华人运通李谦谈车路协同：用系统性思维解决自动驾驶成本问题

李茜，华人运通创始合伙人，智能驾驶与电子电器副总裁4月18日，雷锋网新智家与上海国际展览有限公司联合举办“2019 AI+智能汽车创新峰会”。在本次峰会上，华人运通的“车路城市”协作方案给了大家一个新的思考。从自行车智能化，到探索智能驾驶到外部环境的实现路径，这种思路可能会把研发成本降到最低。除了自行车智能，一些企业正在专注于系统的汽车、道路和城市协作解决方案。华人运通创始合伙人、智能驾驶与电子电器副总裁李茜认为，自动驾驶系统成本高、测试场景稀缺、路测风险高等问题，都是自动驾驶系统发展需要解决的事情。总之，完全依靠车辆自身的传感设备，也就是自行车智能，还是很难实现高水平的自动驾驶。华人运通的解决方案是从“车-路-城-车-路协同”的角度升级基础设施。这个方案不仅包括自行车智能，还包括基于车路协调的交通智能和基于城市互联的共享智能。华人运通希望全面设计自动驾驶系统，进而完成智能出行的系统化设计。为此，华人运通开发了三大平台，即停车平台、自动驾驶平台和车路协同的边缘计算平台。今年1月，华人运通发布了全球首条基于车路协同概念的智能道路。这条路是基于城市开放道路，相当于对自动驾驶测试环境的新探索。雷锋。com新智家了解到，中文快递的智能道路主要是基于路侧感知、云决策、车端控制的思路来设计的。通过车端和路端的传感器融合消除感知盲区，然后利用边缘计算、分布式计算等方法降低自动驾驶所需的最大计算能力。同时通过多目标协同控制实现交通调度，减少自动驾驶车辆周围的复杂环境，减少交通事故。以下是李茜演讲全文，由雷锋网辛志佳编辑。com不改初衷:今天给大家分享一下华人运通基于车路协同的一些探索。我们看到很多主机厂和零部件供应商都把智能出行作为企业未来发展的重要方向。除了这些企业，世界各国各地区也在把智慧出行作为自身发展战略的一部分。但是，实际上，智慧出行还有很多具体的问题。一方面，现在的自动驾驶系统非常昂贵，一套32线激光雷达要几万或者几十万，任何量产车上都用不上。另一方面，可用于自动驾驶系统的实验场景非常少。如果大规模建设封闭的实验场，投资会非常大，能够模拟实际使用的设施也非常有限。开放道路也面临类似的问题。如果在交通环境简单的开放道路上进行自动驾驶路测，主机厂无法保证这样的自动驾驶系统能够适应各种复杂环境。但是，如果将自动驾驶汽车放在交通场景复杂的开放道路上，它将面临事故的风险。因此，如何构建一个既能提供复杂场景又能保证安全的实验系统，是自动驾驶系统整个开发过程中需要解决的重要问题。更重要的问题是，本土自行车智能是否真的能带我们进入L4、L5时代。在L4的实际研发过程中，整车上的传感器，无论是车上安装的摄像头、激光雷达还是毫米波雷达，作用距离都只有200米。那么，200米内可以感知的内容，是否能让车辆足够智能，规避所有可能的风险？事实上，在这种情况下，无论系统多么强大，我……不能解决隐形位置的潜在风险，这是自行车智能的局限性。基于此，我很难相信完全依靠车辆自身的传感设备就能实现真正意义上的高级自动驾驶。中国快递改变了思维方式。我们给出的是一套“车、路、城”统筹考虑的解决方案，包括自行车智能、基于车路协同的交通智能和城市互联共享智能。该方案从综合体的角度设计自动驾驶系统，进而系统地设计智能出行。中国快递不修路，不造城。我们的商业逻辑很简单，就是将大量的精力放在自动驾驶系统的研发上，通过研究成熟的传感器算法和决策算法，最终应用到交通领域。在这种情况下，我们不仅开发了自动驾驶系统，还同步探索了道路交通智能化和城市智能化。三者协同发展将成为实现高水平自动驾驶的一种方式。为此，华人运通开发了三大平台，即停车平台、自动驾驶平台和车路协同的边缘计算平台。今年1月，华人运通发布了全球首条基于这一理念的智能道路。这条智能道路完全建立在城市的开放道路上，设计主要基于路侧感知、云决策和车辆控制的思路。换句话说，通过车端和路侧端的传感器融合，中文快车可以消除感知盲区，进而利用边缘计算和分布式计算的方法，间接降低车辆自动驾驶所需的最大计算能力。同时，通过多目标协同控制实现交通调度，华人运通可以有效降低自动驾驶车辆周边环境的复杂程度，降低交通事故发生的可能性。华人运通计划修建一条总长7公里的公路。目前已经完成一期建设，在路边安装了毫米波雷达和高精度探测摄像头。我们还建立了数据中心，在道路上部署了边缘计算，并通过这些系统实现了彼此之间的通信，比如5G V2X和路边传感设备。这个系统和自动驾驶车辆一起，形成了一个完整的闭环。对于这个系统，我们现在正在尝试通过微观的引流和宏观的调控，降低整个交通环境的复杂性，为道路交通带来一个相对简单的使用环境。另外我们还要解决能见度低的问题，因为雾、雪、雾霾等天气都会对自动驾驶系统产生严重影响。通过路侧传感设备，可以消除雨雪天气对自动驾驶车辆能见度低、性能低的限制。系统通过传感装置获得的所有信息都会通过动态高精地图传输到车辆上。其实这是引导车辆实现路边自动驾驶。另一个系统是全息感知。如果路口有比较大的建筑或者树木，两边的视角是自动驾驶汽车看不到的。通过路侧传感设备，可以为全道路的自动驾驶车辆提供全息传感。此外，我们还可以通过合理的分布式计算单元来降低整个智能出行的投入。众所周知，配备L4自动驾驶传感器的车辆成本非常昂贵。中国现在每年有2400万辆汽车的销量。如果每辆车都配备这样的设备，整个投资将是巨大的。相反，如果这些传感器被多次用在道路上，比如建设10万公里智能道路所需的投资，只是现在每辆车上安装传感器投资的四分之一到五分之一，这只是一年的销售额。因此，建设智能道路的总投资对于全社会完成智能道路交通和智能出行来说将是低的。此外，我们需要一个高水平的开放测试环境。以盐城路为例。虽然地处偏僻，城市里车辆和行人都很少，但是因为我们使用路边传感器给自动驾驶车辆提供信号，换句话说，我们也可以让t……模拟复杂的s路。目前，华人运通已完成结合自动驾驶的V2X国家标准11项开发，包括路口游戏和虚拟红绿灯，即当道路上没有红绿灯时，可以通过虚拟红绿灯调节交通流量，可以为自动驾驶、特殊车辆自动避让、盲区、施工区域自动避让、自动速度提供指引。除了盐城路，华人运通也在研究和探讨与临港实验基地合作，对实验基地进行智能升级改造。像浦江这样的智慧园区，也在通过打造封闭区域，实现包括智慧园区在内的智慧城市的使用和运营场景。总之，中文快车探索的是汽车与道路的感知协同和计算协同，最终走向智能协同。我们的目标是从单个车辆的单一智能，实现城市集群的群体智能。

李茜，华人运通创始合伙人，智能驾驶与电子电器副总裁4月18日，雷锋网新智家与上海国际展览有限公司联合举办“2019 AI+智能汽车创新峰会”。在本次峰会上，华人运通的“车路城市”协作方案给了大家一个新的思考。从自行车智能化，到探索智能驾驶到外部环境的实现路径，这种思路可能会把研发成本降到最低。除了自行车智能，一些企业正在专注于系统的汽车、道路和城市协作解决方案。华人运通创始合伙人、智能驾驶与电子电器副总裁李茜认为，自动驾驶系统成本高、测试场景稀缺、路测风险高等问题，都是自动驾驶系统发展需要解决的事情。总之，完全依靠车辆自身的传感设备，也就是自行车智能，还是很难实现高水平的自动驾驶。华人运通的解决方案是从“车-路-城-车-路协同”的角度升级基础设施。这个方案不仅包括自行车智能，还包括基于车路协调的交通智能和基于城市互联的共享智能。华人运通希望全面设计自动驾驶系统，进而完成智能出行的系统化设计。为此，华人运通开发了三大平台，即停车平台、自动驾驶平台和车路协同的边缘计算平台。今年1月，华人运通发布了全球首条基于车路协同概念的智能道路。这条路是基于城市开放道路，相当于对自动驾驶测试环境的新探索。雷锋。com新智家了解到，中文快递的智能道路主要是基于路侧感知、云决策、车端控制的思路来设计的。通过车端和路端的传感器融合消除感知盲区，然后利用边缘计算、分布式计算等方法降低自动驾驶所需的最大计算能力。同时通过多目标协同控制实现交通调度，减少自动驾驶车辆周围的复杂环境，减少交通事故。以下是李茜演讲全文，由雷锋网辛志佳编辑。com不改初衷:今天给大家分享一下华人运通基于车路协同的一些探索。我们看到很多主机厂和零部件供应商都把智能出行作为企业未来发展的重要方向。除了这些企业，世界各国各地区也在把智慧出行作为自身发展战略的一部分。但是，实际上，智慧出行还有很多具体的问题。一方面，现在的自动驾驶系统非常昂贵，一套32线激光雷达要几万或者几十万，任何量产车上都用不上。另一方面，可用于自动驾驶系统的实验场景非常少。如果大规模建造一个封闭的实验场，投资将会非常大，而能够模拟这一行为的设施……l用途也非常有限。开放道路也面临类似的问题。如果在交通环境简单的开放道路上进行自动驾驶路测，主机厂无法保证这样的自动驾驶系统能够适应各种复杂环境。但是，如果将自动驾驶汽车放在交通场景复杂的开放道路上，它将面临事故的风险。因此，如何构建一个既能提供复杂场景又能保证安全的实验系统，是自动驾驶系统整个开发过程中需要解决的重要问题。更重要的问题是，本土自行车智能是否真的能带我们进入L4、L5时代。在L4的实际研发过程中，整车上的传感器，无论是车上安装的摄像头、激光雷达还是毫米波雷达，作用距离都只有200米。那么，200米内可以感知的内容，是否能让车辆足够智能，规避所有可能的风险？其实在这种情况下，再强大的系统也无法解决隐形位置的潜在风险，这就是单车智能的局限性。基于此，我很难相信完全依靠车辆自身的传感设备就能实现真正意义上的高级自动驾驶。中国快递改变了思维方式。我们给出的是一套“车、路、城”统筹考虑的解决方案，包括自行车智能、基于车路协同的交通智能和城市互联共享智能。该方案从综合体的角度设计自动驾驶系统，进而系统地设计智能出行。中国快递不修路，不造城。我们的商业逻辑很简单，就是将大量的精力放在自动驾驶系统的研发上，通过研究成熟的传感器算法和决策算法，最终应用到交通领域。在这种情况下，我们不仅开发了自动驾驶系统，还同步探索了道路交通智能化和城市智能化。三者协同发展将成为实现高水平自动驾驶的一种方式。为此，华人运通开发了三大平台，即停车平台、自动驾驶平台和车路协同的边缘计算平台。今年1月，华人运通发布了全球首条基于这一理念的智能道路。这条智能道路完全建立在城市的开放道路上，设计主要基于路侧感知、云决策和车辆控制的思路。换句话说，通过车端和路侧端的传感器融合，中文快车可以消除感知盲区，进而利用边缘计算和分布式计算的方法，间接降低车辆自动驾驶所需的最大计算能力。同时，通过多目标协同控制实现交通调度，华人运通可以有效降低自动驾驶车辆周边环境的复杂程度，降低交通事故发生的可能性。华人运通计划修建一条总长7公里的公路。目前已经完成一期建设，在路边安装了毫米波雷达和高精度探测摄像头。我们还建立了数据中心，在道路上部署了边缘计算，并通过这些系统实现了彼此之间的通信，比如5G V2X和路边传感设备。这个系统和自动驾驶车辆一起，形成了一个完整的闭环。对于这个系统，我们现在正在尝试通过微观的引流和宏观的调控，降低整个交通环境的复杂性，为道路交通带来一个相对简单的使用环境。另外我们还要解决能见度低的问题，因为雾、雪、雾霾等天气都会对自动驾驶系统产生严重影响。通过路侧传感设备，可以消除雨雪天气对自动驾驶车辆能见度低、性能低的限制。系统通过传感装置获得的所有信息都会通过动态高精地图传输到车辆上。其实这是引导车辆实现路边自动驾驶。另一个系统是全息感知。如果路口有比较大的建筑或者树木，两边的视角是自动驾驶汽车看不到的。通过路边传感设备，可以为自驾v提供全息传感……整条路上都是车。此外，我们还可以通过合理的分布式计算单元来降低整个智能出行的投入。众所周知，配备L4自动驾驶传感器的车辆成本非常昂贵。中国现在每年有2400万辆汽车的销量。如果每辆车都配备这样的设备，整个投资将是巨大的。相反，如果这些传感器被多次用在道路上，比如建设10万公里智能道路所需的投资，只是现在每辆车上安装传感器投资的四分之一到五分之一，这只是一年的销售额。因此，建设智能道路的总投资对于全社会完成智能道路交通和智能出行来说将是低的。此外，我们需要一个高水平的开放测试环境。以盐城路为例。虽然地处偏僻，城市里车辆和行人都很少，但是因为我们用路边的传感器给自动驾驶车辆提供信号，换句话说，我们也可以通过模拟让这条路变得复杂。目前，华人运通已完成结合自动驾驶的V2X国家标准11项开发，包括路口游戏和虚拟红绿灯，即当道路上没有红绿灯时，可以通过虚拟红绿灯调节交通流量，可以为自动驾驶、特殊车辆自动避让、盲区、施工区域自动避让、自动速度提供指引。除了盐城路，华人运通也在研究和探讨与临港实验基地合作，对实验基地进行智能升级改造。像浦江这样的智慧园区，也在通过打造封闭区域，实现包括智慧园区在内的智慧城市的使用和运营场景。总之，中文快车探索的是汽车与道路的感知协同和计算协同，最终走向智能协同。我们的目标是从单个车辆的单一智能，实现城市集群的群体智能。

标签：理念

汽车资讯热门资讯