Posible camino de ADAS a sin conductor

Se celebró el 8º Foro Internacional de Vehículos de Nuevas Energías de China. CST Sanjiao automóvil Xiaojun te invita a pensar primero:

primero, ¿cuándo llegará la tecnología sin conductor a la industria del automóvil?

En segundo lugar, de ahora en adelante, ¿a qué desafíos nos enfrentamos todavía?

Tercero, ¿cuál es el camino realista de la realización sin conductor?
Visión racional sobre el desarrollo de la ciencia y la tecnología del automóvil.
En la actualidad, toda la industria está muy entusiasmada, porque las cuatro modernizaciones de nuestra industria automotriz "electrificación, inteligencia, redes inteligentes y uso compartido" están promoviendo la reconstrucción de toda la industria. Como industria automotriz, tiene una historia de más de 120 años desde que Mercedes Benz inventó el primer automóvil en 1886.
Sin embargo, desde la década de 1970 hasta 2000, la velocidad de desarrollo de toda la industria del automóvil fue relativamente lenta. No sé si todos ustedes aquí han venido a Stuttgart para participar en el museo. Los autos diseñados por Mercedes Benz en las décadas de 1970 y 1980 no son muy diferentes de los del 2000. Incluso en términos de rendimiento central, rendimiento de potencia y arquitectura del vehículo, no hay diferencias esenciales. En el período de treinta o cuarenta años, la industria del automóvil se ha mejorado gradualmente. Después de 2000, la industria del automóvil ha llevado a cabo una nueva etapa de desarrollo y toda la industria ha dado paso a una innovación revolucionaria en tecnología y reconstrucción industrial.
También deberíamos tener una visión muy racional del desarrollo, ya sea el desarrollo de la electrificación, incluido el desarrollo de la inteligencia y las redes que estamos discutiendo hoy. Debemos captar la tendencia del desarrollo futuro e incluso el ritmo del desarrollo futuro desde la perspectiva de la tecnología y la industria, para que todos los participantes puedan cumplir mejor con la ley básica del desarrollo de esta industria en términos de tecnología y preparación de nuestro negocio. modelo. Este es el contenido principal que comparto mis pensamientos y espero discutir con ustedes hoy.
¿Cuándo llegará la industria del automóvil sin conductor?
Para llegar al tema de hoy, antes que nada, ¿cuándo llegarán los autos sin conductor?

También escuché la predicción del presidente Li sobre el horario sin conductor. Estoy muy de acuerdo con el juicio del presidente Li. En la actualidad, en realidad hay dos campos para los proveedores de soluciones sin conductor. Una son las empresas de vehículos tradicionales como Mercedes Benz, incluidas las empresas líderes como Mercedes Benz, BMW, Audi e incluso Ford y GM. Otro campo es la empresa de tecnología Apollo en China.
En la actualidad, cada empresa ha puesto sus soluciones en el mercado y el nivel también es diferente. Las empresas de vehículos tradicionales son más lo que llamamos L2 o L2 Por supuesto, la madurez de la tecnología es diferente. La mayoría de las personas en las empresas de tecnología apuntan a soluciones por encima de L3 o L4, pero están más en el proceso de desarrollo de algún esquema de verificación.
Básicamente, cada empresa ha anunciado el tiempo de aterrizaje de su esquema sin conductor. ¿Hay alguna diferencia entre el aterrizaje de las fábricas de vehículos y el de las tecnológicas? Puede ver que la mayoría de las empresas lanzan esquemas sin conductor por encima de L4 antes de 2020 y 2021. Desde mi propio juicio, este también es un momento muy especial.

¿Por qué piensas eso? Veamos los datos. Estas empresas que han lanzado estos programas sin conductor hablan más sobre programas de nivel L4. Este es el caso de que los seleccionamos para hacer la prueba de carretera en California. Debido a que la prueba de carretera de California tiene una ventaja, tanto el kilometraje como la velocidad de la prueba tienen un nivel líder. Seleccionamos el kilometraje de prueba en 2017, que es de aproximadamente 350000 352545 millas. El kilometraje total diseñado por otras empresas sigue siendo relativamente pequeño. El kilometraje de prueba de Waymo es 63, con 18 interrupciones y 100000 interrupciones por XNUMX XNUMX millas.
Cerca de 100000 millas está dentro de este rango. Si utilizamos el esquema de conducción actual, hay 18 interrupciones en este ciclo de vida. Por supuesto, la interrupción no conduce necesariamente a accidentes de tráfico graves. Puede ser la suspensión del sistema u otros riesgos potenciales. Nuestros controladores de prueba interrumpen activamente el sistema sin conductor.
Hicimos un referente: la seguridad funcional. Nuestra definición de tiempo es seguridad. Si lo convertimos en kilometraje de conducción, asumimos que a una velocidad de 40 millas por hora, lo que requiere que interrumpamos al nivel de 0.00004 por 100000 millas. Creo que el resultado convertido para mí también es relativamente aceptable. Significa que hay un accidente de interrupción por cada 40000 vehículos. Esto es cuando le das tu vida a una máquina en el futuro. Esto es aceptable. Nuestro nivel y capacidad real para lograr una conducción segura todavía tienen grandes factores, que incluyen fallas de hardware y el comportamiento percibido de otros vehículos.
En conclusión, podemos hacer un esquema sin conductor y un esquema piloto, pero aún queda un largo camino por recorrer para cumplir verdaderamente con los requisitos de nuestro nivel de regulación de vehículos, conducción confiable y segura.
¿Qué retos tenemos que superar para lograr la conducción sin conductor?
¿Cuáles son los desafíos específicos de la conducción no tripulada en la actualidad?

En primer lugar, en términos de hardware, nuestra madurez es relativamente alta, pero aún existen algunos desafíos, incluida la confiabilidad de un solo sensor, que incluye láser, radar y cabezal de cámara. Todos ellos tienen ciertas limitaciones en escenas específicas. Estamos obligados a hacer un esquema de combinación de múltiples sensores, pero de hecho, a través del análisis, todavía hay diferentes disputas y rutas para los esquemas sin conductor de varias empresas, que aún necesitan más verificación para lograr la solución óptima.
Además, el enlace de toma de decisiones, el cálculo en el campo de alto rendimiento, incluido algún desarrollo y aplicación del controlador. Por supuesto, aunque no existe una producción en serie a gran escala de actuadores, nos resulta más difícil en este sentido. Incluyendo el enlace de percepción, nuestro algoritmo, la precisión de la visión por computadora, incluido el método de fusión de datos de sensores múltiples, incluida la aplicación de topografía y mapeo y actualización en tiempo real, todavía tenemos muchos desafíos y mucho trabajo por hacer en estos campos. En el aprendizaje profundo y el enlace de roles, optimizamos muy rápido, pero en el campo de las redes neuronales y el aprendizaje automático, todavía necesitamos mucha verificación virtual para mejorar continuamente la precisión de nuestro algoritmo.
Nuestro hardware tiene una buena base, pero hay mucho trabajo por hacer. Nuestro desafío de software sigue siendo muy grande. Aquí hay varios esquemas típicos de sistemas sin conductor, incluidos waymo, cruise y Audi.

Cruise lo defino como una empresa de tecnología, y más elegirá lidar de alta precisión como uno de los principales hardware de percepción. Como complemento al radar láser de alta precisión, nuestras empresas confían más en el radar láser de alta precisión. Diferentes empresas tienen diferentes puntos de partida y caminos, que discutiré más adelante.

Una pregunta importante, lidar y visión por computadora, ¿qué ruta es más adecuada para la solución final de conducción no tripulada en el futuro? De hecho, mirando lidar, sus ventajas son muy obvias. Funciona bien en términos de distancia de detección, precisión de detección y diferentes industrias y minas. El primer requisito de costo es relativamente alto, pero vemos el desarrollo reciente de la industria lidar, incluida la aparición de lidar de estado sólido, y el costo se eliminará pronto.
El costo de la visión por computadora es relativamente bajo, pero sus escenas, como pasar por túneles y oscuridad, tienen grandes defectos en este tipo de escena. Además, la visión artificial depende de la velocidad de nuestros algoritmos y procesadores, lo que también es una desventaja.
A mi juicio personal, no diré que una ruta o qué ruta debe derrotar a otra ruta en el futuro. Quiero decir que LIDAR y la visión por computadora sin duda encontrarán la mejor fusión, porque el propio LIDAR tiene diferentes opciones de ruta y, finalmente, encontrará la mejor opción de ruta. Esta elección de ruta es la consideración más importante.
Primero, cubra todas las escenas percibidas.
En segundo lugar, tiene una buena confiabilidad, incluida la redundancia de hardware y software.
En tercer lugar, el costo es aceptable. Esta industria aún es una etapa de exploración y de encontrar una etapa más equilibrada.

Ahora, muchas empresas están investigando y desarrollando sistemas sin conductor, a menudo ignorando el papel de la llamada tecnología de Internet en el campo de la conducción sin conductor. ¿Por qué prestamos más atención a la inteligencia de las bicicletas? En primer lugar, es relativamente fácil de resolver, pero desde la perspectiva de toda la sociedad y todo el sistema de transporte, primero debemos poner el automóvil en toda la sociedad o el sistema de transporte en el futuro, porque el automóvil mismo también debe ser integrado con otros medios de transporte.
En segundo lugar, debemos tener en cuenta que la infraestructura puede proporcionar alguna ayuda a la conducción asistida y sin conductor. Con el desarrollo de la tecnología de conexión a Internet, existen muchos escenarios de aplicación en la interacción de la información con los conductores. Sin embargo, con el desarrollo de la tecnología, la conexión real a Internet también puede desempeñar muchos roles. A través del desarrollo de v2x, la precisión de nuestra percepción se puede mejorar en gran medida y nuestra seguridad se puede mejorar a través de la percepción mutua. Al mismo tiempo, también reduce el costo técnico de realizar una percepción efectiva. En la etapa real sin conductor, IOT también puede desempeñar un papel muy importante en la toma de decisiones y la interacción de control. El vehículo y la infraestructura pueden mejorar la precisión del algoritmo a través de la interacción de la toma de decisiones y también pueden reducir nuestros requisitos computacionales para el hardware.

Otro desafío es también la dirección de nuestra discusión. La nueva generación de esquemas de arquitectura electrónica y eléctrica automotriz, desde la unidad de control ECU distribuida hasta nuestra arquitectura automotriz con bus como núcleo, es nuestro principal esquema de arquitectura en la actualidad. Sin embargo, en el siguiente paso, con la conexión de red inteligente, la arquitectura actual no puede satisfacer las necesidades del desarrollo futuro. Estas necesidades en primer lugar, el desarrollo de la propia tecnología de bus, incluida la tecnología Ethernet, porque actualmente vemos que la transmisión de datos a gran escala tiene grandes limitaciones. En este momento, nuestro nuevo medio de transmisión debe ser introducido en él.
Además, tenemos el concepto de controlador de dominio, e incluso el concepto de unidad central de procesamiento y unidad central de procesamiento en el futuro. El procesador de dominio tiene muchos dominios diferentes, como el dominio de la carrocería del vehículo, el dominio del tren motriz, el dominio de información y entretenimiento, etc. Cada sistema tiene un controlador de dominio. Por un lado, también tiene la función de procesamiento de información y enfriamiento de decisión. El controlador de dominio tiene poder de cómputo. A través de esta capacidad, existe un riesgo de impacto técnico en todo el sistema electrónico y eléctrico. En segundo lugar, satisface las necesidades de una gran cantidad de potencia informática distribuida en el futuro en la etapa de redes inteligentes, que debería ser el desarrollo de la electrónica automotriz y la electricidad como un vehículo completo. Cómo adaptarse al desarrollo de la tecnología de redes inteligentes en el futuro plantea nuevos desafíos.
Nuestra empresa ha trabajado mucho en este campo y también está investigando en este campo.

Otro factor es el factor costo. Tomemos un ejemplo de radar de conducción no tripulada. El coste del radar no es el mismo producto (puede estar equivocado), pero también tiene cierta trascendencia explicativa. De hecho, el esquema de lidar opcional en el mercado, desde una etapa muy alta, desde el lidar utilizado por waymo en 2012 hasta el lidar de estado sólido utilizado en la producción, el precio del lidar se reducirá considerablemente y el costo se reducirá considerablemente. El costo es actualmente un factor importante, pero este factor pronto será superado.

En resumen, en la segunda etapa, los principales desafíos que debemos superar para realizar la conducción no tripulada:
1. El hardware es básicamente relativamente maduro, pero la combinación de hardware del proceso de percepción y la arquitectura más razonable aún deben explorarse más a fondo. Para el poder de cómputo, el desarrollo de procesadores de alto poder de cómputo y bajo consumo también es otro campo de innovación que debe realizarse en la actualidad. La tecnología de redes todavía tiene mucho trabajo por hacer para nuestras soluciones de hardware relacionadas con la infraestructura.
2. Existe una brecha mayor en el campo del software, especialmente en el vínculo del aprendizaje en profundidad, que requiere una gran cantidad de datos para la capacitación adicional, y existe una brecha más grande en la posibilidad, función y redundancia de seguridad del software. .
3. Verificación de prueba, no solo podemos confiar en la prueba de carretera real, la primera vez es larga y el segundo costo es alto. La mayor debilidad de la prueba de carretera es que no puede resolver el problema de los escenarios extremos. A menudo es posible predecir escenas más controlables, pero lo más importante para que aprendamos profundamente es resolver las escenas que no podemos esperar en momentos normales. Por el contrario, estos escenarios no se pueden resolver a través de la prueba de carretera real. En este momento, debemos confiar más en otros métodos de capacitación, incluidas las pruebas virtuales y las pruebas de almacenamiento de simulación, que es un factor importante para acelerar el grado de nuestro algoritmo de software.
4. El costo de esta industria es la ley de 20 y 80. Trabajamos mucho para realizar las funciones que necesitamos. Desde un punto de vista técnico, solo necesita un 20% de inversión en I+D. Aunque tenemos un 20% de barreras técnicas que superar, no debemos ser demasiado optimistas. Desde la perspectiva de la industria de la tecnología, se necesita una inversión del 80% o incluso más para superar el 20% de la tecnología. No soy tan optimista sobre cuándo madurará la tecnología sin conductor. En términos de escala, será al menos después de 2030.
¿Cuál es el camino realista de la realización sin conductor?

Para el experimento de nivel L4 real, debemos considerar el concepto de valla geográfica. Cuando hablamos de cualquier conducción automática, no podemos obviar el concepto de vallado geográfico. La conducción no tripulada real en toda la escena finalmente se realizará en diez años. No debemos esperar a que este proceso madure en la etapa final. Remodelemos una escena, apliquemos una escena, para que nuestro esquema avanzado de conducción automática y sin conductor pueda beneficiar a nuestros consumidores antes y más rápido, para que podamos usarlo en ciertas escenas, incluso si se puede usar en condiciones congestionadas y escenas especiales que se acaban de presentar. por el presidente Li.

Diferentes campamentos toman diferentes formas de lograr nuestro objetivo final de conducción autónoma. Los OEM tradicionales todavía consideran el problema de la producción en masa de vehículos. A menudo, nuestro L2 es el núcleo de nuestro trabajo actual, de modo que se puedan aplicar más funciones de conducción auxiliares y funciones condicionales sin conductor en la producción en masa de nuestros vehículos. Como empresa de tecnología, se enfoca más en el estándar L4 y superior.
Aquí, me gustaría dar una sugerencia a una empresa que participa en toda la industria sin controladores, ya sean soluciones de hardware o software, incluida la integración de sistemas. Para empresas verdaderamente sin controladores por encima del nivel L4, como algunas empresas líderes, ya sea waymo, baidu o Apollo, en diez o quince años, el desarrollo del nivel de plataforma se puede realizar en esta etapa, ya sea plataforma de software, plataforma de hardware, incluida la plataforma de algoritmo. Debido a que tiene tiempo para realizar inversiones técnicas a largo plazo, también tiene la capacidad de liderar a toda la industria para que se reúna lentamente hacia su plataforma.

Aunque no estoy dispuesto a admitir esto como persona de negocios, el campo de los automóviles sin conductor es el modelo para realizar nuestra solución de telefonía móvil, y creo que todavía es muy posible. Google, como proveedor del sistema Android y nuestras empresas de telefonía móvil como software y hardware de aplicaciones, es una solución relativamente más factible con una inversión industrial más baja, y es más probable que esta solución tenga éxito, por lo que necesitamos plataformas empresariales como Google y Baidu, pero esta plataforma es comercial, de ahora en adelante a la comercialización de la investigación y el desarrollo tecnológico, es un proceso largo.
Como pequeña y mediana empresa de tecnología, cuando crea productos de hardware y soluciones de software, no tiene mucho tiempo. Su I+D se centra más en modularización y reducción

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