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汽车|石建萍：深度学习赋能多传感器融合感知，车路协同解决方案加速落地( 二 )


在视觉感知这边 ， 会利用摄像头在不同的天气和场景下有效的识别路上的车辆、行人包括车道线等等的道路场景元素 。 我们也可以基于视觉感知的技术去做包括车辆行为分析的预测 ， 也可以更有效体现整个算法和智能化 ， 让它更清楚像人一样了解这些行为 。 同时也会完善高精度定位和地图的方案 ， 包括激光雷达的解决方案 ， 最终也致力于开发基于强化学习的一些智能决策的方案 ， 能够让我们的车开得更像一个老司机 。
目前我们整个L4级别的自动驾驶解决方案实际上是能支撑多个车型软硬件的研发平台 ， 已经把自动驾驶方案应用于包括乘用车、小巴包括等等其他的各种各样的车型 ， 这个其实也是得益于我们拉通了整体的软件和硬件平台 ， 在软件和硬件方案的部署上、软件算法的部署上有一整套的标准规范的流程 。 同时 ， 我们的感知算法其实是一个可插拔的多传感器融合的模块 ， 不同的方案在不同的车型上能够非常灵活的去进行配置 ， 能够高效支撑不同车型的应用 。
2019年1月份在日本的茨城县常总市落地了AI自动驾驶功能 ， 也是和我们的合作伙伴一起在这边做日常的测试和整体的迭代 。 今年6月也正式获得了上海市颁布的智能驾驶的路测牌照 。 去年12月在浙江国际智慧交通产业博览会上亮相了整个自动驾驶乘用车的解决方案 ， 在今年的WAIC上也是接受了多家媒体的专访 。 今年10月我们的智能小巴在江苏无锡进行路测 ， 助力智能接驳的整体解决方案 。
在国际通用的单车智能整个的赛道上大家都是在尽量的朝自动驾驶方向推进 ， 但是也遇到了很多问题 ， 所以大部分的厂端都在纠结怎么才能够更好的验证整个系统可靠性是非常高的 。 单车智能感知范围是很有限的 ， 包括天气的影响非常大 ， 整体的成本要达到鲁棒稳定的成本是非常高的 。 我们认为路侧感知在整个V2X场景中其实是有非常强的应用价值 ， 当我们能够把感知的算法真正能够搬到路端 ， 在路端有统一的高精度的解决方案的时候 ， 我们能够将每一辆车的成本去做有效的降低 ， 同时也能够提升整个在路上所有车的系统的稳定性 。 实际上我们研发了整个激光雷达的嵌入式解决方案 ， 目前我们的激光雷达嵌入式解决方案其实可以去区分不同样的一些车型 ， 可以输出包括物体的类别、ID以及各种时间戳包括速度、加速度等等丰富的信息 ， 能够做360度的感知 ， 最远的检测距离 ， 刷新频率和时延非常低 ， 目前已经有标准的产品在不同的场景下开始去做应用了 。
这边演示的是路端感知的一个实时的效果 ， 我们发现我们的激光雷达在路边的卡口上能够有效覆盖整个道路层的场景 ， 能够获得像自动驾驶在车上能够达到的稳定性 ， 同时我们也可以避免单车 ， 当激光雷达在车上的时候实际上是有非常多的遮挡 ， 没有办法有效的获得整个路口全息的信息 ， 整个的方案其实是我们今年主要在推进的一个方案 。
激光雷达成本相对比较高 ， 我们也在推进多传感器融合的整体解决方案 ， 除了激光雷达 ， 还有在做的一些视觉的感知 ， 包括车端、路端和辅助驾驶上其实是有统一的指标 。 最终能够达到在不同的场景下去适配不一样成本的解决方案 ， 数据传输到指挥平台 ， 搭建整套的解决方案 。
路侧感知希望最终实现的目标是实现多传感器的补盲 ， 覆盖范围更广的场景 ， 包括我们的算法精度非常高 ， 能够适应极端的天气 ， 同时也为更多的应用打下坚实的基础 。
【汽车|石建萍：深度学习赋能多传感器融合感知，车路协同解决方案加速落地】商汤科技ADAS解决方案是我们整个感知方案的延伸 ， 延伸到量产车上 ， 这边是相关的感知的一些功能 ， 基于我们在各种嵌入式平台上感知的功能 ， 我们能够实现各种类型的高级辅助驾驶的功能方案 ， 能够灵活实施包括CPU、GPU等等这样的一些优化 ， 能够做到快速和部署的这样一个方案 。 这样的一套方案其实也是基于我们整个的芯片部署的解决方案 ， 能够将数据和芯片系统快速的得到一个压缩后的模型 ， 通过压缩加密能够适配主机芯片上 ， 通过可拓展的工具链能够达到灵活部署的一个最终的能力 。 我们也在辅助驾驶这边参与了行业标准的车规级的体系 ， 将这样一些汽车行业的质量体系推进到车路协同 ， 整个路端整体的解决方案中 ， 也是希望能够以更标准更规范化的方式来迭代我们整个的解决方案 。


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