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| 本文作者： 新智駕 | 2019-10-31 10:12 | 專題：2019 全球智能駕駛峰會 |
雷鋒網(wǎng)·新智駕按：10 月 26 日 至 27 日，2019 第二屆全球智能駕駛峰會暨長三角 G60 科創(chuàng)走廊智能駕駛產(chǎn)業(yè)峰會在蘇州高鐵新城正式舉行。峰會主要聚焦“自動駕駛的量產(chǎn)時代、單車智能和車路協(xié)同的共演之路、新型的車內(nèi)交互探索”三大主題，數(shù)十位來自高校、主機廠、Tier 1、科技公司的嘉賓與與會者共同探討了智能駕駛的未來發(fā)展方向。
本次峰會由蘇州市相城區(qū)人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))·新智駕承辦，江蘇省智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省人工智能學會智能駕駛技術專業(yè)委員會、清華大學蘇州汽車研究院、中國移動通信集團等單位協(xié)辦。
騰訊自動駕駛總經(jīng)理蘇奎峰詳解了騰訊的自動駕駛規(guī)劃、進展與愿景，雷鋒網(wǎng)·新智駕對其演講進行了不改變原意的編輯，以下為全文：
各位領導，各位嘉賓，上午好。在這個產(chǎn)業(yè)階段，技術逐步迭代成熟，產(chǎn)業(yè)逐步發(fā)展延續(xù)，我們應該看到技術和現(xiàn)實需求的差距。很多量產(chǎn)車上，腳的問題已經(jīng)解決了，為了釋放雙手，正在解決 L2.5 和 L3 的落地問題。
產(chǎn)業(yè)發(fā)展持續(xù)給用戶帶來價值，這需要從技術層面和需求層面兩個維度看。現(xiàn)在很多技術雖然在快速迭代，但是離我們的理想需求還有一定差距。我們在考慮當下技術條件的時候，要去看應用場景，哪些更適合落地，就更關注哪些點。騰訊做自動駕駛，是想更多助力這個產(chǎn)業(yè)，給產(chǎn)業(yè)提供更大的幫助。
總結(jié)起來，自動駕駛大概分幾個落地場景，一個是乘用車自動駕駛，一個是礦山、港口、物流等特定應用場景，未來最大的也許是無人駕駛出租車，Waymo 以及國內(nèi)很多公司都在做這樣的場景測試和驗證。
我今天想說的是，對廣大普通用戶來說，自動駕駛真正有價值的路徑是什么、我們能提供哪些支持。
一個公司在提供支持、產(chǎn)品的時候，首先要看用戶需求是什么？這里有兩個圖片，我拿我自己的情況去看：上下班的時候，北京交通狀況比較糟，開車上班，通常情況下從 5 分鐘上到高速或快速路，到有三五分鐘就快到公司的時候，中間可能有 40 分鐘、一個小時的時間是在快速擁堵路上緩慢前行；節(jié)假日長途旅行，自己要在高速上開車。
對于當下的普通用戶來說，這兩個是比較高頻的場景，相對無人駕駛出租車來說，高速駕駛場景也簡單很多。這兩個場景分別有各自的痛點，長途駕駛非常勞累，城市交通擁堵讓人產(chǎn)生焦躁，兩個加起來，從乘用車角度來說，能夠滿足 80% 的需求。我們就重點去看這兩個場景需求到底在哪。
HWP 和 TJP 功能
在速度上，國內(nèi)限速是 0-120 km/h，道路環(huán)境基本上是高速和快速路。在這種場景界定下，我們想實現(xiàn)這樣的功能，可以做 TJP、HWP 這種功能，縱向和測向跟車，包括上下匝道，遇到一些特殊路況，可以采用人工變道，或者人工觸發(fā)變道模式。
騰訊為了實現(xiàn)這些功能做了哪些工作呢？
首先，我們很明確，不做硬件，不做傳感器，更多在軟件和服務層面為產(chǎn)業(yè)提供助力，基于這些，我們提供三個基礎平臺支撐：開發(fā)和運營的云平臺、模擬仿真平臺、高精度地圖。騰訊在游戲方面有很多技術優(yōu)勢，我們可以利用這些優(yōu)勢做仿真測試驗證；我們也有高精地圖資質(zhì)，也做自動駕駛，對自動駕駛的需求有充分的認識和理解，能夠提供自動駕駛所需要的高精地圖。
同時，我們也在做感知、決策、規(guī)劃、定位等核心算法，可以以模塊化的形式提供支撐。
所有設計都一定要考慮到功能安全。在系統(tǒng)安全層面，騰訊有專門的信息安全科研實驗室。尤其在未來自動駕駛落地的時候，車要聯(lián)網(wǎng)，要 OTA，信息安全是非常重要的一環(huán)，一旦信息安全出現(xiàn)漏洞，車輛很容易被遠程操控，會對人和社會產(chǎn)生極大的危害。騰訊信息安全科研實驗室多年來一直專注于這個領域，我們愿意和所有產(chǎn)業(yè)相關單位進行更深層合作。
我們把自動駕駛定義為以云平臺、模擬仿真和高精度地圖為最基礎支撐的平臺，支撐車端算法開發(fā)、信息安全開發(fā)。
云平臺
自動駕駛是基于 AI 技術背景由數(shù)據(jù)驅(qū)動開發(fā)的鏈路，數(shù)據(jù)伴隨著整個發(fā)展過程，甚至整個車輛的生命周期。以特斯拉為例，它在運行的時候回傳數(shù)據(jù)，進行算法迭代和升級，即便是數(shù)據(jù)在用戶手里，依然可以迭代使用。所以，要建立自動駕駛研發(fā)閉環(huán)體系，系統(tǒng)安全對于自動駕駛產(chǎn)品迭代、技術演進、功能升級都至關重要。
我們在這里面投入了大量精力，基于這樣的平臺，我們可以做軟件開環(huán)、硬件開環(huán)系統(tǒng)測試驗證，同時還可以做一些交通場景閉環(huán)驗證，也可以做傳感器模型以及其它環(huán)境模型驗證。當然，這些數(shù)據(jù)也可以用于機器學習算法訓練。
自動駕駛模擬仿真系統(tǒng)
騰訊有強大的游戲技術基礎，我們不光可以去做一些使大家感到高興和愉悅的游戲，同時也可以把相應技術應用到模擬仿真里面。
仿真分兩個板塊：一個是本地版和單機版，可以編輯場景，做各種測試驗證；一個是云端版，有場景仿真和虛擬城市仿真。所謂的場景仿真積累了大量測試用力，可以進行并行加速，同時可以部署幾百、上千、上萬、幾十萬甚至上百萬的測試用率，可以在更短時間內(nèi)利用云端技術，把測試結(jié)果跑出來，極大提高研發(fā)速度。
對于虛擬城市，我們有兩個維度，一個在真正的城市環(huán)境下構建，可以實現(xiàn)城市級的仿真；另外，我們有全國高速和快速路的高精地圖，可以支持你在全國高速、快速路上進行仿真、測試和驗證。
在產(chǎn)品真正上市的時候，可以在真實高速公路上、模擬仿真環(huán)境里去測試。我們不光提供基本環(huán)境，還提供隨即的交通流仿真，核心是利用概率方法和隨機方法產(chǎn)生交通流，把現(xiàn)實中沒有遇到過的場景逐步積累下來。這些都必須通過大量的技術驅(qū)動形式來實現(xiàn)。
對于 TADsim 核心功能，這里有幾個小視頻，第一個是交通流，它本身不單純是編輯問題，傳統(tǒng)方法可以編輯一些測試用力，但是和真實道路環(huán)境有很大差異。我們會拿真實數(shù)據(jù)去訓練，產(chǎn)生的交通流模型，一定和真實道路模型是一致的。
不同區(qū)域的駕駛員行為差異很大。我們有全國高速數(shù)據(jù)，可以生成仿真環(huán)境，可以利用強大的游戲引擎，實現(xiàn)傳感器仿真。
光照模擬和天氣模擬是相對比較容易的事情。虛擬傳感器驗證方面，我們主要做 L2.5-L3，L4 正在迭代中。
傳感器是逐漸增加和變化的，現(xiàn)在雖然采集了很多數(shù)據(jù)和場景，有可能升級的時候還要增加新的傳感器，原來的數(shù)據(jù)可能就浪費了，如果你沒有這樣的數(shù)據(jù)，我們會在原來 L2.5 配置的傳感器基礎之上再給你模擬 L3 需要的傳感器數(shù)據(jù)，這樣可以利用仿真和現(xiàn)實數(shù)據(jù)融合，再產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，以便于你將來從 L2.5 升級到 L3。
高精度地圖
我們的高精度地圖還在研發(fā)、測試層面，實際用的時候，我們需要打通云端和車端。云端不單純是高精度地圖本身的更新，還需要實時交通流、動態(tài)交通事故等信息來幫助決策。在這方面，除了自動駕駛，騰訊生態(tài)里面有大量實時數(shù)據(jù)回饋，可以融合在一起做支撐。
對于車端來講，有地圖數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)管理，同時也需要有相應的定位算法，另外我們還會有符合車規(guī)標準的 EHP 來支撐地圖。
在整個解決方案層面，L2.5、 L3 做的傳感器配置沒有本質(zhì)性區(qū)別。我們的特點是和合作伙伴把 IMU 等傳感器集成到 ECU 里面，實現(xiàn)定位核心算法的集成，降低成本，同時把耦合強大的定位算法提供給合作伙伴。
騰訊車聯(lián)生態(tài)
在車聯(lián)生態(tài)方面，我們要提供千人千面的服務，用智能算法和用戶的一些信息數(shù)據(jù)，進行千人千面的推送，全時互聯(lián)。
在開發(fā)者生態(tài)上，騰訊不太強調(diào)封閉的模式，我們更希望和大家一起為用戶提供更多體驗，和車廠一起共建內(nèi)容生態(tài)，同合作伙伴一起為用戶提供更多內(nèi)容和生態(tài)服務。
在解放雙手、擁抱未來的時候，我們更愿意把您的生活、服務、娛樂帶到更高一個層面上，而不是局限于雙手和雙腳解放出來，卻沒有事情去做。讓你享受更美好的生活，才能擁抱更美好的未來，謝謝大家。
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