腾讯苏奎峰:云平台+模拟仿真+高精地图打造自动驾驶核心支撑能力

发布时间: 2021-07-31 03:07:49  来源:欧洲杯哪里投注 

  “腾讯将自动驾驶定义为以云平台、模拟仿真和高精地图为核心的基础支撑平台,用软件和服务推动未来自动驾驶和智慧交通的发展。”

  在WGDC 2021大会未来交通峰会上,腾讯自动驾驶总经理苏奎峰详解了腾讯自动驾驶业务的产业布局和发展理念。他认为,自动驾驶本身只是交通里的一项技术,是大树和森林的关系,我们应当从整个智能交通规划的宏观视角去实现自动驾驶,而不要局限在汽车这个载体之上。

  自动驾驶是基于AI技术背景由数据驱动开发的链路,数据伴随着整个发展过程,甚至整个车辆的生命周期。以特斯拉为例,它在运行的时候回传数据,进行算法迭代和升级,即便是数据在用户手里,依然可以迭代使用。

  数据贯穿着研发、生产、测试、运营等生命周期,发挥着至关重要的作用,对数据进行高效收集和利用,提高数据循环链路的速度,是整个自动驾驶技术迭代的关键点。苏奎峰认为,在未来交通里面,也许路测的采集、辅助车的采集将成为很好的数据来源。

  2019年,腾讯与宝马合作建设了国内首个自动驾驶私有云平台,据了解目前这套平台已经交付使用。而腾讯自身,也建设了针对于自动驾驶的开发与运营云平台。今后,当自动驾驶汽车实现大规模部署,车端入口就能反馈大量用户习惯以及车辆传感器数据。这些数据可以上传到云端,以数据平台和虚拟仿真的服务,支撑自动驾驶系统升级。

  苏奎峰表示,腾讯自动驾驶渊源于地图业务,尤其是三维街景业务,2016年成立自动驾驶实验室并实现了开放道路的L4级自动驾驶测试发展到今天,腾讯形成了开发云、模拟仿真和高精地图三大基础平台和自动驾驶核心技术套件。

  而模拟仿真测试作为自动驾驶发展的核心支撑技术,自团队成立初期就大力投入,且得益于腾讯在游戏、云、AI以及自动驾驶方面的技术积累,取得了显著成果。

  苏奎峰认为,模拟仿真其实就是在构建一个数字孪生的三维虚拟世界,并生成各种环境要素。而今天我们看到的数字孪生大多只是对于物理世界的描述,这仅仅是实现数字孪生的第一步。下一步要实现的是孪生世界与物理世界的互动、推演甚至控制。腾讯将数字孪生体系的构建概括为四个阶段,分别是精准的描述、实施的互动、模拟的推演、决策的控制。只有实现了四阶段的闭环,才能更进一步的提升自动驾驶的服务能力。

  苏奎峰指出,从某种意义上说,高精地图的“鲜活”比精度更重要,自动驾驶需要更高精、实时的动态信息,数据更新非常重要,需要车端获取大量数据用于构建高精地图。

  而无论是地图的更新也好、模拟仿真也好,都要依赖于前端感知的技术。只有用更精细、更低成本的感知技术,才可以支撑我们实时获取大量的数据,对物理世界做数字化。

  腾讯目前已经做出了多种低成本的感知方案,其中包括毫米波雷达+视觉图像融合的方案,也有仅依靠雷达的感知方案,已经可以实现在主干路和高速公路上无死角、低成本的更新和覆盖。

  为了实现高精地图的鲜活,腾讯也会将车端传感器的数据用于高精地图的更新,从而形成一个数据闭环。在这样的闭环体系中,算法、数据流的效率越高,成本越低,核心竞争力也会更强,这一点正在逐步成为自动驾驶行业的共识。

  最后,苏奎峰表示,未来交通将会是人、车、路的融合一体,腾讯希望把三者完美的组织在一起,通过自身的核心支撑力与平台,连接政府、连接每一个企业,甚至触达每一个参与交通和出行的人。通过广泛的连接以及对整个交通的全面触达,利用腾讯的社交生态、内容生态、服务生态,把服务和基础设施和人建立更紧密和智能的关系,助力建设未来交通的新模式。

  “腾讯将自动驾驶定义为以云平台、模拟仿真和高精地图为核心的基础支撑平台,用软件和服务推动未来自动驾驶和智慧交通的发展。”

  在WGDC 2021大会未来交通峰会上,腾讯自动驾驶总经理苏奎峰详解了腾讯自动驾驶业务的产业布局和发展理念。他认为,自动驾驶本身只是交通里的一项技术,是大树和森林的关系,我们应当从整个智能交通规划的宏观视角去实现自动驾驶,而不要局限在汽车这个载体之上。

  自动驾驶是基于AI技术背景由数据驱动开发的链路,数据伴随着整个发展过程,甚至整个车辆的生命周期。以特斯拉为例,它在运行的时候回传数据,进行算法迭代和升级,即便是数据在用户手里,依然可以迭代使用。

  数据贯穿着研发、生产、测试、运营等生命周期,发挥着至关重要的作用,对数据进行高效收集和利用,提高数据循环链路的速度,是整个自动驾驶技术迭代的关键点。苏奎峰认为,在未来交通里面,也许路测的采集、辅助车的采集将成为很好的数据来源。

  2019年,腾讯与宝马合作建设了国内首个自动驾驶私有云平台,据了解目前这套平台已经交付使用。而腾讯自身,也建设了针对于自动驾驶的开发与运营云平台。今后,当自动驾驶汽车实现大规模部署,车端入口就能反馈大量用户习惯以及车辆传感器数据。这些数据可以上传到云端,以数据平台和虚拟仿真的服务,支撑自动驾驶系统升级。

  苏奎峰表示,腾讯自动驾驶渊源于地图业务,尤其是三维街景业务,2016年成立自动驾驶实验室并实现了开放道路的L4级自动驾驶测试发展到今天,腾讯形成了开发云、模拟仿真和高精地图三大基础平台和自动驾驶核心技术套件。

  而模拟仿真测试作为自动驾驶发展的核心支撑技术,自团队成立初期就大力投入,且得益于腾讯在游戏、云、AI以及自动驾驶方面的技术积累,取得了显著成果。

  苏奎峰认为,模拟仿真其实就是在构建一个数字孪生的三维虚拟世界,并生成各种环境要素。而今天我们看到的数字孪生大多只是对于物理世界的描述,这仅仅是实现数字孪生的第一步。下一步要实现的是孪生世界与物理世界的互动、推演甚至控制。腾讯将数字孪生体系的构建概括为四个阶段,分别是精准的描述、实施的互动、模拟的推演、决策的控制。只有实现了四阶段的闭环,才能更进一步的提升自动驾驶的服务能力。

  苏奎峰指出,从某种意义上说,高精地图的“鲜活”比精度更重要,自动驾驶需要更高精、实时的动态信息,数据更新非常重要,需要车端获取大量数据用于构建高精地图。

  而无论是地图的更新也好、模拟仿真也好,都要依赖于前端感知的技术。只有用更精细、更低成本的感知技术,才可以支撑我们实时获取大量的数据,对物理世界做数字化。

  腾讯目前已经做出了多种低成本的感知方案,其中包括毫米波雷达+视觉图像融合的方案,也有仅依靠雷达的感知方案,已经可以实现在主干路和高速公路上无死角、低成本的更新和覆盖。

  为了实现高精地图的鲜活,腾讯也会将车端传感器的数据用于高精地图的更新,从而形成一个数据闭环。在这样的闭环体系中,算法、数据流的效率越高,成本越低,核心竞争力也会更强,这一点正在逐步成为自动驾驶行业的共识。

  最后,苏奎峰表示,未来交通将会是人、车、路的融合一体,腾讯希望把三者完美的组织在一起,通过自身的核心支撑力与平台,连接政府、连接每一个企业,甚至触达每一个参与交通和出行的人。通过广泛的连接以及对整个交通的全面触达,利用腾讯的社交生态、内容生态、服务生态,把服务和基础设施和人建立更紧密和智能的关系,助力建设未来交通的新模式。

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