小馬智行樓天城:不做到無人化和規(guī)模化,自動(dòng)駕駛都無法稱之為產(chǎn)品
02 造一個(gè)“虛擬司機(jī)”
過去一段時(shí)間,業(yè)內(nèi)曾為“實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的最優(yōu)路線”而爭論不休。對此,樓天城不以為意,在他看來,目標(biāo)比路徑重要得多:“方向和戰(zhàn)略才是公司之間的本質(zhì)差別。”
作為無人駕駛的擁躉,小馬智行的目標(biāo)就是打造虛擬司機(jī)(Virtual driver)——自動(dòng)駕駛大腦。
去年4月,小馬智行宣布進(jìn)軍自動(dòng)駕駛貨運(yùn)領(lǐng)域!白笫诌\(yùn)人、右手運(yùn)貨”,其背后的邏輯是先切入人類出行兩大領(lǐng)域,進(jìn)而打造能駕駛多種車型和適應(yīng)多樣路段的虛擬司機(jī)。
在小馬智行看來,RoboTaxi和自動(dòng)駕駛卡車是相互促進(jìn)的關(guān)系。控制方面,后者能反哺前者的控制精準(zhǔn)度;視覺方面,雙方則可以共同進(jìn)行訓(xùn)練;诔擞密囶I(lǐng)域的技術(shù)積累,小馬智行僅花費(fèi)16周的時(shí)間就完成了自動(dòng)駕駛卡車的原型車驗(yàn)證。
“此前的技術(shù)積累讓虛擬司機(jī)擁有適應(yīng)不同場景、路況、車型的能力!蹦粹硎。她口中的技術(shù)積累是小馬智行在全球多地路測過程中實(shí)現(xiàn)的。
“更多復(fù)雜的交通及天氣場景,能夠更好地覆蓋長尾場景。只有在復(fù)雜場景中,我們才能收集更多數(shù)據(jù),為無人化和規(guī);峁┲匾夹g(shù)支持!睒翘斐潜硎尽
2018年進(jìn)入廣州路測前,小馬智行的主要測試陣地為常年陽光明媚的加州,雨水場景數(shù)據(jù)收集十分有限。在廣州的500多天測試中,接近半數(shù)為雨天場景。
為了適應(yīng)廣州天氣,小馬智行在軟硬件方面都進(jìn)行了改進(jìn):其自研的自動(dòng)駕駛傳感器清潔系統(tǒng)可在下雨時(shí)自動(dòng)觸發(fā);該公司還借助深度學(xué)習(xí)模型,優(yōu)化了多傳感器深度融合技術(shù),以規(guī)避單一傳感器短板。如今,其已經(jīng)能夠避免雨水對激光雷達(dá)、高精度攝像頭等傳感器精準(zhǔn)度的影響。
廣州只是小馬智行多地路測情況的一個(gè)縮影。目前,該公司已在弗里蒙特、爾灣、廣州、北京、上海五個(gè)城市進(jìn)行測試。
“北京有非常繁華的主干道和無保護(hù)左轉(zhuǎn)路口,廣州南沙的特點(diǎn)是人車混雜,美國加州的車速較高。而即將測試的上海有著狹窄的道路、巨大的車流量!蹦粹榻B道。
各具特色的路測場景,為小馬智行的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了豐富的訓(xùn)練場地。而為了確保安全,小馬智行在正式路測前還要經(jīng)過多層流程。在總結(jié)、歸納問題后,研發(fā)者會(huì)提出創(chuàng)新解決方法,再經(jīng)過代碼和設(shè)計(jì)審查、仿真環(huán)境大量測試等環(huán)節(jié)之后才能“上路”!耙纬杉夹g(shù)迭代的全閉環(huán)!睏钫艿莱龆嗔鞒痰暮诵哪康。
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