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从自动驾驶到智慧城市我们还有多少路要走?

  在目前的汽车市场上,几乎不存在不带辅助驾驶功能的新车型了,一些消费者曾经认为没什么卵用的自适应巡航功能在跑了几次高速之后就觉得好用的停不下来,自动泊车、车道保持、碰撞预警或者紧急制动帮司机解除了几次开车时的安全危机后,人们也会从心里卸下对这些“不靠谱功能”的心理防线。

  虽然实现纯AI操控的自动驾驶还有很长的路要走,但是这项逐步精进的技术就这样悄无声息的侵入人们的认知。

  面向车企的L3自动驾驶解决方案,主要体现在自动泊车、高速公路自动驾驶及拥堵模式下的自动驾驶等功能上,定位L4的自动驾驶汽车则融合了定位、环境感知、规划决策和控制等功能,运用了高精地图、精准定位、大数据云平台等全栈技术。L4的落地周期更长,政策法规、消费者的使用习惯和认知接受程度都亟待解决和突破,使用场景和商业化的方向也是行业内外的人们都愿意插一嘴的热门议题。

  自定义为“数字化助手”的腾讯在自动驾驶领域也希望成为软件和服务提供商角色的助力者,在通往L4甚至更高级别的自动驾驶的过程中,腾讯也在定位、感知和决策三个主要技术板块中,衍生出了数据云平台、仿真平台和高精地图平台等新的商业板块。

  腾讯已完成全国高速及快速路高精度地图数据采集, 2019年底将完成全国重点城市和高速公路的高精地图制作,并通过大数据云平台实现各地交通流特征的仿真,结合车辆调校的数据模型,可以完整仿真出一位开车很猛的司机,开着一辆动力澎湃的性能版车型,体验北京北四环早高峰期间的汹涌车流和分秒必争的车流脾气。如果哪个造车势力想做一款能满足这样交通条件的自动驾驶汽车,不如先在仿真平台上拉出来溜溜。

  在仿真平台上,能够模拟出天气、道路环境、车流特征、车辆性能等各种变量,同时还可以测试各种极端情况下的AI算法、传感器的应急处理和自动驾驶决策反应能力等,保证测试精度的同时提高了测试的效率。

  想要完成城市道路的自动驾驶测试,不用真的让自动驾驶实车去早高峰的北四环添堵了。测试从北京开到深圳全程自动驾驶,在仿真平台上可以五分钟跑完,大大降低路测的难度、要求和时间,提高自动驾驶技术的研发效率。

  不仅是自动驾驶,智慧交通和智慧城市的实现,也都更加需要借助云仿真平台进行前、中、后期的设计和验证。电影里关于未来城市的描述正在逐步成为现实,可以想象在三维的城市仿真平台上,物流车辆调度员、出租车和大巴管理员、城市道路的管理员都在关注着每一台联网汽车的运行轨迹和行车情况,以上帝视角让某台车加加速或者让一让,给坏在路上的快递车及时补位,给堵车的路线多开绿灯,让乘客爆满的公交线路多发几车。交通新闻里时常出现的若干个屏幕显示若干个摄像头画面的背景墙可能也将被取代,换成完整仿真城市画面上代表着不同类型车通工具的不同颜色的几何形状在变幻。

  也许有些司机在开车的时候还会抱怨,导航反应稍微迟疑一下,就错过了一个要转弯的路口。或者一个不注意开到了一条完全堵死又不能变线G通信解决的正是信息延迟的问题,通过更好的定位技术和高速通信电路,可以将车端连接到云控平台,通过云、网协同构建车路一体化系统。更快的实时地图采集速度和数据传输速度,实现更快的交互,这带来的不仅是更高的效率,也是更好的安全保障。

  一个司机遇到一个空井盖,信息就可以实时同步给其他车辆,时刻吸取“前车之鉴”。很多视觉的盲区信息都可以通过实时的通讯来获取,进入隧道之前就会知道里面是否有车是否拥堵,转到下个路口之前就会知道交通灯的信息。这时坐在车里的你可能会想,不是我在预知未来,而是未来就这样向我扑面而来。

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