阿里巴巴的自動(dòng)駕駛研發(fā)正在走向縱深。

雷鋒網(wǎng)新智駕獲悉，9月26日，阿里巴巴自動(dòng)駕駛實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人王剛在云棲大會(huì)自動(dòng)駕駛技術(shù)專場(chǎng)上表示，“從算法的角度，我們認(rèn)為現(xiàn)在最需要解決的問(wèn)題是，交通場(chǎng)景復(fù)雜多樣，但是交通算法不能有效處理很多場(chǎng)景的關(guān)鍵問(wèn)題，從而導(dǎo)致了碰撞風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

由于電商平臺(tái)對(duì)物流配送的天然需求，阿里巴巴在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的投入主要集中在物流行業(yè)，且主要關(guān)注兩大類場(chǎng)景：一是末端物流，也即最后一公里到三公里的配送。目前其無(wú)人車主要在高效進(jìn)行常態(tài)化的商業(yè)運(yùn)營(yíng)。二是在城市環(huán)境場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛研發(fā)。據(jù)王剛介紹，目前其無(wú)人車可以在時(shí)速40-50公里時(shí)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)彎、躲避障礙物等功能。

雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，與所有從事自動(dòng)駕駛研發(fā)的公司一樣，阿里巴巴的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)也遇到了算法方面的問(wèn)題。這主要是因?yàn)?，由于車型種類、交通環(huán)境、cut in動(dòng)機(jī)等存在多樣性，從而導(dǎo)致車輛的行為方式復(fù)雜多變，而現(xiàn)有算法無(wú)法有效處理復(fù)雜多樣的場(chǎng)景。

提及如何解決復(fù)雜場(chǎng)景下的算法問(wèn)題時(shí)，王剛認(rèn)為，可以參照人工智能領(lǐng)域的“No Free Lunch”理論，擯棄借助通用算法解決所有問(wèn)題的思路，而是將交通場(chǎng)景細(xì)化和分類，進(jìn)行針對(duì)性的算法優(yōu)化，從而讓效率不斷提高。

王剛指出，現(xiàn)有的按照駕駛環(huán)境比如高速公路、城區(qū)道路等進(jìn)行分類的方式是粗粒度的，起不到分解問(wèn)題的作用。而按照?qǐng)鼍耙乇热缣鞖馇闆r、道路情況進(jìn)行組合的方式又是非常冗余的，大部分組合與自動(dòng)駕駛的核心難點(diǎn)沒(méi)有直接關(guān)系。

基于此，阿里巴巴自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行了精細(xì)化分類，且和算法做了深度融合。 以cut in為例，該團(tuán)隊(duì)將這一場(chǎng)景進(jìn)一步分為25個(gè)小類，每個(gè)小類對(duì)應(yīng)一個(gè)優(yōu)化算法。

在王剛看來(lái)，傳統(tǒng)的人工分類方式建立在人對(duì)交通的理解上，但這種方式還不夠精細(xì)化。與人工分類方式不同的是，機(jī)器可以基于大量的測(cè)試和路測(cè)數(shù)據(jù)，再通過(guò)智能算法挖掘出合適的場(chǎng)景進(jìn)行分類。這正是他們正在做的事情。

除了采用機(jī)器分類，阿里巴巴自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)在對(duì)場(chǎng)景分類時(shí)還加入了其他交通參與者的動(dòng)態(tài)行為?！斑@些動(dòng)態(tài)行為才是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵難點(diǎn)。在以往的分類中，我們很少看到這樣的動(dòng)態(tài)行為劃分，因?yàn)槿撕茈y描述動(dòng)態(tài)行為?！蓖鮿偙硎尽?/p>

理論上，如果有一千個(gè)場(chǎng)景，阿里巴巴自動(dòng)駕的技術(shù)實(shí)現(xiàn)就需要設(shè)計(jì)一千個(gè)算法。這會(huì)帶來(lái)大量的人工投入。

王剛稱，目前業(yè)界的開(kāi)發(fā)模式是“人工+智能”的方式，但他們主要通過(guò)大量的自動(dòng)駕駛工程師的理論知識(shí)去設(shè)置相應(yīng)的算法、規(guī)則和參數(shù)等，由于場(chǎng)景太多，導(dǎo)致人工需求大量增加，很多時(shí)候甚至是難以滿足相關(guān)要求。

據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕了解，為解決這一問(wèn)題，阿里巴巴研發(fā)出Autodrive平臺(tái)，通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行智能的搜索、發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)，以適合每個(gè)場(chǎng)景下相應(yīng)的算法、規(guī)則、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)等。據(jù)王剛介紹，目前他們的算法已經(jīng)取得了初步成果。比如，在路口防碰撞方面，相對(duì)于人工效率，利用Autodrive平臺(tái)能夠?qū)⒎琅鲎渤晒β侍岣?6.5%。研發(fā)效率方面則在人工效率的基礎(chǔ)上提高了5倍。

自去年4月起，阿里巴巴首次公布正在以王剛帶隊(duì)進(jìn)行自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)。隨著對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的不斷深入探索，該公司正在算法層面展開(kāi)集中攻關(guān)。

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