利用5G技术提高自动驾驶技术

“这两年，感知技术是自动驾驶四大核心模块中发展最快、提升最大的一个模块。这主要得益于车辆的深度学习和算法技术的突破。”商汤科技研发执行总监石建萍在接受《中国汽车报》记者采访时如是说。  

在人工智能技术领域，商汤凭借其高超的视觉技术赫赫有名。2016年，商汤接到了首个自动驾驶模块技术研发订单。彼时，商汤自动驾驶团队刚成立一年多。   一个汽车业外的年轻团队能够拿到跨国车企的订单，着实令人艳羡。但这背后是商汤在视觉技术的积累和精进。

       感知技术进步明显，决策技术亟待攻关
       视觉技术出身的石建萍对传感器的研究亦非常深入。她认为，从传感器的角度来看，业界普遍认为激光雷达要比摄像头靠谱。但摄像头是目前能够获得信息最多、成本最低的传感器。因此，在现阶段量产车型上，摄像头的搭载量是较高的。  

       不过，激光雷达和毫米波雷达也有着摄像头难以替代的优势。摄像头能够很好地成像，但是它对速度和距离的预判却比较难。   而精准地预判距离和速度是高级别自动驾驶系统必备的功能。毫米波雷达和激光雷达在这方面的优势比较明显，测距更简单。
        当下，量产车型主要搭载的辅助驾驶技术，是商汤车载产品落地的重点。不搭载L3、L4自动驾驶技术的关键就在于产品的可靠性不够而成本又太高。
        据石建萍介绍，除了量产辅助驾驶技术，商汤也在研发L4级自动驾驶解决方案，其中包括了感知、分析预测、决策规划控制、城市级三维地图重建及无人车高精度定位等技术能力，硬件则由摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器融合构成。   得益于在视觉感知技术方面的积累，商汤在自动驾驶多传感器感知技术方面也处于行业领先的地位，拿到跨国车企的大额订单也正源于此。  

目前，商汤落地的模块化产品较为丰富。除视觉感知模块，商汤也和国内激光雷达厂商一起研发了雷达内置的感知算法。   对于终端用户而言，他们未来就可以非常方便地就使用到商汤科技这套激光雷达内置算法的性能，而无需再自建团队重复进行类似功能的研发与迭代。
“在自动驾驶技术里，决策判断是最难的。如果做L2自动驾驶的车道保持，它的技术难度就很低，产品就容易落地。如果做L4全场景自动驾驶系统，要求车辆的驾驶水平和老司机一样，技术难度就很高。到了产业后期，能不能让自动驾驶系统完全替代人，就取决于其决策能力了。”石建萍说。

       整零合作加强产业格局初定
       今年，疫情在全球肆虐，全球经济发展陷入困境。与国外车企收购初创自动驾驶公司不同，今年国内车企开始频建软件中心。“软件定义汽车”成为行业共识。  “国内车企做软件中心，它们一方面为了培养自己的软件人才，另一方面是为了在与供应商对接合作时，能够更高效地沟通和更准确地判断。”石建萍说。 对商汤而言，布局自动驾驶业务很看重营收。在石建萍的带领下，团队也在不断突破，做了不少商业化落地的产品，包括在高级辅助驾驶方面的产品布局，与硬件企业合作一些软硬一体的产品，这些都将在L4自动驾驶商业化之前就会被广泛应用。   “这其实正好满足当下市场的需求。我们也始终在思考如何更好地把短线项目落地与长线技术研究储备做结合。”
“在与跨国车企合作时，我们发现它们对软硬件协同的要求很严格，每一个环节的标准都很高，刚开始合作时流程推进上就遇到很多难题。但随着合作的深入，无论是L4级别自动驾驶技术的研发或是高级辅助驾驶解决方案，商汤都在不断积累工业化研发的流程经验，这也进一步保障产品质量等维度上能更快达到量产的要求。在这个过程中，我们也不断地去理解制造业的标准，加强与车企合作的默契度。”石建萍说。  ▎抢抓“车路协同”机会 安全是自动驾驶产业发展的基石。“自动驾驶是一个非常复杂的系统，涉及到很多传感器的交互与配合。每一个硬件的可靠性都会影响到产品的整体可靠性。而设备种类和数量的调整，或许产品的不可靠性风险就会成指数倍的增长。这就需要更多的验证和测试。”
石建萍进一步表示：“目前，自动驾驶测试主要分道路测试和仿真测试两种。很多企业都在做自己的仿真测试平台，提高技术迭代的效率，验证产品的可靠性，提前预判可能存在的风险。但以目前的技术，仿真环境很难真实还原实际路况，因此仿真测试很难替代路测。”  

提到路测，就不得不提车路协同。这个在自动驾驶测试阶段就很重要的课题，在将来自动驾驶普及后将更为重要。石建萍表示，今年疫情的肆虐，更是让外界看到了车路协同的重要性，也给这个领域的发展带来了很多机会。   “商汤也在寻找车联网和车路协同的一些机会。我们在做好单车感知技术后，这套技术可以直接嫁接到智能道路系统里。如果道路也能有自动驾驶的感知功能，就能清除车辆驾驶视野的盲区，提高自动驾驶的安全性。”石建萍说。   国家今年重金投资5G技术和“新基建”，这对自动驾驶产业发展是利好。提到5G技术的商业化应用，大家最先想到的就是应用到自动驾驶领域。因为车路协同产生的信息量非常大，5G技术是其发展的刚需。在当前，只有5G技术能够满足车路信息实时互传的需求。  

在“新基建”方面，今年自动驾驶测试道路和智能汽车示范区的建设热火朝天，车路协同是测试道路和示范区建设的重点工作之一。   “如果国家能够从整体上规划道路智能化及车辆智慧化改造，一方面智能汽车的单车成本有望继续下降，实现更快速的商业化落地；另一方面，社会层面可以降低交通事故的发生，提高现有道路交通的通行能力，升级传统出行，加快能源低碳化建设。”石建萍说。  

原文标题：短线+长线，双轮驱动商汤自动驾驶技术

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