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汽车进化论 | 宋继强创新捕手

文/陈瑶

腾讯汽车Intel作为一家与计算紧密相关的企业为什么要把自动驾驶作为重要的研究方向

宋继强自动驾驶已经跟计算和通讯完全分割不开了

传?#36710;?#27773;车是自动化的系统automated system按照人编好的程序去执行但如果出现异常或者机器没见过的情况就无法应对而自动驾驶车辆是自主系统Autonomous system能够感知并随后进行判断和决策付诸行动它的行动又会影响真实世界所以它还需要继续看影响和预期是否一致

整个过程?#34892;?#35201;把符号化的信息转化成计算机能理解的数据还涉及到知识规则与智能交通系统互联做决策做分析都需要计算而与云端的协作就需要通讯比如驾驶策略的更新可以通过云端下发让所有车都能处理某种事故

Intel认为这需要一整套?#35828;?#31471;的技术数据在不同的阶段要做不同的处理通讯存储刚好是我们擅长的当车里面的人不再是司机的时候通讯娱乐办公都会催生服务我们称之为乘客经济这是一个非常有前景的领域Intel在这个领域去投资布局甚至跟整个产业一起去奠定这方面的基础非常重要

腾讯汽车在自动驾驶方面Intel已经取得了哪些成果

宋继强如今自动驾驶是对传统车进行增量式的创新有一个例子我想分享一下

统计数据显示50%左右的事故发生在交叉路口此时的碰撞预警不是车本身的感知系统能够解决的而要靠环境智能咱们中国摄像头的部署挺多空间上形成了对路口的环视Intel通过摄像头把路口交通的参与者检测出来这就构成了对交通路口的实时3D跟踪

我们在?#25105;?#19968;个视角都可以看到相对完整的场景我们就可以把事故的风险通过无线通讯直接推送给车Intel现在已有的基础设施追?#21448;?#33021;分析的能力创造出之前所没有的信息让新技术给自动驾驶带来新的安全级别

腾讯汽车在智能驾驶领域现在很多厂商在做重复的事情在您看来大浪淘?#36710;?#32467;果是不是会出现清晰的产业分工而不是资源重复

宋继强这在新领域是不可避免的初期大?#20063;?#27809;有?#19994;?#33258;己的定位都会去试合作的前提是大家有一致的目标然后大家?#19994;交?#34917;的点开?#24049;?#20316;同时产业合作比?#29616;?#35201;得有政府和领先的供应商一起才能把这个事情做好

?#34892;?#19996;西单枪匹马确实不容易做全互相竞争的结果是大家谁也做不出最好的不如把公共的东西一起做然后共享根据前期贡献的多少决定最后收入分成的比例形成一个相关的专利池和平台让各大车企参与进?#30784;?/p>

Intel现在在努力创造这种交集比如说我们把Mobileye的RSS安全模型结?#29616;?#22269;的场景去分析检验并且同中国的监管部门学术界企业界一起去探讨然后把它变成中国甚至可以被其它地区借鉴的标准化体系这种安全的大家统一的?#29616;?#21644;责任的确立是最后这个产?#30340;?#22815;顺理成长的必备条件中国市场做这件事的优势很明显政府在同时推进人工智能5G智能城市自动驾驶创造了一个很好的实验复杂系?#36710;?#26426;会

腾讯汽车Intel也有自己的智能网联汽车大学项目在这当中Intel起到什么作用

宋继强Intel可以做各个研究方向或者各个优?#39057;?#36830;接点我?#24378;?#20197;把我们在不同地区和领域的信息?#22270;?#26415;联系起来?#20040;?#23478;看的更广一些比如?#30340;?#20010;技术在中国做出来了放到?#20998;?#37027;种规管非常严的地方要注意什么

所以我们通过交叉这些不同的领域专家他们的特长和他们的优势告诉他们哪些地方咱?#24378;?#20197;一起把它做得更快Intel除了人和资金以外更高的价值在于推动?#25226;?#25216;术的坚持和声望

大学跟Intel合作能够得到新的科研视角他们也信赖Intel的声誉不担心成果被窃取最后Intel是一个属于在产业链上游的公司在技术转化成产品上十分可靠能为技术产业化提供稳?#35752;?#25345;

这个项目基本不会直接把企业加进来Intel研究院还是以推动?#25226;?#30740;究为主我们和大企业之间一般是CO founding企业需要和我们的?#25226;?#26041;向一致要承受几年内只有投入可能没有产出的风险

有观点自动驾驶业态的变化已经旁证了过去那种无序的竞争状态终究只是暂时的表象经过初期的产业?#28304;?#21644;资本泡沫后行业分工和联合将变得更为迫切与理性在这个过程中作为技术研发和产品整合的中枢?#26041;?#30340;科技厂商将有更有力的理由自主机厂的背后?#23616;?#21069;台

腾讯汽车自动驾驶的相关规则类?#39057;RSS标准在于中国的结?#29616;行?#35201;做哪些工作

宋继强自动驾驶相关规则的落地需要加入区域化的特色RSS模型是一套完全可?#39057;?#30340;公式对车辆的速?#21462;?#38388;距刹车力度全面控制但中国的一些特殊交通状况类?#35780;?#19981;丁的电瓶车等都是在美国国情里不考虑的带入公式后就会形成不同的参数计算它的复杂性就会增加

这个算不算是中国的特色呢我认为倒也不尽然像以色列这样的国家路况也挺复杂的而像印度比中国还更复杂所以它有可能可以构造一个更为全面的公式在不同的地方只用启动所需的算法部分构建起一套通用的体?#36947;础?/p>

腾讯汽车这个问题可能会?#30001;?#21040;机器自?#24050;?#20064;的能力问题能不能给我介绍一下Intel在这方面的研究进展

宋继强某些系统在设计或者部署时并不能完全预料它所要去服务的所有场景因为它总有不确定发生所以就需要根据看到的新的情况能够作相应的调整让自己本身这个系统能够更加优化地处理这些情况

所以自?#24050;?#20064;能力是下一波AI想要具备的能力它要求系统在算法层面是能够用小数据量做渐进式学习再根据第三方的评价系统改善自身以自动驾驶为例车辆对于异常情况就得靠通过云端的学习机制把它更新到现在系统里面提高前端车的处理能力逐渐提高它对环?#24120;?#23545;人交互的升级

Intel现在有神经拟态计算芯片模拟了人的大脑神经元和神经元之间互相通过树突轴突连接传递信号把这个树突轴突的连接增强或者长时间不用?#22270;?#24369;这样的一些机制去模拟?#38405;?#20123;问题的处理方式这是一个很大的提升直接走向了人们生活的非结构化世界不确定世界

腾讯汽车那您认为到未来智能出行时代算力的发展趋势会呈现一个什么样的状态

宋继强如果做乐观的预期可能比摩尔定律发展的指数性还要更快现在进入车的数据来源可能只是一个下摄像头或者是一些小的?#29366;P?#25968;据量还是很有限的但未?#21019;?#24863;器的数量和精度都会巨幅增长高清的摄像头多线的激光?#29366;?#37117;带来了海量的数据车里面也有感知乘客或者驾驶员状态的一些传感器这个数据量的产生比摩尔定律要增长快很多

前一阵?#20197;?#21478;外一个城市大脑的会议上听到到2020年会有500亿设备和44万亿个摄像头需要大量的信息在本地完成计算上面提到的部署在环境里的摄像头计算?#25429;?#24212;该算到自动驾驶的支持基础设施里这部分的数据量?#22270;?#20540;也很明显

这么一想计算力的提升应该是超越指数级的不像摩尔定律只是一个指数级它会更快

腾讯汽车像您这样去讲的话您觉得对于未来的汽车行业现在最大的挑战到?#36164;?#20160;么

宋继强最大的挑战是保证自动驾驶的安全性对于人类驾驶员我们有一个事故容忍度而对于机器我们会要求一千倍高的安全程度才愿意接受它现在的方?#20184;?#26080;法保证这样的安全程度也没有很好的量化办法来体现这种程?#21462;?/p>

这种级别的安全测试也无法完全通过车辆实测进行这就需要在模拟的环境里面把更多的可能发生的异常情况都测出来并且让人家知道确实这个车的驾驶系统感知系统决策系统包括执行系统都是能够对这个完成处理

Intel也在做这个事情通过模拟器自动生成案例分析出来车和其他交通参与者的模式并且做出一些不同的变种放到里面测这样可以大大增加车的安全级别并且这个结果你可?#38405;?#20986;来给人家看量化这么多种我都测过

另外一个挑战是主机厂监管部门保险公司是不是都认可这种测试方式?#31354;?#20010;其实也是一个问题第二个问题比第一个问题更需要解决第一个问题还是技术层面的第二个层面不是技术层面的这两个挑战都挺大的

腾讯汽车好多人都会把2021年作为一个自动驾驶落地的关键时间节点现在只有两年的时间了您觉得在两年时间之内自动驾驶会有一些什么质的飞跃吗

宋继强我觉得这个时间点是行业的共同愿景有一个类?#39057;?#27604;喻我很欣赏上次?#20063;?#21152;集成电路发明60周年大会时有一个院士?#30340;?#23572;定律的意义在于告诉一帮很聪明的人就照着这个目标去努力就好不管做没做到都是好的

所以2021年到底能不能做到自动驾驶我觉得这不是一家企业就能说了算的Intel两手都在做一是通过Mobileye ADAS的方案推进L2L3在 2020会有IQ平台开放给更多的人做开发成为赋能社区二是L4L5我觉得到2021年能把Mobileye做的一些实验做出来就很棒了普通大众并不知道这有多少风险我们必须在这个时间之前更多地用虚拟的技术去测试把需要去规管监管的安全评估机制?#22836;?#35268;推进起?#30784;?#36825;个是我们希望在2021年真的要去达到的

有观点很多从业者对L4L5级自动驾驶的完全实现一直?#30452;?#35266;态度但正是L4L5相关领域的技术研究才大大提升了L2级别高级自动驾驶辅助功能的落地一方面高级别自动驾驶研发中的实用技术和元器件得以反哺?#22270;?#21035;自动驾驶的研发应用另一方面监管部门也在这个过程中不?#31995;?#23436;善策略一定程度上有利于技术的合规从这个角度讲真正实现了宋院长所言照着2021年这个目标去努力无论是否做到结果都好

腾讯汽车您能不能介绍一下咱们研究院的体系和业务体系之间的关系是什么样子

宋继强Intel的研究院是属于工业研究院所以我们做的东西都是期待着三到五年能够落到真实的商业应用和产品里的我们采用的是一种开放式创新我们要有一个很好的网络去收集现在有哪些技术已经通过了实验期有望在未来的3到5年应用了

到Intel内部又分成几个阶段首先是探索实验阶段看看这个项目的提案是否有真正很重要的一些产出第二个阶段就?#24615;?#22411;验证期开始让技术跟产品部门的专家对接放到他们的产品里

这就是我们跟产品部门的关系我们通常做的东西会?#20154;?#20204;自己的研发要超前两到三年我们给他们的输入它就可?#38405;?#21435;作为产品里面的亮点甚至是一个新的产品线推出去我们成为了一些新业务的创新引擎我们不断去给他们提供一些新的东西

腾讯汽车那在这个过程中Intel对错误的容忍程度到底有多大

宋继强Intel有探索性的?#28304;?#25991;化在有革新可能性的领域肯定要?#24066;源?#19981;可能第一次就做对要通过做才能知道什么样是好的方法怎么样能更好地把它落到实处

因为我们不认为?#22797;?#26159;失败只有当你犯了错又不分析它是怎么回事又不去纠正才是真正的失败我们本身在研究院的整个工作目标里面有一部分是要做承担风险不确定这个事情一定能做成但是一旦它做成它的回报肯定是足够大的

如果你能证明探索的方向的研究计划?#24378;?#34892;的并且通过做概念原型的方式去证明它可用的话它就会获得足够的资源往后推进

腾讯汽车这就是一个很宝贵的企业文化资源那Intel中国研究院的团队组织架构以及我们的人才培养计划是否也有自己的创新

宋继强我们的团队结构也在跟着研究趋势做调整最近我们确定下来两横?#38454;?#30340;四个方向两横?#24378;?#39046;域的基础性研究计划一条是5G通讯包括前端的接入网和?#29366;?#24863;知?#21462;?#21478;一条是AI人工智能包括视觉理解深度学习?#21462;阶?#26159;我?#24378;?#22909;的重要领域需要集成多方面知识一个是智能驾驶刚才已经聊了很多了要集成AI通讯智能硬件的分析等?#21462;?#21478;外一个是智能机器人就是在室内环境下去跟人交互工作的机器人在这个里面我们主要做自?#24050;?#20064;的能力自适应的人机交互它要能够自己建场景里面的一些知识库并且利用学到知识去改变自己交互的效率和行为相对的我们的团队组织也是以这个为什么基础构造的

人才培养就比较有意思了我们现在做的这个事情很多跟全系统有关本身Intel就是这样一个有多学科专家的地方我们人才的种类十分全面当我们想去做一件事情的时候可以给你做出一个实实在在的东西让你看最后是什么样子如果?#30340;?#26377;一个跨界的想法你想要去验证的话也可以有专家去问在思考的问题会更全面地从系统级去思考创新的机会

我?#24378;?#21040;这个是很?#34892;?#30340;让这些的年轻人看到原来还可以去想比原来在学校里学一个专业要强得多而且把他们放在很好的项目里面有很好的团队跟他们一起沟通

腾讯汽车最后想问您所设想的未来汽车到?#36164;?#19968;种什么状态

宋继强我所想的就是首先我肯定不要开车开车很累同样坐半个小时车我宁愿坐着比自己开要舒服多能干自己的事所以我很赞同乘客经济

第二就是这个车要按照我的需要来接我也不用去管他就走了所以他是不是我的车无所谓但是只要能提供足够的便捷性能够不要让?#19994;忍?#20037;才过来舒适性上面还能够有网络可以办公可以干些什么那就很完美了如果饿的时候还能吃点东西这个就是最美的我觉得未来这个车是不是你的无所谓只要它足够便捷安全就可以

?#20197;?#24819;咱们这个城市其实还是为人驾驶的车设?#39057;模?#36824;都是那?#21019;?#30340;车未来很可能改立体交通因为每建一个城市要二三十年才能做一轮转换假如说我新的城市像雄安它就能够去实验以后车可以立体跨着走那是最好了

腾讯汽车所以说对传统汽车行业带来冲击蛮大的过几年以后其实真的不需要这么多的汽车?#25918;ƣ?#37027;您怎么?#21019;AI在当中的作用

宋继强大?#20063;?#35201;把人工智能一下想得那么高端真的能替代人有时候人在?#20998;?#20063;不是一个坏事渐进式我觉?#27809;?#26159;比较需要的人要学开车的话?#20040;?#24456;小一直训练到十几岁才能让你去开车而自动驾驶车实际上后面还是一个程序这个程序还没有到那种程?#21462;?#28145;度学习也只是解决了整个从感知到决策到行为这个循环里面的一部分它跟人相比还差很多

任何级别的AI级别都有可能被坏人利用这是真的你不需要很高级的AI技术的中等级别的AI技术比如说人脸识别物体追踪就可以被坏人利用定向去攻击谁搞一些破坏但这跟技术无关跟谁用它怎么用它有关

AI可能在未来很多领域超过人但是它的通用性还有去处理不确定的能力短期内看不到好的算法去做这件事情只是包括怎么去处理不确定的规则都还是人赋给他的

有观点企业想要做到真正的领先一定靠的是上层架构和文化理念的领先Intel中国研究院对自身任务和定位有着极其清晰的?#29616;?#24037;程研究院的职能既让它所关注的技术领域变得集聚又让它能够连接技术和产业的能力得以放大这种不托大也不谨小的策略布局才是难?#38405;?#20223;的核心优势

后记在很多企业还在认为科技厂商与汽车行业的结合才刚刚开始的时候Intel已经率先进入?#35828;?#20108;阶段的战场?#38454;?#20004;横的研发布局能否为Intel中国研究院打下坚实的竞争壁垒呢期待分晓自现

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责任编辑v_shli
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