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CES Asia 2017百度自动驾驶:深度学习和大数据是核心

CES Asia 2017百度自动驾驶:深度学习和大数据是核心

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-06-08

小猪

Xtecher特稿作者

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自CES Asia 2017展会临近,汽车领域热闻不断。6月5日梅赛德斯-奔驰发布AMG GT Concept与Fit & Healthy概念车;6月7日本田发布自动驾驶电动小型概念车、NEVS发布9-3概念车、百度与德赛西威、联合汽车电子、航盛电子、博泰电子4家汽车零部件厂商签署合作签约。密集的信息流带动观众的热情一波高过一波。毋庸置疑,6月8日,百度智能汽车事业部总经理顾维灏将发表主题演讲的关注度不会低。


在今年4月19日上海车展上,没有布展的百度突然宣布了“阿波罗”计划,表示百度将开放自动驾驶车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分,并且将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力,以及提供完整的开发测试工具,引发行业震动,之后便是猜测不断。


因此,与会之前,大家已经纷纷预测本次演讲,顾维灏将讨论百度的“阿波罗计划”。实际情况是否如此?演讲稿中又有哪些干货?Xtecher结合现场实录,在此为您呈现。


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顾维灏此次CES Asia 2017演讲的主题为“自动驾驶新浪潮”,核心主旨涵盖五个方面的内容:


1、自动驾驶两条发展路径。一是通过激光雷达、毫米波雷达等价格较昂贵的传感器,收集大量数据,利用环境感知算法,结合高精度地图实现自动驾驶;二是利用便宜成熟的传感器,以摄像头为信息输入源,通过人工神经网络学习驾驶习惯后实现自动驾驶。顾维灏透露,百度正在尝试第二种方案,希望利用低成本硬件,结合收集的大量数据,早日实现自动驾驶的落地。


2、顾维灏认为,深度学习和大数据分析应用水平的高低将直接决定自动驾驶研发能力的强弱。而百度很早以前就开始收集大量数据,百度的采集车每天上路数量达到几百辆,每年收集几百万公里的数据,记录了所有的行车图像,在拍摄环境照片的同时,采集了司机所有的驾驶行为(方向盘、刹车等),并将收集到的包括汽车动力、驾驶相关数据“投喂”给仿真器进行学习。


3、百度自动驾驶领域落地的产品。主要包括两大成果——端到端高级自动驾驶模型Road Hackers与国内首个可量产的自动驾驶计算平台BCU(Baidu Computing Unit),BCU具有软硬件一体化的特性,具备信息安全和云端更新两大基础能力和三大AI核心模块:高精定位、环境感知、决策规划。百度将开放上述核心技术,提供自动驾驶商业化量产解决方案,为汽车产业智能化升级提供新的思路和设计参考。


4、顾维灏描述了人工智能模型Road Hackers的发展过程。今年1月份,百度推出高级自动驾驶人工智能模型Road Hackers,但CNN(卷积神经网络)算法速度不够快,便共享1万公里的自动驾驶训练数据,并于今年2月,举行首届百度Road Hackers挑战赛,来自百度美研、深研、上研、总部等50多组选手交流参赛,要求通过Alexnet、Transfer Learning、CNN、RNN算法,利用开放的数据,建立持续优化的数学算法模型,并根据实际路况,实时输出给车辆最优的自动驾驶决策,百度与优胜组一同研究最优模型。


5、重提“阿波罗计划”。7月5日,百度将在北京举办阿波罗计划说明会,并于下个月正式开放自动驾驶框架、源代码以及去年12月乌镇自动驾驶的相关能力,帮助相关企业快速在新增市场上找到自己的位置。


会后,Xtecher亲测了下百度以“摄像头+人工神经网络学习驾驶”实现的自动驾驶车辆,整个测试车道周长约200m,试驾两圈。因为驾驶位上有工作人员存在,且受限于道路短,路况单一,Xtecher未曾感觉到自动驾驶的惊艳之处。


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现场工作人员告诉Xtecher,该自动驾驶车辆属于L3级别,属于辅助驾驶,并向记者展示了改造后的车辆有哪些不同之处,例如新增硬件主要包括后备箱中的控制器、容错器,连接各线路的一台路由器,以及显示屏与启动按钮。


据了解,百度在北京拥有专门的训练场地,主要学习驾校教练的驾驶习惯,包括进入弯道前减速、驶出弯道后加速等动作,能够自然地模仿人类司机的驾驶习惯,使驾乘感受更加舒适、自然。

 

 


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