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2019年04月24日

潮科技 “第二引擎”与六位KOL关于未来出行的猜想

  自汽车发明问世以来,人们对于汽车交通管理的探索便从未停滞。从自动化红绿灯系统,到接入卫星定位系统的智能汽车,更先进的技术为交通带来了更高的安全等级。

  事实上,早在100年前,人们为了解决交通拥堵、道路利用率低等问题,提出了“智能交通(Intelligent Transportation System)”的概念,希望通过将道路交通及车辆、行人、天气等交通组成部分信息化、数字化,提升交通效率及道路安全。

  近年来,越来越多的汽车开始接入网络,智能交通开始落地于“车联网”,而车联网也成为了车主们讨论的热点话题。

  车联网是集传感器、处理器硬件、软件算法、存储、网络通信、高精定位等多方面功能的技术,在网络效率及微型芯片处理器效率越来越高的今天,车联网开始让更多车辆变得智能。此外,5G通信、大数据、人工智能等技术的成熟,同样为车联网带来了更高层次的安全和效率,甚至有机会在未来给整个交通领域带来变革。

  值得一提的是,除了安全及效率的升级,对于用户来说,车内空间作为“第二个家”,能够展现的内容及完成的任务也越来越多。例如,基于语音识别及联网技术,解放车主的“双手”,让用户能够在驾驶过程中只“动嘴”便能完成一些操作;通过车联网,为车机系统完成远程升级,使其能够实现更多功能,车主也可以在行驶时告别“蓝牙”,而是通过网联曲库随时随地点播想听的音乐。

  随着物联网技术开始进入大众的视野,安吉星看到了“车”作为刚需、高频的出行工具,为车联网带来了无限想象空间,因此,安吉星提出了将车联网作为汽车的“第二引擎”,旨在为消费者提供更全方位的驾乘服务和体验。

  在现代车联网发展的过程中,一些关键技术的突破使车联网体验拥有了再进一步的机会。为了让技术离每个用户更近,基于汽车“第二引擎”——车联网带来的体验升级,36氪邀请了6位相关行业资深人士探讨关于“未来”行业的趋势,分享了各自的观点:

  德国 GritWorld(粒界科技)公司创始人前Crytek 德国法兰克福总部技术总监 吴小毛博士

  海量数据的快速处理能力。如果对一个城市的几千到上万条的道路以秒级的速度进行全局的优化是一个很大的挑战。

  如何对一个几百到上千平方公里的城市进行大规模数据重建及动态的自动数据更新。四、如何将大规模的三维数据底盘和海量的物联网数据实时互动且保证流畅的操作性。

  未来出行时,交通信号灯都是实时根据路况和指挥中心的优化规则实时被优化的。无人驾驶的时代、红路灯只需要给行人看而车不再需要依赖红路灯而只需要接受控制中心的信号。到了AR/MR眼镜普及的时代,连行人的红路灯也可以不需要,交通标志也全部可以取消而用AR/MR眼镜来代替。

  5G、车联网、自动驾驶:5G与驾驶芯片让汽车的全面网联化及自动驾驶时代加速到来

  我们看到,在过去数年里,智能驾驶的等级每提高一级,相应的算力需要提升大约一个数量级——譬如对于未来的全自动驾驶,我们预计要数千个TOPs量级的算力。算力的提升并不能单纯依赖增大芯片的设计规模而实现,因为设计规模一大,功耗就会变得非常高,那么散热会成为一个新的问题,所以需要保证功耗处于一个可以接受的水平。芯片设计的主要突破体现在低延时、高数据吞吐低带宽消耗、低成本和低功耗上,从摄像头捕捉到画面,到感知结果输出的延时,对车载感知芯片非常关键。这里涉及到一系列的图像处理技术的优化和实现、图像数据通路的优化,也涉及到BPU架构(地平线自主设计的AI芯片加速架构)的独特设计,这也是我们地平线目前在做的,更是未来的趋势。

  另外,自动驾驶芯片对可靠性的要求非常高:当驾驶归于机器时,需要承担巨大的安全责任,机器本身整体需要达到ASIL-D的功能安全等级,要确保在任何的工作状态下都有可靠的安全检测机制和冗余备分机制。

  在5G的推动下,汽车智能网联技术的革新会更快。在信息娱乐领域,汽车技术的迭代速度已远超上一个10年;驾驶舱的智能化也在迅速推进。未来,手机用户所能体验到的5G带来的包括速度、带宽等便利,汽车用户也同样可以享受到。

  5G的另一大优势是低延时。低延时对关键信息在车与车,车与基础设施之间的传递起着至关重要的作用。在处理关键性任务的场景下,比如在应对危险场景的反应上,关键信息的快速、高可靠性的传递和接收十分必要。

  未来,边缘计算与5G将是相辅相成的关系。自动驾驶系统中的感知、建模和决策等模块都可以通过5G和V2X技术得到性能和可靠性上的提升;智能驾驶技术将变得更加可靠。

  然而,汽车本身对于边缘计算和独立智能的要求不会因为5G和V2X的到来而降低;就自动驾驶而言,需要性能更加强大、更低延时、低功耗的边缘AI处理器。5G技术赋能的V2X车载通信模块作为额外的虚拟传感器,为基于边缘AI处理器的自动驾驶系统提供安全性上的更多冗余以及系统方面的更高鲁棒性。

  相比人类驾驶,L4级自动驾驶具有安全性达99.9999%、出行成本减半、效率性提高80%等特点。文远知行作为中国领先的L4级自动驾驶出行公司,通过不断改进迭代自动驾驶技术,围绕“主机厂+自动驾驶方案解决商+出行公司”模式积极探索未来商业化路径,为大众提供在限定区域(电子围栏)内从A点到B点的自动驾驶出行服务。

  我们的产品是在多传感器融合的作用下,在处理各种场景时,将比人类看得更清更准更远,而人们将能在车内体验更多服务。

  而随着5G、大数据、人工智能技术的发展,自动驾驶和车联网成为未来出行的重要方向。在出行方面,自动驾驶技术不断迭代后,通过车联网协调单车、车车、车路问题,能优化城市交通网络,提高交通效率和出行安全性;自动驾驶与车联网结合后,汽车也将成为一个巨大的娱乐终端,人们可以在车内度过各种娱乐时光,从而降低巨大的出行成本。

  车联网的发展必然离不开大带宽、低时延的网络支撑。目前,文远知行总部所在地生物岛已经成为5G自动驾驶示范区,文远知行也在去年已与联通签订战略合作协议,共同建立5G联合实验室,致力于V2V和V2X的智慧交通和智慧城市建设。

  定制化的服务推送逻辑主要是将用户数据根据业务需求进行AI的二次分析,对于每一个顾客忠诚度的行为变化来主动找到需要营销的重点客户和客户群,主动对其进行营销服务。

  若与车联网系统联动,汽车后服务能够为用户推送哪些服务?王一认为答案如下:

  加油站点导航、通过系统与业务订单直接匹配后的推送支付、加油预警提示、油耗计算等,是后服务厂商能够直接提供给用户的;

  车的行动轨迹、位置信息、油箱存量变化数据、行驶公里数等,能够为车联网服务商提供更精准的用户数据,辅助车联网平台完成更多营销或其他服务。

  人工智能应用范围非常广泛,可以应用于实体机器人,智能家居,通过智能算法还可以进行数据处理、决策支持等等。而这些应用需要一个入口,通过入口对这些应用进行控制。而竹间聚焦在情感计算和语义识别上,利用核心的自然语言处理(NLP)技术,希望让人工智能语音成为流量入口,作为引擎连接人与物,而人通过语音指令就可以让所有“物”听懂人的指令并完成,只通过语音就可以完成流畅的交互,提升人机交互体验。在未来,通过语音就能完成80%的工作将成为人们的日常。

  此外毫无疑问的是,智能语音的应用将对目前的驾驶&出行习惯产生非常大的影响。智能语音应用后可以逐渐解放双手和双脚,大大提升安全性,减少事故率。智能语音也如同智能助手,为人们提供各种服务。当达到完全智能的语音交互,可以实现通过识别车主语音进行车辆的唤醒开启,增强防盗安全指数,当然也可以通过语音去控制车的系统,包括车窗、车内温度等等这些基本的操作;为你导航,播报今日新闻热点,提醒你引擎温度,层压的变化;你还可以和你的车聊天,它也许不仅仅只是代步的工具,可能更像是一个了解你,“懂”你的朋友。

  此前的英伟达开发者大会(GTC)上,黄仁勋在接受36氪采访是曾对中国发展人工智能表达了自己的看法。

  对于整个AI产业而言,现在最大的挑战是知识,即如何理解这个技术。深度学习还是非常新的,在这个世界上卓越的能为深度学习作出贡献的工程师不超过1万吧。我们知道现在世界上有几百万的软件工程师,未来某一天可能会有几百万的人工智能工程师,这就是未来。所以我们现在要成长,要继续投资和扩大关于深度学习方面的知识,我们需要持续拓展深度学习的能力,这就是整个行业正在面临的挑战。

  而对于无人车这个概念,无人车辆,或者无人驾驶,会影响到一切会动的东西,不管是卡车、火车、飞机、轮船、运输车、货车、班车、小汽车、出租车未来的一切,都会有一些自动驾驶的功能。

  而自动驾驶的功能程度是不同的,从辅助我们的驾驶,帮助我们飞行或开车,到完全在无需我们干预的情况下就完成驾驶。这些不同程度自动驾驶功能,都需要非常大范围的人工智能计算。

  所以我想答案是,我们需要很长时间,才能让一切会移动的东西都变成自动驾驶,也许需要好几十年。但是我们立刻会在某些领域的某些产品,具备自动驾驶的某些功能。所以我想这是一个旅程,不是一个一蹴而就的事情,这需要花时间。而最终,整个无人驾驶产业或者交通运输产业会是一个几万亿美元的大市场。不会说在某一天一下就到达了完全的自动驾驶,这还需要很长的时间。

  对于无人车会带来的好处我超级激动。如果你的车是自动驾驶的,它可以自己慢慢找到一个停车位。因为到需要的时候,它可以自己过来载上你,所以这个停车位是可以停得很远的。这样实现的话,停车库就可以变得比现在更少,也更远。未来的城市就不需要那么多车库了。光是在美国,就有 2.5 亿辆汽车,但是有 8 亿的停车位,这还不包括我们自己家里的停车位。所以美国很大一部分的土地都是停车位,而且这些停车位还没在使用。这对于整个社会都是一种巨大的浪费,而且这种浪费还通常发生在最有价值的地产上。所以我觉得无人车绝对会重新塑造我们未来的城市面貌,我们的城市也会变得更加漂亮。

  总体来看,云计算和大数据让车联网拥有了更强大的软件基础;5G与自动驾驶的应用,为车联网拓宽了使用空间,并带来了效率的优化;后服务市场的数字化、网联化,给用户和车联网平台提供了精准服务支持;人工智能技术在车辆上的应用,则是为车内有限的硬件设备,带来了更强、更人性化的处理方式。

  在各行业努力实现“万物互联”的今天,车内空间作为仅次于生活空间的第二大场景,已成为物联网技术落地的热门赛道。

  对于进入中国市场近十年时间的车联网技术服务商安吉星来说,基于这些年的技术研发与积累,以及强大的云计算和大数据平台,其提供的功能种类也在不断扩展,服务场景的覆盖也趋于全面。值得一提的是,行业大咖们提到的四大未来行业趋势,也早已在安吉星的行动及未来布局中有所体现。

  上汽通用汽车客户互联与体验事业部部长、上海安吉星执行副总经理华瑾在采访中为我们介绍道:基于安吉星已搭建的云端车联平台,能够对车辆故障、保养、紧急事故等情况进行快速反应;5G方面,安吉星会基于更快的连接速度,将人机交互、车云交互做到几乎没有延迟;汽车后服务方面,安吉星的“千人千面”能够按需为车主提供定制服务,例如当车辆出现故障的时候,安吉星会告知附近维修厂,让维修人员主动联系提供售后服务;人工智能方面,安吉星则早在几年前便开始在车内交互加入了语音识别、自然语言识别(NLP)等技术,现阶段也在探索更多基于算法层面的创新。

  为了让每位用户能够更直观地感受到技术革新带来的明日驾乘体验,安吉星在第18届上海国际汽车展现场,首次启用了独立展台,并向参观者开放了未来体验区、综合管理区、互联生态区、智能生活区四大体验区域。

  参观者可通过手机应用以及车企平台,加入到安吉星社区,开启未来生活体验之旅;乘坐真实车辆,体验AR路况导航,感受安吉星精准预测、推送的魅力;利用车载系统提供的界面及语音助手,实现对智能家居设备的互联控制,或使用自动设定的触发规则启用或停用智能家居设备;还能通过自然语言指令查询违章、下发导航、远程控车、了解天气及查询安吉星服务等;支持通过手机或智能穿戴设备实现多种跨平台的便捷交互功能等。

  在5G、人工智能、自动驾驶、大数据、云计算等前沿技术离我们越来越近的今天, 安吉星的“第二引擎”作为平台而言,也会在未来引入更多基于新技术的车载功能,为消费者带来更尖端、更智能化的驾乘体验。