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智能驾驶需要专业芯片 最大困难是安全

2018-04-27 18:48:04   中关村在线

GMIC2018全球人工智能领袖峰会今天已进入第二天,在上午的“智能驾驶的今天和未来”圆桌论坛上,地平线副总裁吴强、MomentaCEO曹旭东、图森互联联合创始人郝佳男三位从创业者的角度分享了自己的观点。

“智能驾驶的今天和未来”圆桌论坛

智能驾驶需要专业的芯片

在提及中国智能驾驶发展水平的问题时,吴强表示,智能驾驶目前主要涉及的几大领域中,车内智能这方面中国发展得还是很好的,这部分主要包括信息处理、系统平台、语音交互、车联网等。

在处理器芯片方面,优势仍然掌握在美国传统科技巨头手中。但这并不是说中国没有机会,因为总体上智能驾驶的芯片还在快速迭代的过程中,每家都有自己的特色。

智能驾驶汽车的地域性差别很大,尤其是中国的行车环境更是非常复杂,在路况、停车、驾驶习惯等各方面都有着巨大的特殊性,这使得国外的企业想要在中国提供智能驾驶有非常大的困难。而中国本土企业就获得了极大的优势。

因此中国创业公司可以在自己擅长的领域做出自己的探索。

吴强认为,智能驾驶需要专业的芯片,而不是基于现有的GPU等芯片架构,因为智能驾驶芯片的运行环境复杂度要远远大于传统芯片,需要面对的是完全开放的环境、没有规则、信息不完整这些棘手的问题,更重要的是智能驾驶人命关天无能出错。

对此,吴强给出了自己的策略,即不去和传统芯片巨头拼工艺,而是从算法和计算机架构方面入手,“场景决定算法,算法决定架构”。发挥自身本地化的优势,利用好中国提供的最丰富最庞大的数据。

智能驾驶最大的困难是安全

曹旭东的Momenta算法系统的部分,他认为智能驾驶最难的部分就是安全,而他们的解决方案是众包。通过帮助商业车队做安全团队,可以获取海量数据来反映一些算法的不足。

另一方面是通过前装渠道,根据责任界定阶段的不同来评估接管的频率。这方面最领先的是谷歌,目前已经能做到6000公里接管一次,比较来看特斯拉目前是15公里接管一次。

但这不是绝对的,特斯拉15公里接管一次是因为是在北京做的路测,而北京的驾驶习惯只能允许高频率接管。

这就涉及到多维度优化的问题,要针对不同地区、不同司机、不同交通法规、不同社会驾驶习惯等等具体情况,从软件、算法、架势策略都要做专门的优化。

商用车是智能驾驶的另一条路

就在大多数人们把目光聚焦在无人驾驶轿车上时,还有一部分人则看向了ToB的领域,即商用车的智能驾驶领域。郝佳男的图森未来做的就是高速L4无人驾驶卡车细分领域。

郝佳男表示商用和乘用就是ToB跟ToC的区别,商用车包括货运和出租车,它的利润来自于运营,比如说把货运到目的地,这是商用车的目的。它在推广上就要比乘用车更容易,因为商用车只要说服合作伙伴和客户,会比普及到大众方便一些。

另外一个纬度是卡车和轿车的区别,大车小车的运营场景有很大区别,小车出租更多的是在城市路段或者是城乡接合部的路段运行,而卡车主要是走干线物流,在行驶场景的复杂度上要稍稍降低,更容易推进。

智能驾驶路长路难但充满了希望,这是一个百年不遇,能够参与其中,把整个行业进行创新重构的机会,希望中国的智能驾驶企业能够抓住这次机会,成为这个时代的赢家。作者:马荣

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