鄧志東 自動駕駛：智能汽車還要“走”多遠

主要內(nèi)容一 L3：自動駕駛的起點二 人工智能為自動駕駛帶來了什么三 完全人類水平的L5無人駕駛可能遙遙無期四 產(chǎn)業(yè)生態(tài)：合力支撐下的L3與L4自動駕駛產(chǎn)業(yè)落地實踐一、L3：自動駕駛的起點如何區(qū)分輔助駕駛與自動駕駛從自動駕駛到MaaS產(chǎn)業(yè)自動駕駛最新進展對我國RoboTaxi的發(fā)展而言，撤銷車上安全員應成為近期主要目標美國國家公路交通安全管理局（NationalHighwayTrafficSafety

Administration，NHTSA）國際汽車工程師學會（SocietyofAutomotiveEngineers，SAE

International）2021年，SAE與ISO（國際標準化組織）發(fā)布了《SAE

J3016推薦實踐：道路機動車輛駕駛自動化系統(tǒng)相關(guān)術(shù)語的分類和定義》，將L0~L2級別命名為“駕駛員輔助系統(tǒng)”，L3~L5級別命名為“自動駕駛系統(tǒng)”。如何區(qū)分輔助駕駛與自動駕駛L0級別包括AEB（AutonomousEmergencyBraking，自動緊急制動/主動安全）、LDW（Lane

DepartureWarning，車道偏離告警）和盲區(qū)告警等，駕控與法律責任主體為人類，僅為告警式輔助駕駛。L1級別涉及ALK（Active

Lane

Keep，自動車道保持）或ACC（Adaptive

Cruise

Control，自適應巡航控制），駕駛員座位的司機不斷監(jiān)控行車狀態(tài)，需要隨時進行接管駕駛，駕控主體為人類，責任主體也為駕駛員。L2級別同時包括ALK和ACC，駕控與責任主體為安全員，同樣為AI（ArtificialIntelligence，人工智能）輔助駕駛。ALKACCL3級別在功能請求時，可以進行臨時接管（如交通阻塞模式下的人機共駕）。L4~L5級別無須進行任何安全接管，駕控與責任主體為系統(tǒng)或機器。L3~L5級別為自動駕駛，L4與L5的區(qū)別是前者限定行駛區(qū)域、限定功能。從自動駕駛到MaaS產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點：出行服務（Mobility

asaService，MaaS）或稱移動即服務。RoboTruck（干線貨運車）RoboTaxi（無人駕駛出租車）RoboBus（無人駕駛公交車）高速MaaS低速MaaS無人物流、無人末端配送、無人擺渡等慢速MaaS服務機器人：涉及教育、娛樂、家政、養(yǎng)老、助殘等領(lǐng)域MaaS：不僅僅是解決出行無人物流車無人配送車移動商鋪移動餐廳移動卡拉OK移動咖啡廳移動醫(yī)院移動辦公室移動酒店個人機器人無人機空間機器人深空探測器無人水面艦艇無人飛艇無人潛航器自動駕駛最新進展谷歌WaymoOne2020年10月8日，谷歌Waymo宣布RoboTaxi服務Waymo

One開始在限定地區(qū)對社會公眾完全開放，而且車上無安全駕駛員。無人駕駛重卡商業(yè)化RoboTaxi運營調(diào)度中心特斯拉FSD（full

self-driving，完全自動駕駛）Beta

v10.9純視覺已部分推送。提供HI智能汽車解決方案，搭載鴻蒙OS的智能座艙。作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的全棧增量部件供應商，從ICT切入的Tier-1，賦能車企與共享智能電動汽車新時代。華為Huawei

Inside車上載有安全員的百度RoboTaxi在北京等多個城市的特定道路上開始面向社會公眾開放試運行。車上無安全員的L4級別的RoboTaxi已開始路測。百度Apollo

GORoboTaxi小馬智行AutoX文遠知行RoboTruck圖森未來智加科技低速物流車、配送車京東美團2020年英飛凌完成了對賽普拉斯的收購ADI宣布計劃收購美信集成英偉達與軟銀達成了以400億美元收購ARM的協(xié)議AMD擬收購芯片供應商賽靈思2021年英特爾-Mobileye的EyeQ芯片出貨量破億對我國RoboTaxi的發(fā)展而言，撤銷車上安全員應成為近期主要目標商業(yè)模式迭代的真實需要倒逼長尾問題、5G應用、AI邊緣、數(shù)字孿生、云-邊接管和下一代AI等關(guān)鍵核心技術(shù)的攻關(guān)加速中國智能汽車產(chǎn)業(yè)的落地二、人工智能為自動駕駛帶來了什么人工智能全面賦能自動駕駛5G+AI催生自動駕駛云邊端基礎(chǔ)設施的建設技術(shù)路徑的選擇無論是2D圖像的攝像頭，還是3D點云的激光雷達或毫米波雷達，成像后都屬于計算機視覺的問題，都需要而且可以由AI賦能。人工智能全面賦能自動駕駛自2012年以來，以深度學習為主要標志的新一輪人工智能已成為計算機視覺的主流方法。相對于傳統(tǒng)的計算機視覺方法，在強大算力的支撐下，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的深度學習方法為自動駕駛落地帶來了更強的環(huán)境感知、軌跡與行為意圖預測、自主導航與信息融合能力，也為發(fā)展具有自主學習能力的行為決策、路徑規(guī)劃與車體縱橫向控制系統(tǒng)帶來新的研發(fā)思路與手段。AutoML圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡自注意力學習自監(jiān)督學習對比學習聯(lián)邦學習群學習元學習深度學習研究熱點刷臉支付無人零售流程自動化（robotic

process

automation，RPA）工業(yè)缺陷檢測虛擬主持人/演員多語種同聲傳譯手持翻譯機電話客服醫(yī)學影像診斷蛋白質(zhì)/RNA結(jié)構(gòu)預測AI創(chuàng)新實踐與落地應用數(shù)據(jù)智能能夠使無人駕駛“看得更清”“預測得更準”“決策得更好”“規(guī)劃得更合理”，但卻無常識、記憶、經(jīng)驗、技巧、理解、知識推理等知覺與認知智能的能力。長尾問題數(shù)據(jù)積累：1000萬公里大數(shù)據(jù)？算力飛躍：增加1000+T算力?算法突破：如何處理邊緣事件？如何處理對抗性干擾樣本問題？場景細分：純視覺4D學習、數(shù)字孿生學習、虛-實策略遷移等環(huán)境感知能力基于視覺深度學習的道路交通場景分割基于視覺深度學習的道路感知基于視覺深度學習的交通信號燈檢測與識別基于視覺深度學習的交通標識檢測與識別基于視覺深度學習的地面交通標識檢測與識別軌跡與行為預測能力基于視覺深度學習的軌跡預測基于視覺深度學習的行為意圖預測自主導航能力基于視覺深度學習的多模態(tài)自主導航單目/雙目視覺SLAM激光SLAM多模態(tài)SLAM多模態(tài)信息融合能力基于視覺深度學習的多模態(tài)信息融合自主行為決策與規(guī)劃能力開辟深度強化學習新戰(zhàn)場讓無人駕駛汽車也有自主學習能力，使其提高處理緊急事故的全態(tài)勢感知與決策能力。具有學習能力的車體縱橫向控制學習控制與智能控制具有自學習、自適應與自組織特性。5G+AI催生自動駕駛云邊端基礎(chǔ)設施的建設通過5G加持的邊緣計算及云邊端基礎(chǔ)設施賦能自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)的落地開辟專用車道勢在必行，建設智慧路段與智慧城市方興未艾，加快物理空間與數(shù)字孿生無人駕駛基礎(chǔ)設施建設，從側(cè)重單車智能發(fā)展，邁向集成提供單車智能、智慧行駛空間、智能網(wǎng)聯(lián)、智能車-路-人協(xié)同、智能增值服務在內(nèi)的系統(tǒng)級智能交通解決方案。技術(shù)路徑的選擇產(chǎn)業(yè)發(fā)展焦點：優(yōu)先發(fā)展RoboTaxi，還是低速物流、配送車技術(shù)路線之爭：純視覺vs.多傳感器融合以攝像頭視覺為主導？以激光雷達為主導？技術(shù)路線之爭：單車智能vs.智能網(wǎng)聯(lián)追求L4甚至L5級別的單車智能智能網(wǎng)聯(lián)：利用V2X（LTE-V2X，5G-V2X）完成車路協(xié)同三、完全人類水平的L5無人駕駛可能遙遙無期安全成為自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的?金標準自動駕駛的關(guān)鍵核心技術(shù)自動駕駛面臨的三大技術(shù)挑戰(zhàn)人工智能與人類智能仍有很大差距安全成為自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的?金標準從根本上來說，對自動駕駛而言，安全性就是一切。自動駕駛的關(guān)鍵核心技術(shù)無人駕駛是AI算法+軟件+硬件的垂直整合。算法大數(shù)據(jù)算力細分場景垂直整合算法須解決的四大核心問題目標識別對交通流稠密的復雜城區(qū)，如何可靠地進行周邊障礙物的檢測、分割、跟蹤、識別、參數(shù)估計與行為意圖預測？自主導航激光/視覺SLAM與低成本組合導航的結(jié)合信息融合多傳感器如何進行信息融合？如何與環(huán)境建?；蚋呔貓D融合？自主學習如何基于深度強化學習進行駕駛決策與路徑規(guī)劃的自主學習？自動駕駛面臨的三大技術(shù)挑戰(zhàn)長尾問題邊緣事件對抗性干擾樣本環(huán)境感知與建模軌跡與行為預測信息融合自主導航?jīng)Q策與路徑規(guī)劃車體縱橫向控制新型EE架構(gòu)（含新型線束系統(tǒng)）全電線控平臺或底盤相對于人類智能，目前的深度學習或視覺感知智能方法沒有認知理解能力（缺乏對實例內(nèi)涵與外延的抽象與延伸，對不同概念之間關(guān)系的理解），缺乏知識推理能力，不能有效利用常識、經(jīng)驗與技巧等。缺乏視覺認知智能人工智能與人類智能仍有很大差距類別一類別二缺乏可信性、安全性、可靠性、可解釋性與魯棒性。例如，加入對抗性干擾樣本后，識別性能甚至會下降90%，甚至完全識別錯誤。錯誤分類缺乏認知水平的知覺理解能力缺乏知識推理能力缺乏記憶、常識、經(jīng)驗、技巧與知識學習能力不能舉一反三、隨機應變、熟能生巧缺乏可解釋性以及高層規(guī)劃、決策與組織能力相對于人類駕駛時所使用的安全、可信和可靠的直覺與知覺能力，人工智能還存在著根本性的缺陷，短期內(nèi)難有突破。根本的解決之道：從視覺感知智能到視覺認知智能的發(fā)展通過合力支撐與產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設來解決自動駕駛產(chǎn)業(yè)的落地難題未來趨勢：L4無人駕駛及其降維應用帶來的智慧城市、智能經(jīng)濟和智能社會變革四、產(chǎn)業(yè)生態(tài)：合力支撐下的L3與L4自動駕駛產(chǎn)業(yè)落地實踐從根本上解決長尾問題，可能需要從認知智能的視角，即通過結(jié)合語義與知識、邏輯與規(guī)則，實現(xiàn)下一代視覺認知智能的新突破基于AI賦能新型傳感器與關(guān)鍵零部件眾集大數(shù)據(jù)，將AI芯片算力提高到1000T+利用AI平臺技術(shù)&AI基礎(chǔ)設施（如5G云-邊-端，V2X或人-車-路協(xié)同），重點解決好邊云接管的難題創(chuàng)新新型EE架構(gòu)和線控平臺，注重AI軟硬件垂直整合與系統(tǒng)集成創(chuàng)新構(gòu)建具有國際競爭力的數(shù)智化汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)視覺認知智能：知覺/認知（整體的把握）通過概念及其關(guān)系的抽象、具象及基于語義與知識的記憶、推理與學習等獲得的可理解性，進行安全、可靠與可解釋的自主語義決策等，可從根本上解決長尾問題、邊緣事件與對抗性干擾樣本三大挑戰(zhàn)。根本的解決之道：從視覺感知智能到視覺認知智能的發(fā)展前沿技術(shù)：安全可靠的檢測、分割與識別在視覺任務中使用技巧、經(jīng)驗與常識充分利用“語義+計算”的優(yōu)勢自監(jiān)督學習零樣本/少樣本學習、圖神經(jīng)網(wǎng)絡、基于強化學習的標簽學習自注意力學習具有語義抽象和知識學習的自注意力模型，如視覺TransformerAI賦能新型傳感器與關(guān)鍵零部件龍頭企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)混戰(zhàn)上游核心零部件產(chǎn)業(yè)，力圖占據(jù)整個自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈和價值鏈的制高點。車規(guī)量產(chǎn)的低成本全固態(tài)激光雷達已成為自動駕駛汽車商業(yè)化落地應用的晴雨表。未來的技術(shù)發(fā)展趨勢應該是面向彩色激光點云的多模態(tài)傳感器融合模組。通過合力支撐與產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設來解決自動駕駛產(chǎn)業(yè)的落地難題AI芯片算力提高到1000T+車規(guī)量產(chǎn)的自動駕駛芯片及其域控制器的競爭更加白熾化，未來芯片產(chǎn)業(yè)或?qū)⒅匦孪磁?。發(fā)展AI通用平臺技術(shù)：從大數(shù)據(jù)驅(qū)動到大模型驅(qū)動的產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展基于新一代神經(jīng)網(wǎng)絡Transformer等的視覺GPT-3超大規(guī)模通用視覺模型平臺技術(shù)。利用多模態(tài)海量無標簽數(shù)據(jù)的超大規(guī)模預訓練模型。純視覺vs.彩色激光雷達融合模組基于大算力與大模型的純視覺智能駕駛技術(shù)特斯拉采用去除毫米波雷達，完全基于純視覺（深度學習超級計算機Dojo+預訓練大模型）的方法。加快建設自動駕駛基礎(chǔ)設施（如AI云-邊-端，5G-V2X或智能網(wǎng)聯(lián)）人工智能通過5G加持的邊緣計算及云邊端，重點加強邊云接管，賦能智能汽車產(chǎn)業(yè)落地。單車智能向車-路、車-車、車-人（行人/乘客）協(xié)同的智能網(wǎng)聯(lián)發(fā)展開辟專用車道，建設智慧道路眾集大數(shù)據(jù)（非自建車隊采集）特斯拉“影子模式”，億級圖像和百億級標簽高精（柵格/認知）地圖構(gòu)建厘米級精度的環(huán)境模型數(shù)字化、網(wǎng)聯(lián)化的高精地圖將形成巨大的產(chǎn)業(yè)軌跡與行為預測基于視覺深度學習的軌跡預測基于視覺深度學習的行為意圖預測自主行為決策與規(guī)劃在平行世界中深度強化學習，在數(shù)字孿生系統(tǒng)中完成面向邊緣事件的基于深度強化學習的自主決策，然后進行虛-實遷移。讓無人駕駛汽車有類人的自主學習能力使其具有處理邊緣事件的知覺能力和自主決策及規(guī)劃能力信息安全基于人工智能實現(xiàn)“云邊端”或“云管端”平臺的高安全性AI軟硬件垂直整合與系統(tǒng)集成創(chuàng)新低成本高可靠：算