百度云骁无人车乌镇运营,邬学斌首次公开亮相

从长远来讲,唯有“软硬结合”才能形成稳固的系统竞争力,才有可能突破“无人驾驶技术”的发展天花板。

数日前,乌镇正紧锣密鼓地筹备互联网大会,借此机会笔者有幸试乘了百度正在测试的无人车(官方名称为:云骁无人驾驶 Autonomous Driving),详情如下。

百度此次在乌镇一共投放了18台测试用的无人驾驶车辆,它们之中有奇瑞EQ、北汽EU260和比亚迪秦,之所以全部采用电动车是因为车载无人驾驶系统能获得相对稳定的供电。在这些车的车顶上,都安装了一个30多厘米高的百度云骁无人驾驶模块,同时在后备箱里还有一个专职数据运算的“车载大脑”。

置于汽车后备箱的车载大脑置于汽车后备箱的车载大脑

每秒钟可以旋转10圈的64线激光雷达每秒钟可以旋转10圈的64线激光雷达

据工作人员介绍,这些车型上搭载的无人驾驶模块是由一个车顶每秒钟可以旋转10圈的64线激光雷达,扫描车身两侧和后方的3个16线激光雷达、车头的一套双目摄像头、车顶的GPS/IMU导航定位系统及毫米波雷达组成的“复合传感器系统”。

车顶的GPS/IMU导航定位系统车顶的GPS/IMU导航定位系统

车侧加车后的三个16线激光雷达车侧加车后的三个16线激光雷达

其中,车顶的64线激光雷达造价达到5万美金,用于生成围绕车身360度的点阵云,分辨障碍物;而其它的三个16线激光雷达则用于补充探测车身两旁和后方的死角。车顶的GPS模块的精度达到了厘米级,可以配合高精度地图及双目摄像头,完成车辆循车道线行驶、识别交通标志、分辨前方信号灯和障碍物的作用;而毫米波雷达则可以快速探测正前方障碍物的距离,服务于车辆ACC功能。在这个系统的辅助下,这辆云骁无人驾驶车对障碍物的反应速度达到了200毫秒,大大低于正常人需要600毫秒的反应时间。

在百度准备好的3.16公里测试道路上,笔者坐在副驾驶位置上体验了一把这辆据说自动驾驶能力达到L4级的无人驾驶车。

当车上所有人都准备好的时候,驾驶员无需干预方向盘、油门或刹车踏板,只需在一个用于和无人驾驶系统“沟通”的pad面板上激活无人驾驶功能后,我们身下的这辆无人驾驶车便能自主择机驶离人行道,切入行车道开始正常行驶。

启动无人驾驶后,控制系统用的Pad会自动显示车顶64线激光雷达合成的点阵云。下部那些黄色的框是雷达探测到的行人,同时道路信息是百度之前在这里录入过的高精度地图启动无人驾驶后,控制系统用的Pad会自动显示车顶64线激光雷达合成的点阵云。下部那些黄色的框是雷达探测到的行人,同时道路信息是百度之前在这里录入过的高精度地图

3.16公里不算长,但我们在这条测试路段上还是经历了这辆无人驾驶车两次自主超车,一次掉头、一次路口自动减速并通过、一次在路口自动等红灯,并在绿灯亮起后自动起步的“决策过程”。一同测试的其他人也表示:当他们的车辆前方出现一个横穿马路的行人时,这辆无人驾驶车随即自动减速,避免了交通事故的发生。

以我的主观感受来说——乘坐这辆云骁无人驾驶车,跟陪同一个驾校刚毕业的新手司机开车的感受非常相似,因为:

1、他们开车时都会小“紧张”,不时左右微调行车方向,在车道线内“画小龙”;

2、变线超车过程来得比较突兀,总是在接近慢车时才开始打变道灯并变线超车;

3、偶尔比较“轴”……譬如在一个几乎没车的多车道道路上行驶,无人驾驶车在超车结束之后,非要回到自己原来的车道上才“满意”,问题是在任何一条车道上行驶都一样……

百度副总裁、自动驾驶事业部负责人邬学斌先生百度副总裁、自动驾驶事业部负责人邬学斌先生

但是,即使存在一些需要在算法层面改进的地方,这辆云骁无人驾驶车带给我的试乘感受依然是“十分安全”,在整个路段上我无需提防系统“溜号”或者犯“低级错误”。同时这个结果也印证了百度副总裁、自动驾驶事业部负责人邬学斌先生在介绍无人驾驶车时一直强调的:

“眼前的这辆车肯定是不完美的,但百度在研发无人驾驶技术时,始终把安全放在第一位。”

而眼前的安全,则是由巨额的设备和资源投入换来的——据邬学斌先生介绍,眼前每一辆云骁无人驾驶车的身价均高达200万,而且百度现在还运营着一个无人驾驶车队,在全球做着和乌镇一样的事情——实际道路测试,收集数据。

百度今日之“软”

事实上,百度当下死磕“无人驾驶技术”,有其独到的核心竞争力。

首先,作为一个互联网龙头企业,百度拥有的大数据基础和旗下精于数据分析、算法设计的软件团队,赋予其在“人工智能”领域独一无二的开发优势,而成熟的人工智能是“无人驾驶技术”发展到L4级时的必备条件,这也解释了为什么此次云骁无人驾驶车一下就跨过了L2和L3,直触L4级别(这也离不开百度很多合作伙伴踏踏实实的支持)

无人车车头安置的毫米波雷达无人车车头安置的毫米波雷达

其次,凭借出色的政府关系和地图资源,百度在国内极有可能率先开发出自己的高精度地图平台。而目前在国内的“自动驾驶技术”领域,高精度地图是所有技术工程师都绕不过去的一个“大坎儿”。

凭借“人工智能”和“高精度地图”两个软件方面的优势,百度成就了当下“无人驾驶技术”之“软”。

百度未来之“硬”

虽然坐拥“人工智能”和“高精度地图”优势,但百度依然无法实现旗下“无人驾驶技术”的市场化,道理很简单——眼前的“云骁无人驾驶车”个个身价200万,单单一个车顶的64线激光雷达就价值5万美金,如此高昂的技术成本在市场上根本没有竞争力。

因此,想让“无人驾驶技术”尽快落地,唯有尽快降低硬件成本。

考虑到计算机技术发展迅猛,在未来百度“云骁无人驾驶车”的车载大脑进一步缩小体积,性能加强但成本降低理应不是问题。但让传感器的成本一降再降,就不容易了。因为这些昂贵的传感器市场需求少,导致单体价格昂贵。

车顶车头方向上的双目摄像头车顶车头方向上的双目摄像头

从未来趋势看,似乎唯有收购(参股)一家或数家核心硬件(传感器)制造商,对百度来说才是万全之策。虽然这可能导致短期内的资金成本较高,但从长期来看百度战略获益不少:

第一、百度可以深度匹配自家的软硬件结合技术,并依靠对软件技术的大面积推广,带动硬件的大批量配套生产,同步依靠技术优化拉低单个硬件成本,最终实现整个系统的可接受成本。对此,邬学斌先生的期待是那个5万美金的激光雷达在2020年前后,能实现500美元/台的成本。

第二、在横跨软硬件领域后,百度有可能会凭借“人工智能”和“高精度地图”先人一步的“软”优势,形成和汽车电子配件供应商如博世、德尔福这种传统企业间的差异化竞争力,在区域市场率先铺开自己的技术标准和体系,争取形成技术壁垒。

至此,百度才算实现了一手“软”,一手“硬”,两手同时抓的战略目标。

回到眼下,我们现在所处的“无人驾驶技术”时代,还是个“百家争鸣”的状态:传统硬件厂商凭借渠道和硬件系统的优势,在L1、L2级别上玩的轻车熟路;而互联网企业也能依靠一些硬件合作伙伴(譬如百度和英伟达),利用自己的软实力时不时搞出一些花样翻新。但从长远来讲,唯有“软硬结合”才能形成稳固的系统竞争力,才有可能突破“无人驾驶技术”的发展天花板。而在这个方向上,作为一匹圈外的“技术黑马”,百度无疑可以被赋予很大的希望。

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