導(dǎo)讀：AI碰上汽車智能化，新的“火花”也正在擦出來(lái)?？梢钥吹?，業(yè)內(nèi)關(guān)于AI上車、大模型上車也漸漸屢見(jiàn)不鮮。
盡管近年來(lái)全球都在經(jīng)歷著經(jīng)濟(jì)低迷、消費(fèi)電子等多行業(yè)需求不景氣和產(chǎn)業(yè)庫(kù)存持續(xù)修正等風(fēng)波，但是包括5G/6G技術(shù)、人工智能(AI)、數(shù)據(jù)中心、數(shù)字孿生(Digital Twin)、新能源和智能網(wǎng)聯(lián)汽車、元宇宙、量子技術(shù)等，依舊帶給各行各業(yè)無(wú)盡的靈感與創(chuàng)新。
而在這些最熱議題的交織中，關(guān)乎AI與自動(dòng)駕駛的下個(gè)黃金時(shí)代，正在走來(lái)。
在過(guò)去不久的是德科技年度技術(shù)盛會(huì)Keysight World Tech Day 2023上，當(dāng)談到對(duì)不久的將來(lái)最熱門(mén)技術(shù)的預(yù)測(cè)以及值得持續(xù)性投入的領(lǐng)域時(shí)，是德科技高級(jí)副總裁、首席營(yíng)銷官M(fèi)arie Hattar首先談到的便是電動(dòng)汽車，其次是5G-Advanced先進(jìn)技術(shù)，再者是AI。
2023年年初，ChatGPT一夜爆火，新一輪AI技術(shù)革命顛覆未來(lái)的可能被無(wú)限放大。
Marie Hattar指出，AI獨(dú)特的地方在于能對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還可以在模式中心自我學(xué)習(xí)。同時(shí)，AI還可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，以及將復(fù)雜的流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。所以，未來(lái)AI將會(huì)給人類帶來(lái)大量的新機(jī)會(huì)，這種機(jī)會(huì)又會(huì)帶來(lái)一個(gè)巨量的創(chuàng)新，并且會(huì)提升整個(gè)社會(huì)的運(yùn)營(yíng)效率。
AI的技術(shù)演進(jìn)通常分為三個(gè)階段，第一階段是狹義人工智能階段，即ANI階段。在這個(gè)階段，主要是智能機(jī)器深度學(xué)習(xí)、精準(zhǔn)計(jì)算、模仿復(fù)制、人機(jī)互動(dòng)等，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是作為日常工作的輔助。不過(guò)AI在某些特領(lǐng)域也可以比擬人類的智慧，比如自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)療健康領(lǐng)域的治療分析等。
到2030年左右，人類將會(huì)進(jìn)入通用AI時(shí)代，即AGI時(shí)代。此時(shí)AI會(huì)融入人們的日常生活，并且無(wú)處不在。智能機(jī)器在進(jìn)一步海量學(xué)習(xí)、人機(jī)互動(dòng)、情感交流、自我創(chuàng)新中能力大幅提升，甚至在許多方面接近人類的智慧。
如果繼續(xù)向未來(lái)展望，人類將會(huì)進(jìn)入超級(jí)人工智能時(shí)代，即ASI階段，Marie Hattar認(rèn)為這可能會(huì)在2030年之后的某一個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生。在超級(jí)人工智能時(shí)代，AI會(huì)在某些領(lǐng)域展示出超越人類智慧的能力。不過(guò)隨之而來(lái)的也有一些新問(wèn)題，比如未來(lái)AI會(huì)不會(huì)將人類置于一種風(fēng)險(xiǎn)的處境中？Marie Hattar則認(rèn)為“應(yīng)該不會(huì)”。
事實(shí)上，AI已經(jīng)經(jīng)歷了長(zhǎng)年累月的發(fā)展，早在20世紀(jì)50-60年代，人工智能就開(kāi)啟了早期研究。時(shí)至今日，生成式AI技術(shù)的突破，推動(dòng)各行各業(yè)持續(xù)加大產(chǎn)品投入。包括航空航天、醫(yī)療、汽車和通訊等各個(gè)領(lǐng)域，各種應(yīng)用背后都需要數(shù)據(jù)中心以及強(qiáng)大的算力進(jìn)行支撐，AI技術(shù)也已經(jīng)遍布這些應(yīng)用領(lǐng)域。
而當(dāng)AI碰上汽車智能化，新的“火花”也正在擦出來(lái)?？梢钥吹剑瑯I(yè)內(nèi)關(guān)于AI上車、大模型上車也漸漸屢見(jiàn)不鮮。
Marie Hattar指出，未來(lái)，電動(dòng)汽車的發(fā)展可以用“突飛猛進(jìn)”來(lái)形容，并將加速走向全球。從時(shí)間跨度來(lái)說(shuō)，僅僅對(duì)比5年前，新能源汽車以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，可以說(shuō)是日新月異。
據(jù)中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2018年，國(guó)內(nèi)新能源汽車產(chǎn)銷量分別為127萬(wàn)輛和125.6萬(wàn)輛，占整個(gè)汽車行業(yè)的銷售比重不到5%；而到了2023年，僅1-8月，國(guó)內(nèi)新能源汽車產(chǎn)銷分別累計(jì)達(dá)543.4萬(wàn)輛和537.4萬(wàn)輛，市場(chǎng)占有率達(dá)到了29.5%。
另?yè)?jù)乘聯(lián)會(huì)預(yù)測(cè)，2023年，中國(guó)新能源乘用車銷量將達(dá)到850萬(wàn)輛，狹義乘用車銷量可達(dá)2350萬(wàn)輛，年度新能源乘用車滲透率有望達(dá)到36%。如此增長(zhǎng)速度可見(jiàn)一斑。
進(jìn)入由電動(dòng)化“卷”至智能化的下半場(chǎng)戰(zhàn)局之中，整個(gè)汽車行業(yè)都在大談自動(dòng)駕駛，車企也在爭(zhēng)相研發(fā)L2及以上級(jí)別的自動(dòng)駕駛汽車。據(jù)蓋世汽車研究院最新數(shù)據(jù)顯示，2023年上半年中國(guó)L2級(jí)自動(dòng)駕駛功能的滲透率已經(jīng)達(dá)到40%，成為了市場(chǎng)主要的駕駛輔助方案。
基于L2級(jí)自動(dòng)駕駛車型的廣泛應(yīng)用，事實(shí)上目前已經(jīng)有多家車企做好了量產(chǎn)L3級(jí)車輛的準(zhǔn)備。走在賽道最前面的特斯拉，其首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克甚至認(rèn)為當(dāng)前自動(dòng)駕駛已經(jīng)非常接近全自動(dòng)駕駛狀態(tài)，預(yù)計(jì)今年底就可以實(shí)現(xiàn)L4、L5級(jí)完全自動(dòng)駕駛。
不過(guò)不可忽視的是，自動(dòng)駕駛在逐漸“解放”用戶雙手雙腳的同時(shí)，其實(shí)反過(guò)來(lái)也在加深著企業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)難度。
Marie Hattar也指出，未來(lái)汽車將會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜，自動(dòng)駕駛包含各種各樣的傳感器，比如像雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波傳感器以及攝像頭等。要想讓汽車能夠通過(guò)識(shí)別來(lái)自不同方向、距離以及角度的物體，進(jìn)而保障行駛安全，前提是需要所有傳感器進(jìn)行協(xié)同運(yùn)作。
同時(shí)，自動(dòng)駕駛的落地需要大量的研發(fā)資源和測(cè)試工作，在此過(guò)程中也會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)需要處理。那么，要如何協(xié)調(diào)方方面面從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的落地愿景呢？
在這里，仿真測(cè)試的重要性便凸顯出來(lái)。對(duì)比需要耗費(fèi)巨大成本與時(shí)間的實(shí)車路測(cè)，仿真測(cè)試在測(cè)試效率和一致性上優(yōu)勢(shì)明顯。
自動(dòng)駕駛仿真主要是利用數(shù)學(xué)建模的方式將實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行數(shù)字化還原，建立一個(gè)盡可能接近真實(shí)世界的系統(tǒng)模型，無(wú)需實(shí)車直接通過(guò)軟件便可實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)及算法的測(cè)試驗(yàn)證目的。
不過(guò)，是德科技也指出，軟件測(cè)試雖然有非常高的效率，但是面對(duì)真實(shí)應(yīng)用的環(huán)境，差距仍比較大，并且技術(shù)挑戰(zhàn)也比較高。
總體來(lái)看，現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛仿真挑戰(zhàn)主要有三大方面，一是對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的模擬程度，二是場(chǎng)景庫(kù)的構(gòu)造，三是仿真與算法的迭代部署及提升，難度都不容小覷。
那么，如何去平衡這些矛盾？換句話說(shuō)，如何取代繁復(fù)的實(shí)車路測(cè)，建立一套優(yōu)秀的仿真環(huán)境，能夠精確完成自動(dòng)駕駛功能和安全等驗(yàn)證，從而真正保障自動(dòng)駕駛的順利落地？
對(duì)此，是德科技以AI技術(shù)在汽車應(yīng)用領(lǐng)域中的測(cè)試場(chǎng)景為例，在現(xiàn)場(chǎng)展示了一套智能網(wǎng)聯(lián)駕駛仿真測(cè)試解決方案——由無(wú)線綜測(cè)儀UXM以及GNSS信號(hào)模擬器組成，支持4G/5G/C-V2X以及一致性測(cè)試，同時(shí)支持物理層、協(xié)議層以及應(yīng)用層測(cè)試，上層場(chǎng)景搭載IPG的CarMaker軟件，支持開(kāi)閉環(huán)測(cè)試、Day 1/2標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景及自定義場(chǎng)景。
此外，該方案支持搭載Nordsys WaveBee系統(tǒng)，整個(gè)系統(tǒng)包括開(kāi)發(fā)平臺(tái)、車載單元、路邊單元(ITS 站)、仿真、可視化和分析等功能。
當(dāng)然，在仿真環(huán)境的搭建過(guò)程中，各種傳感器信號(hào)的模擬也是一大難點(diǎn)，如V2X、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等。作為智能駕駛汽車的“眼睛”，傳感器對(duì)周圍環(huán)境信息的感知能力對(duì)高級(jí)自動(dòng)駕駛至關(guān)重要。
目前行業(yè)關(guān)于自動(dòng)駕駛?cè)杂泻芏嗟募夹g(shù)路徑尚未確定，且都是在感知層面。比如特斯拉堅(jiān)定“純視覺(jué)”感知路線，新款Model 3移除了所有雷達(dá)，日前博世也放棄了激光雷達(dá)的研發(fā)等。而無(wú)論是哪種傳感器，從仿真角度看，理論上涉及對(duì)物理信號(hào)進(jìn)行仿真、對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行仿真和對(duì)傳感器目標(biāo)進(jìn)行仿真三個(gè)層級(jí)。
是德科技也表示，不同的公司可能會(huì)采取不同的技術(shù)路線。是德科技作為一家以軟件為中心，并不斷強(qiáng)化設(shè)計(jì)、仿真和測(cè)試能力的公司，主要還是與客戶一起不斷地去預(yù)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，提供不同的解決方案，助力其在不同的技術(shù)下都能完成這樣的測(cè)試。
據(jù)Marie Hattar介紹，是德科技推出的雷達(dá)場(chǎng)景模擬器可以同時(shí)模擬512個(gè)目標(biāo)的雷達(dá)場(chǎng)景，進(jìn)而去模擬汽車?yán)锩娌煌瑐鞲衅鞯倪\(yùn)作方式。這對(duì)未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試的重要性不言而喻。
值得一提的是，在本年度技術(shù)盛會(huì)上，是德科技現(xiàn)場(chǎng)也展示了一個(gè)黑科技平臺(tái)——雷達(dá)場(chǎng)景模擬器，可以達(dá)到目標(biāo)信號(hào)的實(shí)時(shí)仿真。該仿真器最小探測(cè)距離可達(dá)到1.5米，能包攬道路上難以仿真的一些危險(xiǎn)場(chǎng)景，并且也具備針對(duì)多個(gè)目標(biāo)同時(shí)反射的特性等。
