“軟件定義,數(shù)據(jù)驅(qū)動”的智能網(wǎng)聯(lián)汽車時代已經(jīng)到來,智能駕駛技術(shù)將跨越產(chǎn)業(yè)邊界,助力中國汽車產(chǎn)業(yè)邁向一個更加安全、高效、便捷的未來出行時代。
近年來,智能駕駛技術(shù)已成為汽車行業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要驅(qū)動力,而隨著區(qū)塊鏈、AIGC等技術(shù)的飛速發(fā)展,我國智能駕駛領(lǐng)域也迎來了前所未有的發(fā)展機遇。
11月7日至8日,2024中國汽車軟件大會在上海嘉定成功舉辦。其中,在8日下午的“智駕無界,暢行未來”主題論壇上,多位來自AI技術(shù)、自動駕駛企業(yè)、智能駕駛供應(yīng)商等領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物,分別從各自行業(yè)的角度分享了一系列創(chuàng)新應(yīng)用,并就如何提升汽車智能駕駛水平、建立更安全高效的交通系統(tǒng)等相關(guān)問題展開了深入探討。中國汽車工業(yè)協(xié)會技術(shù)部總監(jiān)韓昭主持了本場論壇,上海國際汽車城(集團)有限公司黨委副書記、總經(jīng)理,上海智能汽車軟件園董事長潘曉紅為本場論壇致辭。
據(jù)韓昭介紹,此次論壇旨在展示自動駕駛技術(shù)如何引領(lǐng)汽車出行行業(yè)的變革,以及乘用車、商用車、Robotaxi等不同場景下的智能駕駛應(yīng)用實踐。通過匯聚行業(yè)智慧,為推動智能駕駛技術(shù)的進一步發(fā)展提供有益的思路和啟示。
潘曉紅表示:“當(dāng)下是一個挑戰(zhàn)和機會并存的時代,一方面,整個行業(yè)在承壓前行,另一方面,又能夠看到汽車行業(yè)有無限未來的前景。這與此次論壇的主題相當(dāng)吻合?!痹谒磥?,“無界”和“無限”能夠為汽車產(chǎn)業(yè)帶來更廣闊的發(fā)展空間,而上海國際汽車城也希望能夠持續(xù)協(xié)同整個行業(yè),并打造出一個開放、協(xié)同、共建的產(chǎn)業(yè)生態(tài),推動整個汽車行業(yè)的蓬勃發(fā)展。
打破數(shù)據(jù)孤島,體現(xiàn)數(shù)據(jù)價值
“以前我們認為軟件是決定汽車性能和功能的關(guān)鍵因素,而現(xiàn)在我們提出數(shù)據(jù)定義汽車?!敝袊黄邪l(fā)總院(科技創(chuàng)新管理部)副部長、高端汽車集成與控制全國重點實驗室主任李丹指出,數(shù)據(jù)能夠驅(qū)動智能的產(chǎn)生,而智能又推動了軟件的開發(fā),軟件則定義了汽車的各種功能,這些功能最終塑造了汽車的特性。從數(shù)據(jù)的輸入,到結(jié)果的產(chǎn)生,整個過程實際上都是數(shù)據(jù)在主導(dǎo)。因此,可以說是數(shù)據(jù)在定義當(dāng)下的汽車。
“AIGC產(chǎn)業(yè)化的前提就是企業(yè)數(shù)智化,并且需要合格的算力、數(shù)據(jù)以及模型,這樣才有可能實現(xiàn)“數(shù)據(jù)定義汽車?!崩畹け硎荆绻髽I(yè)沒有規(guī)范的數(shù)據(jù),沒有數(shù)字孿生整個流程,以及一些私域數(shù)據(jù),那么基于AIGC的汽車開發(fā)會非常困難。
此外,李丹提到,未來汽車行業(yè)還需要重點關(guān)注“數(shù)據(jù)孤島”問題。在他看來,每個企業(yè)自己的數(shù)據(jù)是有限的,但如果整個汽車行業(yè)聯(lián)合起來,把數(shù)據(jù)放在一個安全、可信的地方,供整個行業(yè)共同使用,那會對整個中國汽車產(chǎn)業(yè)有巨大的幫助。
就此相關(guān)話題,上海零數(shù)科技有限公司汽車交通事業(yè)部總經(jīng)理劉波也發(fā)表了類似觀點。他表示,當(dāng)今社會,汽車行業(yè)正經(jīng)歷著從物理世界向數(shù)字世界的深刻轉(zhuǎn)變,數(shù)據(jù)在當(dāng)中扮演著至關(guān)重要的角色。盡管我國數(shù)據(jù)的應(yīng)用已經(jīng)取得了一些成果,但數(shù)據(jù)孤島問題仍然普遍存在,阻礙了數(shù)據(jù)的進一步流通和價值挖掘,如何利用數(shù)據(jù)增量的價值,來真正為服務(wù)提供支持,是當(dāng)前汽車軟件行業(yè)的重要課題。
值得一提的是,此次大會期間,中國信通院、一汽、東風(fēng)、長安、上汽、廣汽、北汽、比亞迪、長城、蔚來、理想、小鵬、北理新源、眾鏈科技、中汽創(chuàng)智、重慶安驛、上海汽檢、車云數(shù)據(jù)、先導(dǎo)產(chǎn)投、智行眾維、零數(shù)科技等企業(yè)攜手中國汽車工業(yè)協(xié)會,共同啟動了汽車行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間建設(shè)工作,旨在共同構(gòu)建可信可管、互聯(lián)互通、價值共創(chuàng)的汽車行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間。
據(jù)介紹,汽車行業(yè)可信數(shù)據(jù)空間將以應(yīng)用場景為牽引,利用區(qū)塊鏈、隱私計算、數(shù)據(jù)脫敏等技術(shù)手段建立安全可信的高質(zhì)量數(shù)據(jù)流通體系,鏈接汽車產(chǎn)業(yè)多方數(shù)據(jù)資源,通過共建共享的數(shù)據(jù)使用機制,促進汽車產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)流通,構(gòu)建價值共創(chuàng)、互利共贏的汽車數(shù)據(jù)生態(tài)。
“隨著區(qū)塊鏈、隱私計算、數(shù)據(jù)空間等技術(shù)的不斷完善,以及政策支持、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)字化能力的提升,大量的數(shù)據(jù)會走出原來的主體,跨過邊界,開始進行大范圍的共享和使用,體現(xiàn)更大的數(shù)據(jù)價值?!眲⒉ㄈ缡钦f。
洞悉行業(yè)趨勢,解決成本難題
國汽智控(北京)科技有限公司市場產(chǎn)品高級總監(jiān)楊帆指出,近年來我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)蓬勃發(fā)展,各大部委也在全力支持,法規(guī)持續(xù)完善,輔助駕駛功能的滲透率不斷增加,軟件的重要性愈發(fā)凸顯。然而,在發(fā)展過程中,自動駕駛產(chǎn)品也遇到了一定的挑戰(zhàn),如開發(fā)費用高、測試驗證周期長、平臺化系列化困難以及功能、性能同質(zhì)化嚴重等問題。
針對這些挑戰(zhàn),國汽智控率先提出了計算基礎(chǔ)平臺及開發(fā)系統(tǒng)的產(chǎn)品理念,英文簡稱CBDES。該計算技術(shù)平臺及開發(fā)系統(tǒng)包含自動駕駛汽車操作系統(tǒng)ICVOS、域控制器硬件ICVHW以及圖形化應(yīng)用開發(fā)平臺GAASD。這三部分共同構(gòu)成了一個軟硬一體的智能計算底座。
其中,ICVHW將作為底層硬件,搭載高算力車規(guī)級芯片,提供豐富的外設(shè)接口,并構(gòu)建可量產(chǎn)、高安全、高可靠、可拓展的硬件平臺。ICVOS則可作為統(tǒng)一的基礎(chǔ)軟件平臺,具備分層、雙解耦的特性,提供高實時、高安全、高拓展的功能運行框架。圖形化開發(fā)工具則提供豐富的功能模塊和函數(shù)庫,降低開發(fā)周期,提高開發(fā)效率。GAASD是面向未來自動駕駛的低代碼、拖拽式的可視圖形化應(yīng)用開發(fā)工具,用戶可以直接調(diào)用內(nèi)置的功能組件來完成應(yīng)用的開發(fā)部署,并通過豐富的調(diào)測工具鏈進行二次開發(fā)和調(diào)試。展望未來,國汽智控希望其平臺能進一步賦能主機廠,推動中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展。
如祺出行科技有限公司資本運營執(zhí)行總經(jīng)理林滿山則指出,Robotaxi的商業(yè)化當(dāng)下正面臨著一個“不可能三角”挑戰(zhàn),即在設(shè)計運行域(ODD)、安全性和經(jīng)濟性三個方面難以同時滿足。簡單來說,就是無法實現(xiàn)Robotaxi既能覆蓋任意A點到B點的城市任何地方,又比人類駕駛更安全,同時成本還比現(xiàn)有的有人網(wǎng)約車更低。
為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn),林滿山提出了通過混合運營來推動Robotaxi商業(yè)化的思路。具體來看,混合運營分為三個階段:第一階段,Robotaxi在郊區(qū)或偏遠地區(qū)運營,安全性主要依賴安全員,因此成本高昂,運營范圍和時間有限。第二階段,隨著自動駕駛技術(shù)的提升,Robotaxi的安全性也會提升,屆時,Robotaxi的運營范圍將擴大至城市大部分區(qū)域,并會在減少安全員的數(shù)量的同時,增強遠程監(jiān)控能力。而在第三階段,Robotaxi將覆蓋全城,并且不再配置安全員,全面依賴遠程運營和AI監(jiān)控。隨著量產(chǎn)能力的提升,Robotaxi的成本將比常見網(wǎng)約車更低。
合肥杰發(fā)科技有限公司是國內(nèi)最早做汽車芯片的公司之一,主要產(chǎn)品線包括SOC和車規(guī)MCU。在此次論壇上,合肥杰發(fā)科技有限公司CTO李文雄表示,算力需求增長帶來市場規(guī)模擴大的同時,也給芯片廠商帶來了技術(shù)和資金的挑戰(zhàn)。一方面,隨著算力的提升,芯片功能架構(gòu)變得復(fù)雜,對生產(chǎn)工藝的要求也變得更高。另一方面,芯片的開發(fā)周期和開發(fā)成本也在與日俱增。為此,他提出,可以通過先進的封裝技術(shù),將不同工藝要求的芯片部分分開制作再組合,以此降低開發(fā)成本,節(jié)省開發(fā)周期。
此外,在談及艙駕一體化趨勢時,李文雄指出,艙駕一體化并不一定是一個絕對的發(fā)展方向。這是因為在L2、L3級別,主要還是人駕駛車輛,所以艙行泊合成一顆芯片是一個較好的解決方案。但是到了L4、L5級別,當(dāng)人類被智能駕駛系統(tǒng)解放出來,對于座艙的需求將更偏向于娛樂性,這時使用AIPC的芯片或普通的計算機芯片就可以滿足駕駛者需求。而對于駕駛方面的要求則會更高,需要更高的可靠性、穩(wěn)定性和功能安全等級。
完善標(biāo)準(zhǔn)驗證,筑牢智駕基石
檢驗驗證、標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)同樣是提升汽車智能駕駛水平、建立更安全高效的交通系統(tǒng)過程中的關(guān)鍵一環(huán)。長春汽車檢測中心有限責(zé)任公司總師呂剛指出,當(dāng)前對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車軟件升級的管理,盡管已經(jīng)制定了相關(guān)的強標(biāo),但我國的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)仍然不夠完善。
為此,呂剛建議未來應(yīng)規(guī)范OTA(在線升級)的標(biāo)準(zhǔn)體系,這包括建立OTA的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和管理標(biāo)準(zhǔn)。例如,技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)中除了安全測試外,還應(yīng)增加場景測試、風(fēng)險評估和仿真測試等內(nèi)容。此外,監(jiān)管檢測技術(shù)也需要創(chuàng)新?,F(xiàn)有的管理主要針對新車出廠前的檢測,但對于在用車的檢測技術(shù),如差分升級檢測、融合安全檢測和再用車差異檢測等,還需要進一步提升。
具體到汽車智能駕駛領(lǐng)域,仿真驗證正發(fā)揮著越來越大的作用。安徽深信科創(chuàng)信息技術(shù)有限公司主要提供仿真及數(shù)據(jù)閉環(huán)的工具鏈給車企和自動駕駛科技公司。此次論壇上,安徽深信科創(chuàng)信息技術(shù)有限公司CTO潘余曦詳細介紹了深信科創(chuàng)當(dāng)前仿真工具鏈的研發(fā)進展,包括基于CARLA仿真引擎的Oasis Sim仿真平臺。
據(jù)介紹,該平臺兼容OpenX系列標(biāo)準(zhǔn)并支持場景編輯、泛化、基于SOTIF的安全關(guān)鍵場景生成、交通流仿真和傳感器仿真等功能。能夠加速客戶在仿真平臺上對自動駕駛系統(tǒng)開展的大規(guī)模模型訓(xùn)練和算法測試,有助于提前識別系統(tǒng)缺陷、降低實車測試成本、消除場景端落地的安全隱患,加速無人駕駛技術(shù)在場景端的安全落地。
面對大量的泛化驗證需求,特別是針對長尾問題的解決,理想汽車智能駕駛技術(shù)規(guī)劃高級總監(jiān)文治宇則從驗證方法上提出了兩點建議。一是采用擴散模型的架構(gòu)來處理自動駕駛中的數(shù)據(jù)問題。二是利用利用生成式方法來增強已有的數(shù)據(jù)。這種方法可以改變包括天氣條件、光線環(huán)境、路況等在內(nèi)的多種因素,從而生成更加豐富多樣的數(shù)據(jù)集。最后,將上述兩個方向結(jié)合起來,可以形成一套完整的模型評價或驗證體系。從而逐步解決自動駕駛中的長尾問題,提高其在實際應(yīng)用中的可靠性和安全性。
文治宇透露,理想汽車企業(yè)愿景是期望能夠在2030年成為全球領(lǐng)先的人工智能企業(yè),而智能駕駛是其中最重要的部分之一。未來理想汽車會計劃以超過50億flops訓(xùn)練算力,通過100億公里的訓(xùn)練里程,以及超過350萬臺的車隊規(guī)模,持續(xù)進行自動駕駛前瞻性的迭代。
然而,端到端模型訓(xùn)練對數(shù)據(jù)的覆蓋度要求極高,傳統(tǒng)的模式下的道路采集、數(shù)據(jù)挖掘,顯然并不能滿足端到端的要求,這在一定程度上限制了端到端自動駕駛的發(fā)展。對此,百度智能云自動駕駛方案專家徐征指出,這種情況下,就需要考慮到智能場景的數(shù)據(jù)生成。
據(jù)徐征介紹,百度當(dāng)前正在進行智能場景的數(shù)據(jù)生成探索,并取得了非常好的效果。在端到端仿真方面,百度不僅仿真規(guī)控環(huán)節(jié),更注重場景的整體效果驗證,從單車到整個宏觀的交通流模型,都進行了全面的仿真和優(yōu)化。例如通過消除動態(tài)元素、疊加虛擬元素等方式,可以生成千千萬萬的泛化真實場景,供模型進行訓(xùn)練。同時,百度還通過智能搜索和難例挖掘等技術(shù),提高了數(shù)據(jù)搜索和挖掘的效率,為大模型或端到端提供了準(zhǔn)確的海量數(shù)據(jù)。
同時,徐征也強調(diào)了車路云協(xié)同的重要性。他表示,中國在車路協(xié)同方面有一定的優(yōu)勢,包括5G網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和政府的大力支持。百度一直在與監(jiān)管部門和道路資產(chǎn)管理部門合作,希望將車端的數(shù)據(jù)能力與道路數(shù)據(jù)融合,形成上帝視角的路面情況,以提高車輛的安全性。他相信,車路協(xié)同在L4自動駕駛場景中會越來越重要,并希望與行業(yè)同仁共同努力,共同打造有中國特色的、基于車路云一體的世界領(lǐng)先的自動駕駛解決方案。