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小鹏「泊车」西南偏南,讲述自动驾驶的「落地」与「生长」

来自 极客公园 / 2018年03月16日

「在小鹏汽车的自动驾驶战略规划中,我们把理解亚洲用户的驾驶行为放在至关重要的位置上。」Karahan 博士说。

当 Sinan Karahan 博士在西南偏南的讲台上谈到中美的交通状况差异、「各自的驾驶习惯展现出各自的性格」之时,台下的观众笑作一片。不言自明,无论中美,大家对各自的交通状况都心怀不满,吐槽各异。

这个时代的城市交通似乎已经走进了一个死胡同,全世界的人都对各自日常的交通体验憋了一肚子的委屈和抱怨;而正当发育的智能交通和自动驾驶却又迟迟无法带了一份全球通行的满意蓝图。我们距离新交通还有多远?智能交通就只能停滞在兜兜转转的里程积累?

于是,小鹏汽车在西南偏南的现场,对全世界给出了「可落地,可生长」的答案。

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落地

1900 年福特生产了第一代汽车,让以马为标准的原始交通方式有了新的突破。接下来的 30 年中,「模拟-数字化-智能」成为了汽车发展的一条新路径。

自动驾驶很有可能成为产业的下一个突破点。谷歌 Waymo 、百度、Uber 等等互联网公司开始涌入这场惨烈的争夺战,小鹏汽车也不仅仅把自己看做一家汽车制造商,它还把自己定位为一个移动出行解决方案商,更是将自己打造汽车比喻为打造一个未来的移动机器人。

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为此相同的战略层出不穷。但在战略之初,更重要的是理解自动驾驶为什么这么难实现?以及如何来解决这个问题。

因为中国与欧洲、美国的驾驶环境有很大差异,这就需要自动驾驶系统在机器学习的过程中更匹配的进行适应。同样的道理,自动驾驶能力需要技术本身能够适应不同的社会需求、不同驾驶环境甚至是不同国家的文化。

「在小鹏汽车的自动驾驶战略规划中,我们把理解亚洲用户的驾驶行为放在至关重要的位置上。」Karahan 博士说。

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例如,小鹏汽车正在研发的自动超车功能,「理解亚洲用户」意味着,小鹏汽车可能需要检测比美国、欧洲地区高出 3 倍以上的障碍物和交通环境信息,甚至特别针对亚洲的驾驶模式进行分析,涉及一些不遵守交通规则的驾驶情况的分析和应对问题。

与不同种类的人群适配、不同的驾驶环境适配,甚至是和地理属性以及社会文化适配,这才是自动驾驶能够成为真正「落地」的关键,而不是成为一纸空谈。

生长

「大数据图谱、人工智能算法的闭环迭代、终端机器学习引擎」这是小鹏汽车理解自动驾驶的三大核心要素。

「盖楼房」式的搭建并不适合自动驾驶技术。自动驾驶其实是一个以海量数据积累和硬件计算力提升为基础的技术,它更需要的是从量变到质变过程。所以在小鹏汽车看来,自动驾驶更像是呵护一颗种子的成长,关键在于引导它自己去生长。

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「小鹏汽车的自动驾驶技术必须能够不断自学习,不断汲取数据,不断迭代算法。」Karahan 博士说。

小鹏汽车希望打造一个以云端、车辆和数据架构的闭环。从上层的驾驶大数据,到云端的训练和部署,到车内的高性能计算单元,最终到 OTA 空中软件升级,在这个闭环中,让自动驾驶模型会不断积累对不同驾驶场景、问题的定义,人工智能算法得以拥有真正的「生长能力」。

所以在第一批车上,自动泊车功能、低速跟随等功能成为「完全自动驾驶」的土壤,成为小鹏汽车在未来向 Level 4 甚至更高阶自动驾驶能力的进化关键一环。

这不仅仅是一个核心技术的问题,自动驾驶更像是一个文化问题,一个路径问题。「新一代造车会改变的不仅仅是人用车的体验,更有可能改变的是人与车的关系。」Karahan 博士说。