传感器融合|自动驾驶再“翻车” 踯躅难行待曙光( 二 )
事发后 ， 蔚来方面曾表示 ， 目前版本下的蔚来NOP领航状态尚无法识别塑料锥筒 ， 以及停驻在前方的障碍物 。事实上 ， 包括特斯拉在内的很多车企的驾驶辅助系统都存在类似问题 。正因如此 ， 上述车企在用户手册中 ， 都会将相关场景单独进行罗列 。
也就是说 ， 即便为车辆安装上雷达、摄像头等感知系统 ， 车辆依然存在感知盲区 。潘定海表示 ， 目前自动驾驶技术整体受制于汽车的感知能力 ， 感知技术是核心中的核心 ， 也是发展瓶颈 。
今年3月 ， Wevolver公司发布《2020 自动驾驶技术报告》（以下简称《报告》） ， 从感知、规划、执行三个层面分析了自动驾驶汽车技术的最新进展 ， 涉及传感器、数据处理、机器学习、传感器融合等多个领域 ， 并提到了目前存在的挑战 。
《报告》指出 ， 目前自动驾驶的一项挑战在于技术系统的复杂性 。工程师需要为系统设计正确的电子体系结构 ， 以便进行传感器融合 ， 将决策同步分发到按指令行事的子系统 ， 这极大增加了体系结构的复杂性 ， 而大量数据的处理也对中央单元如芯片、算法策略等提出了更高要求 。
算法策略建立在大量路测以及场景实验基础上 ， 自动驾驶系统库里场景越多 ， 机器算法的决策就会越准确 。但当系统遇到边界情况 ， 预训练的库里没有相对应的场景 ， 算法就可能陷入“手足无措”的境地 。在现实中 ， 大多数车企的试验车辆测试里程在千万公里级别 ， 将所有场景都录入自动驾驶系统几乎不可能 。
地平线公司创始人余凯接受《中国科学报》采访时就曾表示 ， 随着汽车智能化演进 ， 汽车终将成为四个轮子上的超级计算机 ， 车载人工智能（AI）芯片是智能汽车的数字发动机 。
为了解决上述问题 ， 特斯拉曾开发过多任务学习HydraNets神经网络架构与仿真场景技术等 ， 希望用摄像头来模拟光线进入视网膜的过程 ， 通过打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接 ， 模拟大脑的信息输入和输出 。
在国家新能源汽车技术创新中心 ， 科研人员也在开展基于车路协同（V2X）技术的智能感知融合平台、自动驾驶汽车行车安全仿真测试平台等方面的攻关 。潘定海表示 ， 自动驾驶的感知离不开与车路协同技术的融合 ， 两者的组合才是实现智能感知技术的突破和飞跃 ， 是智能驾驶最可行的系统解决方案和必然的技术路线与发展方向 。
自动驾驶依然有曙光
不论是否存在过度宣传 ， 国内众多互联网巨头和造车新势力始终铆足力量 ， 在各自的方向和领域开展创新研发 ， 共同描绘着我国自动驾驶产业的未来图景 。
2020年 ， 地平线公司推出了智能物联网（AIoT）边缘AI芯片旭日3和新一代高效车载人工智能芯片征程3 。余凯介绍 ， 征程3具有低功耗、拓展性强、安全可靠等特点 ， 可为机场运输、电商物流等相对封闭的场景 ， 提供高级别辅助驾驶、智能座舱、自动泊车辅助、高级别自动驾驶等服务 。
而在8月18日举行的“百度世界大会2021”上 ， 百度创始人李彦宏发布了百度“汽车机器人” 。百度声称 ， 汽车机器人具备L5级自动驾驶能力 ， 不仅无需人类驾驶 ， 而且比人类驾驶更安全；其次具备语音、人脸识别等多模交互能力 ， 可分析用户潜在需求 ， 主动提供服务 。
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