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專訪彭軍:直奔L4無人駕駛,這有一份Pony.ai創(chuàng)立半年來的體會

本文作者: 吳德新 2017-07-20 11:50
導語:Pony.ai選擇的直奔L4無人駕駛這條路徑,顯然在現(xiàn)有的自動駕駛技術研發(fā)中最難的一條路徑。但實現(xiàn)L4無人駕駛對人們、對世界的影響也是最大的。

專訪彭軍:直奔L4無人駕駛,這有一份Pony.ai創(chuàng)立半年來的體會

彭軍與樓天城

2016年年末,彭軍和樓天城雙雙從百度美研離職。半年后,由兩人創(chuàng)立的自動駕駛技術公司Pony.ai已經有30多位頂尖的工程師,并且拿到了加州自動駕駛路測的牌照。

彭軍是百度美研最早的拓荒者,在內部他的技術級別曾是T11;而樓天城則以卓越的編程能力被圈內稱為“樓教主”,吳恩達更是盛贊“樓是最頂尖的程序員”。像樓天城一樣,Pony.ai今天30多人的隊伍里吸納了很多以一當多的人才——彭軍稱他們是最優(yōu)秀,最能解決問題的人。

本周,彭軍在北京接受了雷鋒網 · 新智駕的采訪,我們聊到了Pony.ai成立半年的成果。Pony.ai選擇的直奔L4無人駕駛這條路徑,顯然是現(xiàn)有的自動駕駛技術研發(fā)中最難的一條路徑。但彭軍和樓天城前后也幾次提到,實現(xiàn)L4無人駕駛對人們、對世界的影響(impact)也是最大的。

下面是彭軍與雷鋒網 · 新智駕(公眾號AI-Drive)的采訪實錄,新智駕作了不影響原意的編輯。

新智駕:無人駕駛是一個比過去復雜很多的新系統(tǒng),你們在開發(fā)的時候有沒有碰到一些比較困難的地方?

彭軍:我們的目標就是要在完全開放、真實的道路上實現(xiàn)無人駕駛。整個研發(fā)過程中,樣車在路上遇到的情況,很多都是不可預測的,中間會碰到方方面面新的問題。

這也是為什么我們在招人的時候,強調最重要的一點是解決問題的能力。我覺得最關鍵的就是需要能夠解決問題的人。

新智駕:Pony.ai成立大概有半年時間了,這半年Pony.ai主要做了哪些事?

彭軍:這半年,從我的角度來總結,核心就是幾件事。

一方面是組建團隊,吸引最優(yōu)秀、最能解決問題,同時價值觀跟大家都合的一批人;另一方面,從做事本身來講,就是把樣車做出來,在開放道路上實現(xiàn)很好的、安全的無人駕駛。

所有的事情其實都是圍繞把樣車做好展開。

新智駕:Pony.ai選擇直接做L4高速的無人駕駛,這個方向是怎么決定的?

彭軍:首先這是所有出行領域中最大的一塊, 然后這也是最難的一塊。我們希望做一個最難最通用的解決方案。在整個公司成立之初,我們就決定了要分兩條腿走路:

首先,一定要做最好最難最優(yōu)秀的技術。我認為在所有的垂直化的應用場景里,技術的相通性實際上是非常高的。比如說,像低速的園區(qū)車、無人送貨車、清潔車、農用車、礦產車等等。通用平臺做好之后,實現(xiàn)這些方向的應用其實都很容易。

而且,一些垂直化的應用并不見得比通用的方案更成熟,比如說怎么把五萬塊錢的車控制地很好,這比在50萬的車上實現(xiàn)要難很多,因為車輛的控制不精準。

我反而認為在高端車上實現(xiàn)無人駕駛是要比低端車容易的。

新智駕:實現(xiàn)L4的無人駕駛,需要很多的數據,那怎么去獲取很多的數據?

彭軍:離不開實測,很多數據還是必須要我們自己采,自己去測。

我認為,數據和數據之間是不一樣的,就是說不同家采集的數據是不太相通的。舉個例子,像特斯拉輔助駕駛采集的數據,對于做L4無人駕駛的意義其實沒有那么大。各家采集數據的密度、種類都不一樣,至少在早期我們認為必須自己去實測。

其實無人駕駛數據的采集積累是蠻快的,還有一個更大的挑戰(zhàn)在于如何收集、清洗和標注這些數據。很多數據標注的工作量是比較可觀的,好的算法可以幫你自動標注一些,也有外包的解決方案來做這方面的事。

新智駕:之前提到,無人駕駛技術設計應該用平臺化的方式,這如何理解?

彭軍:平臺化的設計,跟兩條腿走路是一個意思,是做一個相對通用的解決方案,接口都更標準化。這樣的話,通用平臺在垂直化的領域上應用會更容易。

新智駕:之前你的訪談里描述了這樣的觀點,將無人駕駛技術賣給車廠是行不通的。為什么?

彭軍:這可能有一點誤讀。無人駕駛技術,不像傳統(tǒng)車廠與Tier 1、Tier 2所熟悉的方式,它實際上是一個軟硬件整體的解決方案,跟車輛車型本身又是深度綁定,需要專門適配的。早期的無人駕駛應用,或者說無人車的商業(yè)化,一定不是把無人駕駛解決方案像過去Tier 1賣零部件一樣賣給車廠。

這有幾個原因:第一,從技術上講,無人駕駛整體解決方案是深度定制化的,它不是一個標準化的事物,不容易按照零部件的方式去賣。當然里面某些技術點,比如地圖生產方式、線上模擬的環(huán)境等等,這是可以商榷的。

其次,在車廠經營的這么多年里,以及圍繞車輛建立的法律法規(guī),整個解決方案要達到車規(guī)級的標準需要時間。而無人駕駛本身是一個不斷迭代,靠數據驅動來更新的事物。

基于這幾個考慮,早期無人駕駛的產品形態(tài),不應該是以解決方案的形式賣給車廠。

 新智駕:Pony.ai跟一些新車企已經建立了合作,這方面的合作具體是做什么?

 彭軍:我們目前沒有要互聯(lián)網造車,至少還沒有這個規(guī)劃。所以跟車廠合作,是希望他們提供車輛平臺,我們來提供無人駕駛技術,共同打造無人車。

新智駕:無人車是一個全新的系統(tǒng),之前你認為需要大量軟硬件的定制化的工作。具體我們怎樣去定制這些軟件、硬件?

彭軍:硬件方面,我們主要是在已有的傳感器的基礎上,適當做一些定制化。舉個例子,攝像頭的模組,包括了CMOS,攝像頭的生產,控制件的生產以及圖像預處理芯片等等,我們就會提出要求希望達到一個怎樣的配置。

再比如激光雷達,那就是多少線的,什么類型的激光雷達,部署在什么位置,怎樣的調校要求,基本上是這樣去操作。

新智駕:據說Pony的同學重寫了一版ROS?

彭軍:不是重寫了,而是去掉了ROS。ROS更多是作為進程間通信協(xié)調的中間件,它原本是為機器人設計的,因為機器人有不同的組件,而車本身是一個協(xié)調的整體,它的感知控制應該是一體化的。用一個給機器人做的系統(tǒng)放在車上,會有很多冗余的過程,所以效率會比較低。而我們自己做了一套系統(tǒng),效率可以提高20倍,放到一輛車上,也就是在這個過程里減少了20倍的延遲。

我們做的改進,其實主要是把進程間的通信改成線程間的通信。ROS更多是為了機器人和更通用的應用研究準備的,而我們做了一個針對無人車用的定制化的軟件。無人車本身市場規(guī)模足夠大,可以承載很多定制化的東西。產品做得好不好,最終是看細節(jié)的打磨。

新智駕:你比較看好什么樣的新車企?

彭軍:我覺得互聯(lián)網造車,雖然不像無人車一樣早期,但也在剛剛開始的階段。市面上比較突出的幾家新車企,都有各自的優(yōu)點和缺點,任何幾家做得非常好,對這個市場都是一件好事。我相信隨著我們的發(fā)展,我們和車企之間的合作會越來越多。

新智駕:我們有沒有一個比較明確的規(guī)劃,未來的無人車是Pony.ai來運營,還是由造車企業(yè)銷售給消費者?

彭軍:無人車早期是數據驅動的,我覺得直接賣給消費者肯定不是最早能實現(xiàn)的。

那么,最早的場景肯定是類似于出租車運營這樣的場景。當然是由我們來運營、還是車企來運營,還是第三方公司運營,我覺得還太早了。但運營的形態(tài),從技術和商業(yè)可行性上講,一定比賣車更現(xiàn)實。

新智駕:到今年結束,你覺得Pony.ai會做到怎么樣?

彭軍:繼續(xù)打磨技術,把原型車做得更好,在更多、更復雜的場景下能夠開得更好,把駕乘的體驗,舒適度做得更好。做出來和做得好,其實之間差距還很大,甚至一個簡單的拐彎,怎樣拐得舒服,是需要很多打磨的地方。 

新智駕:今年國內大部分的團隊,應該說做的比較好的團隊,都開始做一些較早能落地的技術,比如封閉的園區(qū)車或者是無人配送,你怎么看呢?

彭軍:任何技術的推廣和成熟一定是由簡到繁,由局部到整體,這個路徑我覺得是正常的。而且我估計我們以后可能會走這樣的路徑。只不過具體是怎么定義封閉園區(qū),選擇一個垂直領域還是多個垂直領域,這個是可以商榷的。因為我的判斷是技術絕大部分是相通的。

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