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百度Apollo計劃背後的人工智慧技術

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科技產業資訊室 (iKnow) - May 發表於 2017年10月31日

圖、百度Apollo計劃背後的人工智慧技術
 
百度自動駕駛事業部總監孫勇義,在清華x-lab人工智慧研習社演講《Apollo計劃背後的人工智慧技術》,談到AI人工智慧技術及百度Apollo計劃,以下摘出其對人工智慧及自動駕駛車之觀點:
 
一、汽車行業人工智慧技術
  1. 汽車行業有三大趨勢:
第一是電動化。由於政府的限制與新能源的開發等原因,未來我們將會在大街上看到更多的新能源車;
第二是共享化。隨著滴滴、Uber的發展到共享出行是未來發展的趨勢。
第三是智能化。智能化包含了車的自動駕駛、以及車內的智能人機交互等。
  1. 百度Apollo開放的目的,藉開放演算法和能力,以獲得用來做自動駕駛演算法訓練的數據。處於研發階段的自動駕駛顯然在獲取用戶數據上更加艱難,所以百度自動駕駛目前的幾種主要方式是:和汽車廠商合作,利用數據採集車、實驗車,以及跟第三方運營車隊合作採集數據。
  2. 孫勇義認為“ 人工智慧技術是錘子,行業問題是釘子,ai技術有行業通用性,但是落地時候需要跟行業綁在一起。”
  3. 在未來,一個汽車的價值主要來自於其軟體。在未來,人們開始用軟體定義汽車。在整個汽車駕駛高達60%的駕駛都來自於軟體,大家換車如同換手機一樣。
  4. 對於人工智慧技術,有三個主要構成條件:第一是海量的計算能力;第二是採集的數據;第三是人工智慧演算法。如果想要在人工智慧的領域裡面建立整個行業壁壘,最重要的是數據。
    從智能汽車的演算法研發角度來看,車先在一個研發閉環的道路上跑,會碰到很多場景,有一些會處理的非常好,有一些則相對於差一些,它會選擇性的把這些處理不好的場景傳輸到雲端平台,雲端平台會對這些處理不好的場景進行訓練,訓練之後會生成一個新的演算法後再下發到車裡。隨著車在路上跑的里程越來越多,數據也隨之越來越多,車子也會變得越來越智能。
  5. 數據秒殺一切演算法。計算能力、大數據和演算法,這三部分哪個相對是人工智慧領域的最強壁壘?答案:數據。
  6. 自動駕駛的基本原則:讓車的判斷越少、也就越安全。 
二、自動駕駛技術
自動駕駛技術的十大技術。分成兩大類,第一大類是底層的工程類的偏支撐性的技術,包括硬體、車載系統、人機交互、智能互聯以及系統安全。再上面這五大部分就是汽車大腦、環境感知、地圖定位、行為預測和規劃控制。自動駕駛的基本原則:讓車的判斷越少、也就越安全。
  1. 對自動駕駛來講,最重要的就是環境感知的能力。
    攝像頭的感知技術。優點是攝像頭確實是比較便宜,一個攝像頭硬體成本幾十塊錢就可以了,但當光線非常不好的情況下,或者說剛進入隧道的情況下,它的識別能力就變差,攝像頭識別準確率還有待提升。
  2. 高精度地圖可以幫助做高精準的定位。
  3. 高精度地圖可以幫助做環境感知。識別紅綠燈、前方有減速帶,車必須提前減速,識別減速帶是一個很大的工作量。但更簡單的方式是在地圖裡面標出來,使得智能車在很遠的地方就知道前方有減速帶、斑馬線、禁止停車區等,從而可以提前做一些判斷措施,不需要再去特意地識別。
  4. 高精度地圖可以幫助做導航決策規劃,從而幫助做雲端仿真。 
三、百度Apollo平台開放計劃
開放Apollo1.0實現在一個封閉場地自動駕駛的功能,提前可以把車輛行車軌跡做好了,車可以完整的回放這個軌跡。雲端開放數據共享平台,能夠實現數據共享。整個Apollo的一個全架構圖分四層:
  1. 最下面一層是車輛平台,因為所有的自動駕駛車必須是線控車。普通的車是通過方向盤人來控制的,機械控制的。什麼是線控車呢?得通過指令讓方向盤自己轉,自己踩油門,踩剎車,所以自動駕駛必須得能夠通過線控指令來完成油門、剎車、方向盤。
  2. 上面一層是硬體平台,硬體平台也是一個推薦的硬體列表,包括攝像頭、雷達等等。
  3. 再上面是軟體的平台,開放代碼的核心部分。
  4. 再上面一層是雲端平台,藍色部分是1.0開放的,合作夥伴用Apollo1.0之後如何讓3天時間讓一輛車變成一個無人車。百度合作夥伴用的Apollo開源的代碼,只需3天時間就完成了一輛車從硬體安裝到軟體集成到最後調試整個過程。(1206字;圖1)
 
 
參考資料:
百度自動駕駛事業部總監孫勇義:Apollo計劃背後的AI技術| 清華x-lab AI研習社。大數據文摘,2017年10月28日。


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