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                陸家嘴產業金融論壇上,格物鈦等行業大咖熱議如何借數據提高自動駕駛安全

                2021-09-27 15:21:59      釘科技     

                自動駕駛已然成為熱門賽道,但也面臨著技術、安全、倫理等多方面爭議。用戶在駕駛帶有“自動駕駛”功能汽車的途中發生事故的情況,近年來屢有出現。前段時間,特斯拉輔助駕駛系統Autopilot也面臨來自美國監管機構的調查……自動駕駛安全性成為大眾關注和討論的焦點。

                在近期舉辦的第11屆陸家嘴產業金融論壇上,格物鈦COO吳瓊婧作為主持人,與中海庭、楚航科技、高合汽車、尚頎投資、勁邦資本等自動駕駛創新企業及產業資本的嘉賓,對"數據如何幫助提高自動駕駛安全"這一話題進行了深入探討。與會嘉賓普遍提及數據的商業價值,并認為數據開放具有重要意義,對推動自動駕駛技術落地有關鍵作用。嘉賓倡導有條件的、逐步的、有相應機制和標準的數據開放,推動安全前提下的數據開放與車路協同。

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                無人駕駛落地面臨的挑戰是什么?

                中海庭CEO劉奮認為當前無人駕駛落地所面臨的挑戰是多方面的,首先是技術上場景和數據的匹配度,其次是政策法規的制定,以及在無人駕駛落地過程中商業模式和產業邊界的重構。

                尚頎資本股權投資部董事總經理胡哲俊則認為無人駕駛最大的挑戰仍然來自于技術,很多自動駕駛車輛在路上因為一些低級錯誤發生事故,從側面說明自動駕駛技術還存在一定缺陷,尚未成熟到可以實現大規模產業化讓消費者放心使用的程度,在軟件、數據以及硬件方面還存在諸多技術難點需要去攻克。   

                勁邦資本合伙人王榮進認為無人駕駛落地的過程應該是漸進式的。在不同場景下無人駕駛商業化落地的時間有早有晚,業內普遍認為無人駕駛會在礦區、港口、園區等特定場景率先落地,從商業角度來看這是個機器取代人的過程,智能化改造所帶來的效能提升有多顯著會是一個非常重要的考量點。

                在楚航科技高級顧問浦維達教授看來,自動駕駛是一個龐大的系統性工程,需要循序漸進、各要素間相互協作來提升整體水平。在此過程中最值得關注的是安全,一是汽車自身運行的安全性,另一個就是敏感信息的數據安全。

                高合汽車CTO馬克·斯坦頓提出了一個引人深思的問題:人工智能下的無人車到底多安全才能被大眾接受?

                這是一個在政策法規層面需要繼續磨合、在技術層面需要繼續探索、在公眾接受度層面需要提高才能被解決的問題。無人車商業化落地還有很長的路要走,在往前走的過程中,如何高效、規?;卣业礁鄬嶋H有效的場景數據會是很多公司下一個階段面臨的挑戰。

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                未來無人車落地技術路線:單車智能加智能網聯

                目前無人駕駛落地存在兩種技術思路,一種是單車智能,另一種是智能網聯。胡哲俊認為單車智能加智能網聯是最適合我國國情的發展策略,我國在人口密度、通信技術和資源上都具備優勢,政府的執行力強,從公共交通的層面去推車路協同相對來說阻力更小。

                馬克·斯坦頓表示,雖然業界多在討論復雜場景、稀缺場景,但是這些場景的數據需要豐富到什么程度,達到怎樣的規模才是我們認為夠了的數據量,這是一個需要被討論的問題。在關注單車智能的同時,也不應該忽視智能網聯車路協同給無人車安全性提供的巨大價值,車路協同會是未來無人駕駛落地非常好的契機。  

                無人駕駛的“必爭之地”:數據

                為避免在硬件上與傳統海外巨頭產生較強的正面競爭,中國創新企業將無人駕駛的軟件能力作為差異化競爭彎道超車的突破口。

                王榮進表示,汽車產業投資人現階段會更加關注發展潛力更大的自動駕駛軟件公司,而軟件的核心是算法和高質量數據。目前無人駕駛商業模式正在發生深刻變化,數據和算法緊密結合的做法逐漸得到市場的認可。無論是視覺還是雷達方案,本質上都是一整套服務于汽車工業的軟件解決方案,而數據在其中扮演的角色是促進算法持續迭代的基礎設施。

                胡哲俊稱數據對車廠來說越來越重要,特斯拉最大的競爭力不在于算法,而在于每天路上跑的車和這些車貢獻的數據,持續造血獲取海量數據的能力為特斯拉構建了堅固的護城河,通過這些數據可以不斷優化自動駕駛算法和模型,進一步提升企業競爭力。國內的自動駕駛公司大多都是輕資產運作的軟件公司,很難運營起龐大的車隊去持續獲取大量數據,這也是國內自動駕駛行業發展的痛點之一。

                即便找到了數據獲取的途徑,數據的長尾效應也一直困擾著自動駕駛研發團隊,如何高效獲取和使用2%稀缺復雜場景下的高質量數據始終是個難題。

                王榮進提出可以通過一些AI的方法,或者模擬仿真來豐富場景庫去做算法優化,這是非特斯拉系的企業可以考慮的方向。

                這與輕舟智航聯合創始人兼CEO于騫此前提出的“仿真測試是通向自動駕駛的必由之路”這一觀點不謀而合,于騫認為自動駕駛對測試里程的要求非常高,只有大規模的路測才能保障真正的安全。而實際上稀缺場景的路測數據量是十分有限的,需要創造一種虛擬環境把現有數據的價值重新發揮出來,驗證算法的修改、系統的變化是否安全可靠,加速開發流程,提升路測效率。

                格物鈦COO吳瓊婧也分享了格物鈦在汽車行業的解決方案,特別是如何幫助車企的算法團隊快速找到高質量數據,創造更豐富的場景庫。

                無人駕駛行業每天會采集大量行車數據,一輛數據采集車每天會采集10TB的數據,100臺車就是PB級的數據量。

                吳瓊婧指出,長期路側采集的成本很高,如果能在海量的數據中快速找到符合需求的復雜場景數據進入模型訓練階段,并且把采集的真實數據轉化成仿真場景庫,在仿真場景庫中做調優,例如把旁邊并線的車速提高或者降低15%、或調整角度。這種做法可以仿真創造出更多的數據,來替代高成本的數據采集工作,這一方面的解決方案都可以用數據平臺的方式來實現。

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                破局稀缺場景的另一種可能:數據開放

                除了增加用戶端數據獲取的渠道和仿真測試,胡哲俊提出了另一種可能性:數據集的共享,通過車廠、自動駕駛公司之間的數據共享去豐富各自的數據庫和數據集,進一步優化算法,提高安全性。

                浦維達教授認為,數據的安全利用是很有商業價值的?,F在在馬路上各家車企積累的上百萬公里的行駛數據,是通過很多輛車疊加起來的,單一車輛的行駛里程和區域也是相對有限的。這個時候就需要大家把數據放在一個公共平臺上進行共享、交流,甚至進行交易。小企業或許沒有太多人力物力投入到高成本的采集數據運營工作中,這些都可以通過購買服務來解決。綜合而言,這些數據是可以不斷復用產生規模效益的,無論是政府還是行業組織都應該倡導這種做法。

                劉奮也對數據開放抱堅定不移的支持態度,稱必須承認汽車工業還是相當保守的,數據掌握在每個車企手中,它的流動性和價值被遠遠低估了。如果一旦數據能被開放出來,一個超過所有人想象力的商業時代就真的來臨了,在這個讓人熱血沸騰的“數智化”時代,數據開放會極大促進社會運行效率。

                王榮進認為數據共享是有條件的,應該視具體情況來決定是否開放。帶有一定公共屬性的、和交通路況相關的數據是應該拿出來被積極共享的,但是用戶和單車的數據可能車企還會有所保留。胡哲俊進一步補充道:數據應當是在特定生態圈里有限度地被共享,而不是完全面向全社會的、不加限制的開放。這種不加限制的數據共享可能會帶來負面的安全隱患。數據具體應該以什么樣的形式被共享,會受到怎樣的限制是需要整個行業的參與方進一步深入研究的。

                格物鈦看到了數據開放的重要性也認可數據開放應當有條件地、逐步地、有一套機制和標準地來向社會做倡導。在今年世界人工智能大會上,格物鈦就和上海白玉蘭開源開放研究院共同發布了《木蘭-白玉蘭開放數據許可協議》,希望從法律層面提供一種“社區行為標準”去加速數據開放共享。

                前段時間的特斯拉AI日上,特斯拉發布了一款人形機器人,開始把在汽車行業里獲得的軟件持續迭代方法用于布局高階人工智能算法突破,重新點燃了外界對單車智能完全市場化的憧憬與向往。

                未來,在全球范圍內,自動駕駛的滲透率有望達到10%甚至15%以上,所有的技術問題會從汽車工業的智能網聯化拓展到智慧交通的運營管理,自動駕駛將重塑城市形態與生活方式,商業模式和產業邊界會經歷重構,全新的規則體系會應運而生,而現在所有自動駕駛賽道玩家正在做的就是提前布局規則,加速這一時代的到來。

                作為一家專注于打造人工智能新型基礎設施的初創企業,格物鈦正在以數據為中心的開發方式,向全球AI創新團隊、前沿高校實驗室和機器學習開發者社區提供數據平臺支持,助力自動駕駛安全發展。


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                釘科技(微信號:dingkeji2015),專注TMT領域創新研究報道,第一批今日頭條“百群計劃”簽約媒體和入駐頭條號創作空間的科技新媒體,榮獲騰訊2015年度最佳新銳自媒體,2016年騰訊企鵝號年度新媒體,2017年UC量子計劃獲獎新媒體,被中國科技信息評為“影響中國科技行業自媒體50人”,是2015-2016連續兩年工信部手機與應用創新大賽專家評審媒體。商務合作請發郵件:BD@dingkeji.com

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