雷鋒網(wǎng)按：11月9日，2017騰訊全球合作伙伴大會第二天，騰訊自動駕駛實驗室首次在相對公開場合分享這個自成立一年半以來的階段性成果。

騰訊自動駕駛實驗室總監(jiān)蘇奎峰強調(diào)，騰訊的自動駕駛希望從用戶體驗和用戶需求出發(fā)，與合作伙伴們共同打造產(chǎn)品，利用騰訊的資源優(yōu)勢與整合能力，在自動駕駛領(lǐng)域進行能力輸出。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，騰訊將汽車的智能分為三類，即交互智能、服務(wù)場景智能和駕駛智能。11月8日，騰訊發(fā)布的AI IN CAR車聯(lián)系統(tǒng)主要解決的是交互智能、服務(wù)場景智能，而騰訊自動駕駛實驗室的重心則是駕駛智能。

“駕駛智能”需要解決的技術(shù)問題

那么，這個“駕駛智能”到底需要解決哪些技術(shù)問題？

蘇奎峰給出了四點：解決“在哪里”、“周圍情況如何”、“接下來去哪里”和“如何做”的問題。即定位、感知、預(yù)測和決策。                             

“在哪里”指的是導(dǎo)航定位問題，自動駕駛汽車需要知道自己在何方。對于自動駕駛來說，最大的挑戰(zhàn)在于需要連續(xù)、實時、可靠獲取自身位置、目標(biāo)位置。在感知良好的情況下這些都不是問題。一旦遇到特殊的場景，如果沒有地圖保障一定會有安全問題。

“周圍情況”指的是環(huán)境感知，即目標(biāo)檢測跟蹤，識別等等。自動駕駛汽車檢測到周圍環(huán)境后，需要知道周圍目標(biāo)，下一個時刻如何決策，并且預(yù)測下一個時刻周圍環(huán)境的場景，自身走向。

除了感知外，騰訊自動駕駛實驗室在預(yù)測方面也做了大量工作。蘇奎峰坦言，最具有挑戰(zhàn)性的是預(yù)測下一刻。在一定程度上，騰訊希望自動駕駛系統(tǒng)能夠理解環(huán)境。

最后是“如何做”。它的挑戰(zhàn)在于決策。根據(jù)場景進行決策和規(guī)劃，最終實現(xiàn)汽車的自動駕駛。

騰訊自動駕駛技術(shù)架構(gòu)

為了解決上述四方面問題，騰訊構(gòu)建了一個自動駕駛技術(shù)架構(gòu)，主要包含了車端和云端。

1、車端

車端包含了HD Map服務(wù)、HMI、健康管理、數(shù)據(jù)記錄、融合定位、融合感知、行為決策、運動規(guī)劃、協(xié)調(diào)控制等等。

蘇奎峰表示，騰訊會將一些關(guān)鍵場景數(shù)據(jù)傳到云端，底層傳感器和計算平臺則依托第三方?！拔覀兊闹攸c在于資源調(diào)度、更新架構(gòu)、算法層和云層?！彼f。

在資源調(diào)度層，騰訊則進行多任務(wù)實時調(diào)度，通過這種框架機制、算法、實時數(shù)據(jù)交換機制來保證個人任務(wù)實現(xiàn)有效通信和快速同步。核心算法層是大部分公司要去做的，蘇奎峰強調(diào)，騰訊也需要去創(chuàng)新。

在服務(wù)層，除了高精地圖服務(wù)外，還在人機交互、健康管理、數(shù)據(jù)記錄等方面。實際上在服務(wù)層，包括交互智能和服務(wù)場景智能，也將集成在自動駕駛層。

高精地圖對自動駕駛而言是一個保證和補充。自動駕駛汽車在感知失敗的情況下，高精地圖如何解決車輛還能行駛、甚至靠邊停車的問題？

“對于我們來說，我們希望它（高精地圖）能發(fā)揮最后保命的作用。感知也好，算法也好，一定存在各種各樣的問題。在解決不了的情況下，我們需要高精度定位來解決?！碧K奎峰表示。

蘇奎峰認為，目前人工智能的算法都依賴數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是算法的基礎(chǔ)。他表示，騰訊的數(shù)據(jù)更強調(diào)場景，騰訊自動駕駛實驗室的工作就是積累數(shù)據(jù)，所有的數(shù)據(jù)都是場景化，標(biāo)簽化。然后根據(jù)場景的標(biāo)簽化推動數(shù)據(jù)演算。

2、云端

云端則包含了數(shù)據(jù)標(biāo)注、高精地圖、駕駛仿真三個平臺，以及算法評測、可視化、仿真引擎、模型訓(xùn)練、場景回放等等。

在整個體系架構(gòu)中，騰訊更強調(diào)的是數(shù)據(jù)平臺、高精地圖、駕駛仿真，以及對實現(xiàn)自動駕駛的研發(fā)和技術(shù)驗證的支持。

蘇奎峰介紹，騰訊的數(shù)據(jù)平臺，通過仿真產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)標(biāo)注進行場景分析，再通過迭代更新，收集數(shù)據(jù)評測。其中所有收集的數(shù)據(jù)通過人工篩選的方式篩選一遍，再將處理不了的場景標(biāo)注出來。

對于仿真來說，騰訊利用游戲引擎搭建仿真環(huán)境，這個仿真環(huán)境最大的區(qū)別在于虛和實的打通。而3D環(huán)境和實際場景測試的場地是一樣的。有感知決策、規(guī)劃、控制、車輛的動學(xué)模型和AI等都集成在一起。

此外，騰訊還建立了一些場景數(shù)據(jù)庫和系統(tǒng)評測，自動批量處理和評測集。通過利用AI和VR技術(shù)，觀看仿真場景，測試員可以參與到自己的車輛控制。在這個過程當(dāng)中，蘇奎峰表示，騰訊的最大優(yōu)勢在于通過這樣的系統(tǒng)，進行極端案子的體驗測試，同時也更有利于打造更好的用戶體驗。

蘇奎峰表示，在這種仿真環(huán)境下，不單是做一個仿真驗證，更大的是系統(tǒng)閉環(huán)驗證，將所有的場景數(shù)據(jù)放在測試中。這樣可以進行整個場景測試、各種案例的測試。

為了提高汽車的動力學(xué)特性，蘇奎峰介紹，騰訊還直接購買汽車專業(yè)仿真軟件，在驗證規(guī)劃決策控制的時候，可以進行直觀體驗。此外，騰訊還專門做交通仿真，能夠有效與場景結(jié)合。

將車端與云端打通

從騰訊自動駕駛技術(shù)架構(gòu)來說，蘇奎峰強調(diào)，希望將車端與云端打通。騰訊目前使用4G以及短距離熱點網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建通道。騰訊也會利用其他方面的技術(shù)壓縮提供數(shù)據(jù)的交換，實現(xiàn)關(guān)鍵場景數(shù)據(jù)同傳。

“我們有高精度地圖，VR構(gòu)成虛擬的仿真場景。對于硬件平臺來說，我們更愿意跟合作伙伴一起打造云端和車端支持互聯(lián)駕駛的平臺。”蘇奎峰表示，對騰訊自動駕駛實驗室而言，團隊做的便是感知、決策、預(yù)測和算法。

Level 3 與 Level 4 自動駕駛并進

此前，有知情人士向雷鋒網(wǎng)透露，騰訊自動駕駛實驗室主要做 Level 4/Level 5（SAE）級別的自動駕駛解決方案，“有一些商業(yè)化的想法，并且想在明年進行商業(yè)化?！焙献鞯膶ο笾饕瞧噺S商。

而這個“商業(yè)化的想法”指的便是 Level 3 解決方案。蘇奎峰介紹，騰訊目前更關(guān)注高速公路類似Level 3的解決方案。就目前的技術(shù)成熟度，Level 3 已經(jīng)足夠支撐自動駕駛的應(yīng)用。同時，騰訊也會針對Level4/Level 5進行算法研發(fā)和數(shù)據(jù)積累。

據(jù)知情人士透露，從去年6月成立到現(xiàn)在，騰訊自動駕駛實驗室打造了數(shù)輛自動駕駛原型車，并從去年年底就開始了路測。目前原型車已經(jīng)迭代到了第二代，預(yù)計將在明年早些時候推出第三代原型車。

對于自動駕駛，騰訊并不希望單打獨斗，閉門研發(fā)。蘇奎峰表示，騰訊將秉持開放態(tài)度，與科研院所一同進行算法上的探索創(chuàng)新，探索更優(yōu)秀的算法和方向。同時希望與產(chǎn)業(yè)上各個環(huán)節(jié)的伙伴們一起合作，從用戶、產(chǎn)品出發(fā)，打磨產(chǎn)品，積累能力，共同實現(xiàn)自動駕駛的愿景。

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