自动驾驶 | 从概念走向繁荣

Posted 2021-04-27 英特尔创新加速器

导读

AI浪潮正不断影响着现今世界上的每一个人，诸多词汇让人们熟知，“人工智能”、“机器学习”、“深度学习”。自1956年，由计算机科学家在达特茅斯会议上提出了“人工智能”概念开始，就一直萦绕于人们的脑海之中，并在科研实验室中慢慢孵化。几十年后的今天，AI成为科技变革的重要契机。

人工智能的“成长”经历了多个阶段，起初从简单的逻辑推理，发展到中期的基于规则的专家系统，这些都为人工智能的成长奠定了基础。直到机器学习诞生后，AI领域似乎找到了新的方向，并在图像、语音、文字等垂直领域中表现出色。如今，人工智能迅速崛起，得益于数据量的提升、运算力增强以及机器学习新算法的出现（深度学习），促使AI进入“爆炸”式发展阶段。

多项技术集成，实现自动驾驶

不仅如此，计算机科学家还将人工智能与工业结合实现自动驾驶技术并应用到人类的生活之中，这对人工智能与现实世界交互和发展有着推动性的作用。因为，从自动驾驶技术、场景应用直到车辆量产上路都相当复杂，需要多项技术支撑，也就是说自动驾驶是多个技术的集成，并非应用单一技术可实现。

自动驾驶系统包含了多个传感器（包括激光雷达、车载摄像头、长/短距雷达等）如同汽车的“眼睛”，用于侦测周围环境，规避危险因素以及数据传输等功能。每个传感器在运行时都会不断产生数据，而且系统对每个传感器产生的数据都有很强的实时处理要求。算法芯片非常重要用于代替人脑与车辆结合，对实时的大规模数据进行处理，并实时做出驾驶预警与决策，对自动驾驶汽车的安全性、可靠性、持续性有着至关重要的作用。除了智能驾驶相关的传感器数据进行计算与决策，还需要传统汽车中各个机械部件进行配合控制，完成驾驶操作的执行与转换，从而实现“大脑+眼睛+身体”的完美融合。

传感器和算法芯片是自动驾驶汽车的灵魂，通过“感知器官”（传感器）将探测数据传递到计算平台，使车辆获得更多“驾驶经验”从而提升自动驾驶汽车的智能化程度。多项AI技术的综合应用，不仅能推进自动驾驶的创新与发展，还为语音识别、图像识别等技术应用扩展出更多应用场景与空间。

自动驾驶的现状与未来机遇

自2000年以来，推出驾驶辅助系统（ADAS），从泊车辅助、车道偏离预警、自适应前照灯系统、自动泊车、盲点探测系统、全景可视系统、车道保持辅助等不断升级迭代，并被人们认知与接受。直到2016年L2级别部分自动驾驶车辆才渐渐展露头脚，为自动驾驶的实现提供了可能。今年，新一代奥迪A8搭载了L3级自动驾驶技术，成为率先达到有条件自动化级别的自动驾驶汽车。奥迪A8自动驾驶系统就应用了不少英特尔的技术，自英特尔完成对Mobileye的收购以来，在自动驾驶领域拥有了独特优势，能够提供从汽车、网络到云的端对端自动驾驶解决方案【注1】。

L3级是自动驾驶技术的一个风水岭，是“自动辅助驾驶”与“自动驾驶”的区分界线。L3级的出现，为驾驶者解放了双手，在低速场景下AI甚至可以取代司机自动驾驶车辆，似乎距离人类想象中的自动驾驶更接近了。

未来将属于自动驾驶，预计2021年L4级自动驾驶将开始商业化，2025年L5级自动驾驶将进入市场，从此开启一个崭新智能汽车时代。AI刺激汽车行业发生巨大变革并创造出不可估量的商业价值与社会效益，优化完善整个交通生态系统。

增强公路安全性

每年交通事故的发生会带来严重的经济损失与人员伤亡，90%与人为失误有关（包括酒驾、操作失误等）。在这些方面，自动驾驶汽车能够大幅改善或避免车祸发生。根据《高速公路安全保险研究所研究表明》，自动驾驶系统能够为高速公路事故死亡数量降低31%，每年可挽救数千条生命。

缓解交通拥堵

在中国，汽车数量超过2百万辆的城市高达10个，私家车拥有量达到1.2亿辆，仅北京拥有560+万辆汽车。都市交通拥堵30%源于驾驶者（包括寻找车位、违反交通规则等）。未来，一旦自动驾驶系统产量化，并占到车流量较大比例，利用车载传感器与交通系统互联，及时上传交通数据，根据道路汽车流量实时更新，将交通灯间隔动态化提高车辆通行效率，缓解交通压力。

减少污染

汽车造成空气质量下降毋庸置疑，自动驾驶技术能提高燃油车的燃料效率，通过流畅的车辆控制，比人为操作更加节能。未来，出行模式也会发生改变，自动驾驶汽车非常适合“拼车”乘客使用，当拼车乘客越来越多时，汽车尾气排放量也随之降低。同时，改变传统的一车一人模式不仅对环境有着明显的改善，还对整个交通生态系统的优化完善起到重要的作用。

英特尔，强强联手打造自动驾驶

汽车正在成为英特尔在AI大时代中布局的重要领域之一，面向未来的自动驾驶，英特尔致力于以革命性的方式重塑驾驶体验。并秉持着开放合作的态度，与汽车制造商、科技企业以及更多领域的专家、学者共同打造自动驾驶系统【注2】。

英特尔融合Mobileye的技术专长（包括计算机视觉、传感、地图和驾驶决策），并启动了L4级自动驾驶测试车队，今年5月在耶路撒冷亮相，据测试结果Mobileye认为“自动驾驶车辆能够适应在耶路撒冷的驾驶环境，那么其他地区问题也就不大了”【注3】。因为，耶路撒冷的道路标识十分不清晰，变道环境也非常复杂。

Mobileye在高级驾驶辅助系统和自主驾驶领域深耕多年，利用12支摄像头使自动驾驶车辆具有360度环视感知，摄像头内都带有深度学习算法。然后在REM支持下，自动驾驶汽车会获得实时更新的数据。同时英特尔提供了通信平台，车辆又有基于V2X与设施进行交互的能力。RSS（Responsibility Sensitive Safety）使车辆具有即时反应能力保障安全出行。不断推动自动驾驶汽车向更高级别发展。

英特尔与Mobileye自动驾驶测试车选择了纯视觉方案，并没有使用昂贵的毫米薄雷达与激光雷达，却能够应付复杂光线对成像的影响，这是为什么呢？其实，早在设计之初就针对这个问题做出了相应的解决方案，比如在自动驾驶汽车正面采用中焦、长焦、广角镜头的三目方案，保证大部分探测区域都有多支摄像头来负责感知，由多颗摄像头本身形成传感器冗余。除此之外，Mobileye特意加强了算法的鲁棒性来解决复杂光线的影响，还通过大量的测试克服诸多难题确保产品达到100%的安全性。此外，这套纯视觉感知方案可以说是物美价廉，使自动驾驶的成本得到降低，为自动驾驶汽车量产奠定了基础。

英特尔和Mobileye的技术支持为推动汽车制造商走进自动驾驶领域以及自动驾驶车辆进入消费市场成为可能。目前，英特尔已经与多家汽车厂商签署了合作协议，携手合作伙伴共同开发尖端自动驾驶平台。预计2021年，英特尔将推出“产量形态”的L4级汽车，推动自动驾驶从概念走向繁荣。

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参考资料：

1.让自动驾驶圈抖三抖的新奥迪A8，身怀什么顶尖科技？

https://mp.weixin.qq.com/s/-oY--Dp0rQ5ndW8LrzKQnQ

2.与Mobileye深度整合，英特尔计划启动100辆L4无人驾驶测试车队

https://mp.weixin.qq.com/s/RuQ0dtl9bXZzm4Dax5QKUA

3.英特尔153亿美元没白花！对话Mobileye中国一把手https://mp.weixin.qq.com/s/Lw0z9Or1gOUawqazP5aw8A

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