Özel Otonom sürüş geliyor, L3 seri üretiminin 2021'de L4 seri üretiminin 2025'te çıkması bekleniyor
Bu makalede, otomotiv endüstrisinde kıdemli bir uzman ve "Auto Industry Miscellaneous Talk" un yeni otomotiv medya platformunda özel bir özel otomotiv endüstrisi yorumcusu olan Fang Yuan, özel bir röportaj şeklinde, otonom sürüşün geliştirilmesiyle ilgili konularda derinlemesine bir tartışma yapacak.
01
"Otomobil Endüstrisi Çeşitli Konuşmaları": Önceki iki röportajda, otonom sürüş L3 / L4 / L5 otonom sürüşün seri üretim süresinin beklenenden daha hızlı olduğunu söylemiştiniz, bunu nasıl anlıyorsunuz?
Fangyuan : Her şeyden önce, otonom sürüşün araştırılması ve sanayileşmesi, uzun vadeli gelecek için bireysel şirketlerin Ar-Ge davranışından, bazı şirketlerin orta ve uzun vadeli hedef davranışına, endüstri geliştirme hedefinin davranışına ve ardından küresel endüstriyel zincirinin gelişim davranışına dönüşmüştür.
İnsanlar aynı zamanda otonom sürüşün insanlığa, topluma ve ekonomiye büyük katkı potansiyelini de görüyorlar. Örneğin, mevcut küresel araç sahipliği (1 milyar araç) bir tahmin olarak kullanılır ve ortalama kullanım günde bir saattir.Bu saatin çalışma süresi olarak kullanıldığı varsayılırsa (günde 8 saat), otonom sürüşün potansiyel kurtarılmış / tasarruf süresi her yıl olur. Katkıda bulunan GSYİH (yaklaşık bir benzetme) yaklaşık olarak bir Japonya'ya (2018'de dünyada üçüncü sırada) veya Fransa + Birleşik Krallık'a (2018'de dünyada beşinci ve altıncı sırada) veya Almanya + Kanada'ya (2018'de dünyada dördüncü sırada) denktir Ve onuncu) vb. Araç paylaşımının / ekonominin temel temellerinden biri de otonom araçların kullanılması / işletilmesidir. Tabii ki, otonom sürüş kullanan insanlar da eğlenebilir, dinlenebilir ve ders çalışabilir.
Yukarıda belirtilen vizyon / talep / ekonomik faydalar ve çeşitli endüstrilerin / teknolojinin teşvik edilmesi ve ilerlemesi nedeniyle, otonom sürüşün ilerlemesi beklenenden daha hızlıdır. Gartner'ın 2019'daki çeşitli teknolojik gelişim ve ilerlemesinin olgunluk eğrisinde ilgili teknolojik ilerleme öğelerini üst üste getirin. Çip / hesaplama gücü teknolojisi ilerlemesi (Örneğin, GPU hızlandırıcılar Gartner AI eğrisi-Verimlilik Platosu / Pratik uygulama en yüksek olgunluk döneminin beşinci aşamasındadır), Ağ / Geniş Bant İletim Teknolojisindeki İlerleme (Araç içi kablosuz bağlantı gibi - Gartner otomotiv elektroniği eğrisinin dördüncü aşamasında - Aydınlanmanın Eğimi / pratik uygulama geliştirme büyüme dönemi), Çevresel algı / sensör teknolojisi gelişimi (Örneğin, CMOS milimetre dalga radarı, Gartner otomotiv elektroniği eğrisi-Aydınlanma Eğimi / pratik uygulama geliştirme büyüme döneminin dördüncü aşamasındadır ve Sensör füzyon teknolojisi Ayrıca üçüncü aşamadan çıkmaya ve dördüncü aşamaya girmeye başladı) ve bir çarpan etkisi üretmek için yapay zeka / yapay zeka teknolojisi ilerlemesi, simülasyon teknolojisi ilerlemesi vb. Otonom sürüş teknolojisinin ve sanayileşmenin teknik düzeyde hızlandırılmış gelişimini ve ilerlemesini teşvik eden, bu üst üste binen çarpma etkileridir.
İnternete Bakın "Üç Düşünce": 2019 Gartner Otomotiv Elektroniği Teknolojisi Olgunluk Eğrisi
Ayrıca çip / araç hesaplama gücü teknolojisinin hızlanması, çevresel algılama / sensör teknolojisinin hızlanması, AI / yapay zeka algoritmalarının hızlanması, büyük veri (yol ölçümü ve simülasyon) aşamalı olarak tam / ölçeklendirilmeye başlanmıştır. "Uzun kuyruk" gittikçe kısalıyor ve L3 / L4 / L5 seviyelerinin gerçekleşmesi veya seri üretimi önceki tahminlerin önünde.
Bunlar aynı zamanda birçok araç firmasının güncel seri üretim planlarının çizelgelerinden de görülebilir. Örneğin, birçok araç şirketi, 2021'de veya öncesinde L3 seviyesinde otonom araçların seri üretimine başlayın, 2025'te L4 seviyesinde otonom sürüşün seri üretimine başlayın ve 2030'da L5 seviyesinde otonom sürüşün seri üretimine başlayın. . Raporlara göre: Dünyanın ilk L3 sürücüsüz otomobili olan Audi A8, 2017'de seri üretim yaptığını duyurdu. Audi A8 L3 otonom sürüş için yerleşik bilgi işlem / denetleyici, zFAS (zentrales Fahrerassistenz Steuergeraet veya merkezi sürücü yardım denetleyicisi) olarak adlandırıldı. Mobileye EyeQ3'ün sinyal tanıma, ışık algılama, şerit tanıma, yaya algılama ve çarpışma alarmından sorumlu olduğu 4 ana bileşen (ön görüntü işleme ünitesi, panoramik görüntü işleme ünitesi, sensör füzyon ana kontrol ünitesi ve uygulama ana kontrol ünitesi). NVIDIAnın K1'i, 360 derece çevresel algılama ve sürücü durumu algılamasından sorumludur. Intelin Altera ve Cyclone V; lidar sensörü veri işleme, hedef tanıma füzyonu, fren uyarısı, harita füzyonu, otomatik park etme vb. Konulardan sorumludur. Infineonun Aurix TC297T'si, sistemin çalışma durumunu izlemekten ve sistemin ASIL-D güvenlik standartlarını karşılamasını sağlamaktan sorumludur.
02
"Otomobil Endüstrisi Konuşması": "2021 veya daha önce seri üretilecek olan L3 seviyesi otopilotlardan, 2025 yılında L4 seviyeli otopilotlar seri üretilecek ve L5 seviyeli otopilotlar 2030'da seri üretime geçecek" den bahsettiğinizi fark ettim. Nin niceliklendirilmiş kelimeleri farklı kullanılır.Bunlardan L3 büyük ölçekli, L4 büyük ölçekli ve L5 seri üretimdir. Özel anlamı nedir?
Fangyuan : 2021'de, çoğu büyük ölçekli araç şirketinin toplu olarak üretilen L3 otonom sürüş modellerine sahip olması ve orta-üst düzey modellerin L3 otonom sürüş işlevleriyle donatılması bekleniyor. Seviye 3 otonom sürüş, çoğu orta ve üst seviye lüks otomobil için standart ekipman haline gelecektir. Bu sebeple bir bütün olarak sektör açısından bakıldığında, L3 otonom araçların büyük ölçekli seri üretimine başlanmıştır.
2025 yılında, çoğu büyük ölçekli araç şirketinin belirli bir seri üretilen L4 otonom sürüş modeline sahip olacağı ve üst düzey modellerin isteğe bağlı bir L4 otonom sürüş işlevine sahip olacağı tahmin edilmektedir. Seviye 4 otonom sürüş, bazı üst düzey lüks otomobiller için standart ekipman haline gelecektir. Seviye 4 otonom sürüş, bazı ticari / kamyonlar için standart hale gelecektir. Bu sebeple bir bütün olarak sektör açısından bakıldığında L4 otonom araçların büyük ölçekli seri üretimine başlandı.
2030 yılında bazı büyük ölçekli araç şirketlerinin toplu üretilen L5 otonom sürüş modelleri sunması bekleniyor. L5 otonom sürüş araçları birçok özel alanda (yeni sanayi parkları, yeni tatil / eğlence / sağlık parkları, yeni kasabalar, vb.) Ve belirli yollarda (yüksek hızlı kamyonlar için özel yollar / hatlar, havaalanları / yüksek hızlı raylar / yük merkezleri / özel park bağlantıları) kullanılacaktır. / Yol vb.). Bu nedenle sektörün bir bütün olarak bakış açısıyla L5 otonom sürüşün seri üretimine başlandı.
03
"Araba Endüstrisi Konuşması": Çip / hesaplama gücü gelişimi ve ilerlemesi açısından, otonom sürüşün ilerlemesini nasıl etkiliyor?
Fangyuan : "2019-2020 Çin Yapay Zeka Hesaplama Gücü Geliştirme Değerlendirme Raporu" na göre: Algoritmalar, veriler ve hesaplama gücü, yapay zekanın üç temel unsurudur. Otonom sürüş için çevre algılama / sensör teknolojisi eklenirse, bunlar dört temel unsurdur.
Algoritmaların sürekli ve hızlı ilerlemesi, veri toplama ve simülasyon verilerinin hızlı birikimi ile hızlı AI ilerlemesinin zorluğu, daha çok hesaplama gücünün / çipinin hızlı iyileştirilmesine odaklanır. Şu anda, Ar-Ge ve otonom sürüş çipleri / bilgi işlem gücü üretimi açısından, dünya çapında Nvidia, Mobileye / Intel, Google, Tesla ve Horizon gibi birkaç şirket var. Son zamanlarda Tesla, yerleşik bilgi işlem merkezi FSD'nin (Tam Otomatik Sürüş) yonga / donanım sistemi HW3'ü oluşturmak için NVIDIA yongaları temelinde iyileştirmeler ve yükseltmeler yaptı. Kilit temel bileşen NPU'dur (Sinir Ağı İşlem Birimi) Sinir ağı işlemcisi), aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, aynı anda bir CPU seti ve bir GPU vardır.
FSD sistemi NPU 72 TOPS görüntü işleme ve hesaplama performansına (iki 36 TOPS yongasıyla) sahiptir ve tüm FSD hesaplama sistemi 144 TOPS performansına sahiptir.Geçerli HW2.5 ile karşılaştırıldığında, maliyet% 20 azaltılır ve performans 21 kat artar. Güç artışı yaklaşık% 25'tir. Aynı zamanda, HW4'ün araştırma ve geliştirme çalışmaları da devam ediyor, performansın HW3'ün (400 TOPS) üç katı olması ve yaklaşık 2 yıl içinde tamamlanması bekleniyor. Tesla FSD (HW3), 2020 Model S / X ve Model 3'te konuşlandırılacaktır. Aşağıdaki tablo, Gartner'ın en azından L3 / L4 / L5 seviyesinde otomatik sürüş elde etmeyi öngördüğü yerleşik bilgisayarın hesaplama gücünü ve 2019/2020'de birkaç büyük çip üreticisinin çip / kartının (yerleşik bilgisayar) hesaplama gücünün yaklaşık karşılaştırmasını göstermektedir. (Huawei Shengteng 910 yongası, FP16 / yarım hassasiyette 256 TOPS ve INT8 / tamsayı hassasiyetinde 512 TOPS; Google Cloud TUP, INT8 / tamsayı hassasiyetinde 180 TOPS'tur).
Çünkü yerleşik çipli kartın / bilgisayarın toplam hesaplama gücü aynı zamanda tek bir çipin bilgi işlem gücüne ve içindeki çip kartlarının sayısına bağlıdır. Örneğin, Mobileye EyeQ5 adlı dört çip, 96 TOPS hesaplama gücü oluşturabilir. Ek olarak, geçmişte, EyeQ3 / Q4, görsel sinyal bölümünün tek çipinden sorumluydu.Geçerli raporlara göre, EyeQ5 sensör füzyon bölümünden sorumlu olacak şekilde yükseltilebilir. Çip performans göstergelerini yargılamak için çok yararlı olan ve sıklıkla kullanılan bir başka, çipin işlem gücü / güç tüketimidir, yani TOPS / W, aşağıdaki tabloya bakın. Not: Pratik uygulamalar için, CPU, GUP, TUP, vb. Farklı tasarım yöntemleri nedeniyle, uygulamanın belirli bir problem türü için verimliliği de farklıdır. Bu nedenle, araca takılan bilgisayarlar için genellikle CPU, GPU, TPU, NPU, BPU ve diğer çerçeve kombinasyonları ve rekombinasyonları kullanılır. Not: Bazı uzmanlar, L5 otonom sürüş için gereken bilgi işlem gücünün 1000 TOPS olduğunu tahmin ediyor (neredeyse bir insan beyninin hesaplama gücüne eşit).
04
"Otomobil Endüstrisi Konuşması": Çevresel algılama / sensör teknolojisinin gelişimi ve ilerlemesi açısından, otonom sürüşün ilerlemesini nasıl etkiliyor?
Fangyuan : L3 / L4 / L5 otonom sürüşün seri üretimi için bir diğer önemli zorluk, çevresel algılama / sensör teknolojisinin geliştirilmesi ve ilerlemesidir.
L3'ü örnek olarak alırsak, L2'den L3 otonom sürüş seviyesine geçiş büyük bir zorluktur. Hepimizin bildiği gibi, SAE sınıflandırmasına göre L2'den L3'e otomatik sürüş, L3 otomatik sürüş şudur: koşullu otomatik sürüş, sürücünün kalkmasına izin verir ve yalnızca sistem tarafından istendiğinde sürüşü devralması gerekir (bu aynı zamanda büyük bir zorluktur). Ancak çevresel algının (nesnelerin ve zamanın algılama tepkisi) kısmı için, sürücünün sorumluluğu araca / sisteme aktarılır (aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi). Bu nedenle en azından arabanın / sistemin çevre algılama işlevi sürücününkinden daha düşük olamaz ama bu aynı zamanda büyük bir zorluktur. Örnek olarak dinamik görsel algıyı / sensörü ele alırsak, sürücü 200 metreden daha uzak mesafedeki araçları / nesneleri saatte 100 km / s'nin üzerinde bir hızda tanıyabilir, ancak bu, mevcut kamera teknolojisi için büyük bir zorluktur.
Tabii ki, çevresel algılama / sensör teknolojisinin hızlı gelişimi ve ilerlemesi nedeniyle (yukarıda bahsedildiği gibi: Gartner otomotiv elektroniği eğrisinin dördüncü aşamasındaki CMOS milimetre dalga radarı - Aydınlanma Eğimi / pratik uygulama geliştirme büyüme dönemi), çoklu algılama teknolojisinin sensör füzyonu Teknolojinin hızlı ilerlemesi (yukarıda belirtildiği gibi: Gartner eğrisinde, sensör füzyon teknolojisi de üçüncü aşamadan çıkmaya ve dördüncü aşamaya girmeye başladı), yerleşik bilgisayarın hesaplama gücü ve algoritmaların, dinamiklerin ve tüm hava / tüm hava koşullarının ilerlemesi ile birleşti. Algı büyük ölçüde gelişti.
Örnek olarak CMOS milimetre dalga radarını ele alalım. Milimetre dalga radar üretim süreci, galyum arsenit / GaAs sürecinden (seri üretim 1990'da başladı) silikon germanyum / SiGe sürecine (seri üretim 2000'de başladı) ve ardından CMOS sürecine (2010'da filizlendi ve 2015'te yoğun bir şekilde yatırım yapıldı) gelişti. Seri üretim 2017'de başlayacak ve olgun / büyük ölçekli seri üretime 2021'de başlanacak). Sonuç olarak, milimetre dalga radarının maliyeti GaAs işleminden SiGe işlemine% 50, ardından CMOS işleminde% 40 azaltılır. Aynı zamanda, hacim% 33 azaltılır, güç tüketimi% 50 azaltılır ve doğruluk 10 kat artırılır gibi performans önemli ölçüde iyileştirilir. Aynı zamanda entegrasyon derecesi önemli ölçüde iyileştirildi.Fonksiyonel modüller GaAs işleminde 7 ve 8 bloktan SiGe işleminde 3 ve 4 bloğa ve ardından CMOS işleminde 1 bloğa indirildi.Tüm işlevsel modüller entegre edildi (28nm düğüm işleminin uygulanması vb. Nedeniyle) . Son zamanlarda (28 Şubat 2019'da piyasaya sürüldü), 77GHz CMOS teknolojisine dayanan araca monteli bir milimetre dalga faz dizisi (Faz Dizisi) radarı da geliştirildi.Milimetre dalga radar görüntüleme algoritmalarıyla birleştirildiğinde lidar ile karşılaştırılabilir olması bekleniyor Yüksek çözünürlüklü görüntüleme etkisi .
Örnek olarak Google Laser Bear Honeycomb'u (LBH-Laser Bear Honeycomb) ele alalım. LBH, 95 derecelik dikey görüş alanına ve 360 derecelik yatay görüş alanına sahiptir. Piyasadaki çoğu lidar ürününün dikey görüş alanı yaklaşık 30 ° 'dir. Bu şekilde, Google'ın LBH'si, üç 3D lidarı bir araya getirmeye eşdeğerdir. Bu nedenle, maliyetler azalırken verimlilik de önemli ölçüde artırılır. Not: Piyasada uygun bir lidar bulunmadığı anlaşıldığında Waymo, 2011 yılında kendi lidar sistemini geliştirmeye başladı. Waymo, sekiz yıl içinde nihayet üç menzil / görüş alanı lidar geliştirdi - uzun, orta ve kısa menzilli görüş alanı (aynı zamanda, 2016'nın başlarında, lidar maliyeti% 90 azaltıldı. 75.000 ABD Doları, 75.000 ABD Dolarına düştü ).
Waymo'nun lazer radarı Laser Bear, otonom sürüşün kör noktalar içermemesini sağlamak için piyasaya sürüldü
Lazer gece görüş görüntüleme sistemini örnek olarak alın. Otonom sürüşün bir başka zorluğu da gece araba kullanmaktır ve görsel algısı gündüze göre daha zordur. Sürücü gece araba kullanırken bile, görsel algı aralığı gündüze göre çok daha azdır. Bu nedenle, otonom sürüşü yapılandırmak için daha iyi bir gece görüş sistemine ihtiyaç vardır.
Şu anda, yeni lazer gece görüş görüntüleme sistemi, gece görüşü etkisini önemli ölçüde iyileştirdi (2018 IEEE Akıllı Araçlar Sempozyumu (IV) Changshu, Suzhou, Çin, 26-30 Haziran 2018 ve Gated2Depth: Geçitli Görüntülerden Gerçek Zamanlı Yoğun Lidar, arXiv 1902.04997), gece görüş mesafesi 350M'ye kadar ulaşabilir. Yeni lazer gece görüş görüntüleme sistemi lazer görüntüleme teknolojisini benimsediğinden, sadece gece görüş etkisini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda sis, yağmur, kar havası ve parlama ortamı altında görsel algı etkisini de iyileştirir.Parlama ve sisli etkilerin karşılaştırması aşağıdaki şekilde gösterilmiştir. Göstermek.
Dürbün veya Gated'in 3D test teknolojisi ile birleştirildiğinde, tüm alanda gerçek zamanlı yüksek yoğunluklu / yüksek çözünürlüklü 3D gece görüşü ve gündüz algılama sistemine daha da yükseltilebilir. Tüm hava durumu algılama sistemi (atılım ilerlemesi beklenebilir) . Yeni lazer gece görüş sistemi, görüntüleme ilkesini, gerçek zamanlı (taramasız) ve düşük güç tüketimini benimser. Bu nedenle hem görsel avantajlar hem de lazer penetrasyon avantajları ve düşük güç tüketimi vardır. Yukarıdakiler sadece bazı bireysel örneklerdir. Otonom sürüş, küresel / sektörel bir çaba haline geldiğinden, özellikle sensör endüstrisinin çabaları, sensör teknolojisi ve sensör füzyon teknolojisi hızlı bir ilerleme kaydetmektedir (tabii ki, aynı zamanda büyük pazar talebinden de kaynaklanmaktadır).
05
"Araba Endüstrisi Konuşması": Daha önce de belirtildiği gibi, algoritmalar, veriler, hesaplama gücü ve çevresel algılama / sensör teknolojisi, otonom araçların dört temel unsurudur. Hesaplama gücü ve çevresel algılama / sensör teknolojisi tartışıldı, peki veriler açısından mevcut gelişme nedir?
Fangyuan : Önceki raporda belirtildiği gibi Rand Think Tank, bir araştırma raporunda, otonom araçların güvenliklerini kanıtlamak için on milyarlarca mil ve hatta bazen yüz milyarlarca mil yol alması gerektiğini öne sürdü.
Tesla Autopilotun başlangıçta ölçülen sürüş verileri: Ekim 2019 itibarıyla, Autopilotun veri toplama kilometresi başlangıçta yaklaşık 1,55 milyar mil, Temmuz 2018de yaklaşık 1,2 milyar mil ve Ekim 2016da yaklaşık 222 milyon mildir. Mayıs ayında yaklaşık 100 milyon mil (Tesla'nın şu anki toplam kilometresi yaklaşık 10 milyar mile ulaşmasına rağmen). Şu anda Tesla, Otopilot sistemi ile donatılmış yaklaşık 500.000 aracın yolda ilerlediğini ve günlük kilometrenin 15 milyon mile ulaşmasının beklendiğini tahmin ediyor. Mevcut üretim / satış durumuna göre bu filonun büyüklüğü kısa sürede 1 milyon araca çıkacak ve üretilen aylık kilometre 1 milyar mile ulaşacak.
Google Waymo için Waymo, yaklaşık 15 milyon mil gerçek yol testi / sürüş mesafesi biriktirdi. Ancak Google Waymonun yol simülasyon verileri yaklaşık 10 milyar mile ulaştı. Waymo, ortam algılama, karar verme ve yürütme için algoritmaları optimize etmek için gerçek yol testi verilerini simülasyon verileriyle birleştirerek, otonom sürüşte lider ve L4 otonom sürüş iniş / seri üretimde lider olmasını sağlıyor.
06
"Araba Endüstrisi Konuşması": Daha önce de belirtildiği gibi, algoritmalar, veriler, hesaplama gücü ve çevresel algılama / sensör teknolojisi, otonom araçların dört temel unsurudur. Hesaplama gücü, algısı ve verileri tartışıldı Algoritmalar açısından şu anki gelişme nedir?
Fangyuan : Algoritmalar / geliştirme yöntemleri açısından, şu anda, otonom sürüş için derin sinir ağı algoritmalarında yaygın olarak kullanılan / araştırılan kabaca üç yöntem vardır: pekiştirmeli öğrenme, kendi kendine denetimli öğrenme ve taklit öğrenme yöntemleri. Taklit öğrenme, ağı eğitmek için çok sayıda etiketli veri gerektirir. Kendi kendine öğrenmenin avantajı, ağı eğitmek için etiketli verileri ve etiketsiz verileri kullanabilmenizdir. Pekiştirmeli öğrenmenin avantajı, ağı daha makro bir perspektiften / durumdan doğru kararlar vermesi için eğitebilmenizdir. .
Nispeten yeterli veriler nedeniyle, Tesla'nın üç yönteminin de uygulanması bekleniyor. Yetersiz veri nedeniyle Waymo, aynı zamanda tam bir zorluk olan "Uzun Kuyruk: Bazı Nadir Senaryolar" gibi büyük bir zorlukla karşı karşıyadır. Bu amaçla Waymo, onunla başa çıkmak için simülasyon yazılımı Carcraft'ı da geliştirdi (Tesla'nın verileri nispeten yeterli olsa bile, yine de "uzun kuyruk" sorunuyla yüzleşmek zorundadır, ancak "uzun kuyruk" kuyruğu daha kısa olacaktır.Örneğin, bu sefer akıllı çağrısı / Smart Summon işlevi geliştirme zorlukla karşı karşıyadır). Simülasyon testi, otonom sürüş araştırma ve geliştirmesinin anahtar / vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Waymo 10 milyar mili simüle etti Bu bakımdan, Waymo'nun özel bir avantajı var. GM Cruise'un ayrıca simülasyon yazılımı "The Matrix" kullanarak 5 milyar mil simülasyonu yapması bekleniyor. Şu anda benzer işlevlere sahip PanoSim, CarSim vb. Bulunmaktadır.
Yukarıda bahsedildiği gibi, derin sinir ağlarının öğrenilmesi çok fazla veri gerektirdiğinden, Tesla'nın göreceli olarak yeterli gerçek sürüş verisine sahip olması dışında, diğer şirketlerin veri miktarı yeterli olmaktan uzaktır.Bu nedenle simülasyon testi, otonom bir araç araştırma ve geliştirme haline gelmiştir. Anahtar / gerekli kısmı Waymo ayrıca 4/5 seviyesinde otonom sürüşün gelişimini büyük ölçüde hızlandırmak için simülasyon test yazılımı Carcraft'ı şiddetle kullanıyor ve otonom sürüş filosu Phoenix'te faaliyete geçirildi. Simülasyon testlerinin yardımı olmadan, Waymo'nun 4/5 otonom sürüşün gelişimini tamamlaması imkansızdır (en az on milyarlarca mil veri gereklidir). Waymo'nun şimdiye kadar gerçek sürüş testi kilometre verileri 15 milyon mil ve Carcraft simülasyon sürüş testi kilometre verileri 10 milyar mile ulaştı.
Şu anda, Waymonun kendi araştırma ve geliştirme simülasyon test yazılımı Carcraft ve General Cruiseun "The Matrix" yazılımına ek olarak, piyasada aralarında nispeten iyi bilinen, oldukça uzmanlaşmış ve her biri çok özel olan bazı profesyonel düzeyde ve farklı simülasyon test yazılımları da bulunmaktadır. Özellikler arasında PanoSim, PreScan, CarSim, Apollo 2, IPG, VIRES, SANNeR vb. Yer alır. PanoSim'i örnek olarak alalım: PanoSim, oldukça karmaşık araç dinamiklerini (motor, şanzıman, motor vb.) / Kinematik modellerini (şasi / kontrol / süspansiyon / fren / direksiyon sistemi, Lastikler, gövde / sertlik vb.), Araba üç boyutlu sürüş ortamı algılama modeli (yol / ışık / yağmur ve kar vb.), Araba sürüş trafik modeli (sinyal lambaları / yol işaretleri / V2X, vb.), Araç çevre sensör sistemi modeli (görsel kamera / radar / Lidar Vb.), Matlab / Simulink simülasyon ortamı modelleri, grafik ve animasyon sonrası işleme araçları ve diğer büyük ölçekli simülasyon simülasyon yazılım platformları / motorları aracılığıyla otomatik olarak oluşturulan navigasyon GPS, radyo iletişim modelleri ve yüksek hassasiyetli dijital harita modelleri.
07
"Otomobil Endüstrisi Çeşitli Konuşmaları": Son soru, otonom sürüş röportajında neden donanımın / yongaların teknolojik ilerlemesini birçok kez tartışıyorsunuz?
Fangyuan : Şu anki popüler söz şudur: gelecek yazılım tanımlı arabalardır. Ama gerçekte hiçbir donanım yok (Özellikle henüz tam olarak rekabetçi olmayan bir pazarda) , Yazılım düzeyi gerekli düzeye ulaşamıyor ve yazılım düzeyinin desteklenmesi için donanım temeline ihtiyacı var. Öngörülebilir gelecekte, donanım / yonga tanımlama / destekleyici yazılımın işlevi ve seviyesidir Donanım ve yazılım, aracı birlikte tanımlar. Bu nedenle Google aynı zamanda donanımın seri üretimine / seri üretimine (yongalı TPU ve kendi kendine giden arabasındaki ana sensörler / lidarlar, vb.) Ve Tesla'nın da donanım geliştirmeye / seri üretimine (yonga kart FSD ve yonga NPU / HW3 / HW4, vb.), Neden Horizon da donanım geliştirmeye / seri üretim yapmaya başladı (çip BPU (Beyin İşleme Birimi) / Yolculuk 2/3). Bu sektörlerdeki liderler başı çekiyor.
Son olarak, Alan Kay'ın (dahi bilgisayar ustası, 2003 Turing Ödülü sahibi ve grafik kullanıcı arayüzünün mucidi) sözlerini ödünç almak gerekirse: Geleceği tahmin etmenin en iyi yolu geleceği yaratmaktır. Yazılımı gerçekten ciddiye alan kişiler kendi donanımlarını yapmalıdır .
Sonunda yazılı: Sensör teknolojisinin hızlı gelişimi, sensör füzyon teknolojisinin hızlı gelişimi, yol testi verilerinin ve simülasyon verilerinin hızlı birikimi ve ikisinin yinelemeli karşılıklı doğrulanması, yerleşik bilgisayar hesaplama gücünün hızlı gelişimi, otomatik sürüş algoritmalarının hızlı yinelemeli yükseltmesi, genel otomatik sürüş teknolojisi Üst üste bindirilmiş bir çarpma efekti oluşturmaya başlayın. Bu nedenle 2021, L3 / L2.9 seviyesinde otonom sürüşün seri üretime başladığı yıl olacak, 2025 L4 / L3.9 seviyesinde otonom sürüşün seri üretime başlaması için dönüm yılı olacak ve 2030, L5 olacaktır. L4.9 otonom sürüşün seri üretiminin başladığı tekillik yılı.
Otonom sürüş seviyelerinin zorlukları, otonom sürüş düzenlemelerinin daha da iyileştirilmesi ihtiyacı nedeniyle ve otonom sürüş teknolojisinin (algı, veri, bilgi işlem gücü, algoritmalar) hızlı ilerlemesi nedeniyle, belki de daha güvenli olmak için, otomobil şirketleri aşırı seviyeler uygulama eğiliminde olabilir. fazlalık. L2 + / L2.9 seviyesi, L3 + / L3.9 seviyesi ve L4 + / L4.9 seviyesi gibi veya uygulanacaktır. Seviye L2.9, L3 seviyesinin zorluklarıyla uğraşmak zorunda değildir, L3.9 seviyesi ise L3 seviyesinde olası problemlerden kaçınmayı en üst düzeye çıkarabilir ve L4.9 seviyesine benzer şekilde L4 seviyesinin zorluklarıyla uğraşması gerekmez. .
Çevresel algılama / sensör teknolojisi, özellikle üç ana algılama teknolojisi: görüş kamerası sistemi, milimetre dalga radarı ve lidar olmak üzere hızla gelişmektedir. Örneğin şu anda görüş kamerası sistemine liderlik eden Mobileye EyeQ serisi, 2018 yılında yıllık% 42,5 artışla 12,4 milyon adet sattı. 2014'ten 2018'e kadar toplam 34 milyon adet satıldı. HIS raporlarına göre, küresel araç içi kamera satışlarının 2020'de 2016'ya göre ikiye katlanarak 80 milyon adedi aşması bekleniyor. Ana akım monoküler kameranın yanı sıra dürbün kameraların seri üretimi de artıyor, özellikle Tesla Model 3 de ilk kez trinoküler kameraların seri üretimini gerçekleştirdi. Binoküler ve trinoküler, kamera kombinasyonlarının trendidir. Hem uzun hem de kısa menzil ve mesafe tahmin özelliklerini kapsayan insan dürbünlü hızlı yakınlaştırma ve binoküler paralaksın üçgenleme ilkesini büyük ölçüde simüle eder. Yukarıda belirtildiği gibi aynı zamanda, Görme çiplerinin bilgi işlem gücü de, yılda on defadan fazla hızla yinelemeli olarak yükseltiliyor.
Plunkedt Researc / Zhiyan Consulting Report'a göre, 2014 yılında küresel milimetre dalga radar pazarı sevkiyatları 19 milyon adetti ve 2018'de araca monteli milimetre dalga radarlarının sevkiyatı 65 milyon adede ulaşacak. Hacim 72 milyon adete ulaşabilir. 2020'de, yurtiçi otopilot / ADAS penetrasyon oranının% 30'a ulaşacağı tahmin edilirse (her set için yalnızca 4 kısa menzilli milimetre dalga radarı ve 1 uzun menzilli milimetre dalga radarı gereklidir), yurt içi sevkiyatlar 45 milyona ulaşacaktır. Parçalar. Teknik olarak milimetre dalga radarının geliştirme yönü şunları içerir: Yüksek çözünürlüklü görüntüleme , 79Ghz, CMOS çipleri hızla gelişiyor.
Simülasyon testi, otonom sürüş araştırma ve geliştirmesinin anahtar / vazgeçilmez bir parçası haline geldi. Gerçek sürücü test verilerini simülasyon simülasyonu ve yinelemeyle birleştirmek, sinir ağlarının derin öğrenimi için etkili bir yöntem ve uzun kuyruğu kısaltmak için etkili bir yöntem haline geldi. Waymo'nun gerçek sürüş testi kilometre verileri 15 milyon mildir ve simüle edilmiş sürüş testi kilometre verileri 10 milyar mile ulaştı. Waymo'nun otonom sürüş teknolojisi ve L4 otonom sürüş teknolojisinde bu kadar lider olmasının nedenlerinden biri budur. Çin'de bağımsız bir marka olan PanoSim aynı zamanda oldukça karmaşık araç dinamiklerini (motor, şanzıman, motor vb.) / Kinematik modelini (şasi / kontrol / süspansiyon / fren / direksiyon sistemini, Lastikler, gövde / sertlik vb.), Araba üç boyutlu sürüş ortamı algılama modeli (yol / ışık / yağmur ve kar vb.), Araba sürüş trafik modeli (sinyal lambaları / yol işaretleri / V2X, vb.), Araç çevre sensör sistemi modeli (görsel kamera / radar / Lidar Vb.), Matlab / Simulink simülasyon ortamı modelleri, grafik ve animasyon sonrası işleme araçları ve diğer büyük ölçekli simülasyon simülasyon yazılım platformları / motorları aracılığıyla otomatik olarak oluşturulan navigasyon GPS, radyo iletişim modelleri ve yüksek hassasiyetli dijital harita modelleri.
Her ne kadar, L3 otonom araçların büyük ölçekli seri üretimi 2021'de başlayacak ve L4 otonom sürüşün büyük ölçekli seri üretimi 2025'te başlayacak ve L5 otonom sürüşün seri üretimi 2030'da başlayacak. Ama liderler çoktan başladı . L3 otonom sürüş teknolojisi açısından Şu anda, Audi A8 (2017), GAC Aion LX (2019) vb. Gibi birçok otomobil şirketi L3 otonom araçlarını piyasaya sürdü / listeledi. 2020 / 2021'de L3 otonom araçları seri üretmeyi planlayan şirketler (eksik istatistiklere göre) şunları içerir: Changan Automobile, Great Wall Motor, Geely Automobile, SAIC Binek Otomobili, BAIC New Energy, Chery Automobile, Weimar Automobile, Xiaopeng Otomobiller, Weilai Otomobilleri, Zero Run Otomobilleri, Shenlong Otomobilleri, BMW Otomobilleri, Benz Otomobilleri, Honda Otomobilleri, Volkswagens vb.
2021 yılına kadar çoğu otomobil şirketinin L3 otonom araçları seri üreteceği söylenebilir. L4 otonom sürüş teknolojisi açısından Waymo L4 sürücüsüz taksi Waymo One, 2018'in sonunda ABD'nin Phoenix şehrinde deneme amaçlı çalıştırıldı. Operasyon süresi haftanın 7 günü 24 saattir.Müşteriler APP aracılığıyla operasyon alanında araç teslim alabilirler ve sürücüsüz taksi 4 kişiye kadar taşıyabilir. Şu anda, yalnızca Temmuz / Ağustos aylarında toplam 10.500 yolculuk yapıldı / sürüldü. Waymo aynı zamanda 22 Ocak 2019'da Amerika Birleşik Devletleri'nin Michigan kentinde L4 otonom araçların toplu montajı / modifikasyonuna adanmış dünyanın ilk fabrikasını kuracağını da duyurdu. Basında çıkan haberlere göre, Ford Motor Company ilk kez "Ford Otonom Sürüş Geliştirme Raporu" nu yayınladı.Raporda, Ford'un ABD pazarında L4 otonom sürüşe sahip olacak tam otonom araçların ilk üretim versiyonunu 2021 yılında piyasaya süreceği belirtildi. kabiliyet. Mercedes-Benz ve BMW, 2024'te L4 ve otonom araçları seri üretmeyi planlıyor. GM Cruise ve Byton gibi L4 sürücüsüz araçların 2020/2021'de faaliyete geçmesi bekleniyor. Basında çıkan haberlere göre Ford Motor Co., ilk kez "Ford Otonom Sürüş Geliştirme Raporu" nu yayınladı.Raporda, Ford'un 2021 yılında ABD pazarında seri üretilen ilk L4 sürücüsüz otomobili piyasaya süreceği belirtildi. Mercedes-Benz ve BMW, 2024'te L4 ve otonom araçları seri üretmeyi planlıyor. GM Cruise ve Byton gibi L4 sürücüsüz araçların 2020/2021'de faaliyete geçmesi bekleniyor.
Phoenix bölgesinde çalışan Google Waymo One L4 sürücüsüz taksi, APP ayrılmış araba,
Ford otonom sürüş raporu 2021'de L4 üretim otomobili piyasaya sürüyor
BMW ve Mercedes, 2024'te L4 otomobillerinin seri üretimini bekliyor
Elbette Tesla, L4 sürücüsüz arabaları seri olarak üreten ilk şirket olmak için çok çalışıyor ve ayrıca 2020 / 2021'de L4 sürücüsüz arabaları toplu üretmeyi planlıyor. Volvo, L3 otonom sürüş teknolojisinin keşfinde liderliği ele geçirdi ve ayrıca 2021'de L4 otonom araçları seri üretmeyi planladığına dair raporlar da var.
26 Temmuz 2019'da Changan Automobile, L4 otonom araçların çalışmasını test etmek ve göstermek için yurtiçinde Chongqing Xiantao Uluslararası Büyük Veri Vadisi'nin yarı açık parkındaydı. Sina Auto ve Autohome'dan gelen raporlara göre yerel lider, Çin FAW Hongqi ve Baidu-Hongqi E · jie (Robotaxi), 45 Hongqi E · jieye tarafından ortaklaşa üretilen yerli L4 sürücüsüz taksilerin ilk partisi olacak Test operasyonu 2 Ağustos 2019'da National Intelligent Connected Vehicle (Changsha) test alanında başlayacak ve yıl içinde Changsha'da büyük ölçekli bir açık yol insanlı testi yapılacaktır. Aynı zamanda Baidu ve Hongqi, Changchun'da 3,6 dakikada otonom bir binek otomobili havaya uçuracak olan Çin'in ilk büyük ölçekli ön kurulum ve seri üretim hattını kurmak için birlikte çalışacak. L4 sürücüsüz araçların büyük ölçekli ön kurulum ve seri üretim hattı, L4 sürücüsüz araç üretim döneminin sonunu işaret etti ve ileri tasarım konsepti başından beri dahil edildi. "Çin'in 1 Numaralı ve Dünyaca Ünlü" marka stratejisinin rehberliğinde Hongqi markası, "Yeni Noble Marka" marka stratejisinin uygulanmasını hızlandırdı.
Gelecek burada. Dünyaca ünlü bir danışmanlık kuruluşu olan IHS, 2025 yılına kadar dünyada 1 milyon otonom araç olacağını öngörüyor. Pazarlama şirketi ABI, 2025 yılına kadar dünyada 8 milyon daha otonom araç olacağını iddia ediyor. McKinsey, 2030 yılına kadar buna inanıyor. Otonom araç satışları% 50'yi oluşturdu. Bu amaçla, bir bütün olarak endüstri perspektifinden bakıldığında, L4 otonom araçların büyük ölçekli seri üretiminin / işletmesinin başlangıcı başlamıştır. 2025/2030'da bazı büyük ölçekli araç şirketlerinin toplu üretilen L4 / L5 otonom sürüş modelleri sağlayacağı tahmin ediliyor. L4 / L5 otonom sürüş araçları birçok özel alanda (yeni sanayi parkları, yeni tatil / eğlence / sağlık parkları, yeni kasabalar vb.) Ve belirli yollarda (yüksek hızlı kamyonlar için özel yollar / hatlar, havalimanları / yüksek hızlı raylar / yük merkezleri / belirli parklar) kullanılacaktır. Bağlantı hatlarında / yollarda vb.).
