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产学研一线专家纵论:怎样构建自动驾驶的核心技术? | CCF - GAIR 2017

作者:胡晴 编辑:吴德新
2017/07/13 15:35

产学研一线专家纵论:怎样构建自动驾驶的核心技术? | CCF - GAIR 2017

2017年7月7日至9日,全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会在深圳举行,大会由CCF中国计算机学会主办、雷锋网与香港中文大学(深圳)承办。

在9日下午的智能驾驶专场,在高工产研董事长、 高工智能创始人张小飞主持下,清华大学计算机系教授邓志东、速腾聚创CEO邱纯鑫、Roadstar.ai战略副总裁那小川、智行者科技CTO王肖四位学界产业专家带来了主题为“自动驾驶核心技术构建”的圆桌讨论,以下是雷锋网整理的精彩内容。

“我相信对我们未来影响最大的就是智能驾驶。”张小飞说道,“大家可以想象一下,我们以后可能都会在车里睡觉了,都不用找房间了。它会改变我们的出行、改变房地产,会让我们的生活更幸福。唯一让我感觉比较不好的地方,就是现在在美国开车分不清楚它是警车还是无人驾驶,因为它上面会放一个激光雷达。”

张小飞如此总结这次圆桌讨论的议题:第一,智能驾驶技术到底会走哪条技术路线;第二,我们中国的智能驾驶什么时候上路;第三,对比中外的自动驾驶技术发展状况。

清华大学计算机系教授邓志东目前主要研究深度学习方向,包括深度卷积神经网络、强化学习,以及自动驾驶。邓志东教授从2008年在国家基金委的重大项目支持下开始研发自动驾驶汽车,到现在已经有8年多了。“我们做了三个车,包括软硬件系统集成,前期是关注纯感知。因为当时有一个说法,人靠纯感知开车,我们是不是也可以利用纯感知的方法靠机器视觉来开车,但是最后证明这条路是很困难的。”

速腾CEO邱纯鑫表示,现在很多公司都在激光雷达方面布局研究,但当前的情况激光雷达还是供不应求。邱纯鑫从2007年开始做基于激光雷达的感知技术,在做的过程中感觉激光雷达传感器非常重要,如果不是自己做雷达的话就改不了很多底层的东西。所以在2014年做完博士后之后,就打算去创业做激光雷达,那时候刚开始做的还是单线的激光雷达、不是多线的。2015年下半年,根据整个行业的发展开始打算做多线激光雷达。

Roadstar.ai是一家做L4全套解决方案的公司。三个主要技术合伙人之前都在百度,他们之前在苹果、微软、特斯拉、谷歌都干过。“我们的技术是多传感器的融合,而且是一个非常深度的融合,我们是通过多传感器的融合来实现L4的完整解决方案的技术方案公司。”

未来中国什么样的技术路线会成为主流?

高工产研董事长、 高工智能创始人张小飞开场发问:自动驾驶的技术路线是摄像头加上各种传感器的融合,以视觉为主,还是是以激光雷达为主?

邓志东说道,现在的技术路线,一种是以谷歌为代表的激光雷达主导的技术方案;还有一种是以特斯拉为代表的视觉主导的解决方案。

但是我想这两个技术路线最终会走到一起,会归为一条路线:就是多传感器融合的方法。不管是视觉主导还是激光雷达主导,最终是融合的方案。从技术路线上没有中国和外国之分,中国只是在应用上可能会走出自己的路。  

邱纯鑫补充说,其实不管是以哪个为主导,激光雷达肯定是要用的。从硬件的角度来看,现在是雷达跟摄像头分离开来的两个硬件,后面随着技术的发展,这两个硬件会逐步变成一个硬件。但是这个硬件不是只有摄像头的功能,而是同时实现激光雷达的功能。而且随着雷达的低成本化,它的应用会越来越广泛。

那小川表示很同意前面两位的观点。融合是唯一的方案,而且也没有中美的差异,技术是无国界的

第一,激光雷达会变成固态,所以未来降价是个必然趋势。对于任何一个做无人车的公司而言,没有必要现在拘泥于成本,多一个传感器的输入一定是有益的;

第二,在硅谷有一些公司号称只用摄像头就可以做到L4,但纷纷都遭遇到了挫折,并且进行了转型。

第三,激光雷达和摄像头本身就有一些物理的局限,使得缺了任何一个都不可能达到L4所需要的安全性。举个例子来说,激光雷达没有颜色、纹理,所以红绿灯是比较难识别的,因为没办法识别颜色。还有一个问题,之前谷歌的车经常经过一个地方就会神秘地停车,因为那个地方有风,一吹树叶就到处飞,激光雷达一扫就告诉你那个地方有东西,它不知道是什么,它就停车;如果有摄像头,它就会告诉你它是树叶,你就可以大胆地过去。但是摄像头也有问题,比如进隧道或者出隧道的时候,那个画面是一下子就变的,一开始是白的,突然间变黑了,这个非连续的变化,用现在的算法是很难识别的,这是物理上的问题,这个是没法解决的。所以整个无人驾驶不仅是雷达和摄像头,还包括其它的传感器。但是现在从全球来看,想做L4是少不了雷达和摄像头的。

王肖认为最根本的技术路线问题是非常模糊的。对自动驾驶技术来讲,传感器只是其中的一个工具,是外界获取信息的手段。真正从技术流来讲,最早是基于规则的自动驾驶算法,现在又发展到基于AI的增强学习的很多方法。自动驾驶有三个流派,第一个是传统的机器人的流派,第二个是汽车的流派,现在又是模式识别+AI这个流派,每个流派都有自己的观点,各自都有各自的强项,但是对我们做产品的来说,我们都不在意这些,对我们来说,什么东西最好,我们就拿来用。

未来哪一年L4、L5可以在国内落地?

张小飞进一步提到,智能驾驶的背后可能有各方面的制约,法规是一个制约因素、路况是一个因素,路况包含了基础建设,以及人才的问题等等。从L3开始,到L4、L5,谷歌已经运行了500万公里的无人驾驶。按单车来算,每天连续不断的1500公里跑了8年。某种意义上说,我们国内的车跟谷歌相比,已经落后了很长的距离。

邓志东回答到,首先一定要考虑应用场景,咱们说限定区域,要看这个区域有多大,如果是封闭环境,现在已经有L3、L4的车了。如果是一个城区范围,多大的城区,是北京市还是某个区?如果以北京为例的话,应该要到2021年左右可以做到L4的水平。Uber现在已经在城区进行尝试,谷歌也是。

邱纯鑫认为,在北京这种宇宙中心真的能够在城区完全全开放的无人驾驶,要走的路还很长,要到2030年左右。

那小川说,我们认为北京是最难的,硅谷就比北京容易很多。Mobileye是1999年成立的,它的产品大规模被接受是2007年,它得到大规模的认可用了8年时间。所以我估计从现在往后推,应该到2025年。

王肖提到,在内蒙鄂尔多斯之类的区域应该在2020年能实现。要是在北京的话,应该要在15年以后实现。

邓志东老师补充说,我们不要把这个问题看得很神秘。这个问题的关键是障碍物检测是不是可靠,如果是路面行驶的话,有高精地图来加强,再加上车联网等是没有问题的。假如说极端环境和紧急情况下的障碍物检测做好了的话,L3、L4是没有什么问题的。

从软件和硬件两方面来看,目前国内和国外的技术有哪些差距?

自动驾驶技术的国内外差距是张小飞老师主持下的第三个议题。

王肖认为,目前中国的最高水平和硅谷相比至少是5年以上的差距。中国计算水平的起步确实比美国要晚;激光雷达这一块,我相信速腾应该能达到95%的水平,只差5%,我认为激光雷达是没有问题的;视觉算法方面,国内的视觉技术已经不比谷歌差,我们差就差在积累。就像刚才说的,谷歌、特斯拉已经跑了几百万公里了,而中国的厂家可能只跑了几百公里,差距最大的就在这一块,而不是实验室的算法。深度学习要靠数据,我们缺数据,而技术条件不一样,不能借用美国的数据。

那小川谈到,在国内我们会看到三种流派,在美国就只有一种流派,具体的做法不一样。谷歌没做那么多融合,但是谷歌的硬件体系大家都认可。任何一家L4公司都是这样的硬件,但是它的软件有很大的差异。我比较国内和国外的差异主要是在经验上,硅谷在这无人驾驶方面已经有了很多年的积累;而百度在刚开始没有基础的时候需要看很多的论文,然后按论文实施会走一些坑;苹果在这方面的起步也是比较晚的,但是它可以借鉴谷歌成熟的经验,避免了很多坑。如果在一开始就知道正确的方向,这样就能节省很多的时间。

邱纯鑫认为,按照目前发展情况看,我们的激光雷达技术不比国外的差。从技术的角度来看,从4月份开始量产,到现在我们每个月都是在迭代的,我们专注把这个产品做下去,我相信我们一定会更有竞争力。

邓老师从硬件、计算平台、算法和系统集成方面来说。硬件上,我们和国外是有一定差距的,虽然邱总这一块还在努力,希望能够追赶上国外的先进水平,但是我们的产品还需要很多的迭代;从计算平台的角度来讲,中国在移动端这一块已经有很大的进展,有很多做移动端产品的,但是我们在云端和离线训练这部分跟国外的差距比较大。另外,我们车上能不能提供一个线控总线?线控总线的车都是Tier1的企业掌握的,这一块的差距是比较大的;我们的算法技术是很牛的,一点都不比美国差;在系统集成上,我们确实起步比较晚,我们需要积累更多的大数据,因为深度学习需要依赖于数据。

张小飞最后总结,国内的智能驾驶可以走出思维定势,不必唯国外技术马首是瞻,我们的境界要高,要看得更远。

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