自动驾驶在技术上已经解决了90%的问题，但剩下10%的问题如很多边界化难题，却可能要花费比过去更多的精力去解决。 10月21日，全国首个常态化运营的5G无人公交在苏州落地。这个在苏州高铁新城亮相的无人公交是在开放的城市道路上运行，且速度可达20—50千米/时。这辆无人公交车除了具备避让行人车辆、自动变道、自动转向、红绿灯识别等基本功能，还能应对各类城市复杂交通场景，例如穿行人车混杂的路口、应对后车加塞、“鬼探头”等。
此前，10月12日，北京也开放了无人驾驶出租车试乘，可试乘区域包括海淀、亦庄等，12日当天北京地区的呼单量就突破了2600单。而早在今年4月，长沙已经全面开放了无人驾驶出租车服务。 商业化正迎来最佳时机 “2019年12月，国内首次提出了新基建的概念，掀起了一股新浪潮。新基建包括5G、物联网、工业互联网、卫星互联网、人工智能、云计算、区块链七大板块，其中有三大板块是自动驾驶软件的核心技术——5G、AI、大数据中心(云计算)。”轻舟智航联合创始人、CEO于骞在接受笔者采访时表示。 在于骞看来，自动驾驶处于这几大领域的交汇点，是新基建的典型落地应用。加上近年来不断完善的智慧城市、智慧交通相关政策，可以说，自动驾驶在国内的商业化落地正迎来最佳的时机。 无人小巴更具落地可能性 在于骞看来，自动驾驶能否商业化取决于不同自动驾驶级别和不同场景，例如L2级别自动驾驶(部分自动驾驶)的方案已经在许多量产车上落地。 目前业内更看好无人小巴在公开道路的商业化落地应用，无人小巴正在国内多个城市启动常态化运营，可满足城市中的地铁接驳及微循环接驳需求。 “无人小巴这一应用场景结合了固定路线中低速、多人出行路权优先、可部署基于5G的车路协同等优势，或将成为L4级别自动驾驶的最快实际落地场景。”于骞说。 已经解决90%的技术问题 有专家指出，目前困扰自动驾驶的主要难点在于其决策规划和感知，并认为目前并没有看到这两个难题的解决措施，此观点获得不少人的认同，现实情况是否如此？ 于骞认为，决策规划和感知的问题都可以归结为自动驾驶的长尾问题。自动驾驶在技术上已经解决了90%的问题，但剩下的10%却可能要花费同样多甚至更多的精力去解决，这10%包括很多边界化难题，如在车辆遇上野鸭子之前，工程师甚至不知道会有野鸭子的问题。所以边界化难题是需要去发现并解决的。 边界化难题怎样去发现并解决？ “除了收集大量的数据，更重要的是建立自动化生产工厂，将源源不断收集来的有效数据，通过自动化的工具，加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式应对边界化难题。”于骞表示。 于骞以上面野鸭子的场景为例，如果需要专门针对这些场景去开发特殊的模型，那会有无穷无尽的场景需要处理。但借助自动化的办法，只要数据标注好了，下次系统更新时便可以更好处理这种情况，省下大量工程师的时间。 “以感知举例是比较容易理解的，但其实规划技术也一样。要想让车做出准确的规划，最原始的方法是工程师写规则——大量的工程师写出大量的规则，但这种方式不易维护性还不能满足最新需求；再进一步便是设计奖励函数——设计奖励函数比写规则要简单得多；再往后则是系统利用数据自动学习奖励函数。这个过程便是往自动化方向发展的过程。”于骞说。 |
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