阿里入局自動駕駛路測平臺 L5技術(shù)落地為時尚早

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繼谷歌、百度之后,阿里巴巴也加入了仿真路測平臺的陣營。

4月22日,阿里達摩院發(fā)布了全球首個自動駕駛“混合式仿真測試平臺”。這一平臺采用虛擬與現(xiàn)實結(jié)合的仿真技術(shù),引進真實路測場景和云端訓(xùn)練師,模擬一次極端場景只需30秒,系統(tǒng)每日虛擬測試里程可超過800萬公里,能大幅提升AI模型的訓(xùn)練效率。

對自動駕駛來說,仿真路測是訓(xùn)練算法的核心環(huán)節(jié)。

達摩院資深技術(shù)專家敖閏在接受21世紀經(jīng)濟報道記者采訪時透露,混合式仿真平臺改變了自動駕駛路測的方式。在這個平臺上,場景構(gòu)建成本幾乎為零,因此可以根據(jù)需求任意增加場景變量。加上引入人類駕駛行為干預(yù),可以推動加速自動駕駛技術(shù)的成熟。

仿真路測能極大提升訓(xùn)練算法的效率。真實路測積累數(shù)據(jù)有限,據(jù)美國蘭德智庫估算,一套自動駕駛系統(tǒng)量產(chǎn)需要積累170億公里以上數(shù)據(jù),即需要一支100輛車的路測車隊,以40公里/小時的速度,在全天行駛500年。但如果基于真實路測數(shù)據(jù)搭建仿真路測,訓(xùn)練效率能有數(shù)量級的提升。

此外,極端情況也不可能在真實路測中還原,如惡劣天氣、交通事故等。但算法學(xué)會應(yīng)對這些情況,需要在仿真環(huán)境中訓(xùn)練算法。因此,從現(xiàn)階段的測試情況來看,L5技術(shù)落地還有很長一段時間,無論是平臺還是自動駕駛的車輛研發(fā),都處于非常早期的階段。

訓(xùn)練效率提升

路測一直是自動駕駛落地的核心環(huán)節(jié)。研究顯示,自動駕駛汽車需要積累177億公里的測試數(shù)據(jù),才能保證自動駕駛感知、決策、控制整個鏈路的安全性。傳統(tǒng)純虛擬仿真測試平臺能快速跑完自動駕駛路測里程,但仍然面臨極端場景訓(xùn)練效率低下的關(guān)鍵問題:極端場景數(shù)據(jù)不足,就無法還原真實路況的不確定性,系統(tǒng)就無法精準應(yīng)對真實路況的突發(fā)情況,自動駕駛就難以實現(xiàn)進一步突破。

因此,多家科技企業(yè)都將目光瞄準了這一市場。在2019年4月的上海車展上,華為自動駕駛云服務(wù)Octopus首次展出,仿真測試就屬于其中一項服務(wù)能力。華為認為,自動駕駛的快速開發(fā)上市及功能迭代,將是車企在未來智能網(wǎng)聯(lián)競爭中率先贏得市場的關(guān)鍵,但在這個過程中,自動駕駛的開發(fā)者面臨的挑戰(zhàn)也十分明顯。

據(jù)了解,如果要解決虛擬仿真測試問題,海量數(shù)據(jù)的處理是第一道關(guān)口。通過云服務(wù)處理海量數(shù)據(jù),自動化挖掘及標注,能夠為測試企業(yè)節(jié)省70%以上的人力成本。

此外,在極端場景下的測試數(shù)據(jù)不足的問題,達摩院正在試圖解決這一難題。該平臺打通了線上虛擬固定環(huán)境與線下真實路況不確定性的鴻溝。傳統(tǒng)仿真平臺難以通過算法模擬人類的隨機干預(yù),但在達摩院的平臺上,不僅可以使用真實路測數(shù)據(jù)自動生成仿真場景,還可通過人為隨機干預(yù),實時模擬前后車輛加速、急轉(zhuǎn)彎、緊急停車等場景,加大自動駕駛車輛的避障訓(xùn)練難度。

針對極端場景數(shù)據(jù)不足的問題,該平臺可以任意增加極端路測場景變量。在實際路測中,復(fù)現(xiàn)一次極端場景的接管可能需要1個月的時間,但該平臺可在30秒內(nèi)即完成雨雪天氣、夜間照明不良條件等特殊場景的構(gòu)建和測試,每日可支持的場景構(gòu)建數(shù)量達百萬級。

“仿真測試中自動駕駛車輛遇到交通事故,可以為自動駕駛提供算法改進的機會。所以這個平臺,某種程度上可以說是通過新技術(shù)增加事故場景的出現(xiàn)頻率和構(gòu)建成本,由此提高自動駕駛訓(xùn)練效率。這正是為了以后上路更少出現(xiàn)事故。”敖潤進一步表示。

測試里程增長近6倍

行業(yè)專家指出,這一平臺規(guī);亟鉀Q了極端場景的復(fù)現(xiàn)難題,使得這些關(guān)鍵場景的訓(xùn)練效率提高上百萬倍,將推動自動駕駛加速邁向L5階段。

自動駕駛市場的火熱,也使得仿真路測平臺成為巨頭們的新戰(zhàn)場。據(jù)《中國自動駕駛仿真技術(shù)研究報告(2019)》預(yù)計,未來5年內(nèi),仿真路測的全球市場規(guī)模會達到百億美元左右。

對自動駕駛企業(yè)來說,建立仿真路測平臺就成為關(guān)鍵競爭力。不過,每家平臺的出發(fā)點都不盡相同,對于阿里巴巴、騰訊等公司來說,實質(zhì)是基于其云計算業(yè)務(wù),找到更廣泛的落地場景。與此同時,線下實際路況測試的需求也在大幅提升。

3月2日,北京市自動駕駛車輛道路測試第三方服務(wù)機構(gòu)“北京智能車聯(lián)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心”發(fā)布報告顯示,截至2019年12月31日,有百度、蔚來、北汽新能源、戴姆勒等13家企業(yè),涵蓋6家互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、6家主機廠、1家地圖廠商,共計77輛汽車,參與了北京市自動駕駛車輛一般性道路測試,全年測試總里程達88.66萬公里,較上一年度增長577%。其中,百度Apollo共計投放52輛自動駕駛車進行路測,占北京市總投入自動駕駛測試車輛的71%,測試里程75.4萬公里。

未來,自動駕駛仿真測試將與實際道路測試相輔相成,共同促進自動駕駛行業(yè)的進一步發(fā)展。不過,自動駕駛仿真技術(shù)會始終服務(wù)于法律法規(guī)。通過仿真評估交通事故的法律責(zé)任,幫助對交通行為進行管理和監(jiān)管,對交通規(guī)則進行技術(shù)評估。

在行業(yè)人士看來,自動駕駛仿真技術(shù)將服務(wù)于產(chǎn)品認證,通過仿真方法提供一個科學(xué)而全面的產(chǎn)品測試和審查方法,還需要打通全國范圍的通用型數(shù)據(jù)庫。目前來看,國內(nèi)自動駕駛仿真行業(yè)尚處于起步階段,在這個基礎(chǔ)上討論L5技術(shù)的落地,也為時過早。


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