自動駕駛與云端有什么關系?實現(xiàn)高級自動駕駛的兩大挑戰(zhàn)介紹!

在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/自動駕駛" target="_blank">自動駕駛的相關報道。如果你對本文即將要講解的內容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、自動駕駛與云端

毋庸置疑，自動駕駛已成為人類發(fā)明汽車以來的一大顛覆性創(chuàng)新。其影響不只體現(xiàn)在汽車工業(yè)，對社會發(fā)展、出行體系都存在巨大影響。在自動駕駛賽道實踐方面，不管是做解決方案的華為、百度，還是自己造車的特斯拉，都在趨勢到來前尋找到自己的一席之地，錨定可預見的未來。

國內車企也紛紛成立技術創(chuàng)新中心，其自動駕駛、車聯(lián)網和 AI 技術正逐步邁入新階段。這意味著，中國智能汽車產業(yè)鏈正發(fā)生深刻的結構性變革。無論是乘用車自動駕駛技術已經覆蓋到L3級別，可以實現(xiàn)自動超車、限速調節(jié)、最優(yōu)車道選擇等;亦或是無人配送車、自動駕駛貨車都已進入規(guī)?；慨a階段，這也將加快道路智能化建設，重塑出行方式。

自動駕駛車輛作為一個移動系統(tǒng)，需要云平臺來提供支持。

云端主要完成四個功能：

1. 數(shù)據存儲：智能車路測中實采的數(shù)據量非常大，需要傳輸?shù)皆贫诉M行分布式存儲。

2. 仿真測試：開發(fā)的新算法在部署到車上之前會在云端的模擬器上進行測試。

3. 高精度地圖生成：地圖的生成采用眾包形式，把每輛在路上行駛的智能車實時采集到的激光點云或視覺數(shù)據上傳至云端，實現(xiàn)高精度地圖的完善和更新。

4. 深度學習模型訓練：自動駕駛的決策層使用了多種不同的深度學習模型，在《透析深度學習，其實它沒那么神秘》這篇文章中小研提到了深度學習算法存在“長尾”問題，對于沒見過的情況它處理不了，因此需要持續(xù)不斷地通過新數(shù)據進行模型訓練，來提升算法的處理能力。由于訓練的數(shù)據量非常大，所以要在云端完成。

二、實現(xiàn)高級自動駕駛的兩大挑戰(zhàn)

1. 新的交通系統(tǒng)意味著全新的法律和社會框架

Bortolazzi 博士將“接受”列為將自動駕駛汽車推向市場的關鍵挑戰(zhàn)，稱其為“社會問題”，仍需要建立信任?？紤]范圍從明顯的安全問題到能源消耗和數(shù)據所有權等領域。目前，將自主技術作為一個孤立的功能引入幾乎沒有意義。相反，它必須是未來交通系統(tǒng)的一個組成部分。

基礎設施驗收遵循法律框架的建立。在德國，當局最近通過了一項法律，允許 4 級自動駕駛汽車在獲得官方許可的情況下在公共道路上行駛。Bortolazzi 博士表示，他預計首批自動駕駛乘用車將于明年在德國公路上首次亮相。但他補充說，在全球范圍內，每個地區(qū)和市場都處于非常不同的階段，建立無人系統(tǒng)框架在法律上仍然是一個巨大的飛躍。

德國的裁決是該行業(yè)的重大進步，預計其他國家也會效仿。由于中央法律機關、個別地區(qū)、產業(yè)合作伙伴和初創(chuàng)企業(yè)之間的密切合作——促進動態(tài)發(fā)展，中國將成為預期的自治革命的主要參與者之一。

2.汽車OEM不能指望單獨成功

大眾汽車和福特之間的聯(lián)盟是自動駕駛領域的參與者必須考慮的財務挑戰(zhàn)，有時甚至是意識形態(tài)挑戰(zhàn)。Bortolazzi 博士認為市場分為兩個不同的類別——旨在改善駕駛員體驗的傳統(tǒng)汽車制造商，以及希望將駕駛員完全排除在外的新興移動公司。

在這兩個領域，戰(zhàn)略聯(lián)盟將是推動技術走向主流的必要條件?！奥?lián)盟是一項充滿活力的巨大投資努力，”博托拉齊博士說。預計持續(xù)的整合將受到制定明確標準和構建廣泛制造商和服務提供商可以使用的可擴展平臺的需求的推動。

在中國市場，與當?shù)貙嶓w合作的需求對于國際汽車制造商在市場上開發(fā)自主服務至關重要，因為外國公司被禁止獨立持有中國數(shù)據。例如，寶馬已經分別與百度和騰訊合作進行系統(tǒng)開發(fā)以及數(shù)據計算和存儲。

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