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本文作者: 蘇珊珊 | 2021-06-25 09:48 |
和大多數(shù)新興產(chǎn)業(yè)一樣,在經(jīng)歷了早期的萌芽探索、野蠻生長時(shí)期后,整個(gè)行業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛的認(rèn)識(shí)正在不斷深化,無論是具象的技術(shù)產(chǎn)品層面,亦或是抽象的產(chǎn)業(yè)認(rèn)知層面,自動(dòng)駕駛的各個(gè)細(xì)分領(lǐng)域都在逐步走向標(biāo)準(zhǔn)化、體系化。
近年來,業(yè)內(nèi)已陸續(xù)發(fā)布了《自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)安全白皮書(2020)》《自動(dòng)駕駛應(yīng)用場(chǎng)景與商業(yè)化路徑(2020)》《中國自動(dòng)駕駛仿真藍(lán)皮書(2020)》《2020智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》等系列行業(yè)報(bào)告,分別聚焦數(shù)據(jù)安全、商業(yè)化、仿真測(cè)試等自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵議題。
這些報(bào)告的編寫和發(fā)布,既是對(duì)過往的回顧,也是對(duì)行業(yè)未來發(fā)展的規(guī)范和指引。
如今,車路協(xié)同也迎來了全球首份技術(shù)創(chuàng)新白皮書。
6月24日,清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院與百度Apollo聯(lián)合主編的《面向自動(dòng)駕駛的車路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)與展望》(以下簡稱"白皮書")正式發(fā)布,為全球車路協(xié)同領(lǐng)域帶來了迄今為止最為深入的報(bào)告。
清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長張亞勤在發(fā)布會(huì)上表示,
這個(gè)白皮書是全球第一次發(fā)布在車路協(xié)同方面的理論參考框架,對(duì)于落地路徑和方案都有深度的思考和解讀。
該白皮書通過科學(xué)、量化的方式,明確了車路協(xié)同在技術(shù)、安全、經(jīng)濟(jì)層面的現(xiàn)實(shí)意義,為自動(dòng)駕駛的規(guī)?;虡I(yè)落地提供了方向,并將進(jìn)一步助力建設(shè)智慧交通與智慧城市。
眾所周知,當(dāng)前,自動(dòng)駕駛主要有兩種主流的技術(shù)發(fā)展路線:單車智能與車路協(xié)同。
然而,在基于單車智能的自動(dòng)駕駛中,僅有L2及以下等級(jí)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)入了商用落地發(fā)展階段。
其中,L2級(jí)的ADAS是現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛汽車商用落地的核心,滲透率較高。根據(jù)高工智能汽車研究院一份市場(chǎng)報(bào)告,在2020年前五個(gè)月累計(jì)銷量超過5萬輛的乘用車新車中,ADAS的前裝標(biāo)配搭載率平均達(dá)到53.43%。
反觀L3級(jí)及以上的自動(dòng)駕駛則因受制于當(dāng)前的法律法規(guī)和技術(shù)發(fā)展水平,目前還無法進(jìn)入量產(chǎn)落地階段。高等級(jí)自動(dòng)駕駛的研發(fā)投入和商業(yè)化驗(yàn)證仍主要集中在園區(qū)、港口等限定區(qū)域應(yīng)用場(chǎng)景。
根據(jù)此次發(fā)布的白皮書分析,現(xiàn)階段,單車智能路線并不是實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自動(dòng)駕駛商業(yè)化、規(guī)?;涞氐淖顑?yōu)解。如果要通過單車智能實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自動(dòng)駕駛的大規(guī)模落地,將會(huì)面臨安全性不足、ODD(可運(yùn)行設(shè)計(jì)域)受限較大、經(jīng)濟(jì)成本過高三大難題。
安全問題:除了軟硬件系統(tǒng)會(huì)出現(xiàn)缺陷和漏洞,單車智能自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在盲區(qū)遮擋、惡劣天氣、交通事故等挑戰(zhàn)性場(chǎng)景中的有效性和應(yīng)對(duì)能力仍有待提升;
ODD受限較大:受車端傳感器安裝位置、探測(cè)距離、時(shí)間同步等限制,自動(dòng)駕駛車輛在繁忙路口、逆光等環(huán)境中仍無法做到準(zhǔn)確感知識(shí)別和高精度定位。而這些長尾問題僅靠單車智能中的車端感知是無法解決的;
經(jīng)濟(jì)成本問題:為確保自動(dòng)駕駛安全,數(shù)量顯著增加的傳感器以及車端感知冗余、高精地圖、相應(yīng)的軟件系統(tǒng)等軟硬件的疊加,都使得自動(dòng)駕駛車輛的成本大幅增加;
無可否認(rèn)的是,正是因?yàn)橐陨先箅y題,以Waymo為代表的基于單車智能的高等級(jí)自動(dòng)駕駛至今仍難實(shí)現(xiàn)規(guī)?;纳虡I(yè)落地。
而另一條技術(shù)路線,即基于車路協(xié)同的自動(dòng)駕駛,則可以在一定程度上很好地解決以上難題。
白皮書指出,基于車路協(xié)同的自動(dòng)駕駛可以通過信息交互協(xié)同、協(xié)同感知與協(xié)同決策控制,突破單車智能的天花板,從本質(zhì)上解決單車智能自動(dòng)駕駛遇到的技術(shù)瓶頸和成本問題,進(jìn)而促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展和規(guī)模化的商業(yè)落地。
具體來看,單車智能自動(dòng)駕駛車輛的ODD存在一定局限性,主要體現(xiàn)在單車感知范圍或邊界的局限性以及單車可識(shí)別應(yīng)對(duì)場(chǎng)景的有限性上。
而基于車路協(xié)同的自動(dòng)駕駛,可以通過路側(cè)感知的協(xié)同,在一定程度上解決單車智能在感知和預(yù)測(cè)方面的局限性,擴(kuò)展自動(dòng)駕駛的ODD范圍。
白皮書以無信號(hào)燈的交叉路口場(chǎng)景為例,指出車路協(xié)同可通過路側(cè)計(jì)算處理設(shè)備對(duì)周邊車輛和行人的位置、速度、軌跡等信息進(jìn)行分析,為車輛生成并發(fā)送該路口的通行調(diào)度信息,令其可以安全通過路口。
此外,該白皮書還通過模型建構(gòu)、量化計(jì)算等方式,從安全和經(jīng)濟(jì)角度進(jìn)行了有效分析,為行業(yè)內(nèi)外提供了更為扎實(shí)可靠的理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。
在安全層面,車路協(xié)同自動(dòng)駕駛可以通過車端與路側(cè)的協(xié)同感知、決策,解決單車智能所面臨的如車端感知失效、行人和車輛軌跡預(yù)測(cè)、前車遮擋等一系列典型的安全問題。
基于SOTIF-車路協(xié)同使得各區(qū)域發(fā)生變化
針對(duì)這一點(diǎn),白皮書引入了面向車路協(xié)同自動(dòng)駕駛的預(yù)期功能安全(VICAD SOTIF)理念,并構(gòu)建了一個(gè)車路協(xié)同自動(dòng)駕駛安全收益模型,同時(shí)基于該模型與百度Apollo提供的真實(shí)交通流數(shù)據(jù),得出了車路協(xié)同在安全性提升方面的量化結(jié)果。
根據(jù)測(cè)算,相比單車智能,車路協(xié)同可以在超視距跟馳、換道沖突和無保護(hù)左轉(zhuǎn)的三種場(chǎng)景中,將事故發(fā)生率分別降低38.94%、84.53%、90.75%。
與此同時(shí),為了驗(yàn)證車路協(xié)同的顯著經(jīng)濟(jì)性,白皮書分別從微觀和宏觀角度進(jìn)行了效益分析。尤其是在微觀經(jīng)濟(jì)效益層面,白皮書給出了關(guān)于高等級(jí)智能化道路建設(shè)的更為明確的計(jì)算方式和量化分析結(jié)果。
計(jì)算結(jié)果顯示,從全國范圍來看,只要可以在每輛車上節(jié)省1.98萬元的成本,就可以在每公里的道路上投入100萬元進(jìn)行智能化改造;如果在單個(gè)城市的范圍內(nèi)進(jìn)行計(jì)算,以北京為例,則只要在每輛車上節(jié)省2000元的成本,就可以在每公里的道路上投入約50萬元、每個(gè)路口投入81.84萬元,實(shí)現(xiàn)全部智能化設(shè)備的升級(jí)改造。
顯然,相比從前各家只算自家?guī)さ淖龇?,此次清華大學(xué)參與編寫的白皮書給出了更為科學(xué)、透明的計(jì)算方法,車路協(xié)同自動(dòng)駕駛的優(yōu)越性也在這些客觀數(shù)字的佐證下得到了進(jìn)一步的證明。
按照單車智能路線玩家的想法,要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛只需要一輛高等級(jí)的智能汽車就可以了。
但就如上文所言,只要安全性不足、成本過高、運(yùn)行范圍受限等難題一日未能解決,高等級(jí)智能汽車的規(guī)?;涞鼐鸵蝗諢o法實(shí)現(xiàn)。
而車路協(xié)同作為單車智能的高級(jí)發(fā)展形式,恰好能夠在一定程度上補(bǔ)上單車智能目前所存在的短板。
車路協(xié)同,即是"聰明的車"與"智慧的路"的協(xié)同。
但需要指出的是,"聰明的車"雖然已經(jīng)出現(xiàn),但現(xiàn)在仍處于L2、L3的過渡階段。
那么,問題來了:如果要利用這些"聰明"、卻算不上"絕頂聰明"的車與"智慧的路"形成協(xié)同的話,要在哪些道路上行駛才能實(shí)現(xiàn)更高等級(jí)的自動(dòng)駕駛功能,同時(shí)還能獲得最佳的經(jīng)濟(jì)效益?
針對(duì)這個(gè)問題,百度與清華聯(lián)合編寫的這部白皮書給出了對(duì)應(yīng)的智能道路技術(shù)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),明確了什么等級(jí)的車與什么等級(jí)的路可以形成最佳配合,并能最終達(dá)成規(guī)?;淖詣?dòng)駕駛落地。
該白皮書將道路分為C0-C5六個(gè)智能等級(jí),并指出C1-C3級(jí)的道路與L5、限定環(huán)境下的L4級(jí)車輛配套可實(shí)現(xiàn)L4級(jí)自動(dòng)駕駛的閉環(huán),而C4-C5級(jí)的路則可以與L2-L5級(jí)的車實(shí)現(xiàn)L4級(jí)的閉環(huán)。
雖然L5的車和C5的路才是終極目標(biāo),但現(xiàn)階段而言,要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛規(guī)模商業(yè)化落地的更為可行的兩條路徑是:L4的車+C1-C4的路,或C4的路+L2-L4的車。
但考慮到L4級(jí)自動(dòng)駕駛車輛仍面臨較大的技術(shù)瓶頸,白皮書給出的建議是:加快建設(shè)C4等級(jí)的智能道路,以支持現(xiàn)在技術(shù)已經(jīng)相對(duì)成熟的L2+和L3等級(jí)的自動(dòng)駕駛,助力這些車輛快速提升自動(dòng)駕駛能力,加快規(guī)模化的商業(yè)落地進(jìn)程。
至此,經(jīng)過前面種種分析鋪墊,此次發(fā)布的白皮書已經(jīng)給出了當(dāng)前國內(nèi)發(fā)展高等級(jí)自動(dòng)駕駛的最為可行的方案,這對(duì)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展有著莫大的意義。
更何況,該白皮書是由國內(nèi)兩家Top級(jí)的機(jī)構(gòu)組織聯(lián)合編寫,其權(quán)威性和客觀性都已經(jīng)得到一定程度的保證。
主編單位之一的清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院,由人工智能領(lǐng)域世界級(jí)科學(xué)家張亞勤于去年?duì)款^籌建,致力于智慧交通、智慧物聯(lián)、智慧醫(yī)療三大研究方向。其在智慧交通領(lǐng)域的建設(shè)目標(biāo)之一,就是打造產(chǎn)學(xué)研共創(chuàng)的開放平臺(tái),建立智慧交通系統(tǒng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn);
另一家主編單位則是位居自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)界頭部陣營的百度Apollo,其在不斷加碼自動(dòng)駕駛的同時(shí),也在下注車路協(xié)同。今年5月,其與清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合發(fā)布了一項(xiàng)可以通過純路側(cè)感知實(shí)現(xiàn)L4自動(dòng)駕駛閉環(huán)的Apollo Air車路協(xié)同計(jì)劃。
此次清華與百度的再度聯(lián)手,則將在技術(shù)之外,為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界建立更深層次的行業(yè)共識(shí),為整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)的商業(yè)化提供更具系統(tǒng)性、指導(dǎo)性的方案,樹立標(biāo)桿。
“由清華大學(xué)和百度聯(lián)合提出這個(gè)白皮書,一是讓全行業(yè)達(dá)成共識(shí),二是給政府部門出謀劃策,讓政府部門從上到下制定政策、標(biāo)準(zhǔn),來協(xié)同、協(xié)調(diào)各部門和行業(yè)共同的行動(dòng)。各行業(yè)達(dá)成共識(shí)之后,讓車路協(xié)同形成一個(gè)良好的生態(tài)。” 同濟(jì)大學(xué)汽車安全研究所所長朱西產(chǎn)在接受采訪時(shí)說道。
"車路協(xié)同是中國自動(dòng)駕駛發(fā)展的最優(yōu)解",這已經(jīng)成為我國政府與行業(yè)的共識(shí)。
從此次白皮書的發(fā)布可以看出,如今,不止政府側(cè)在陸續(xù)出臺(tái)政策,扶持車路協(xié)同的基礎(chǔ)建設(shè)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展,高等院校如清華、企業(yè)如百度Apollo等也都在用自己的方式助推產(chǎn)業(yè)邁上新臺(tái)階。
未來,無論是自動(dòng)駕駛規(guī)?;纳虡I(yè)落地,還是智能交通、智慧城市的打造,都有望在政府、企業(yè)、院校的多方合力下迸發(fā)強(qiáng)勁活力。
或許我們可以期待一下,中國在智能交通領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)彎道超車的那一天。
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