自动驾驶“垂直”落地

自动驾驶已经成为人工智能领域最具挑战性的任务。在人工智能领域，自动驾驶仍然是最值得关注的突破。“自动驾驶是未来五年人工智能领域最具挑战性和最复杂的任务，也是推动全球汽车行业转型的最重要技术力量。尽管自动驾驶取得了突破性进展，但目前仍存在许多挑战，尤其是感知的鲁棒性和通用性、驾驶的准确性行为决策和整个系统的安全。“9月13日，在第六个HAOMO AI日，中国工程院院士、清华大学张亚勤教授和清华智能产业研究院院长分享了他关于自主驾驶的想法。他表示，自主驾驶是可以实现的，它在开放环境中的长期运行还需要一系列技术和社会接受挑战解决安全和可靠性问题。在落地路径上，垂直领域的自动驾驶落地速度会更快，并逐渐向通用驾驶落地扩散。21世纪经济报道记者注意到，此前举行的2022世界人工智能大会上，也推出了多款自动驾驶产品。此外，上海浦东新区金桥智能网联测试示范区已正式启动自动驾驶开放测试道路运营，成为全国首个超大城市中心城区开放道路测试区。但是，如何找到一个合适的场景着陆呢？你选择什么行业？这仍然是自动驾驶从业者面临的首要问题。今年以来，多个自动驾驶产品和解决方案已在智能港口交通、智能物流车、智能公共交通、智能清洁等商业场景落地，解决“细分”问题。系好安全带，我不需要方向盘，准备出发。“在金桥智能网联汽车测试示范区，安全员启动了自动驾驶汽车，演示无人驾驶。在测试现场，来自荣威、威马等品牌的自动驾驶汽车在路上展示，斑马智行、小马智行、福瑞智行等自动驾驶平台也亮相。事实上，早在2020年百度和滴滴等ernet平台推出了自动驾驶道路测试。然而，它的进展仍然缓慢，有起有落。从技术发展和人类生产力解放的角度来看，自动驾驶应该尽快普及。但从各方谨慎的态度来看，最早的落地场景集中在垂直和细分的商业领域。五年前，自动驾驶还处于起步阶段，现在已经有了相当多的平台和自动驾驶汽车。“上海自贸试验区管委会金桥管理局副局长严俊杰介绍，今年上海开放测试的道路长度为29.3公里，明年可能再开放30公里。到2025年左右，我们不仅要开放道路，还要开放整个开发区及其周边地区，大约大约60平方公里。最终，我们希望能够率先实现整个浦东地区的对外开放。随着政策和外部环境的变化，大量自动驾驶企业瞄准了港口、物流、园区等相对封闭的场景。在2022年世界人工智能大会上，全球首款智能换电池无人商用车也受到广泛关注。该车可以在6分钟内实现自动电池更换，整个旅程无需任何人工干预。同时，它的续航里程为150公里，载重能力高达80吨。即使相同承载能力的重型卡车使用快速充电模式，也需要充电至少2小时。这是国内港口运输的一项重大创新。目前，95%的企业仍在使用传统的手动驾驶卡车拖车。随着集装箱吞吐量的不断提高，许多港口运力不足的现象日益突出。此前，西京科技首席运营官张荣在接受21世纪经济报道记者采访时表示……

码头司机的劳动力成本仍然很高。例如，一个年集装箱吞吐量为200万标准箱的中型码头，每年的司机人工成本约为7000万元。传统制造业在人力、效率和成本方面面临挑战，这正是人工智能相关技术可以帮助他们的。在我们对传统行业的研究中，我们接触到了港口，并在场景中实现了一些相关的应用。我们发现，该行业劳动力成本高，对安全生产控制的需求高，劳动力已经出现缺口。西京科技发布的Q-Shuttle商用自动驾驶小巴已经能够拓展物流园区、工业园区和旅游景点等多元化的商业场景。据了解，在上海近日发布的首批人工智能应用场景清单中，有道智途的智能清洁车和智能公交车也将参与示范运营，与此前已开展“准商业运营”的智能重卡一起，他们将在港口附近的智能交通生态系统中提供自动驾驶服务。张亚琴认为，自动驾驶将是未来五年人工智能领域最具挑战性和最复杂的任务。近年来，中央和地方政府推出了一系列支持政策，以促进自动驾驶技术的进步和商业化，对视觉中国抱有乐观的期望和技术挑战。近日，自然资源部发布关于开展智能网联汽车高精度地图应用试点工作的通知。在北京、上海、广州、深圳、杭州、重庆开展智能网联汽车高精度地图应用试点工作，支持探索不同类型地图的自动驾驶应用多元化路径。对于参与各方而言，在特定商业场景下看待智能驾驶市场时，仍保持乐观预期。华人运通高合汽车汽车智能副总裁李谦在接受21世纪经济报道记者采访时认为，汽车在这个时代面临着一场智能革命。这场革命是由人工智能技术的发展带来的，而不仅仅是辅助驾驶或高级辅助驾驶。这些只是单一的功能，更重要的是，要让汽车在所有使用场景中都智能化，也就是整个汽车的智能化。人工智能的驱动力不是单一的功能，它贯穿了汽车从研发到使用的整个业务和场景链。2022年世界人工智能大会期间，高合汽车发布了一个新的技术平台HiPhi Developer。李谦表示，这相当于升级到模块化编程汽车的功能。HiPhi OS致力于实现软件和硬件解耦功能，能够在整个车辆中调动近30个模块、500多个传感器和300多个执行器，最终向用户开放140多个功能。在他看来，今天的人工智能仍然很弱，所以更多的是实现高水平的辅助驾驶。基于车路协同的自动驾驶必须与未来的城市数字交通紧密结合。未来的辅助驾驶系统应该融入城市的数字交通系统，这样汽车就可以在城市内部进行管理和动员。在人工智能技术取得革命性突破之前，实现高水平的自动驾驶是一条相对客观实用的道路，对这座城市和社会也会更有意义。决定新汽车行业的技术要素一直包括软件、芯片、人工智能算法和电池。由于人工智能技术，特别是深度学习算法的突破，自动驾驶在过去五年中一直朝着大规模商业化的方向发展。然而，其大规模实施也包括道德、隐私、法律法规和其他行业政策因素。此外，还需要考虑市场因素，包括技术可行性、用户需求、产业生态和商业模式。在张亚琴看来，自动驾驶需要许多技术创新，如新型传感器、目标检测、感知融合、时空同步、仿真、精确定位、信息安全、低延迟通信……

n、 以及边缘计算。因此，当前的深度学习模型必须具有一定程度的模型泛化能力。我认为自动驾驶是可以实现的，它在开放环境中的长期运行仍然需要一系列技术和社会接受挑战来解决安全和可靠性问题。在着陆路径上，垂直领域的自动驾驶着陆速度会更快。“张亚琴进一步分析，垂直领域的自动驾驶已经成功运行，比如澳大利亚铁矿石公司FMG。与全球最大的工程机械公司卡特彼勒合作的自动采矿卡车自2016年以来已经运行了6年，运输了超过10亿吨矿产，行驶了超过3亿公里ters，相当于从地球到太阳的一次往返旅行。因此，自动驾驶的落地路径将逐步通过垂直领域向通用驾驶落地扩散布局。

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