技術創新提速汽車智能化-新華網
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2023 11/03 07:51:59
來源:經濟參考報

技術創新提速汽車智能化

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  圖為參與試乘無人自動駕駛商業運營的車輛在重慶市永川區路邊???。 記者 李賀 攝

  編者按

  新技術、新方案的快速“上車”正在讓汽車更加智能:一方面,不同技術路線的百花齊放讓各種新技術快速應用在新能源智能汽車領域;另一方面,產業創新也在不斷為智能汽車新型風險扎緊“安全帶”,如此良性循環使得我國新能源汽車的技術水平快速提升,產業競爭力不斷增強。

  四維圖新聚焦汽車智能化

  隨著汽車行業進入智能化的下半場,四維圖新也從原先的地圖供應商角色逐步進化為新型Tier 1,并給出了自己在汽車智能化方面的全棧解法。

  “智能駕駛不可‘無圖’”

  智能駕駛領域“有圖”和“無圖”的爭論再次被點燃。

  近來,部分車企紛紛落地城市NOA(Navigate On Autopilot導航輔助駕駛),試圖擺脫對高精地圖的依賴。

  對此,四維圖新CEO程鵬近日 在公司四周年用戶大會上表示,當下一些車企“去圖化”的背后,是因為這些車企“無地圖資質、無知識產權和無安全敬畏”。四維圖新經過測試發現,一些宣稱不依賴高精地圖的車企,在遮住傳感器后依然有地圖信息,這說明其仍采用了地圖方案。

  高精地圖,又稱高清地圖,是精度更高、數據維度更多的導航地圖。除簡單的道路及其形狀等基礎信息之外,高精地圖還包含了道路類型、曲率、車道線位置等道路信息,以及路邊基礎設施、障礙物、交通標志等環境對象信息,同時包括交通流量、紅綠燈狀態信息等實時動態信息。

  相比傳統硬件傳感器,高精地圖可以很好地彌補傳感器數據缺失,利用高精地圖數據對前方道路情況進行補充,無論在怎樣的場景中,高精地圖都能更精確、全面地感知前方路況,使行車安全性得到更高的保障。

  不僅如此,配合傳感器,高清地圖還可以實現更精確的定位。傳統的車輛定位系統容易受到環境干擾,在立交橋等立體交通場景,或是高樓大廈的高反射場景,表現通常不盡人意,從而無法實現精準定位。而高精地圖則提供了一個穩定的無源定位方式,通過匹配傳感器感知特征和高精地圖具有特征,車輛可以獲知其相對位置,從而完成在全局環境當中的準確定位。

  另外,高清地圖還可以被看作一個超視距傳感器,給智能駕駛系統提供道路拓撲信息,讓其提前知曉道路前方的交通情況,進行最優的路徑規劃,從而實現車輛可以保持乘客舒適的加減速行駛。

  過去一段時間,高精地圖因其強大的能力曾一度被業界認為是邁向高階智能駕駛的必經之路,然而采集難度大、更新頻率低、維護成本高的痛點,卻讓部分車企走上了“無圖化”道路。

  不過,程鵬認為,絕對的“無圖化”會導致很多問題出現,比如數據的采集、匹配和對傳感器的需求都會出現新的矛盾和成本壓力,且無法依靠規模效應來平攤。所以,現階段智能駕駛仍需要“地圖”輔助。

  在他看來,“有圖”和“無圖”的路線之爭,癥結在于市面上缺少能足夠打動車企的高性價比“輕地圖”解決方案。

  因此,基于市場需求,四維圖新推出了智能駕駛輕量化地圖產品HD Lite,將城市道路上采集的要素減少至30余個,相對精度降低到1米,并大幅提升了覆蓋廣度和數據鮮度,降低了單位數據成本。

  深度合規挖掘數據價值

  程鵬說,從目前的技術來看,高精地圖在智能駕駛方面仍發揮著重要作用,同時絕對的“無圖化”也難以保證道路信息的采集合法合規。

  近年來,隨著汽車智能化程度的加深,汽車對于用戶來說,已不僅僅是單純的出行工具,而是成為了數據融合的終端,數據量也從GB激增到PB。

  據了解,智能駕駛產生的數據大致可以分為四類,一是車對外部環境的感知數據,二位置及軌跡的數據,三是車輛數據,四是用戶采集的數據。

  從軟件定義汽車到數據驅動開發,汽車在使用過程中貢獻的數據已經成為行業重要的新動力,但數據在產生的同時,數據安全也成為日益嚴峻的挑戰。

  目前,汽車出行數據有三大難題待解:一是數據確權問題,即數據的采集、處理、使用等的歸屬問題;二是數據安全、信息安全問題,三是數據閉環問題,汽車數據安全涉及環節多,是一項復雜的系統工程。

  針對此,四維圖新提出了自己的解決方案,包括數據采集與傳輸、數據存儲與處理、數據使用的全流程數據合規服務。

  程鵬表示,汽車數據的挖掘及應用仍有極大提升空間,要解決上述問題, 不僅需要一個懂合規、懂技術、懂應用場景、云中立的專業第三方數據合規服務商,也需要一個開放且值得信賴的數據交易平臺。

  而這正好是四維圖新的優勢所在,作為國內首批獲得甲級測繪資質的公司,四維圖新擁有超過20年的數據采集經驗和全國范圍的高效數據采集能力,在數據脫敏合規技術方面積累頗多,可提供專業的服務和豐富的行業知識。

  另外,隨著汽車出行行業的變革,四維圖新為用戶提供的產品也在快速迭代,例如城市級的交通信息服務、交通的擁堵情況和其產生的原因、信號燈相應的分析和發布應用、動態道路天氣、停車服務的細致化等,都是在原有功能上附加了動態信息的圖層。

  更重要的是,四維圖新也在助力自主品牌出海擺脫數據困境。

  數據顯示,我國汽車出口延續高增長勢頭,繼2022年全年出口超300萬輛之后,今年前三季度汽車企業出口已達338.8萬輛。

  然而,在汽車出口高歌猛進的同時,也出現了一些不容忽視的挑戰,比如如何根據地域差異,成功地將中國智能網聯汽車解決方案在當地落地。

  四維圖新CMO兼董秘孟慶昕稱,憑借在地圖制作和數據合規方面的豐富經驗,四維圖新已開發出一套數據合規全球化解決方案,幫助合作伙伴更好地解決痛點。

  據介紹,從數據收集到匿名化,從數據標記到數據回傳,四維圖新的這套解決方案可根據當地的合規要求進行全流程設計和實施。孟慶昕說:“無論是客戶已經采集好的數據,還是客戶需要本地支持來收集數據,四維圖新的數據出海解決方案都能很好地提供支持”。

  積極轉型汽車智能化Tier 1

  和外界一直將四維圖新視為地圖供應商不同,在程鵬眼中,四維圖新有自己的新定位。

  “我們的目標是成為新型Tier 1?!背贴i說,基于自有的海量GIS數據、傳統地圖與高精度地圖數據及智能駕駛數據底座,四維圖新擁有訓練行業大模型所需的數據池,同時具有地圖供應商、智能駕駛軟件開發商、座艙與芯片硬件制造商等多重身份,這為其成為汽車智能化領域“極致性價比的解決方案提供商”奠定了基礎。

  根據公開資料顯示,四維圖新擁有智駕、智云、智艙和智芯四大業務體系,兼具智能汽車和云服務兩大科技領域的跨界融合發展能力。

  此次用戶大會上,除了輕量化的地圖產品,四維圖新還推出了輕量版領航輔助駕駛系統NOP Lite和符合功能安全ASIL-D、基于Arm Cortex R52內核的多核高主頻MCU——AC7870x。

  據悉,NOP Lite采用了國產芯片公司地平線的征程3芯片,搭載了5個攝像頭5個毫米波雷達,在強大算力的支持下,能夠實現行泊一體以及輕量版NOP(領航輔助駕駛)功能,使得車企可以用較低的成本,快速獲得智能駕駛能力。

  四維圖新在汽車電子芯片領域同樣進行了長期布局。據了解,四維圖新從2015年開始關注芯片行業,并于2017年收購了杰發科技。截至2022年底,其國產車規級汽車芯片累計出貨量超2.5億顆。其中,四維圖新自主研發的AC8015芯片出貨量超100萬顆,其中90%服務于自主品牌,合作車型近百個;今年6月,該公司發布的中高端域控芯片AC8025已獲得國際車企定點,項目預計將累計覆蓋車輛級500萬臺。

  目前,思維圖新的芯片類產品已經覆蓋了智能座艙SoC、車聯網SoC、車載信息娛樂SoC、車規級微控制器MCU、車載音頻功率放大器AMP、胎壓監測專用芯片TPMS等產品類型。

  時下,智能化已成為汽車業競爭的新賽道,并涌入了不少玩家,技術路線也各不相同。但在孟慶昕看來,四維圖新對車的理解、在智能網聯車相關數據和合規方案的積累以及對算力的理解,都是其優勢所在。她說,“誰掌握了數據,誰才是未來的王者。光有平臺沒有意義,一定要基于數據,才會有相應的算力和訓練?!?/p>

  程鵬則認為,“汽車智能化是一場馬拉松比賽,四維圖新將攜手行業伙伴做好底層產品,助力車企打造自己核心競爭力的同時,可以在汽車競爭的下半程跑得更快、更穩?!?/p>

  AI大模型加速汽車智能迭代

  未來的城市交通可能是這樣的:車輛之間能夠相互“溝通”,提前預知前方路況并做出及時反應;車輛駕駛人員可在行進中放松片刻;交通成本降低,安全事故減少,城市交通效率提高……

  這一切可能,都源于汽車的日趨智能化。AI大模型的快速發展和廣泛應用,為中國汽車行業高度智能化按下“加速鍵”。

  前段時間,工業和信息化部副部長辛國斌介紹說,2023年上半年,中國具備組合駕駛輔助功能的乘用車新車銷量占比達到42.4%。

  早期的自動駕駛更多是基于傳感器與深度學習算法的融合,存在對高精度地圖過于依賴、成本過高等問題。中國汽車工業協會總監韓昭表示,今年以來,隨著生成式人工智能技術的發展,自動駕駛也開始向端到端大模型方式演進。

  據了解,特斯拉發布的FSD V12版本已實現端到端的AI自動駕駛方案;商湯科技推出“日日新SenseNova大模型”體系,可提供智能化多模態的人車交互體驗;阿里巴巴稱AliOS智能汽車操作系統已接入通義千問大模型測試;東風日產、紅旗、長城等多家車企宣布接入百度的“文心一言”……

  中國汽車企業也在應用AI大模型解決自動駕駛問題,通過大量數據的注入推動模型成長、優化算法,提升汽車智能化水平。

  2022年4月,北京成為全國首個開啟乘用車無人化運營試點的城市,百度、小馬智行獲批“無人化載人示范應用通知書”。

  百度集團資深副總裁李震宇表示,過去一年,百度的“蘿卜快跑”無人車隊在運營面積、單量和車輛數上都有了大幅增長。目前,“蘿卜快跑”累計為公眾提供服務超過330萬次。

  算法、算力、數據等是AI大模型與汽車行業融合的基礎。多家中國汽車企業正在軟件、算法等方面重點布局,未來更多研發投入將向智能網聯技術領域傾斜,聚力攻關核心技術。

  業內普遍認為,AI大模型技術初步落地,加速智能網聯技術晉級,將會對智能網聯汽車的發展起到加速推動作用。近兩年來,不少中國汽車企業在AI大模型領域進行大量投入,通過AI大模型實現了文本生成能力、多模態感知能力、智能駕駛數據生成能力等,實現了百億乃至千億級別參數覆蓋。

  “中國在全球經濟中發揮著重要作用,我們希望通過對話合作與中國汽車行業共塑未來?!睔W洲汽車工業協會秘書長狄薇斯表示,中國對外開放的持續推進,使自動駕駛汽車的數字化安全、技術創新等方面的很多機會得以激發。

  車聯網創新扎緊智能汽車“安全帶”

  電池過熱出現危險、車輛自動駕駛時出現事故、網絡漏洞導致汽車被控制……隨著車輛變得更加智能,一系列傳統汽車未遇到的新問題開始浮現。為此,在加速交通智能化、網聯化和綠色化發展的同時,我國也在不斷為智能汽車新型安全風險扎緊“安全帶”。

  “扶好方向盤,按下控制按鈕,車輛將自行控制車距,根據導航自行變道甚至超車?!碑斚?,越來越多的乘用車正在成為“聰明車”,加快進入市場。數據顯示,2023年上半年,我國具備組合駕駛輔助功能的乘用車新車銷量占比達到42.4%。

  日前,工業和信息化部網絡安全管理局副局長張光明說,車聯網通過貫通汽車、道路交通運輸、云網通信和平臺等關鍵要素,實現人車路云數據交互和高效協同,是提振經濟的引擎,已成為汽車行業新的發展方向和世界主要國家推進產業升級的重要途徑。

  國家市場監管總局缺陷產品管理中心副主任肖凌云表示,安全是智能網聯汽車發展道路上的核心問題。新風險一方面來自新能源汽車領域的“熱失控”等問題;另一方面則是新技術和新功能所帶來的,例如自動駕駛或者高級輔助駕駛功能應用中,可能會出現場景無法識別、誤識別、目標丟失等傳統車輛未曾遇到的新問題。

  面對新風險,我國正在通過技術和監管創新,持續提升車聯網安全保障能力,營造與汽車行業創新發展相適應的安全生態體系。

  據公安部交通管理科學研究所所長孫正良介紹,截至目前,全國已有7個國家級車聯網先導區,有40多個城市發放了1萬多張臨時號牌。這些城市的示范應用從公安交通管理、通信、網聯汽車、智慧出行的角度,跨行業協同發力,推動技術創新和規模應用。

  新的監管模式和理念也在助力智能網聯汽車產業高質量發展。

  前不久,國家市場監督管理總局等五部門啟動了汽車安全“沙盒監管”試點工作,在風險可控的情況下,對新的產品和模式進行一定范圍內的測試,既實現風險可控、監管可控,同時讓新產品更快上市。

  作為傳統監管方式的有益補充,沙盒監管是一種針對技術創新的柔性監管制度。肖凌云說,為了讓新技術更好進入市場,同時規避大規模召回,我國在準入和召回之間,增加了“沙盒監管”理念,建立起創新型的監管機制。

  數據安全也是車聯網安全的重要支撐,我國一些地方已率先步入保障車聯網數據安全的實踐階段。

  在2023年世界智能網聯汽車大會上,北京市發布《北京市高級別自動駕駛示范區數據分類分級白皮書2.0》。示范區相關負責人表示,作為數據安全治理的前提條件,數據分類分級是示范區數據治理的重要抓手,能夠有效助力數據規范有序流通,不斷推動數據產權制度落實應用。

  車聯網安全是全球性問題,需要國際社會通力合作。張光明說,我國將加強與其他國家在車聯網安全領域的交流與合作,共同推進理論研究、技術交流、標準共研等工作,積極輸出高質量、高性能、高安全的車聯網安全產品和服務,為世界車聯網安全發展提供中國方案。

 

【糾錯】 【責任編輯:冉曉寧】
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