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造火箭而非搭梯子,輕舟智航打造無人駕駛技術“自動化規模生產工廠”

2020-03-24 17:07 性質:轉載 作者:輕舟智航 來源:輕舟智航
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北京時間3月21日,無人駕駛公司輕舟智航在其舉辦的線上分享會上,首次公開分享了其基于大規模智能仿真系統及可自主學習決策規劃框架的技術路徑,并介紹了大規模智能仿真系統的具體應用。輕舟智航(...

北京時間3月21日,無人駕駛公司輕舟智航在其舉辦的線上分享會上,首次公開分享了其基于大規模智能仿真系統及可自主學習決策規劃框架的技術路徑,并介紹了大規模智能仿真系統的具體應用。

輕舟智航(QCraft)成立于美國硅谷,是一家世界前沿的無人駕駛公司,致力于打造適應城市復雜交通環境的“老司機”,其業務模式是為合作伙伴提供可量產的無人駕駛解決方案,目前在美國硅谷、中國北京、深圳蘇州等多個城市都設有辦公室。其聯合創始人、CEO于騫是頂尖核心感知算法和地圖專家,曾任Waymo感知關鍵模塊的機器學習算法研發負責人,在計算機視覺和機器學習領域擁有十多年經驗。

輕舟智航L4級別無人車

在分享會上,于騫比喻輕舟智航獨特技術路徑是建立“自動化規模生產的工廠”,相比傳統的“造梯子”路徑,是在“造火箭”。

一方面,基于大規模仿真技術應用來解決規劃決策問題是當前無人駕駛技術領域的關鍵課題,以Waymo為代表的無人駕駛公司正在通過大規模的仿真測試改進規劃決策技術;另一方面,通過建立大量的工具鏈以及仿真測試環境,可以實現技術迭代的自動化,以更快的速度、更高效的方式應對自動駕駛的邊界化難題,應對自動駕駛行業存在的長尾效應。

“大家知道,感知是一個比較確定性的問題,如何測試和評價是非常明確的,整體的方法論也是比較清楚的。”于騫在分享其總結的無人駕駛技術演進路徑時說道,“當該檢測和識別的物體都檢測出來了,業內又發現規劃決策一點都不簡單,甚至更困難。這時,仿真技術出現了,其出現很大程度上是為了幫助規劃決策進行更好的測試——畢竟不能每修改一次算法就部署到車上進行測試。隨著仿真技術的采用,行業又進入一個快速的發展軌道。”

“自動駕駛技術存在突出的長尾效應,技術上已經解決了90%的問題,但剩下的10%卻可能要花費同樣多甚至更多的精力,這10%包括很多邊界化難題。”于騫博士對無人駕駛為何遲遲未落地進行分析,“邊界化難題的發現和解決除了需要收集大量的數據,更重要的是建立自動化生產的工廠,將源源不斷收集來的有效數據,通過自動化的工具,加工成可用的模型。以更快的速度、更高效的方式應對邊界化難題。”

輕舟智航技術路徑及商業應用協同戰略

輕舟智航是將有效數據、智能仿真系統以及決策規劃框架這三點視為推動技術向前轉動的齒輪。借助大規模智能仿真系統和可自主學習決策規劃框架,輕舟智航可做到最大化地利用有效數據,大幅降低測試成本,提升開發效率,保證解決方案的可拓展性。

在過去一年的起步階段,輕舟智航不希望通過見招拆招的方式進入到某個具體的小應用場景,變成一家靠堆人來解決問題、無法規模化的工程公司,而是專注于修煉內功,在做到主線夠深入、橫向可擴展之后,再以輕、快的方式實現真正的無人駕駛。

在分享會開始之前,于騫博士還分享了一段錄制在加州“封城”前夜的無人車試乘視頻,視頻是硅谷風險投資BoomingStar Ventures管理合伙人Alex Ren乘坐輕舟智航無人車經過一個汽車穿梭餐廳,完成訂餐、支付、取餐的全過程,隨后,還在一間大型超市周圍遇上了由于搶購物資引起的復雜道路場景,但無人車實現了很好的應對。

輕舟智航自研仿真軟件與主流仿真軟件對比

輕舟智航的另一位聯合創始人汪堃也在分享會上講解了其大規模智能仿真系統的應用,輕舟智航自主研發的仿真系統,不同于基于游戲引擎開發仿真軟件的“華而不實”,能真正達到低成本、靈活性、可拓展性和可衡量性。

從其展示的兩個應用演示視頻可以看到,一方面,借助仿真及相關工具鏈,能形成高效的數據測試閉環,支持算法的測試和高效迭代,取代堆人或堆車的方式。另一方面,只有經過大規模智能仿真驗證過的軟件,才能夠保證安全性和可用性。

“我們認為仿真是達到規模化無人駕駛技術的唯一路徑。”汪堃在分享的最后說道,“如果無人駕駛是個賽跑,那么仿真便是助推器,助推完全無人駕駛的實現。”

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