自动驾驶是汽车行业的未来,这也代表了另一个趋势,就是软件定义汽车(Software Defined Vehicle,SDV)。自动驾驶汽车作为轮式机器人的一种,就像是一台移动的电脑,决定未来汽车价值的是以人工智能为核心的软件技术,而不再是传统的技术与性能指标。软件定义汽车是汽车智能化和自动驾驶汽车的基础。
软件技术引领汽车产业发展。据美国电气和电子工程师协会(IEEE)和英国IHS Automotive咨询公司报道,80年代初一辆轿车的电子系统只有5万行代码,今天的高端豪华汽车电子系统就有6500万行程序代码,是前者的1300倍。据福布斯(Forbes)报道,摩根斯坦利(Morgan Stanley)估算以后自动驾驶汽车60%的价值将源于软件,而今天汽车软件的价值占比只有10%。自动驾驶汽车是由大量的软件系统构建出来的,如高精度地图和定位、环境感知、规划决策、车辆行动控制等,都是运行在汽车操作系统之上的软件系统。
百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理 王劲
未来的自动驾驶汽车将是人工智能、大数据和云计算技术的综合体,可以减少交通事故、提高通行效率、减少出行成本。同时也是一个大型的移动智能终端,可以连接各种服务,将人从驾驶中解放出来,在乘坐中娱乐、休息和办公。
将来衡量汽车优劣的标准不再是汽车的马力大小,机械性能好坏, 是否真皮座椅等“硬件”水平,而是比较汽车智能化水平的高低和软件服务的好坏。
软件定义汽车的终极目标,就是无人驾驶汽车。
130年传统与三大顽疾
自1886年第一辆四轮汽车诞生以来,汽车的基本DNA保持未变。汽车的动力来自内燃机,燃料是石油,通过底盘、发动机、变速箱等电气机械方式控制,并且彼此独立运行。
但汽车本身未必是一个好产品。开车时间稍长的老司机肯定都会吐槽,一些汽车的设计怪异,堪称“反人类”,在使用的过程中总觉得特别别扭,严重影响了驾驶的愉悦度。
据媒体公开报道,雪佛兰赛欧的车门上找不着任何车窗控制按钮,路虎车窗的控制按钮藏在车内门板上沿靠近车窗缝的位置;包括福特通用等大厂在内的多个品牌居然有接近20款车是熄火后点烟器是不会断电的;有些车型的挡杆与中央杯架的位置设计得太近,手动挡车型换挡的时候就会与放置杂在杯架上的保温杯顶到一起,操作非常不顺手。
某个德系车型也有一个很神奇的设计,那就是后视镜折叠和加热。由于这个小小的按钮集成了多个功能,如果你想开启后视镜加热,一不小心用力过猛就会扭到后视镜折叠上。在开车的时候本想开启后视镜加热,而后视镜突然折叠起来,就会对驾驶安全造成巨大影响。
为了将危险系数降到最低,工程师们一直致力于提升汽车的机械性能——动力性、舒适性、燃油经济性、安全性、操控性、可靠性等成为衡量汽车的主要指标。例如,由于无法充分避免碰撞和车祸,使汽车被迫增加碰撞后的安全设施,如安全带、安全气囊等。火车上我们既不用安全气囊也不用安全带,因为其碰撞概率远小于汽车。
毫无疑问,人类是很差的驾驶员,而汽车又都是分布式的、无法中央控制,每一辆车都有单独的驾驶员,因此,纵观汽车产业的130年发展历史可见,汽车被设计成现在的样子,是在诸多技术限制之下的无奈之举。
与这些糟糕的功能设计相比,汽车本身带来的社会问题更加严峻,交通拥堵、道路安全、环境保护就被成为是汽车工业带来的三大顽疾。
据联合国、世界卫生组织等公开数据显示,2014年全球乘用车保有量为11.2亿辆,中国为1.72亿辆。全球每年因交通事故死亡超过125万人,中国为26万人。2012年全球共有约700万人死于空气污染,汽车尾气污染是首因。
交通拥堵同样被列为汽车工业四大顽疾之一。东京平均车速22.8公里/小时,北京22.8公里/小时,伦敦16公里/小时,而班加罗尔和曼谷8公里/小时的平均车速开一个小时甚至不如自行车,几乎和走路差不多!
从可持续发展看,陈旧的汽车DNA必须改变。
软件,改变汽车的DNA
传统车厂基于汽车(机械制造)的创新,早已与电子元器件紧密关联。
从最早的纯机械化起步后,汽车上先后加入了包括灯光控制、电子点火、ABS等自动化电子化器件,其功能是以软件为基础的。汽车内置的70~100块基于微处理器的电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU)就是汽车的内脏,通过代码控制汽车。借鉴手机公司的做法,车厂通过无线升级OTA(Over The Air)的方式来解决系统更新的问题。OTA 方式允许在不召回车辆的情况下修复问题,持续地改善用户体验,将新功能不断推送给用户,还可以改善车辆的控制策略。
软件控制的方式改变了汽车的DNA。据美国电气和电子工程师协会(IEEE)和英国IHS Automotive咨询公司报道,80年代初一辆轿车的电子系统只有5万行代码,今天的高端豪华汽车电子系统就有6500万行程序代码,是前者的1300倍。软件定义汽车的趋势已经非常明显。
以摄像头为例,目前高端汽车最多搭载8个摄像头,可帮助实现可视化辅助泊车、紧急刹车等功能。未来摄像头可以取代传统的侧视镜,车载摄像头的数量可达12个。IHS数据显示,2020年车载摄像头销量将达到8300万。市场研究公司Techno Systems Research 认为,随着技术覆盖到中低端车型,从2011年到2018年,仅车载摄像头这一细分市场规模将增长7倍,达到66亿美元。
如此高速的市场增长将得益于汽车智能化和各种高级辅助驾驶技术的加入。据摩根斯坦利(Morgan Stanley)估算以后自动驾驶汽车60%的价值将源于软件,而今天汽车软件的价值占比只有10% 。
自动驾驶汽车是汽车产业高端发展的必然产物。美国高速公路安全局(NHTSA)将自动驾驶技术分为五个层级。除零级车辆外,其他层级均具备不同程度的自动驾驶功能。
第一层级被称作“常规的驾驶员辅助系统”,技术是车道偏离警告、正面碰撞警告和盲点报警系统等。这些技术如今已经普及。
第二层级是“半自动驾驶技术”,技术表现为紧急自动刹车,紧急车道辅助等。在驾驶员得到警告后,仍然没能做出相应措施时,这些半自动驾驶系统能让汽车自动做出相应反应。目前,这些技术处于积极普及的过程之中。
第三层级是“高级自动驾驶系统”,能在驾驶员监控的情况下,让汽车提供长时间或短时间的实现自动控制行驶。奔驰近期在德国与荷兰进行了卡车自动驾驶测试, “这几乎接近第三层级的水平”。
第四层级是“完全自动驾驶系统”,也就是在没有驾驶员监控的情况下,汽车可以完全实现自动驾驶。
中国车企和一些互联网企业尚处于驾驶辅助系统(ADAS)、1-3级的自动驾驶层级,而欧美部分车企则正在尝试研发第四级。
目前而言,百度直接跳过前三级,正在致力于完全自动驾驶技术(L4)的完善。百度认为,在L3与L4两者中间有一道非常大的鸿沟,这个鸿沟跟算法,跟传感器都有非常大的关联。
当你用了一级二级比较廉价的传感器以后,你是没办法直接过渡或者升级到第四级的。我们有必要跟中国的车企打一剂预防针。
云+端,定义汽车新智能
百度无人车的做法是,在传统汽车的硬件(机械设备)之上,以高精度地图和定位、环境感知、规划决策、车辆行动控制等技术为核心,重构汽车的智能操作系统(Car OS)。
百度拥有人工智能领域难以超越的三大技术:海量数据、超强计算和优秀算法。这三个核心决定了无人驾驶汽车人工智能的高低。
首先,百度搜集了全网万亿级的网页,特别是和移动相关的“行为数据”,为训练深度学习算法提供了所需的材料。百度无人车也是通过大量数据的训练,不断提升其智能水平。
百度无人车搭载了各种类型的传感器,单车每小时大约产生100GB的数据。如果按照万台车辆计算,每天将会有数十PB的数据被收集到云平台上,用于训练无人驾驶系统。
百度的三维高清地图和定位技术也已领先全球。去年,百度高清地图的定位为10厘米量级,如今已经到厘米级了。我们所使用的高精度地图每公里道路的原始数据量,是传统地图的10万倍。数据的快速积累推动汽车智能的不断突破。
其次,百度搭建了一个“小小的集群”,其计算能力已经相当于两个“天河一号”。通过优化GPU管理方法,相同的深度学习训练任务运算时间可以缩短为不到原来的1/6。
第三,百度深度学习算法的参数规模为10的6次方,是全球最大的。数据参数的规模越大,人工智能程度越高。在国际公开的最大的自动驾驶场景数据集KITTI的车辆识别评测中,2015年使用深度学习方法的车辆识别错误率要比2013年采用的传统方法下降了69%。以KITTI人工视觉程序为例,其中的判断车、判断人、判断障碍物等指标,百度都是全世界第一。
车载软件系统与云端系统的协同工作,不断提升汽车“智商”。自动驾驶汽车行驶过程中采集的数据会被收集到云端,利用云计算能力离线训练模型;训练好的算法模型传回自动驾驶汽车,通过在线处理传感器实时数据,指导环境感知、分析规划和智能控制。
深度学习系统具有自学习的特点,能够为驾驶汽车的智能带来循环式提升。在超强计算、存储基础设施和深度学习算法的共同作用下,不断增长的大量交通里程和场景数据能驱动自动驾驶各项技术自主学习,不断提升,并取得更好的应用效果,带来更强的智能。软件算法性能的提升能够让车辆改进自动驾驶水平并吸引到更多的用户使用自动驾驶汽车,这又会产生更多的交通场景数据。通过这种方式,具备自主学习能力的汽车软件系统可以不断学习人类的驾驶经验,不断优化算法模型,不断提升自身的“智商”,以保证安全、舒适、便捷的自动驾驶体验,而且通过百度先进的云计算平台,自动驾驶汽车之间能相互学习,共享“智商”。
今天,驾驶员和研发人员教会自动驾驶汽车处理不同的情况。未来,自动驾驶系统将远超人类,车会教车,一辆车遇到一个特殊状况,它学到以后上传给云计算中心,云将把任何一辆车学到的新技能共享给所有车,这是人类远达不到的能力。以后每一辆出厂的车都是非常优秀的驾驶员,自动驾驶系统远远超过人类大脑,我们有理由相信以后的交通会比今天更安全、更高效。
随着创新和产品价值越来越由软件定义,软件之于汽车,不是锦上添花,而是重构再造。软件不只是控制汽车底层硬件运行的封闭呆板的一行行代码,而必将成为具有自学习能力、展现形式丰富多样的智能系统。软件的功能不仅仅体现为辅助驾驶,它将变成车辆的中枢与灵魂。
无人驾驶汽车,软件定义汽车的终极目标
无人驾驶汽车是汽车产业高端发展的必然产物。
当前,自动驾驶汽车领域的市场竞争进入白热化阶段。调研公司CB Insights数据显示 ,目前全球有30家企业在致力于自动驾驶汽车的研发,预计未来四年,自动驾驶汽车的年复合增长率将达到134%。
按照国外主流车企的说法,欧美最早有望在2020年将无人驾驶汽车投向市场。波士顿咨询公司(BCG)表示,到2035年,无人驾驶汽车全球年销量可达到1200万辆左右,占全球汽车总销量近10%,将是汽车行业100年来的重大变革。美国电气电子工程师学会专家预计,到2040年无人驾驶汽车将占全球上路汽车的75% 。中国将成为最大的无人车市场。
摩根斯坦利有一份报告说,无人驾驶汽车兴起以后,美国将带来1.3万亿美金的收入,相当于美国GDP的8%。其中一千多亿美金来自于节省下的燃料,两千多亿美金是来自于省下的堵车成本,五千多亿美金是来自于减少交通事故而省下的医疗和保险成本,还有四千多亿美金来自工作效率的提高。
消费者同样对自动驾驶充满兴趣。有调查显示,58%的美国和德国受访者对自动驾驶感兴趣,而这一比例在中国更是高达96%。
中国政府高度重视发展智能汽车、机器人等新兴产业。2015年10月,《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》关于人工智能的部分,将发展人工智能提升到国家战略高度。在“十三五”的百大工程项目中,有关无人车和机器人的项目被提及多次,分布在第29-60位之间。
中国国家主席习近平对百度无人驾驶汽车寄予厚望。2015年12月的世界互联网大会上,习近平主席参观了百度无人车,并发出一连串专业提问:技术的自主研发程度如何、时速能达到多少、成本怎么样、什么时候能实现大规模商用等。
今年5月18日,发改委、工信部联合发布《关于实施制造业升级改造重大工程包的通知》,明确扶持智能汽车、无人机、智能安防等十大重点工程。该通知要求,“支持骨干汽车企业与互联网企业开展深度合作,设立跨界交叉融合创新平台。推进无人驾驶汽车的技术研发、应用与生态建设,发展智能汽车芯片和车载智能操作系统、高精度地图及定位、智能感知、智能决策与控制等重点技术,实现无人驾驶汽车技术和产品的逐步成熟。在有条件的地方实施智能汽车试点工程,建设安全、泛在、智能的云网端一体化车联网体系,推动智能汽车典型应用”。
近日,百度与芜湖市政府签订战略合作协议,将打造全球首个无人车运行区域试点。这也是百度无人驾驶汽车去年年底在北京G7高速公路和五环上实现了首次路测以来,国内汽车工业又一次里程碑式的技术创新。
5月27日,百度与上海国际汽车城正式签约,共建无人驾驶示范区(试点)。百度也在和贵阳市政府探讨无人车实验区的合作意向。有理由相信,未来全世界第一个只有无人车行驶的城市会出现在中国,百度有望成为全球无人车大规模商业化的先行者。
可以预见,以软件为基础的无人驾驶技术必将超越车联网、新能源等优化创新举措,重新规划改变现有的汽车产业格局,带来汽车、交通、互联网乃至钢铁、通讯、金融等诸多产业的重塑,为未来中国汽车产业国际化贡献自己的力量。
(王劲 百度高级副总裁、百度技术战略委员会主席、自动驾驶事业部总经理)