依靠纯路侧感知实现自动驾驶,是百度的新噱头?
在经历前两年的低谷期后,今年自动驾驶领域又开始热闹起来。当很多车企和科技公司还在花大力气钻研单车智能时,百度开始将目光转向路侧端的智能化。因为只有实现车路协同,才能助力自动驾驶技术迈向更高级别。
近日,百度联合清华大学智能产业研究院(AIR)重磅发布了Apollo Air计划。据了解,这是全球首次、也是惟一使用纯路侧感知能力,真正实现开放道路连续路网L4级自动驾驶闭环的车路协同技术,是车路协同领域的最高技术能力体现,将是全球智能出行领域的重大技术突破。
♦依靠纯路侧感知实现自动驾驶
Apollo Air计划有三大特点:依靠纯路侧感知实现自动驾驶、持续降维反哺车路协同产品、标准开源开放实现业界共享。
百度智能交通产品研发总经理陶吉介绍,Apollo Air技术的创新之处在于,在不使用车载传感器,仅依靠路侧轻量感知的前提下,利用V2X、5G等无线通信技术就可以实现车-路-云协同的L4级自动驾驶。相当于,Apollo Air技术替换了一个稳定的自动驾驶系统的感知系统,通过车-路-云配合实现自动驾驶。
比起单车智能,Apollo Air技术的复杂性更高、系统链条更长。陶吉表示,通过Apollo Air技术赋能路端网联产品,一辆具备有限算力、无车载感知设备的汽车也能在该路段实现部分高级别自动驾驶能力,相当于让一辆有人车升级具备部分无人车的能力。
经过不断研究和反复测试,目前百度智能交通团队和清华智能产业研究院已经完成对北京亦庄、广州黄埔、沧州等若干路口的智能化改造,实现了Apollo Air纯路侧感知技术在L4真实场景的测试。通过不断打磨迭代Apollo Air纯路侧感知技术,百度会持续反哺现有的智能路口解决方案,将技术降维释放给车路协同量产产品,为共享无人车运营和高级别辅助驾驶提供高可靠性的路侧感知数据。
陶吉还介绍,百度与清华智能产业研究院发布的Apollo Air计划,是行业发展到无人化、规模商业运营新阶段的必然需求,也是对现有的车路协同技术的一次全面升级,只有以高可靠性、高准确率的路侧感知技术的提升来加强车路协同的融合感知框架,才能更好地为自动驾驶提供安全保证。“Apollo Air计划就是让车路协同真正成为单车智能在黑夜里的一盏明灯。”
陶吉强调了“单车智能+车路协同”技术的价值。单车智能是自动驾驶的基础,但其感知能力难以完全解决复杂场景的长尾问题,同时自动驾驶汽车生产成本短期居高不下,不足以支撑自动驾驶汽车商业化规模量产。他认为,单车智能+车路协同是中国自动驾驶产业快速发展的最优解。自动驾驶的落地,必须单车智能与车路协同两条腿走路。
这也意味着车路协同技术需要有极高的稳定性、可靠性。而在现有的车路协同技术路线中,往往是以车载感知为主、路侧感知为辅。在车载强感知的情况下,路侧感知可能存在的问题和缺陷并不能得到充分暴露和快速改进提升。这也是百度和清华智能研究院联合发起Apollo Air计划的原因,通过打造车路协同的最高技术能力,为自动驾驶提供更可靠的安全冗余。
下一步,百度和清华智能产业研究院会通过开源、标准化的方式,定期披露Apollo Air的相关研发案例和数据,不断明确符合自动驾驶需求的基础设施技术条件,将Apollo Air打造成业界共享的车路协同技术平台。
♦本质依然是车路协同
清华大学智能产业研究院院长张亚勤将Apollo Air计划,评价为对中国车路协同技术无人区的一次探索。
一位不愿具名的业内资深技术专家认为,Apollo Air计划的技术出发点是正确的,即利用基础设施的感知来降低对车辆计算和感知能力的要求,尤其在当单车智能遇到较难处理的复杂环境时,路侧感知可以弥补单车智能感知的缺陷,对自动驾驶在终端的落地是一种很好的促进。
“需要强调的是,Apollo Air并不是说要取代单车智能,更多的是弥补单车智能的不足,最后促使单车智能和车路协同共同向前发展。事实上,很多科技企业和高校院所在自动驾驶单车智能领域做了大量研究,基于路侧基础设施角度做自动驾驶的相对较少,百度和清华选择这一路线算是另辟蹊径。”上述专家说。
不仅不要激光雷达,其他车载传感器基本也不用打开,乍一听这样的L4自动驾驶技术方案,难免有些出乎意料。赛迪研究院赛迪顾问有限公司汽车产业研究中心高级分析师邵元骏指出,只是宣传口径的问题,听起来有些绝对,但实际上技术路线的方向是正确的,本质上还是一种车路协同。
邵元骏分析,通过单车智能实现自动驾驶,需要先进的激光雷达和芯片,这样高昂的成本对于自主品牌中低端车型来说,显然难以接受。而我国的基础设施建设能力和政府统筹规划能力较强,可以将一部分车上的感知功能放在路侧,实现冗余感知,对单车感知的错误进行纠正和补充,进而实现更高级别的自动驾驶。
从逻辑上来说,将全部感知都放在路侧是不现实的,因为一旦出现交通事故谁是责任方很难界定。其实百度方面一直在考虑是否要承担起基建商的角色,在新基建的建设方面投入更多,就是为了推动单车智能与智慧的路相结合,这种思路符合未来发展方向。
实际上,车路协同一直以来被认为是中国自动驾驶发展技术路线的独特之处,甚至可以说是中国比其他国家更早实现自动驾驶落地的关键所在。中国的路况在世界范围内属于比较复杂的范畴,这就给L4自动驾驶的落地带来了“最后1%”的问题。
想要让自动驾驶技术在中国更快落地,同时也给无人车再上一道安全保险,车路协同可以说是当前的最佳方案。车路协同和智能汽车也是可以预见的革命性变化,百度的Apollo Air计划堪称先行者。并且,像Apollo Air这样开源开放的平台,也有利于车路协同技术的共享和产业标准化的实现。
♦商业模式仍存在困局
的确,车路协同是当下中国自动驾驶发展的最优解决方案。因为车路协同拥有的超视距感知,能够很好地弥补L3、L4自动驾驶的感知能力,弥补单车感知系统存在的视角盲区和距离感知的技术缺陷,让自动驾驶更安全。因此,自动驾驶的商业落地,必须单车智能和车路协同两条腿走路。
知乎答主“北京理工大学机器人孔博士”认为,百度在自动驾驶方面就采用了“两条腿”走路的策略,既有基于车载感知的自动驾驶Apollo计划,又有与清华大学合作的侧重车路协同的Apollo Air计划。
特别是Apollo Air计划迭代的纯路侧感知技术将持续反哺百度的车路协同方案,提升无人驾驶方案的鲁棒性和安全性。车、路、云之间的数据接口,将通过开源及标准化方式推动开放、实现业界共享,持续提升云端的能力。
至于单车智能和车路协同哪个路线走得更快,这取决于激光雷达降价更快,还是智慧道路建设更快。但无论如何,百度已经在自动驾驶这条赛道上占据了重要的一席之地。
当然,也有对Apollo Air计划的质疑声。行业专家陈超卓指出,纯靠路侧方案,博世最早的L4自主泊车方案就是纯靠停车场的传感器引导车去找车位泊车,所以从概念上不是百度首创,已经在中国SAE自主泊车标准中发布。
纯场端无人泊车方案、纯车端方案、车/场融合方案,三者中欧洲偏向场端方案,好处是简单无死角,坏处是扩展性差,改造一个停车场成本极高(近千万元),不可能每个停车场都如此操作,因为投资方主体不明确。汽车厂不可能投资,政府也不愿投资,停车场也不会做这种收益不大的投资,最有可能是车/场融合方案,单车智能加少量场端设施增加安全可靠性,场端投资减少一个数量级,靠标准化摊薄停车场投资。
陈超卓说,如果把“停车场”换成“路”,场端就变成路端,优缺点是一样的,要么路端智能,要么车端智能,要么就是车路协同。把一条条道路都装备好,可能性不大,投资主体是谁?收费模式和经济效益是什么?很多问题还没有想清楚,在商业模式上还存在一些困局。
也有自动驾驶业内人士认为,Apollo Air计划是百度又一次刷存在感的做法。Apollo Air 做Demo可以,但要大规模实现商业落地难度很大,甚至会高于单车智能。
邵元骏也持类似观点,智慧的路新基建投入非常巨大,这个问题是比较棘手的,所以车企现在的新品研发大多没有押宝“车路协同”,而是依然在以单车智能为主,因为在没有智慧的路之前,车企也不知道路会是怎样,车该怎么与路配合,所以就出现了困兽效应,谁都不敢迈出第一步。
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