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在自动驾驶领域到底是做青蛙还是做天鹅(下)

在自动驾驶领域到底是做青蛙还是做天鹅(下)为大家介绍了自动驾驶汽车的分级、硬件的发展趋势以及目前存在的问题,但其实各大传统汽车制造商们都认为软件技术才是未来无人驾驶汽车最大的技术壁垒,这也是巨头们纷纷在硅谷设立研发中心的原因,软件面临的技术挑战远大于硬件领域。

首先是自动驾驶软件的算法,目前来看,利用工程算法与机器学习技术相结合应该是未来的方向,而机器学习技术不仅仅要让控制程序学会如何驾驶汽车,还要学会认知当地人的行为方式与驾驶文化,从而更好的获得本地自动驾驶最优策略。

其次,仅具备激光雷达等传感器的汽车,由于受到自然环境以及探测范围限制的原因,并不具备完全感知周围环境的能力,在这种情况下高精度地图成为了自动驾驶技术落地的必要条件之一,目前全球各大地图厂商都在努力研发高精度地图,希望借此维持自己的市场占有率,或实现弯道超车。

最后,随着自动驾驶汽车的普及,由于没有司机,打车费用可能会比今天便宜一半。因为不再需要那么多车在城市里,意味着停车位可以大量节省下来,道路可以变得窄一点。软件会让无人驾驶汽车规规矩矩排成一队,交通事故也会减少,路面利用效率能够最大化。

每一辆车、每一条路,都可以变成商业中心,车里放了一台咖啡机就变成移动的星巴克,放一块大屏幕就是移动的电影院,放小屏幕就是移动的分众传媒,放一套办公设备就是移动的写字楼。未来还会有很多这样的连锁反应,而软件也会发挥越来越大的作用。今天我们和吴极与你一同分享一下自动驾驶领域的软件应用及未来,希望对你有所帮助。

自动驾驶是目前汽车产业乃至科技行业中受关注度最高的技术之一,此前A16Z的合伙人Frank Chen便在一场活动中讲到了对自动驾驶技术产业链,以及对未来在自动驾驶技术影响下的社会与经济等多方面变化的看法。又增加了一部分内容与分析,我们今天就来探讨一下,自动驾驶领域的软件技术及未来,准备好了吗?

第一

自动驾驶汽车在软件方面的需求

除了上述对硬件的需求外,自动驾驶技术更离不开软件方面的突破。高精度地图是实现自动驾驶的基础资源,而机器学习与工程算法则是使高精度地图、传感器与V2X设施所获得的数据真正实现价值的手段。

1. 高精度预计算地图,垄断 vs 竞争

现在每个人出行都会用谷歌地图、苹果地图、百度地图及高德等产品,并且他们都有一个不错的准确度令我们在城市中可以便捷的通行。但令人类用户满意的地图精度距离满足自动驾驶汽车的需求还很远,因为他缺乏了路面上有几条车道、车道的边缘位置、隔离带与路障位置等极为具体的信息。

因此给自动驾驶汽车开发其专用的高精度地图便成为了必不可少的任务。国内外较大的地图提供商目前都已经在高清地图领域展开了积极的行动,意图尽快的占领自动驾驶汽车用地图市场更多的份额。

高清地图服务商一般先要使用类似于谷歌街景车的技术,用车顶上的高清相机、雷达等设备把周围环境全部扫描记录,再通过算法优化最终得到厘米级别的地图数据。

在自动驾驶领域到底是做青蛙还是做天鹅(下)

HERE生产高清地图的策略与Google类似,这两家公司目前都是一次性采集一整个街区的数据。HERE通过车顶安装的四个广角的24 兆像素摄像头、旋转式的激光雷达、陀螺仪以及GPS 系统,依靠自有算法能够生成高清地图。按照Here的预期,用于自动驾驶高清地图服务预计将在2020年能够上线。

国内的高德地图也已经在推进地图数据的高精度化,在未来高德希望能够利用高精地图数据支撑自动驾驶的发展,自动驾驶再产生新的数据,经过科学自动化的处理,变得更新更准,更能被机器电脑使用和学习的数据,最终形成高精地图数据的生产闭环。地图行业及自动驾驶领域的巨头百度也早有布局,目前高精度地图已经是百度最重要的战略性业务之一。

A16Z的合伙人担心高精度地图会存在垄断的机会,因为他认为在自动驾驶时代人们将不得不完全依赖于这些成本高昂地图,且这个目前没有法律所管辖的领域也急需监督

认为从我国情况来看这种担心有些多余,在国内资本充足的现状下,多家地图企业相互竞争才是比较现实的情况,而其高昂的成本多半要先由风险投资商承担,再到后期寻找合适的变现模式。目前高德已经宣布其高精度地图对自动驾驶汽车免费开放,而预计随着竞争的加剧,为了市场份额而争相免费的情况将不可避免。

2. 机器学习 vs 工程算法:

算法是支撑自动驾驶技术最关键的部分,目前主流自动驾驶公司都采用了机器学习与人工智能算法来实现。

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