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Labs觉得应该先给,阿里无人车路线车路协同

2019-08-23 18:34

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阿里希望自己更务实一些,“将技术和商业完美结合,来翘动整个市场。” 浅雪说,“科学家加入工业界不代表这个东西已经正式在商业逻辑上成立。自动驾驶如果是一个技术的话,它并没有回答深刻的业务问题。业务问题还是回归到本质,就是谁用,在哪里用,以及能不能用得起。”她将此次感知基站的发布,看做是“引导整个行业的”。

一个典型案例是今年3月18日Uber无人车在美国亚利桑那州发生的撞人事故。49岁的女性Elaine Herzberg在骑自行车横穿马路时被处于自动驾驶模式下的Uber无人车撞击死亡。根据事故报告,当时正值夜间,这位女性或处于嗑药后的迷幻状态,而Uber无人车虽然通过雷达发现了她,但并没有将她识别为行人。

在阿里车路协同的方案中,智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本,浅雪表示,目前正在谈,具体的信息还不方便透露。

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阿里方面表示,下一阶段重点,一方面是致力于定义全新一代的智慧物流车,另一方面,通过与交通运输部公路院合作,推进道路数字化,让车路协同方案尽快落地。

在杭州的一些开放路段,实验室设计了让人突然从障碍物后出现在无人车前的场景做对比测试。在单车智能紧急避让失灵的场景下,车路协同的方案都避让成功。王刚透露,车路协同技术方案会最早落地在货车运输上,做智慧物流。不过在此之前,这种新方案还需要找到一套市场认可的通信协议,以及明确谁将为此买单的商业模式。返回搜狐,查看更多

BAT全部入局无人车领域后,作为最后一个进入者,阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上,发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

当人们讨论无人驾驶车什么时候能大规模商业化,安全是最核心的问题。从舆论反应来看,用户对无人驾驶车安全隐患的容忍度比对人类司机安全性的容忍程度要低。

感知基站由多种传感器和高效运算单元组成,悬挂在道路之上,类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境,并将感知信息发送给自动驾驶车辆,其工作半径达200米。

阿里巴巴达摩院近日与交通运输部公路科学研究院成立了车路协同联合实验室。

阿里认为,车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向,而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站,这在全球范围内都是首创,不仅大大降低成本,也提高了无人驾驶的安全性,甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

但在环境复杂的现实场景中,无人驾驶车的识别和决策能力,并不令人满意。

安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍,目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能,但高昂的价格也不可能让很多人使用。

与之相对的概念是“单车智能”,这也是现在包括谷歌在内的大部分公司采用的无人驾驶方案,它们试图通过让无人驾驶车本身更加智能,来解决实际上路中的驾驶和安全问题。

浅雪介绍,此次发布的智慧物流车,目前数量在100辆以内,主要用于实验。在此次云栖大会上,阿里获得了杭州第一批无人驾驶路测牌照。浅雪表示,下一步还会细化哪些路段和路线以及时间段可以去运作这些物流车。

原标题:无人驾驶车要上路,阿里AI Labs觉得应该先给“路”装上眼睛 | 你好AI

美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级,L4是高度自动驾驶,对道路和环境仍有一定要求,最高等级L5则为完全自动,由AI接管,不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景,给出的方案是“车路协同”。浅雪表示,该方案是为了更加安全和更低的成本。

“感知基站的稠密程度会决定感知的信息的全面性和精确性。我们是不是把这个感知基站装得非常非常密,让两个车之间完全没有(不需要)智能,还是我们可以一定程度上装一个基站,让车保持一定程度的智能,哪一个方案他带的总体成本更低,这个还需要继续验证。”

“首先它实现了L4自动驾驶能力,同时它具备了车路协同的功能,我们将重新定义车和路,以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I. Labs)总经理浅雪,代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

王刚因此认为可以通过车路协同的技术方案,把原来每辆车都需要安装的智能设备,通过集约的模式共享,同时给路加上智能设备,让它们具备能处理更多复杂情况的视觉大脑,弥补现阶段单车智能的不足。

“中国的公路高频使用非常好,我们可以用很少的钱把路变得智能化,同时因为路的智能化可以降低车的配置,降低车的硬件成本,让整体的自动驾驶成本降低,从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

阿里AI Labs的首席科学家王刚举了几个例子:车上的传感器会受到车自身视角和高度的限制,比如大部分传感器的有效监测距离不超过80米,当车速超过60km/h,突然出现了障碍物,车是来不及作出反应的;又比如,车上传感器只能看到相邻车道的情况,当相隔的车道被中间车道挡住,就难以识别。

与此同时,有分析认为,车路协同需要在公路上铺设信号基站,不仅仅是把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来,这些基础设施的搭建也是个天文数字。

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