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陸領(lǐng)科技霍靜:建立駕駛行為和決策模型,實現(xiàn)城市端、路端、廠端共享智能場
來源:汽車研究網(wǎng)   編輯:賈宏澤  2021-06-21 11:38:22 字號   打印  收藏

  2021年6月17日-19日,由中國汽車工業(yè)協(xié)會主辦的第11屆中國汽車論壇在上海嘉定舉辦。站在新五年起點上,本屆論壇以“新起點 新戰(zhàn)略 新格局——推動汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”為主題,設(shè)置“1場閉門峰會+1個大會論壇+2個中外論壇+12個主題論壇”,全面集聚政府主管領(lǐng)導、全球汽車企業(yè)領(lǐng)袖、汽車行業(yè)精英,共商汽車強國大計,落實國家提出的“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標要求,助力構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局。其中,在6月18日下午舉辦的主題論壇“智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)的融合與升級”上,陸領(lǐng)科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官霍靜發(fā)表了精彩演講。以下內(nèi)容為現(xiàn)場演講實錄:

  謝謝王部長,最后一個發(fā)言嘉賓,我將用最簡潔的,大家聽得懂的語言,跟大家分享一下我們的思考。

  首先非常榮幸我們這樣的初創(chuàng)科技公司,借這個寶貴的機會,跟大家分享一下基于自動駕駛、人工智能和人類交通行為的研究基礎(chǔ)上我們的思考。

  我是霍靜,來自Roman Roads陸領(lǐng)科技。今天我代表創(chuàng)始人邢舟博士跟大家分享關(guān)于覆蓋率為導向的智能駕駛開發(fā)和驗證的思考這個主題。這個也是基于我們在三年以來,對于人工智能、自動駕駛和人類交通行為研究過后,想跟大家共同分享的心得。

  剛才王部長也介紹了下我們這個創(chuàng)新公司,我再介紹一下,陸領(lǐng)科技是一支來自全球頂尖的高校,具有豐富的自動駕駛和對數(shù)據(jù)深刻理解能力的初創(chuàng)團隊,我們有具有出色的教育背景,同時也具有豐富的產(chǎn)品經(jīng)驗,深耕車與人的行為模型算法,并且擅長數(shù)學建模,用機器模仿人類,學習人類的邏輯思維思考。

  大家可以看到我們的核心技術(shù)團隊,主要畢業(yè)于斯坦福、耶魯和卡耐基梅隆、康奈爾和中國科大,并且都曾經(jīng)在特斯拉、蔚來、亞馬遜、寶馬、三星、福特工作過,并且深耕自動駕駛、人工智能,擅長數(shù)學和物理模型建設(shè)。

  今天想分享的是基于我們創(chuàng)立到現(xiàn)在三年的時間,長期耕耘在自動駕駛、人工智能和對人類交通行為的基礎(chǔ)上,我們發(fā)現(xiàn)真正要想實現(xiàn)自動駕駛的實現(xiàn),其實有很大的挑戰(zhàn)。這其中表現(xiàn)在大家都在討論比較熱門的單車智能,單車智能巨大的挑戰(zhàn)在兩方面:一個是成本,第二是大規(guī)模可復制性?;谶@樣的思考我們提出了城市端、路端和廠端的共享智能。

  首先陸領(lǐng)科技要解決什么樣的問題?要解決的問題很簡單,就是研究人類到底怎么樣駕駛,研究真正的交通行為,包括車和人的交通行為。像Waymo長期進行路測,就是希望收集數(shù)據(jù)學習和研究人類的駕駛行為。

  為什么要做這樣的工作?我們就是希望通過研究人類到底怎么樣駕駛,研究真正的交通行為,包括車和人的交通行為,像Waymo做長期的路測,實際上是為了什么?大量的收集數(shù)據(jù),希望通過這些數(shù)據(jù)學習和研究人類的駕駛行為。

  為什么我們要做這樣的工作?我們希望車和機器像人類一樣思考能夠做到自動駕駛,但是實際情況什么樣?大家可以看到這張ppt最左邊這么多黃色圈子,這是我們從美國得到的研究報告,黃色圈子里面都是表明了車和人在左拐彎時候或者直行碰撞的現(xiàn)象。很有意思的現(xiàn)象,這個里面前面都是追尾事件,追尾事件所有的都是一個共性,前面第一臺車要么是Waymo,要么是其他的自動駕駛車輛,后面一臺車追尾的全是人駕駛的車輛,這表示什么?所有自動駕駛在某一個地方突然停止,或者某一個地方發(fā)生了一種行為,在后面人為駕駛的車輛來不及反應(yīng),根本不知道你這輛車干什么,于是導致了很明顯的人駕駛的車和自動駕駛車發(fā)生了碰撞事件。這也是大家可以看到每一次在Uber,包括Waymo、特斯拉發(fā)生的事件都是有原因的,很多時候智能的自動駕駛無法像人那樣真正的人工的思考問題。

  這里有一個結(jié)論,就是我們的人工智能現(xiàn)在還達不到人類智能的思考,在這里我有一個簡單的例子。大家可以看這張圖,這是什么意思?表明了藍色是自動駕駛車輛的做決策的時間,彩色的是人在駕駛時候做的決策的時間,藍色的決策時間表示是自動駕駛車在決策至少要有2秒以上的時間,而人,因為人腦反應(yīng)很快,在做駕駛決策的時候,一下就過去了,這就是機器和人的區(qū)別。

  另外一張就是交互事件,比如說十字路口,兩臺車,如果人跟人交互的時候,比如說你打一個手勢,眼神交流,都是一秒兩秒左右,紅色的就是自動駕駛車交互時間一定是比人更長,甚至達到5秒左右。

  這里我們就想說明現(xiàn)在的人工智能現(xiàn)在還達不到人的思考行為。

  這是另外一個案例,這個紅色和藍色的是兩個城市的人類群體行為軌跡。藍色的我們叫做藍色城市,紅色的叫紅色城市。比如說在日本,大家普遍很遵守交通規(guī)則,普遍行為是有規(guī)律可循的,這里就是藍色規(guī)矩的呈現(xiàn)。紅色比如說是中國某個城市,很多人交通習慣、交通行為實際上差別非常大,沒有規(guī)律可循。大家可以看到Cut-in behavior就是變道,在紅色城市的人群變道行為,可以發(fā)現(xiàn)沒有規(guī)律可循,都是自己變自己的,可以導致軌跡線非常分散,藍色的比如說日本城市軌跡線是有跡可循的。

  這就導致了自動駕駛是非常困難的:單車智能面臨目前的挑戰(zhàn)成本高,剛才也有同仁講了單車智能做自動駕駛成本是非常高的?,F(xiàn)在Waymo平均一臺車是40萬美金搭載單車智能的自動駕駛,Waymo在全球600多臺,如果1000多臺就是400M美金成本。另外就是即使在這車上裝滿了感知、裝滿了雷達,裝滿了毫米波,最多能感知6-8臺,這種效率是比較低下的。

  對我們來講,我們覺得自動駕駛要想實現(xiàn),大家都希望生產(chǎn)低成本、可大規(guī)模復制的無人駕駛,而且在各種各樣的場景,包括礦山,包括無人卡車,包括小巴物流??墒菍嶋H是什么樣?各種各樣的傳達、雷達、傳感、帶來的是高成本、低效率,難以實現(xiàn)商業(yè)場景化落地。

  我們提出的思考和我們的目標就是怎么樣大規(guī)模更多更高效采集數(shù)據(jù),讓機器像人類一樣大量的用數(shù)據(jù)學習人類的思考模式和邏輯模式,我們的思考就是更多的從路端、城市端,我們目標是利用無人機、攝像頭、紅綠等來收集數(shù)據(jù)。

  我們提出的想法是什么?那就是希望單車智能越來越便宜,越來越減少成本,最后減少到能夠單車進行決策,單車思考,而城市端能夠大量的用數(shù)據(jù)的算法,用城市端共享智能,均攤自動駕駛車輛減少成本,更多的進行商業(yè)落地。

  剛才我們說大量采集數(shù)據(jù)以后,也是我們陸領(lǐng)在做的:用模仿學習算法來識別、學習人類行為、策略。這是我們在加州洛杉磯采取的無人機和路邊攝像頭采取的,24小時監(jiān)視著整個路面的情況,用算法和模仿學習不斷地在看和思考車是怎么行走,人是怎么行走,來幫助機器更好的加強算法的數(shù)據(jù)。

  剛才我所講的就是提出了一個概念,叫CDV概念,就是覆蓋率,我們希望大量的數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的算法用覆蓋率來驗證,讓計算機像人類一樣思考。我們提出這個覆蓋率在自動駕駛領(lǐng)域上的使用并不是我們最早提出來的,也不是我們唯一在做的,行業(yè)當中有很多家在做。大家看到Foretellix,包括LATENT,LATENT現(xiàn)在已經(jīng)被Waymo收購了,當時Waymo也是看中了他們用CDV的概念來做自動駕駛覆蓋率。

  覆蓋率的概率提出來是什么?動力源泉說白了就是兩種,一種就是大量的單車跑采集數(shù)據(jù),希望用量取勝,覆蓋率是質(zhì)取勝,用大量的數(shù)據(jù)演練算法,用模仿學習,像人類一樣思考,讓我們采集各種各樣的異常場景,更接近人類思考,使安全率達到比較熱衷說的99.99%的目的。

  這個是我們無錫做的案例,在無錫交通路口采取了無人機和路邊的設(shè)想和城市端的攝像頭采集到的數(shù)據(jù)進行模擬的城市和交通,演練了模仿學習去找到了各種各樣的交通行為,幫助我們的進行大量的數(shù)據(jù)采集和訓練,提升我們的算法。

  如果做到這件事情,說實話這不是一家行業(yè)做的是需要行業(yè)、政府一起來做的,我們需要無人機、攝像頭一起來做,包括市政的數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)共同采集數(shù)據(jù),大量的數(shù)據(jù)采集到以后才可以進行這樣的演算。

  最后我們的結(jié)論就是1)城市端的智能、共享智能能夠幫我們的單車智能大大降低成本,加快商業(yè)化的落地,2)大量的人類行為數(shù)據(jù)可以為覆蓋率為導向的自動駕駛研發(fā)貢獻巨大的價值。3)希望我們陸領(lǐng)科技的模仿學習的方法可以提取數(shù)據(jù)中的價值,建立駕駛行為、決策模型。做這件事情是工程比較巨大的事情,我們也感謝上海汽車城給我們初創(chuàng)公司這么好的機會,讓我們在這里能夠充分學習、研究、展示自己的貢獻。

  今天我的演講就到這里,謝謝大家!


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