田辰编辑陆少游随团分析师

细数智能驾驶新老兵最新技术路线:机器之心分析师随团手记

随团分析师陆少游,编辑田辰。

机器之心和嘉之道汽车|智同道合生态圈共同组织的最新一期「中国智能网联汽车产业链系列考察」于 12 月初在北京圆满落幕。考察团陆续拜访 5 家位于北京的前沿汽车相关企业,以人工智能与新能源汽车为切入点,围绕智能车的主题对智能驾驶和智能出行的未来发展进行了深度探讨。

本次北京考察行程中的五家参访对象分别为车和家,商汤科技地平线,北汽新能源工程研究院及宽凳科技。每家企业均结合各自的发展方向与技术特点对人工智能相关技术在汽车行业的应用进行了深度讨论。同时,上述企业还针对如何打造满足智能驾驶与智能出行新概念下需求的「智能车」进行了意见交换和成果展示。

基于不同企业针对智能驾驶与智能出行感念的理解差异,机器之心将打造「智能车」的相关从业者简单划分为以北汽等传统车企为代表的「老兵」和以商汤、宽凳科技等多家技术供应商为代表的「新秀」。而两者的发展模式也各有差异:

  • 老兵:以研发汽车为主线,以量产落地为优先,逐步发展新能源技术与智能应用。

  • 新秀:以人工智能技术助力智能驾驶,重新定义未来出行模式。

北汽「老兵」厚积而薄发:稳扎稳打先量产后智能

作为国内领先车厂,北汽新能源的策略重点不仅集中于新一代新能源汽车三电(即电池,电机,电控)技术的开发。就在不久前的 2018 蓝谷科技大会上,北汽新能源发布了「达尔文系统」的技术品牌,涵盖整车技术、三电系统、智能驾驶、智能网联以及平台开放与数据安全等多个领域。

针对新能源「智能车」的研发工作,北汽新能源构建了全球化的四层立体研发体系,其中包括以中国蓝谷研究中心为核心的中心层,以挖掘多国海外前沿技术为主旨的前沿层,以青岛、黄骅、镇江、常州、采育试验基地为基础的应用层;建立与研究机构及高校合作关系的研究层。基于长达 9 年的摸索与积累,北汽新能源现已成为国内首批自主掌握整车集成能力的车企。

目前,北汽新能源在其产品谱系正逐步实现细分市场的全覆盖,并已陆续推出了 EH、EU、EX、EV、EC、LITE 等六大系列十余款纯电动乘用车。产品种类包含轿车、SUV 及微客,全面覆盖 A00 级到 B 级市场,在国内处于高度领先地位。

在与考察团的座谈交流中,北汽新能源工程研究院副院长尹颖介绍了新能源车研发上的一系列技术成果。目前,动力总成的一体化设计使车身重量、体积以及零部件数量大幅减少。同时,北汽新能源的双向充电技术能够将电动车转换为大型电源,极大丰富了车辆的使用功能和满足了用户更多元化的出行体验(如满足车主户外郊游时为烤炉,电磁炉供电)。

而对于新能源车的「智能化」,尹颖重点介绍了北汽新能源的智能网联技术。其中:「智能化」所针对的是智能驾驶技术所进行的产品和技术的布局与落地。其中包括半/全自动自动泊车,远程泊车和代客泊车技术,ISEE 智能座舱技术等。另外,北汽新能源围绕 Level2 的智能驾驶辅助功能开发了 LDW、FCW、ACC、AEB、APA、BSD 及 AVM 七大子功能系统。在此之上,北汽新能源已经在今年四月获得北京自动驾驶路测的牌照,目前正逐步进行行车场景的数据积累工作。

「网联化」则是针对信息安全、OTA(空中系统升级技术)及 I-link 互联互通技术,围绕用户网联体验的方向进行发展。目前,北汽新能源第 30 万辆纯电动汽车已经下线,市场推广范围覆盖全国,累计行驶里程 40 亿公里,积累数据 220TB,为改善和提升用户的智能网联使用体验提供有力的数据保障。

当被问及北汽新能源对智能网联及自动驾驶技术的发展计划时,尹颖表示「北汽新能源将在前期所取得的技术突破与技术积累的基础上,继续改进设计、优化性能, 为消费者提供更好的用户体验,同时也进一步助推新能源汽车在智能网联汽车技术上的快速发展。」

宽凳地图 AI 双结合:精致定位助力自动驾驶

宽凳科技作为一家专注于高精度地图的初创公司,其发展速度可以用飞快来形容。公司自 2017 年五月正式启动以来,于 2018 年 2 月获得数亿元融资,并随后在 10 月收到第一份海外订单。而在考察团登门的 12 月初,宽凳的联合创始人兼 CTO 冯汉平博士表示公司将在来年(2019 年)第一季度推出国内第一款针对高速路和城市快速路的高精地图。

宽凳虽然是一家年轻的公司,但其人才资源却不可小觑。宽凳的 AI 团队成员大多来源于清华、浙大、复旦、斯坦福大学及麻省大学等海内外知名高校,同时拥有来自谷歌、BAT 等知名公司的核心技术人员。另外,宽凳还聘有来自于百度、高德、四维图新、凯立德等地图公司的资深地图专家及超过 50 名标注质检人员。

高精度地图在自动驾驶领域的重要性不言而喻,宽凳作为行业领先的图商,拥有重视觉技术,自主 IP 算法及采集方案以及高度自动化这三项优势。其中,重视觉技术让地图众包成为可能,完全自主 IP 的算法和采集方案属于完全自主开发,因此能够进行灵活迭代(迄今为止,宽凳已完成三次采集方案的迭代工作);而高度自动化技术则能够以更低的成本支持高精度地图的快速生产和更新。宽凳目前拥有六大产品类型:

  • 高精度地图数据,高精度前装地图方案

  • 高精定位:基于高精地图数据,通过视觉识别+高精度地图等进行厘米级别实时定位

  • 地图 API:底层基于 NDS 物理存储格式,使用 ADASIS V3 协议输出地图位置信息,道路信息等

  • 高精地图盒子:提供地图数据+SDK/API+ECU 硬件,软件部分既可以集成到主机厂自动驾驶中央控制器中,也可以使用单独 ECU 硬件

  • 地图云方案:众包云更新服务

  • 其他:高精度视觉识别技术输出

宽凳科技联合创始人兼 CTO 冯汉平介绍:宽凳的高精地图特征已经能够输出在道路上虚线的起点和终点,以及各种车道上的标识,帮助实现精细的定位工作。另外,基于三维建图功能,宽凳的地图对于高架桥等立体地形也能够做到精确建模测量。在技术演示过中,冯汉平通过视频展示了宽凳的算法能够基于摄像头,做到跟踪后脱离 GPS 的支持来实现精准定位。即便是在高速路隧道中车辆的轻微摇晃,宽凳的算法也能够实时计算出其运动轨迹,效果令人叹服。而在随后被问及定位精度时,冯汉平表示宽凳目前能够仅靠视觉和其他车载传感器信息实现纵向精度 1m,横向 20cm 以内的定位,完全满足高速路的行驶需求。

当被问起行业竞争壁垒,冯汉平表示宽凳的公司基因中同时拥有地图和 AI 成分特征将是一大优势。许多传统地图公司本身不具备 AI 基因,即便招聘人才也存在适应节奏及基因难以改变上的挑战。而当今市场上,高精地图玩家的起点相差不大,因此在 19 年初就要落地产品的宽凳即使对比 BAT 也拥有相当强的竞争力。

在谈到未来的商业化发展和智能驾驶的愿景时,冯汉平透露宽凳主要会与各大主机厂及 Tier1 进行合作,合作方向将围绕自动驾驶场景进行打开:以为高速路、城市快速路等 L3 级别车辆的行驶场景;另一方面则可能朝如停车库,港口等有限制的 L4 方向行进,同时深入城市道路。但就目前而言,宽凳的思路是针对最快落地的自动驾驶量产车进行技术研发,从高速路和城市快速路着手,尽快实现产品落地。

地平线软硬件双管齐下:大开门路成就共赢开发

地平线软硬件结合的优势在全球的自动驾驶市场都拥有可观的竞争力。自 2015 年成立以来,地平线先是与英特尔达成合作关系,并于 2017 年初联合发布了基于 FPGA  ADAS系统,而后在三月于上海成立自动驾驶研发中心。同年六月,地平线的第一代 AI 芯片成功流片,并在年底正式发布了「征程」和「旭日」两款 AI 芯片。而在 2018 年初,其第二代芯片架构也已发布,并将于2019年初流片。如今,地平线正着手研发其第三代 AI 芯片产品,重点针对无人车的决策功能进行支持。

地平线对自己的定位是嵌入式人工智能提供商,其业务领域包含智能驾驶、智慧城市以及智慧零售三方面。地平线对其 AI 芯片的开发思路则围绕着在算力、成本以及功耗这三方面寻找最佳的平衡点。在 AI 芯片研发的路线上,地平线对其产品的要求逐级递增,每年的研发重点各不相同。在 2017 年,地平线专注于芯片对自动驾驶感知系统的支持,在 2018 年则升级为针对语义建模的功能开发,在即将到来的 2019 年,地平线将会专注于自动驾驶的决策系统。

地平线的座谈流程中,地平线车联网事业部总经理张宏志向考察团展示了地平线的系列 AI 芯片产品。在 2017 年 12月发布的旭日 1.0 和征程 1.0 集成了第一代高斯架构 BPU(Brain Processing Unit),能够以 1.5W 的典型功耗在峰值提供 1Tops 运算能力,并支持对全高清(1080p)、全帧率(30FPS)视频进行智能分析,且能够对每帧图像中的 200 个物体进行检测、跟踪、识别工作。而即将在 2019 年第一季度流片的第二代AI 视觉处理器旭日 2.0 和征程 2.0 则集成了基于新一代伯努利架构的 Multi-PE BPU,能够以 2W 的功耗提供超过 4Tops 的运算能力,并支持对 4K 单路视频或720p 双目视频进行处理。

基于其 AI 芯片技术,地平线已形成由征程处理器、Matrix 自动驾驶计算平台、ADAS、DMS、AR HUD、Face ID 等构建的智能驾驶产品矩阵,可针对客户不同需求提供针对 L2、L3、L4 等不同级别自动驾驶的解决方案。即将到来的美国 CES 上,地平线将首次展出基于 Matrix 自动驾驶计算平台的激光雷达感知方案以及众包高精地图采集与定位方案。

当聊起对未来智能驾驶领域的技术发展规划,虽然地平线目前已拥有诸多解决方案,但张宏志表示公司的并不打算独自开发其他智能驾驶场景的技术应用。地平线的战略是基于核心 AI 芯片技术能力打造开放的 AI 平台,地平线将开放其工具链,包含地平线 SDK 工具包、Web 训练平台、可开发征程芯片软件 SDK 等工具,为第三方开发者提供自动驾驶应用的研发支持,以远胜于单打独斗的效率推进智能车相关的技术进步。

商汤科技专注视觉AI赋能:智能车舱落地三大场景

商汤科技是全球领先的人工智能平台公司。基于其全球顶级、自主研发的深度学习平台和超算中心,商汤研发了一系列视觉方面的 AI 技术,包括人脸识别、图像识别、文本识别、无人驾驶等等,是中国最大的 AI 算法提供商。商汤目前拥有 2000 多名员工,其中包含超过 150 名人工智能相关领域的博士人才。

人工智能关键的算法、算力等要素方面,商汤拥有独特的优势:商汤自主研发了 SenseParrots 原创深度学习平台,对超深的网络规模、超大的数据学习以及复杂关联应用等支持更具优势。商汤科技还在北京、上海、深圳等地搭建了深度学习超算中心,拥有超过 1.4 万块 GPU,大幅降低了各类人工智能技术的研发成本,并且缩短了开发深度学习算法模型的时间。

在与考察团的座谈分享中,商汤科技车载行业国内销售总监严威表示,商汤科技目前的业务涵盖智慧城市、智能手机、互动娱乐及广告、汽车、金融、零售、教育、地产等多个行业,并在多个垂直领域市场占有率居首位。智能汽车业务更是处在快速发展中。去年,商汤科技与本田汽车签订了长期战略合作协议,共同发力 L4 级自动驾驶技术方案研发。除了自动驾驶外,商汤科技的智能汽车产品还包括智能车舱和 ADAS 等。

座谈会现场,严威重点介绍了当前商汤打造智能车舱的初步成果。目前,商汤智能车舱着力于三大车内应用场景的视觉技术应用研发,即:人脸识别权限管理、DMS 驾驶员监控系统,以及车内互娱系统。

  • 人脸识别权限管理主要针对于车辆的使用权确认,对比车主身份、匹配多个车主的个性化设置等,如识别不同家庭成员并自动调整座椅位置、后视镜角度等,以契合不同驾驶员的用车习惯。另外,在网约车或整车租赁等场景,该技术还可进行一对多对比,对平台会员身份进行识别。

  • DMS 驾驶员监控系统则用于保证驾驶员的行车安全,识别危险动作如吸烟、打电话、喝水,并进行提示,或通过检测驾驶员视线朝向,闭眼、哈欠动作等,来识别疲劳状态。

  • 车内互娱系统则能做到识别乘客手势,检测车内人员情绪,乃至让车内设备主动与乘客司机进行交互。

商汤智能车舱的三大车内应用场景,全都紧紧契合未来智能驾驶及出行领域的趋势。经严威介绍,人脸识别权限管理功能已在今年 10 月上市交付的威马 EX5 上进行了搭载,极大提升了驾驶者的个性化和智能交互体验;而来自出行服务公司、汽车租赁公司等的需求今年也在急速扩张。同时,基于各地方政府针对某些行车场景(如两客一危)的法规限制,DMS 驾驶员监控系统的需求也将迅速普及。此外,智能化车内互娱作为一个新兴的汽车使用场景,同样拥有极大的发展潜力。

车和家重塑车型:志存高远逐鹿未来出行市场

车和家拥有 ToC 和 ToB 两条主线发展思路。前者为针对家庭用车所打造的「理想制造」系列电动车型,后者则是针对未来出行市场与滴滴达成的战略合作,目标为改变用户的用车和出行方式。

截至当前,车和家已完成 30 亿元 B 轮融资,成立两年半以来共获得融资 57.55 亿人民币,投后估值 130 亿元。其团队拥有 1600 名员工,其中研发体系占 1000 人,供应链制造体系占 300 人。车和家的销售商业模式包含 200-400 平方米的零售中心、1500-2500 平方米的交付中心以及 1000-2000 平方米的维修中心,并计划在 2019 年将此销售服务体系布局全国 13 个城市。此外,车和家目前在北京和常州分别设有基地。

在与考察团的座谈分享中,车和家 CTO 李铁为大家分析了当前新能源汽车技术在海内外市场的发展趋势,同时介绍了企业为解决用户里程焦虑所打造的增程技术。

出行事业部总经理陈冰(Amy)则介绍了车和家在出行领域的战略布局。陈冰表示车和家在出行领域的自我定位是「未来的智能车队运营商」,其车辆将成为移动中的智能互联入口。基于与滴滴的合作,车和家将为滴滴提供针对出行服务的定制车,配套专门的运营系统,达到定制化、数字化、规模化、自动化的车队运营,并融合智能网联合自动驾驶技术,赋能车队效力和用户体验。

事实上,考察团也借此登门之机在车和家造型中心参观了理想制造 ONE 的样车,以及车和家针对未来出行服务为滴滴所打造的定制车油泥模型。在项目总监刘友波和产品负责人张骁的引导和介绍下,这款油泥模型在设计上确实覆盖了共享出行场景中多个痛点,颇让人眼前一亮。

分析师小结

对于未来智能车的市场,以北汽为代表的车企「老兵」们的优势在于能够投入大量资源研发新能源汽车技术,从车身到服务稳健实施汽车智能化。在技术研发过程中,北汽以务实的态度在保证够控制新能源车本身成本,实现量产的前提下再为车身逐步添加智能应用,乃至实现智能驾驶。而以车和家、宽凳科技、商汤科技地平线等技术供应商为代表的新秀们则通过开发智能技术,挖掘潜在应用场景由服务影响智能车的形态。汽车行业的新秀和老兵的发展战略或许大相庭径,但殊途同归的是他们最终目标都将指向未来的智能车和出行市场。随着人们对行车和出行的需求不断发展,各式从业者之间的竞争或将为汽车行业带来新一轮的洗牌,而车企及技术供应商之间的合作与交锋必将十分精彩。

产业地平线车和家高精地图宽凳科技智能驾驶商汤科技
相关数据
英特尔机构

英特尔是计算创新领域的全球领先厂商,致力于拓展科技疆界,让最精彩体验成为可能。英特尔创始于1968年,已拥有近半个世纪产品创新和引领市场的经验。英特尔1971年推出了世界上第一个微处理器,后来又促进了计算机和互联网的革命,改变了整个世界的进程。如今,英特尔正转型成为一家数据公司,制定了清晰的数据战略,凭借云和数据中心、物联网、存储、FPGA以及5G构成的增长良性循环,提供独到价值,驱动日益发展的智能互联世界。英特尔专注于技术创新,同时也积极支持中国的自主创新,与产业伙伴携手推动智能互联的发展。基于明确的数据战略和智能互联全栈实力,英特尔瞄准人工智能、无人驾驶、5G、精准医疗、体育等关键领域,与中国深度合作。面向未来,英特尔致力于做中国高价值合作伙伴,在新科技、新经济、新消费三个方面,着力驱动产业协同创新,为实体经济增值,促进消费升级。

https://www.intel.com/content/www/us/en/company-overview/company-overview.html
相关技术
商汤科技机构

商汤科技成立于 2014 年,专注于计算机视觉和深度学习的原创技术,是中国领先的人工智能头部公司,估值超过 45 亿美金。以「坚持原创,让 AI 引领人类进步」为使命,商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心,并成为中国一流的人工智能算法供应商。商汤科技不仅在技术实力上领跑行业,商业营收亦领先同行业,在多个垂直领域的市场占有率居首位。目前,商汤科技已与国内外多个行业的 400 多家领军企业建立合作,包括 Qualcomm、英伟达、本田、中国移动、银联、万达、苏宁、海航、中央网信办、华为、小米、OPPO、vivo、微博、科大讯飞等知名企业及政府机构,涵盖安防、金融、智能手机、移动互联网、汽车、智慧零售、机器人等诸多行业,为其提供基于人脸识别、图像识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等技术的完整解决方案。

www.sensetime.com
地平线机构

地平线作为嵌入式人工智能全球领导者,致力于提供高性能、低功耗、低成本、完整开放的嵌入式人工智能解决方案。面向智能驾驶、智能城市和智能商业等应用场景,为多种终端设备装上人工智能“大脑”,让它们具有从感知、交互、理解到决策的智能,让人们的生活更安全、更便捷、更美好。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

激光雷达技术

自动驾驶车辆传感器的一种,采用激光扫描和测距来建立车辆周围环境的详细三维模型。Lidar 图像具有高度准确性,这使得它可以与摄像头、超声波探测器和雷达等常规传感器相提并论。然而激光传感器面临体积过大的问题,同时,它的机械结构非常复杂。

感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

人脸识别技术

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

规划技术

人工智能领域的「规划」通常是指智能体执行的任务/动作的自动规划和调度,其目的是进行资源的优化。常见的规划方法包括经典规划(Classical Planning)、分层任务网络(HTN)和 logistics 规划。

暂无评论
暂无评论~