Diễn đàn Xe năng lượng mới quốc tế Trung Quốc lần thứ 8 được tổ chức. CST Sanjiao ô tô Xiaojun mời bạn suy nghĩ trước:
Đầu tiên, khi nào thì ngành công nghiệp ô tô không người lái sẽ xuất hiện?
Thứ hai, từ nay trở đi chúng ta còn phải đối mặt với những thách thức nào;
Thứ ba, con đường hiện thực hóa không cần người lái là gì?
Quan điểm hợp lý về phát triển khoa học công nghệ ô tô
Hiện tại, toàn ngành đang khá phấn khích vì bốn hiện đại hóa ngành công nghiệp ô tô của chúng ta “điện khí hóa, trí thông minh, mạng thông minh và chia sẻ” thực sự đang thúc đẩy quá trình tái thiết toàn ngành. Là ngành công nghiệp ô tô, nó đã có lịch sử hơn 120 năm kể từ khi Mercedes Benz phát minh ra chiếc ô tô đầu tiên vào năm 1886.
Tuy nhiên, từ những năm 1970 đến 2000, tốc độ phát triển của toàn ngành ô tô tương đối chậm. Không biết các bạn ở đây đã đến Stuttgart để tham gia bảo tàng chưa. Những chiếc xe do Mercedes Benz thiết kế trong những năm 1970 và 1980 không khác nhiều so với những năm 2000. Ngay cả về hiệu suất cốt lõi, hiệu suất sức mạnh và kiến trúc xe, không có sự khác biệt cơ bản nào. Trong giai đoạn ba mươi bốn mươi năm, ngành công nghiệp ô tô đã dần được cải thiện. Sau năm 2000, ngành công nghiệp ô tô đã bước sang một giai đoạn phát triển mới, toàn ngành đã mở ra sự đổi mới mang tính đột phá về công nghệ và tái thiết công nghiệp.
Chúng ta cũng nên có một cái nhìn rất hợp lý về sự phát triển, cho dù đó là sự phát triển của điện khí hóa, bao gồm cả sự phát triển của trí tuệ và mạng lưới mà chúng ta đang thảo luận hôm nay. Chúng ta nên nắm bắt xu hướng phát triển trong tương lai và thậm chí cả nhịp độ phát triển trong tương lai từ góc độ công nghệ và công nghiệp, để tất cả những người tham gia có thể tuân thủ tốt hơn quy luật phát triển cơ bản của ngành này về mặt công nghệ và sự chuẩn bị cho hoạt động kinh doanh của chúng ta. người mẫu. Đây là nội dung chính mà tôi chia sẻ suy nghĩ của mình và hy vọng được thảo luận cùng các bạn ngày hôm nay.
Khi nào ngành công nghiệp ô tô không người lái sẽ đến?
Để đi vào chủ đề hôm nay, trước hết là khi nào ô tô không người lái sẽ xuất hiện?
Tôi cũng nghe dự đoán của chủ tịch Lý về lịch trình không người lái. Tôi rất đồng tình với nhận định của Chủ tịch Lý. Hiện tại, thực tế có hai phe dành cho các nhà cung cấp giải pháp không người lái. Một là các doanh nghiệp xe truyền thống như Mercedes Benz, bao gồm các doanh nghiệp hàng đầu như Mercedes Benz, BMW, Audi và thậm chí cả Ford và GM. Một phe khác là công ty công nghệ Apollo ở Trung Quốc.
Hiện nay, doanh nghiệp nào cũng đưa giải pháp của mình ra thị trường và trình độ cũng khác nhau. Các doanh nghiệp sản xuất xe truyền thống nhiều hơn những gì chúng ta gọi là L2 hoặc L2. Tất nhiên, sự trưởng thành của công nghệ là khác nhau. Hầu hết mọi người trong các công ty công nghệ đều nhắm đến các giải pháp trên L3 hoặc L4, nhưng họ đang trong quá trình phát triển một số xác minh chương trình.
Về cơ bản, mỗi doanh nghiệp đã công bố thời điểm hạ cánh của chương trình không người lái của mình. Có sự khác biệt nào giữa sự đổ bộ của các nhà máy sản xuất ô tô và của các công ty công nghệ? Bạn có thể thấy hầu hết các doanh nghiệp đều triển khai chương trình không người lái trên L4 trước năm 2020 và 2021. Theo nhận định của riêng tôi, đây cũng là một thời điểm rất đặc biệt.
Tại sao bạn nghĩ vậy? Hãy nhìn vào dữ liệu. Những doanh nghiệp đã triển khai các chương trình không người lái này nói nhiều hơn về các chương trình cấp độ L4. Đây là trường hợp chúng tôi chọn họ để làm bài kiểm tra trên đường ở California. Bởi vì bài kiểm tra đường bộ ở California có một lợi thế là cả quãng đường và tốc độ thử nghiệm đều dẫn đầu. Chúng tôi đã chọn số dặm thử nghiệm vào năm 2017, khoảng 350000 dặm. Tổng quãng đường do các doanh nghiệp khác thiết kế vẫn còn tương đối nhỏ. số dặm thử nghiệm của Waymo là 352545, với 63 lần gián đoạn và 18 lần gián đoạn trên 100.000 dặm.
Khoảng 100000 dặm là trong phạm vi này. Nếu chúng tôi sử dụng sơ đồ lái xe hiện tại thì sẽ có 18 lần gián đoạn trong vòng đời này. Tất nhiên, sự gián đoạn không nhất thiết dẫn đến tai nạn giao thông nghiêm trọng. Nó có thể là sự đình chỉ của hệ thống hoặc các rủi ro tiềm ẩn khác. Trình điều khiển thử nghiệm của chúng tôi chủ động làm gián đoạn hệ thống không người lái.
Chúng tôi đã tham khảo: an toàn chức năng. Định nghĩa của chúng tôi về thời gian là an ninh. Nếu chúng ta chuyển đổi nó thành số dặm lái xe, chúng ta giả định rằng ở tốc độ 40 dặm một giờ, yêu cầu chúng ta phải ngắt quãng ở mức 0,00004 trên 100000 dặm. Tôi nghĩ kết quả chuyển đổi sang tôi cũng tương đối chấp nhận được. Điều đó có nghĩa là cứ 40000 xe thì có một vụ tai nạn gián đoạn. Đây là lúc bạn trao cuộc sống của mình cho một cỗ máy trong tương lai. Điều này có thể chấp nhận được. Trình độ và khả năng thực sự của chúng ta để đạt được việc lái xe an toàn vẫn còn có những yếu tố quan trọng, bao gồm lỗi phần cứng và hành vi nhận thức được của các phương tiện khác.
Tóm lại, chúng ta có thể lập kế hoạch không người lái và kế hoạch thí điểm, nhưng vẫn còn một chặng đường dài phía trước để thực sự đáp ứng các yêu cầu về mức độ quy định phương tiện của chúng ta, lái xe đáng tin cậy và an toàn.
Chúng ta phải vượt qua những thách thức nào để đạt được mục tiêu lái xe không người lái?
Những thách thức cụ thể của việc lái xe không người lái hiện nay là gì?
Trước hết, về mặt phần cứng, độ trưởng thành của chúng tôi tương đối cao, nhưng vẫn còn một số thách thức, bao gồm độ tin cậy của một cảm biến duy nhất, bao gồm laser, radar và đầu camera. Tất cả đều có những hạn chế nhất định trong những cảnh cụ thể. Chúng ta được yêu cầu phải lập phương án kết hợp đa cảm biến, nhưng trên thực tế qua phân tích vẫn còn những tranh chấp và lộ trình khác nhau đối với phương án không người lái của các doanh nghiệp khác nhau, vẫn cần xác minh thêm để đạt được giải pháp tối ưu.
Ngoài ra, liên kết ra quyết định, tính toán trong lĩnh vực hiệu suất cao, bao gồm một số hoạt động phát triển và ứng dụng bộ điều khiển. Tất nhiên, mặc dù không có việc sản xuất hàng loạt bộ truyền động trên quy mô lớn nhưng chúng tôi thấy khó khăn hơn về mặt này. Bao gồm liên kết nhận thức, thuật toán của chúng tôi, độ chính xác của thị giác máy tính, bao gồm cả phương pháp tổng hợp dữ liệu đa cảm biến, bao gồm ứng dụng Khảo sát và lập bản đồ và cập nhật theo thời gian thực, chúng tôi vẫn còn nhiều thách thức và nhiều việc cần phải làm trong những trường này. Trong học sâu và liên kết vai trò, chúng tôi tối ưu hóa rất nhanh, nhưng trong lĩnh vực mạng nơ-ron và học máy, chúng tôi vẫn cần rất nhiều xác minh ảo để liên tục cải thiện độ chính xác của thuật toán.
Phần cứng của chúng tôi có nền tảng tốt nhưng còn rất nhiều việc phải làm. Thử thách phần mềm của chúng tôi vẫn còn rất lớn. Dưới đây là một số sơ đồ hệ thống không người lái điển hình, bao gồm waymo, Cruise và Audi.
Tôi định nghĩa Cruise là một công ty công nghệ và nhiều công ty khác sẽ chọn lidar có độ chính xác cao làm một trong những phần cứng cốt lõi của nhận thức. Để bổ sung cho radar laser có độ chính xác cao, các doanh nghiệp của chúng tôi phụ thuộc nhiều hơn vào radar laser có độ chính xác cao. Các doanh nghiệp khác nhau có điểm xuất phát và con đường khác nhau, điều này tôi sẽ thảo luận thêm sau.
Một câu hỏi quan trọng, lidar và thị giác máy tính, lộ trình nào phù hợp hơn cho giải pháp cuối cùng về lái xe không người lái trong tương lai? Trên thực tế, nhìn vào lidar, ưu điểm của nó là rất rõ ràng. Nó hoạt động tốt về khoảng cách phát hiện, độ chính xác phát hiện và các ngành công nghiệp và mỏ khác nhau. Yêu cầu chi phí đầu tiên tương đối cao, nhưng chúng tôi thấy sự phát triển gần đây của ngành công nghiệp lidar, bao gồm cả sự xuất hiện của lidar trạng thái rắn, và chi phí sẽ sớm được loại bỏ.
Chi phí của thị giác máy tính tương đối thấp, nhưng những cảnh của nó, chẳng hạn như đi qua đường hầm và bóng tối, có những khiếm khuyết lớn trong loại cảnh này. Ngoài ra, thị giác máy tính còn phụ thuộc vào tốc độ của thuật toán và bộ xử lý của chúng tôi, đây cũng là một bất lợi.
Theo nhận định cá nhân của tôi, tôi sẽ không nói rằng tuyến đường này hay tuyến đường nào phải đánh bại tuyến đường khác trong tương lai. Ý tôi là lidar và thị giác máy tính chắc chắn sẽ tìm ra sự kết hợp tốt nhất, bởi vì bản thân lidar có các lựa chọn tuyến đường khác nhau và cuối cùng tìm ra lựa chọn tuyến đường tốt nhất. Sự lựa chọn tuyến đường này là sự cân nhắc quan trọng nhất.
Đầu tiên, bao gồm tất cả các cảnh được cảm nhận.
Thứ hai, nó có độ tin cậy tốt, bao gồm cả khả năng dự phòng về phần cứng và phần mềm.
Thứ ba, chi phí có thể chấp nhận được. Ngành này vẫn đang trong giai đoạn tìm tòi, tìm kiếm một giai đoạn cân bằng hơn.
Hiện nay, nhiều doanh nghiệp đang nghiên cứu và phát triển hệ thống không người lái, thường bỏ qua vai trò của cái gọi là công nghệ Internet trong lĩnh vực không người lái. Tại sao chúng ta chú ý nhiều hơn đến trí thông minh của xe đạp? Trước hết, việc giải quyết tương đối dễ dàng, nhưng nhìn từ góc độ toàn xã hội và toàn bộ hệ thống giao thông vận tải, trước tiên chúng ta phải đưa ô tô vào toàn xã hội hoặc hệ thống giao thông vận tải trong tương lai, vì bản thân ô tô cũng cần phải được tích hợp với các phương tiện vận tải khác.
Thứ hai, chúng ta nên tính đến việc cơ sở hạ tầng có thể cung cấp một số trợ giúp cho việc lái xe không người lái và có hỗ trợ lái xe. Với sự phát triển của công nghệ kết nối Internet, có rất nhiều kịch bản ứng dụng trong việc tương tác thông tin với người lái xe. Tuy nhiên, với sự phát triển của công nghệ, kết nối Internet thực tế cũng có thể đóng rất nhiều vai trò. Thông qua sự phát triển của v2x, độ chính xác trong nhận thức của chúng ta có thể được cải thiện đáng kể và tính bảo mật của chúng ta có thể được cải thiện thông qua nhận thức chung, đồng thời, nó cũng giảm chi phí kỹ thuật để hiện thực hóa nhận thức hiệu quả. Trong giai đoạn không người lái thực sự, IOT cũng có thể đóng một vai trò rất quan trọng trong việc ra quyết định và kiểm soát sự tương tác. Phương tiện và cơ sở hạ tầng có thể cải thiện độ chính xác của thuật toán thông qua sự tương tác của việc ra quyết định và cũng có thể giảm yêu cầu tính toán của chúng tôi đối với phần cứng.
Một thách thức khác cũng là hướng thảo luận của chúng tôi. Sơ đồ kiến trúc điện và điện tử ô tô thế hệ mới, từ bộ điều khiển ECU phân tán đến kiến trúc ô tô với bus làm lõi, là sơ đồ kiến trúc chính của chúng tôi hiện nay. Tuy nhiên, trong bước tiếp theo, với kết nối mạng thông minh, kiến trúc hiện tại không thể đáp ứng được nhu cầu phát triển trong tương lai. Những nhu cầu này trước hết là sự phát triển của bản thân công nghệ bus, trong đó có công nghệ Ethernet, bởi hiện nay chúng ta thấy rằng việc truyền dữ liệu quy mô lớn còn có những hạn chế rất lớn. Tại thời điểm này, phương tiện truyền dẫn mới của chúng tôi sẽ được đưa vào đó.
Ngoài ra, chúng tôi còn có khái niệm về bộ điều khiển miền và thậm chí cả khái niệm về bộ xử lý trung tâm và bộ xử lý trung tâm trong tương lai. Bộ xử lý miền có nhiều miền khác nhau, chẳng hạn như miền thân xe, miền hệ thống truyền động, miền Thông tin giải trí, v.v. mỗi hệ thống có một bộ điều khiển miền. Một mặt, nó còn có chức năng xử lý thông tin và đồng làm mát quyết định. Bộ điều khiển miền có sức mạnh tính toán. Thông qua khả năng này sẽ có nguy cơ ảnh hưởng về mặt kỹ thuật đối với toàn bộ hệ thống điện, điện tử. Thứ hai, nó đáp ứng nhu cầu về một lượng lớn sức mạnh tính toán phân tán trong tương lai trong giai đoạn kết nối mạng thông minh, tức là sự phát triển của điện tử ô tô và điện như một phương tiện tổng thể. Làm thế nào để thích ứng với sự phát triển của công nghệ mạng thông minh trong tương lai đặt ra những thách thức mới.
Công ty chúng tôi đã thực hiện rất nhiều công việc trong lĩnh vực này và cũng đang nghiên cứu về lĩnh vực này.
Một yếu tố khác là yếu tố chi phí. Hãy lấy một ví dụ về radar từ việc lái xe không người lái. Giá thành của radar không phải là sản phẩm giống nhau (có thể sai) nhưng nó cũng có ý nghĩa giải thích nhất định. Trên thực tế, sơ đồ lidar tùy chọn trên thị trường, từ giai đoạn rất cao, từ lidar được waymo sử dụng năm 2012 đến lidar trạng thái rắn được sử dụng trong sản xuất, giá lidar sẽ giảm đi rất nhiều và giá thành cũng sẽ giảm đi rất nhiều. Chi phí hiện là yếu tố chính nhưng yếu tố này sẽ sớm được khắc phục.
Tóm lại, trong giai đoạn thứ hai, những thách thức chính chúng ta cần vượt qua để hiện thực hóa việc lái xe không người lái:
1. Phần cứng về cơ bản đã tương đối trưởng thành, nhưng sự kết hợp phần cứng giữa quá trình nhận thức và kiến trúc hợp lý nhất vẫn cần được khám phá thêm. Đối với sức mạnh tính toán, việc phát triển sức mạnh tính toán cao và bộ xử lý năng lượng thấp cũng là một lĩnh vực đổi mới hơn nữa cần được thực hiện hiện nay. Công nghệ mạng vẫn còn rất nhiều việc phải làm đối với các giải pháp phần cứng liên quan đến cơ sở hạ tầng của chúng ta.
2. Còn khoảng cách lớn trong lĩnh vực phần mềm, đặc biệt là liên kết học tập chuyên sâu, đòi hỏi lượng dữ liệu lớn để đào tạo thêm và còn khoảng cách lớn về khả năng, chức năng và tính an toàn dự phòng của phần mềm .
3. Kiểm tra xác minh, chúng ta không chỉ có thể dựa vào kiểm tra thực tế trên đường, lần đầu tiên kéo dài và chi phí thứ hai cao. Điểm yếu lớn nhất của việc thử nghiệm trên đường là nó không thể giải quyết được các tình huống khắc nghiệt. Thường thì có thể dự đoán được những cảnh dễ kiểm soát hơn, nhưng điều quan trọng nhất để chúng ta tìm hiểu sâu sắc là giải quyết được những cảnh mà lúc bình thường chúng ta không thể ngờ tới. Ngược lại, những tình huống này không thể giải quyết được thông qua việc thử nghiệm trên đường thực tế. Tại thời điểm này, chúng ta nên dựa nhiều hơn vào các phương pháp đào tạo khác, bao gồm thử nghiệm ảo và thử nghiệm kho mô phỏng, đây là yếu tố quan trọng để đẩy nhanh mức độ thuật toán phần mềm của chúng ta.
4. Cái giá phải trả của ngành này là quy luật 20 và 80. Chúng tôi làm rất nhiều việc để nhận ra những chức năng mà chúng tôi cần. Từ quan điểm kỹ thuật, nó chỉ cần đầu tư 20% cho R&D. Mặc dù chúng ta có 20% rào cản kỹ thuật cần vượt qua nhưng chúng ta không nên quá lạc quan. Từ góc độ của ngành công nghệ, cần phải đầu tư 80% hoặc thậm chí cao hơn để vượt qua 20% của công nghệ. Tôi không quá lạc quan về việc khi nào xe không người lái sẽ trưởng thành. Về quy mô thì ít nhất là sau năm 2030.
Con đường thực tế của việc hiện thực hóa không cần người lái là gì?
Đối với thử nghiệm cấp độ L4 thực tế, chúng ta nên xem xét khái niệm hàng rào địa lý. Khi nói về xe số tự động, chúng ta không thể bỏ qua khái niệm hàng rào địa lý. Việc lái xe không người lái thực sự trong toàn bộ bối cảnh cuối cùng sẽ được hiện thực hóa sau mười năm nữa. Chúng ta không được đợi quá trình này trưởng thành ở giai đoạn cuối. Định hình lại một cảnh, hãy áp dụng một cảnh để sơ đồ lái xe tự động và không người lái tiên tiến của chúng tôi có thể mang lại lợi ích cho người tiêu dùng sớm hơn và nhanh hơn, để chúng tôi có thể sử dụng nó trong một số cảnh nhất định, bao gồm cả việc nó có thể được sử dụng trong điều kiện tắc nghẽn hay không và những cảnh đặc biệt vừa được giới thiệu của Chủ tịch Lý.
Các phe khác nhau thực hiện những cách khác nhau để đạt được mục tiêu cuối cùng là không cần lái xe. Các OEM truyền thống vẫn quan tâm đến vấn đề sản xuất hàng loạt xe. L2 thường là cốt lõi trong công việc hiện tại của chúng tôi, để có thể áp dụng nhiều chức năng lái xe phụ trợ hơn và chức năng không người lái có điều kiện trong sản xuất hàng loạt trên xe của chúng tôi. Là một công ty công nghệ nên tập trung nhiều hơn vào tiêu chuẩn L4 trở lên.
Sau đây, tôi xin đưa ra gợi ý cho một doanh nghiệp tham gia vào toàn bộ ngành công nghiệp không người lái, dù là giải pháp phần cứng hay phần mềm, bao gồm cả tích hợp hệ thống. Đối với các Doanh nghiệp thực sự không có người lái trên cấp L4, như một số doanh nghiệp hàng đầu, dù là waymo, baidu hay Apollo, trong mười hoặc mười lăm năm nữa, việc phát triển cấp Nền tảng có thể được thực hiện ở giai đoạn này, cho dù đó là nền tảng phần mềm, nền tảng phần cứng, bao gồm cả nền tảng thuật toán. Bởi vì nó có thời gian để đầu tư kỹ thuật dài hạn, nên nó cũng có khả năng dẫn dắt toàn ngành từ từ tập hợp về nền tảng của mình.
Mặc dù tôi không sẵn sàng thừa nhận điều này với tư cách là một doanh nhân, nhưng lĩnh vực ô tô không người lái là mô hình hiện thực hóa giải pháp điện thoại di động của chúng tôi và tôi nghĩ nó vẫn rất khả thi. Google, với tư cách là nhà cung cấp hệ thống Android và các doanh nghiệp điện thoại di động của chúng tôi với tư cách là phần mềm và phần cứng ứng dụng, là một giải pháp tương đối khả thi hơn với mức đầu tư công nghiệp thấp hơn và giải pháp này có nhiều khả năng thành công hơn, vì vậy chúng tôi cần các nền tảng doanh nghiệp như Google và Baidu, nhưng nền tảng này mang tính thương mại. Từ giờ trở đi, việc thương mại hóa nghiên cứu và phát triển công nghệ là một quá trình lâu dài.
Là một công ty công nghệ vừa và nhỏ, khi sản xuất các sản phẩm phần cứng và giải pháp phần mềm, bạn không có nhiều thời gian. R & D của bạn tập trung nhiều hơn vào mô-đun hóa và giảm thiểu
Nếu bạn muốn phát triển các sản phẩm, nhãn hiệu hoặc phần mềm hệ thống giám sát độ mệt mỏi của riêng mình; xin đừng ngần ngại liên hệ [email protected] , chúng tôi sẽ không làm bạn thất vọng.
