上智能網聯步伐時,基礎設施可以先行一步,在基礎設施上安裝傳感器和網聯設施。例如,現階段利用人工智能技術可以快速實現交通信號燈智能化,全部聯動后,可將等紅綠燈時間大幅度縮減30%左右。 

    第二境界:自動泊車,嚴格意義是最后一公里自動駕駛。最后一公里自動駕駛會比完全自動駕駛更早到來。原因在于最后一公里自動駕駛在低速環境中進行,使自動駕駛風險降低。同時,實現最后一公里自動駕駛的車輛對于未實現自動駕駛的車輛具有擠壓效應。

    第三境界:無人駕駛時代。李彥宏提到,無人駕駛遲早會到來,目前大量公司已在自動駕駛方面進行投入,且技術發展較快。現階段,在相對封閉的路口,無人駕駛技術已經非常成熟了。

    滿幫集團董事長 王剛:滿幫物流的一條魚戰略

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    滿幫物流采用的是一條魚戰略。最初滿幫物流專注于魚胸位置即信息平臺;目前轉到魚肚子,進行交易平臺;魚屁股代表圍繞車輛生態的能源、新車、二手車、輪胎、機油、汽車后市場等等,其中輪胎和機油、汽車后市場委托第三方公司,滿幫則專注于核心業務,其它業務賦能合作伙伴;魚尾即1500萬貨車物聯網,通過與十大主機廠合作,以建立車車互聯;魚頭即供應鏈金融。

    王剛提到,“原來這是一條死魚,現在將變成活魚”。滿幫將成立一個完整生態。一方面,滿幫代表貨主利益,提升運輸效率,降低運營成本;另一方面代表司機的利益,相當長一段時間滿幫不會向司機收費。在自動駕駛方面,智加是滿幫在自動駕駛領域的獨家L4級解決方案合作伙伴。

    智加科技CEO 劉萬千:智慧物流無人重卡駛入“快車道”

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    2016年,一份調查顯示,人們預測卡車司機將于2026年被機器取代。這意味著,我們還有7年時間去實現該目標。

    作為最早獲得加州路測牌照的公司之一,智加自動駕駛卡車每天都在美國進行開放道路自動駕駛測試;在中國,智加科技同一汽解放聯合打造了智能駕駛卡車,進行倉到倉自動駕駛路測,實現了物流園區和高速公路的智能駕駛。

    雷鋒網新智駕了解到,L4與L5的區別在于,L4級自動駕駛適用于特定場景,例如固定的倉到倉路線。L5級自動駕駛要求汽車可在任何場景下實現完全自動駕駛。智加科技率先在L4級實現自動駕駛落地,圍繞倉到倉高速干線物流場景,逐漸向L5級自動駕駛擴展。 

    劉萬千提到,L4級自動駕駛技術可幫助重卡運輸成本平均每年降低15萬元,這相當于每輛重卡總運營成本的25%。在干線物流領域,中國有600萬輛長途重卡。當L4級自動駕駛技術推廣后,每年總效益為1萬億元。更重要的是,安全事故率可降低至少80%。

    滴滴出行無人駕駛首席科學家賈兆寅:智能駕駛與未來出行

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    滴滴對自動駕駛的構想是“密切混合模式”:當乘客有出行需求時,如果是相對可控的環境、道路比較簡單,滴滴可通過大數據判定這是非常有信心的路段,平臺即可派自動駕駛車輛接送乘客,當道路環境復雜,平臺則派傳統車輛進行接駁。所以,在混合模式下,滴滴首先可以逐步將自動駕駛推廣到日常出行中,另一方面保證在安全可控的情況下實現自動駕駛服務。

    滴滴內部孵化自動駕駛研究部門,包括與車輛傳感器等硬件相關部門、地圖部門、感知部門、路徑規劃部門、整合部門。目前已有大規模城市級別高精度地圖,精度已到厘米級別。雷鋒網新智駕了解到,滴滴內部也有超過1000萬的數據標注,來進行機器學習平臺訓練;模擬器層面則包括真實環境的模擬及虛擬環境模擬,模擬量現已達到百萬公里級別。

    騰訊自動駕駛業務總經理蘇奎鋒:從自動駕駛走向智慧城市

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    騰訊在自動駕駛及車聯網上的戰略定位是做自動駕駛軟件和服務提供商,為汽車產業和IT產業提供自動駕駛相關服務與軟件。技術路線層面,騰訊在L3/L4級自動駕駛鏈條上進行系統驗證布局。

    基礎云平臺、模擬仿真和高精度地圖是實現自動駕駛的必備基礎手段。雷鋒網新智駕了解到,在模擬仿真層面,騰訊已開發車端單機版及云端仿真系統。地圖層面,騰訊已完成全國高速快速路L3級別高精度地圖數據采集,同時覆蓋城市級L4點云特征的高精度地圖采集技術。騰訊內部5G實驗室也在進行V2X及邊緣計算技術的研究。

    蘇奎鋒提到,現階段車端仍有許多技術門檻未突破,需通過云、網協同構建車路一體化系統。在車路一體化系統中,需要通過5G技術、高速通信電路,將車端連接到云控平臺,打通信息,同時也需要很好的定位技術構建完整閉環。

    百度自動駕駛技術部技術總監陶吉:車路一體,共創未來出行

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    2019年是無人駕駛測試運營的元年。陶吉對測試運營進行了解釋:測試運營和測試的區別在于,測試是一波工程師在少量粗糙原始車上研發代碼,而測試運營是通過更大規模的車輛實現真正拉貨載人,從而聽到市場反饋及用戶聲音。

    當傳統出租車改造為自動駕駛出租車后,市場想象空間會非常大。根據預測,在2030年,中國自動駕駛出行市場將達到2000億-3000億美金。然而城市道路復雜,仍需解決以下困難:技術是否可靠,單車成本,運維成本。

    如何解決三座大山?陶吉提出首先進行規模化車隊部署和測試,這是自動駕駛迭代技術的必經之路。但帶來的問題是車隊規模擴大、成本上升,因此企業必須由過去改裝原始車輛轉變為真正和一級供應商、主機廠牽手,實現產品化車規化量產化合作。規模化生產可以提高質量一致性,從而降低運維成本,同時也可以降低單車成本。車規化和一致性也能使自動駕駛車輛上路運行更加可靠。當技術提高到一定程度后,自動駕駛公司可以考慮去掉安全員,從而進一步降低運營成本。

    車路協同是一個非常好的工具:一方面,通過車路協同突破智慧道路,且更強的感知能力和冗余能力促使車輛技術更加可靠;另一方面,車端部分計算轉移到路邊,可降低單車成本。

    車廠和城市,齊頭并進。百度目前同車廠進行深入合作,迭代自動駕駛軟硬件,提高車隊管理部門能力,從而進行大規模測試部署;另一方面,百度也在同城市合作,進行基礎設施的智能化升級改造。

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