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日期: 2023-10-01 | 來源: 愛集微APP | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
去年以獨角獸Argo AI公司倒閉為代表，自動駕駛進入寒冬，但也讓那些有著長遠謀劃的企業沉下心來，腳踏實地搞技術、做產品。今年隨著人工智能、半導體等基礎技術取得進步，自動駕駛賽道正在迎來新的拐點。
自動駕駛悄然回暖
整個自動駕駛行業雖然遇冷，但是各細分場景實際上依然向前推進。目前，自動駕駛技術已經在礦山、碼頭、倉庫、幹線物流和城市（園區）環衛等場景中實現落地並開啟小范圍的商業化運營。以礦山為例，2022年華為(专题)煤礦軍團正式推出了面向露天礦山的無人駕駛端到端全自研解決方案，並成功實現商用部署和實施。預測顯示，2025年露天礦山自動駕駛市場規模可達200億元，潛在市場空間近3000億元。
在乘用車方面，繼梅賽德斯-奔馳的L3級自動駕駛系統分別在德國和美國獲得官方認證並上車後，寶馬將於今年年底在寶馬7系上推出L3級自動駕駛功能。IHS Markit預測，L3級自動駕駛與全自動停車、全高速自動巡航等L4級功能將於2025年在大眾市場普及。
在發展模式上，美國以單車智能模式為主，通過攝像頭、雷達等傳感器和高效算法賦予車輛自動駕駛能力；中國將車路協同作為自動駕駛的方向，自動駕駛汽車高度融入由“雲-網-端”構成的智能路網，由路網指引車輛安全行駛。
今年7月，工信部、國家標准化管理委員會印發《國家車聯網產業標准體系建設指南（智能網聯汽車）（2023版）》的通知。《指南》強調，將分階段建立適應我國國情並與國際接軌的智能網聯汽車標准體系，被業內譽為智能網聯汽車的“新國標”。
自動駕駛的商業化落地也在持續推動，目前多座城市都在積極響應。7月份北京開放智能駕駛車內無人商業化試點；多家企業獲上海浦東新區首批發放的無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照；今年深圳市有望發放第壹張智能網聯汽車正式號牌、核發第壹張智能網聯汽車出租車道路運輸許可；蘇州將開放國內首條滿足車路協同式自動駕駛等級的全息感知智慧高速，在高速公路上實現L4級別自動駕駛。自動駕駛正在悄然回潮。
生成式AI融入自動駕駛
在本輪自動駕駛回暖過程中，人們顯然對生成式AI在自動駕駛中的應用寄予了厚望。據報道，特斯拉正在中國組建壹個20人左右的本地運營團隊，以推動自動駕駛解決方案FSD在中國市場落地。FSD V12版本的技術路線，便采用了Foundation Model訓練。國內的百度、阿裡、科大訊飛等大模型企業也紛紛與車企合作，將旗下產品接下智能車型當中。
沐曦首席產品官孫國梁認為：“對大模型來說，這實際上是壹個駕駛腦的概念，在接收到各種感知信息後，通過規劃和決策，以壹種駕駛方式來控制車輛去避障繞彎，選擇最優路徑，從而把乘客送達目的地。”
自動駕駛的實現需要數據驅動，需要足夠的數據量不斷進行自修正、自升級，才能使自動駕駛逐步改進。如何保證自動駕駛的人工智能擁有泛化能力，即對於未見過的情況，尤其是沒見過的困難情況進行應對的能力，是自動駕駛必須解決的問題。相比自動駕駛的人工智能，人類在學習駕駛汽車之前有許多通用能力，比如騎自行車時的反應能力，在駕駛時會遷移過來，避免意外的發生。之前的自動駕駛訓練缺乏知識遷移的能力。而大模型在智能汽車中的應用可以嘗試解決這方面的問題。
英偉達中國區汽車事業部總經理劉通指出，Transformer從2021年開始即被自動駕駛采用，現已出現多個流行的視覺Transformer，如ViT、SwinTransformer、DETR、Perceiver等。AI將大幅提升駕駛體驗。汽車智能駕駛算法的進壹步升級必然會對芯片的運算支持能力提出更高要求。劉通認為，自動駕駛對芯片算力的需求是無限的。
資料顯示，在車端實現大模型的部署，估算至少要達到300～500TOPS才能滿足算力需求。
簡單的“帶輪*IT系統”並不可行
僅憑AI並不足以支撐自動駕駛的實現。恩智浦半導體執行副總裁兼首席技術官Lars Reger以人體的運動進行比喻：人在運動時，不僅有大腦的參與，其他器官如腦幹進行著數據聯網的功能，小腦控制著身體中壹些非常重要的運動功能，還有大量神經節的參與，等等。壹個簡單的反射形成過程，比如走路時被絆了壹下，脊柱直接告訴我的腿“要停住”，小腦會通過肌肉幫助站穩。這個時候人們的大腦才會反應，看壹下為什麼會被絆住。當看到路上有壹個坑，會反應下次走到這裡時要注意。
也就是說，在運動時大腦的功能並非實時性的。汽車的自動駕駛也是如此。汽車會通過攝像頭、激光雷達、傳感器等探測出路障，並做出反應，並不需要生成式AI實時參與，在進行創造性思維之前，首先需要確保人們在道路上的功能安全。“簡單地把人工智能加在汽車上是不可行的。如果是從馬車壹下升級到內燃機車，再突然升級到了壹個帶輪*的IT系統，這樣的路徑太昂貴、太復雜，也太快。”Lars Reger強調。- 新聞來源於其它媒體，內容不代表本站立場！
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