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            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            什么是汽車機器人?

            它可以是客運,Robotaxi、Robobus;

            它可以是貨運:干線、支線、倉儲、配送、特種作業(礦山/港口)的貨車;

            它甚至可以更貼近我們的生活:比如零售和環衛的低速小車。

            ……

            當然,像類似的產品還有很多,功能場景決定了它不同的形態。

            我們的理解中汽車機器人是一類產品的統稱,它們以汽車為型、以自動駕駛為神,可以覆蓋我們生活的方方面面。

            今天,百度召開Create2021 大會,大會上百度正式推出了Apollo7.0,據百度介紹,這是一套經歷了數代迭代之后的自動駕駛工具化平臺。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            基于這樣的一套平臺,百度 Apollo甚至喊出了「多元汽車機器人連接技術與場景」、「汽車機器人百度造」的口號。

            這就讓我們頗為好奇,Apollo7.0 是一個什么樣的工具?汽車機器人相比傳統無人車又有哪些新的定義?在自動駕駛群雄爭霸的格局下,百度又是何來的底氣敢喊出上面兩句口號的?

            汽車機器人的技術底座

            百度之所以有勇氣喊出「多元汽車機器人看百度」、「汽車機器人百度造」這樣的口號,核心就在于百度在自動駕駛技術上的長期積累。

            截止目前,Apollo測試車隊規模已達 500 輛級別,獲得專利數 3400 件,在世界范圍內的近 30 個城市開放道路測試,測試總里程超過 2100 萬公里,是全球唯一一家實現千萬公里級路測積累的中國企業。

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            為了把這些積累快速賦能給合作伙伴,Apollo 平臺便應運而生。

            今天發布的 Apollo 7.0 便是這套工具化平臺不斷迭代后的最新版本,它提供了一套完整的軟硬件和服務系統,包括車輛平臺、硬件平臺、軟件平臺、云端數據服務等四大部分。

            從 2017 年 Apollo 計劃開啟以來,4 年間,Apollo已經實現了 11 個版本的迭代,升級速度頗為迅速,幾乎每一個版本都代表著那個時間段最尖端的自動駕駛技術。

            Apollo1.0 主推封閉場景循跡自動駕駛;

            Apollo1.5 實現了晝夜定車道自動駕駛;

            Apollo5.5 開放「點到點城市自動駕駛」能力,它不僅是全球范圍內首次該能力的對外開放,還為可量產落地的自動駕駛場景,升級打造了多套成熟的自動駕駛解決方案;

            Apollo6.0 提供包括智能新模型,安全無人化,系統新升級,聯動新服務,V2X車路協同五大功能,車輛認證平臺、硬件開發平臺、開源軟件平臺和云端服務平臺四大平臺都有諸多升級。

            在前幾代 Apollo 的能力之上,最新的 Apollo 7.0 又新增了包括一站式實踐云平臺 Apollo Studio、業內領先的仿真服務和更高效的新模型、PnC 強化學習訓練與評測服務三大模塊。

            用百度的話說,它實現了 Apollo 從代碼到工具、從開源平臺到工具化平臺的進化。

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            所謂工具化平臺,它的核心特點就是可以讓無人車的開發工作更敏捷高效、更輕松上手,讓生產無人車的作業流程成為一個「標準動作」。

            具體能力需要從這次平臺新增的三大特性來講:

            1、Apollo Studio

            Apollo Studio 實際上是「數據流水線」功能升級而來,它通過全流程的云端工具鏈為開發者提供了從上機到上車實踐的一站式體驗。

            無需面對實車,開發者面對電腦就可以一鍵獲取 Apollo 云端實訓環境,而且不需要在本地進行安裝系統、驅動、下載源碼、編譯等繁瑣步驟。

            開發者來到車端,Apollo 7.0 會識別車輛類型,并智能同步云端車輛配置,這就進一步降低了調試車輛的門檻。

            我舉個例子方便大家理解,Apollo Studio 就好比是一套賽車模擬器,它有各種豐富的賽道環境,你還可以在里面按照自己的需求對賽車進行配置調校,在模擬賽道中苦練車技?;氐浆F實賽道,你甚至能夠把模擬器中對車輛的參數設計通過云端直接同步寫入到對應的真實賽車中去。

            理論上,開發者只需要有一臺搭載了 Apollo 7.0 的電腦,就可以隨時隨地開發無人車,并且還能很容易地把代碼注入到實車中。Apollo Studio 提供的就是云端工具鏈以及云端同步的能力。

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            2、PnC強化學習

            具備了云端能力只是第一步,仿真環境哪里來?這就需要一套強大的引擎構建這個環境,并且提供測試能力,而搭臺唱戲的就是 PnC 強化學習模型訓練與仿真評測平臺。

            首先,它是「出卷人」。

            它必須具備海量基于真實路測數據還原的仿真場景,也就是真實道路中會出現的復雜場景,它都會收錄。它的任務就是盡可能地 1:1 還原真實路況,甚至模擬出更復雜的環境。

            再者,它是「閱卷人」。

            不僅要出卷,它還具備「批卷」的能力。開發者在它建立的環境中「學習」、「做題」,系統就需要作出相應的「評價」。

            評價體系的建立來自于交規、安全、體感、智能性等方方面面,系統需要針對這些對代碼上車之后的實際表現作出評估。

            另外就是拓展性,每一個開發者強化學習的級別可能有所不同,這就需要系統提供可擴展的接口,開發者既可以調參,也可以拓展實現自己的強化學習算法。簡單來說,就是因人而異,滿足不同段位開發者的個性化需求。

            3、模型升級

            在新一代的 Apollo 7.0 上,百度對感知和預測算法模塊進行了升級,通過引入了三個基于深度學習的模型,有效減少了漏檢、抖動等問題。

            Lidar 感知實現了 MaskPillars 激光點云障礙物識別模型,相比上代在準召性能上有了較大提高。

            Camera感知實現了SMOKE視覺障礙物模型,提供端到端單目 3D 障礙物檢測能力,不用依賴后處理操作。

            預測上提供了Inter-TNT障礙物交互預測模型,通過引入障礙物與主車軌跡交互、高效編解碼器,預測精度和性能都有顯著提升。相比上一代,新模型的前向計算時間從15ms提升至 10ms,minADE 和 minFDE 等關鍵指標均有 20% 以上提升。

            簡單來說就是感知更準、預測更快。

            從最開始的封閉場地循跡自動駕駛,到城市路況自動駕駛,再到邁向無人化的自動駕駛,正是 Apollo 一次又一次的迭代把自動駕駛技術的能力邊界一步一步地向外拓展,讓無人車的研發變得越來越「容易」。

            技術+場景=汽車機器人

            汽車機器人和狹義上的無人車究竟有何區別?答案并不難想,是場景化。

            通過 Apollo 7.0 的開源技術,百度 Apollo 可以輕松地打造無人車,但無人車作為產品終究是服務于人的,自動駕駛只是它作為新時代載具的基礎能力,而它的核心是具備應對各種場景的能力。

            從無人車到汽車機器人,百度在 2020 年 12 月提出了 Apollo X 計劃。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            通過在人才、技術、資本、場景等多個維度對不同賽道獨角獸的扶持,百度希望將產品與場景串聯,基于自動駕駛技術打造出能夠適應各行各業的豐富多樣的汽車機器人,讓自動駕駛技術能夠快速地商業化落地。

            這并不是一個泛泛而談的計劃,事實上,通過 Apollo 一代又一代的技術沉淀、Apollo X 計劃的積極串聯,百度已經和各個領域的合作伙伴編織出了一張頗具規模的產品網格。

            比如在客運賽道,百度Apollo有自動駕駛出行服務“蘿卜快跑”,推出Robotaxi第五代無人車Apollo moon,作為出租汽車機器人;在無人化公交,推出公交汽車機器人阿波龍;在貨運和運輸賽道,布局 DeepWay 重卡機器人;在生活服務,有新石器的零售汽車機器人。

            最為人所熟知的是公交汽車機器人:阿波龍。

            今年 8 月 5 日,全新一代自動駕駛小巴阿波龍二代在廣州黃埔正式亮相。

            自量產下線至今,阿波龍二代已在北京、廣州、雄安、重慶、佛山等 22 個城市落地部署,作為大規模常態化運營的自動駕駛小巴,它累計服務人次超過 12 萬人,累計自動駕駛里程超 12 萬。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            媒體和試乘者們對阿波龍 2.0的普遍評價是擁有比肩 Robotaxi 的自動駕駛能力和優秀智能座艙體驗。

            它取消掉了方向盤、油門剎車,沒有獨立的駕駛艙,車內空間完全讓渡給了乘客使用,55 英寸的 AR 智慧車窗化身交互大屏,頗為科幻,可以說是一臺方方方面為乘客考慮的公交汽車機器人。

            干線物流汽車機器人:Deepway

            獅橋作為 Apollo X 計劃第一家落地的公司,它把物流運營場景與百度的自動駕駛技術深度結合,推出了 Deepway 這一新能源重卡品牌。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            通過專業的場景化調度和自動駕駛的加持,Deepway 的推出有望能夠大大減輕了重卡司機的工作壓力,提升運營效率的同時還能進一步降低卡車運輸的交通事故率。

            物流作為自動駕駛的重要場景之一,同樣是一片萬億級的市場,百度 Apollo 與獅橋的合作前景不言而喻。前者的技術賦能與后者在車型上量身定制的能力合二為一,這就能更好地打造出理想型的物流汽車機器人。

            特種作業機器人、慧礦山解決方案:華能伊敏自動駕駛礦卡

            礦山一直都是自動駕駛公司必爭的場景之一,百度 Apollo 為此打造了一套車路云一體化的解決方案。

            首先,在車端賦予礦卡定位、感知、規劃決策、控制等自動駕駛能力;

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            再者賦能路段,V2V 技術為礦卡提供實時精準的位置及作業狀態信息,支持動態對鏟、路權管理、編組作業等場景。V2I 基于路側感知及計算提供協同調度、主動防碰撞等特色功能。

            最后是云端,百度提供了遠程駕駛、高精地圖、OTA、仿真、數據管理等工具及平臺,為車隊高效精細及數據化運維提供平臺支撐。

            零售汽車機器人:新石器

            由百度 Apollo 和新石器打造的零售汽車機器人不僅在雄安新區等多地的園區開啟了零售運營,更在去年的防疫工作中立下了汗馬功勞。

            在抗疫期間,零售機器人化身「外賣機器人」、「消毒機器人」在各地的醫院來回穿梭,承擔了送餐、消毒工作,大大減少了人流交集帶來的感染風險。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            從上述的合作可以看出,百度在尋求合作伙伴這件事上并不是盲目地「廣撒網」,它一般先是瞄準一條場景化賽道,再去這條賽道中挖掘獨角獸企業,然后推出定制化的產品。

            上述提到的干線物流、礦山作業、園區配送一直都被認為是自動駕駛最容易技術落地的領域,它們的共性是場景單一、速度可控,同時市場需求巨大,用機器可以大大減少人力成本,是自動駕駛商業化的最佳標的。

            而百度 Apollo 的這些合作無論是廣度還是深度,都是一般競爭對手所無法企及的。

            事實上,也只有百度這樣大廠,才能有如此豐富資源支撐其在多條賽道上全面開花。

            最后

            自動駕駛產品不僅僅是技術導向,更加是場景導向,無法服務于人的自動駕駛 Demo 始終是空中樓閣。

            行業里很多人都說百度是中國自動駕駛行業的領軍企業,這種判斷并不是沒有根據。

            作為重場景、重體驗的產品,無人車絕非簡單的自動駕駛載具,它需要因「場景」制宜地進行個性化開發。技術服務于產品,而產品服務于場景,服務于人。

            這也可以說是自動駕駛商業化目前可以想到的終局。

            汽車機器人百度造——不是所有無人車都叫汽車機器人

            通過此次大會,我們清晰地看見,百度正在通過 Apollo 7.0 和 Apollo X 計劃努力將技術和產品打通,讓合作伙伴可以輕松高效地將自動駕駛產品快速商業化落地。

            不謀全局者不足謀一域,打造多元化的汽車機器人這件事要比打造無人車想得更遠、想象空間更大,這也正是百度這家巨頭公司和初創企業布局上的差異。

            本文版權歸原作者所有,同心智造網(www.net0loggy.net)轉載文章僅為傳播更多信息之目的,如作者信息標記有誤,請第一時間聯系我們修改或刪除,多謝。

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