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      AI+電動(dòng)汽車,步入黃金時(shí)代

      2023-09-25 10:27:46來源:蓋世汽車 關(guān)鍵詞:智能網(wǎng)聯(lián)汽車無線通訊閱讀量:22736

      導(dǎo)讀:AI碰上汽車智能化,新的“火花”也正在擦出來。可以看到,業(yè)內(nèi)關(guān)于AI上車、大模型上車也漸漸屢見不鮮。
        盡管近年來全球都在經(jīng)歷著經(jīng)濟(jì)低迷、消費(fèi)電子等多行業(yè)需求不景氣和產(chǎn)業(yè)庫存持續(xù)修正等風(fēng)波,但是包括5G/6G技術(shù)、人工智能(AI)、數(shù)據(jù)中心、數(shù)字孿生(Digital Twin)、新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車、元宇宙、量子技術(shù)等,依舊帶給各行各業(yè)無盡的靈感與創(chuàng)新。
       
        而在這些最熱議題的交織中,關(guān)乎AI與自動(dòng)駕駛的下個(gè)黃金時(shí)代,正在走來。
       
        在過去不久的是德科技年度技術(shù)盛會Keysight World Tech Day 2023上,當(dāng)談到對不久的將來最熱門技術(shù)的預(yù)測以及值得持續(xù)性投入的領(lǐng)域時(shí),是德科技高級副總裁、首席營銷官M(fèi)arie Hattar首先談到的便是電動(dòng)汽車,其次是5G-Advanced先進(jìn)技術(shù),再者是AI。
       
        2023年年初,ChatGPT一夜爆火,新一輪AI技術(shù)革命顛覆未來的可能被無限放大。
       
        Marie Hattar指出,AI獨(dú)特的地方在于能對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,還可以在模式中心自我學(xué)習(xí)。同時(shí),AI還可以進(jìn)行預(yù)測,以及將復(fù)雜的流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。所以,未來AI將會給人類帶來大量的新機(jī)會,這種機(jī)會又會帶來一個(gè)巨量的創(chuàng)新,并且會提升整個(gè)社會的運(yùn)營效率。
       
        AI的技術(shù)演進(jìn)通常分為三個(gè)階段,第一階段是狹義人工智能階段,即ANI階段。在這個(gè)階段,主要是智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)計(jì)算、模仿復(fù)制、人機(jī)互動(dòng)等,簡單來說就是作為日常工作的輔助。不過AI在某些特領(lǐng)域也可以比擬人類的智慧,比如自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療健康領(lǐng)域的治療分析等。
       
        到2030年左右,人類將會進(jìn)入通用AI時(shí)代,即AGI時(shí)代。此時(shí)AI會融入人們的日常生活,并且無處不在。智能機(jī)器在進(jìn)一步海量學(xué)習(xí)、人機(jī)互動(dòng)、情感交流、自我創(chuàng)新中能力大幅提升,甚至在許多方面接近人類的智慧。
       
        如果繼續(xù)向未來展望,人類將會進(jìn)入超級人工智能時(shí)代,即ASI階段,Marie Hattar認(rèn)為這可能會在2030年之后的某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生。在超級人工智能時(shí)代,AI會在某些領(lǐng)域展示出超越人類智慧的能力。不過隨之而來的也有一些新問題,比如未來AI會不會將人類置于一種風(fēng)險(xiǎn)的處境中?Marie Hattar則認(rèn)為“應(yīng)該不會”。
       
        事實(shí)上,AI已經(jīng)經(jīng)歷了長年累月的發(fā)展,早在20世紀(jì)50-60年代,人工智能就開啟了早期研究。時(shí)至今日,生成式AI技術(shù)的突破,推動(dòng)各行各業(yè)持續(xù)加大產(chǎn)品投入。包括航空航天、醫(yī)療、汽車和通訊等各個(gè)領(lǐng)域,各種應(yīng)用背后都需要數(shù)據(jù)中心以及強(qiáng)大的算力進(jìn)行支撐,AI技術(shù)也已經(jīng)遍布這些應(yīng)用領(lǐng)域。
       
        而當(dāng)AI碰上汽車智能化,新的“火花”也正在擦出來??梢钥吹剑瑯I(yè)內(nèi)關(guān)于AI上車、大模型上車也漸漸屢見不鮮。
       
        Marie Hattar指出,未來,電動(dòng)汽車的發(fā)展可以用“突飛猛進(jìn)”來形容,并將加速走向全球。從時(shí)間跨度來說,僅僅對比5年前,新能源汽車以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展,可以說是日新月異。
       
        據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì),2018年,國內(nèi)新能源汽車產(chǎn)銷量分別為127萬輛和125.6萬輛,占整個(gè)汽車行業(yè)的銷售比重不到5%;而到了2023年,僅1-8月,國內(nèi)新能源汽車產(chǎn)銷分別累計(jì)達(dá)543.4萬輛和537.4萬輛,市場占有率達(dá)到了29.5%。
       
        另據(jù)乘聯(lián)會預(yù)測,2023年,中國新能源乘用車銷量將達(dá)到850萬輛,狹義乘用車銷量可達(dá)2350萬輛,年度新能源乘用車滲透率有望達(dá)到36%。如此增長速度可見一斑。
       
        進(jìn)入由電動(dòng)化“卷”至智能化的下半場戰(zhàn)局之中,整個(gè)汽車行業(yè)都在大談自動(dòng)駕駛,車企也在爭相研發(fā)L2及以上級別的自動(dòng)駕駛汽車。據(jù)蓋世汽車研究院最新數(shù)據(jù)顯示,2023年上半年中國L2級自動(dòng)駕駛功能的滲透率已經(jīng)達(dá)到40%,成為了市場主要的駕駛輔助方案。
       
        基于L2級自動(dòng)駕駛車型的廣泛應(yīng)用,事實(shí)上目前已經(jīng)有多家車企做好了量產(chǎn)L3級車輛的準(zhǔn)備。走在賽道最前面的特斯拉,其首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克甚至認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)駕駛已經(jīng)非常接近全自動(dòng)駕駛狀態(tài),預(yù)計(jì)今年底就可以實(shí)現(xiàn)L4、L5級完全自動(dòng)駕駛。
       
        不過不可忽視的是,自動(dòng)駕駛在逐漸“解放”用戶雙手雙腳的同時(shí),其實(shí)反過來也在加深著企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)難度。
       
        Marie Hattar也指出,未來汽車將會變得越來越復(fù)雜,自動(dòng)駕駛包含各種各樣的傳感器,比如像雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器以及攝像頭等。要想讓汽車能夠通過識別來自不同方向、距離以及角度的物體,進(jìn)而保障行駛安全,前提是需要所有傳感器進(jìn)行協(xié)同運(yùn)作。
       
        同時(shí),自動(dòng)駕駛的落地需要大量的研發(fā)資源和測試工作,在此過程中也會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)需要處理。那么,要如何協(xié)調(diào)方方面面從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的落地愿景呢?
       
        在這里,仿真測試的重要性便凸顯出來。對比需要耗費(fèi)巨大成本與時(shí)間的實(shí)車路測,仿真測試在測試效率和一致性上優(yōu)勢明顯。
       
        自動(dòng)駕駛仿真主要是利用數(shù)學(xué)建模的方式將實(shí)際應(yīng)用場景進(jìn)行數(shù)字化還原,建立一個(gè)盡可能接近真實(shí)世界的系統(tǒng)模型,無需實(shí)車直接通過軟件便可實(shí)現(xiàn)對自動(dòng)駕駛系統(tǒng)及算法的測試驗(yàn)證目的。
       
        不過,是德科技也指出,軟件測試雖然有非常高的效率,但是面對真實(shí)應(yīng)用的環(huán)境,差距仍比較大,并且技術(shù)挑戰(zhàn)也比較高。
       
        總體來看,現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛仿真挑戰(zhàn)主要有三大方面,一是對現(xiàn)實(shí)世界的模擬程度,二是場景庫的構(gòu)造,三是仿真與算法的迭代部署及提升,難度都不容小覷。
       
        那么,如何去平衡這些矛盾?換句話說,如何取代繁復(fù)的實(shí)車路測,建立一套優(yōu)秀的仿真環(huán)境,能夠精確完成自動(dòng)駕駛功能和安全等驗(yàn)證,從而真正保障自動(dòng)駕駛的順利落地?
       
        對此,是德科技以AI技術(shù)在汽車應(yīng)用領(lǐng)域中的測試場景為例,在現(xiàn)場展示了一套智能網(wǎng)聯(lián)駕駛仿真測試解決方案——由無線綜測儀UXM以及GNSS信號模擬器組成,支持4G/5G/C-V2X以及一致性測試,同時(shí)支持物理層、協(xié)議層以及應(yīng)用層測試,上層場景搭載IPG的CarMaker軟件,支持開閉環(huán)測試、Day 1/2標(biāo)準(zhǔn)場景及自定義場景。
       
        此外,該方案支持搭載Nordsys WaveBee系統(tǒng),整個(gè)系統(tǒng)包括開發(fā)平臺、車載單元、路邊單元(ITS 站)、仿真、可視化和分析等功能。
       
        當(dāng)然,在仿真環(huán)境的搭建過程中,各種傳感器信號的模擬也是一大難點(diǎn),如V2X、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等。作為智能駕駛汽車的“眼睛”,傳感器對周圍環(huán)境信息的感知能力對高級自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。
       
        目前行業(yè)關(guān)于自動(dòng)駕駛?cè)杂泻芏嗟募夹g(shù)路徑尚未確定,且都是在感知層面。比如特斯拉堅(jiān)定“純視覺”感知路線,新款Model 3移除了所有雷達(dá),日前博世也放棄了激光雷達(dá)的研發(fā)等。而無論是哪種傳感器,從仿真角度看,理論上涉及對物理信號進(jìn)行仿真、對原始信號進(jìn)行仿真和對傳感器目標(biāo)進(jìn)行仿真三個(gè)層級。
       
        是德科技也表示,不同的公司可能會采取不同的技術(shù)路線。是德科技作為一家以軟件為中心,并不斷強(qiáng)化設(shè)計(jì)、仿真和測試能力的公司,主要還是與客戶一起不斷地去預(yù)測技術(shù)的發(fā)展,提供不同的解決方案,助力其在不同的技術(shù)下都能完成這樣的測試。
       
        據(jù)Marie Hattar介紹,是德科技推出的雷達(dá)場景模擬器可以同時(shí)模擬512個(gè)目標(biāo)的雷達(dá)場景,進(jìn)而去模擬汽車?yán)锩娌煌瑐鞲衅鞯倪\(yùn)作方式。這對未來自動(dòng)駕駛汽車測試的重要性不言而喻。
       
        值得一提的是,在本年度技術(shù)盛會上,是德科技現(xiàn)場也展示了一個(gè)黑科技平臺——雷達(dá)場景模擬器,可以達(dá)到目標(biāo)信號的實(shí)時(shí)仿真。該仿真器最小探測距離可達(dá)到1.5米,能包攬道路上難以仿真的一些危險(xiǎn)場景,并且也具備針對多個(gè)目標(biāo)同時(shí)反射的特性等。
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