Yepyeni AI kamera, 360 derecelik ortam algılama dizisi, Bosch bir otopilot sistem entegratörü olacak
Leifeng.comun yeni akıllı sürüş notu: 19. Asya-Pasifik Otomotiv Mühendisliği Yıllık Konferansı ve 2017 Çin Otomotiv Mühendisleri Derneği Yıllık Konferansı ve Sergisi (APAC 19 ve 2017 SAECCE) 24-26 Ekim tarihleri arasında Şangay'da düzenlendi. "Otomotiv ve Taşımacılık Reformu" temasıyla, 3.000'den fazla yerli ve yabancı sektör konuğu, otomobil üreticileri ve parçalarının işbirliğine dayalı inovasyon ve teknolojik gelişim yolunu ortaklaşa tartıştı. Etkinlik boyunca etkinlik raporuna katılan Leifeng.com Xinzhijia, yıllık toplantıda Bosch Chassis Control Systems China Başkanı Chen Liming'in yaptığı konuşmayı şöyle derledi:
AI dönemi
Bugün endüstri yapay zekaya büyük yatırım yapıyor. Google ve Baidu gibi teknoloji devleri 20-30 milyar ABD doları arasında yatırım yaptı ve yeni kurulan şirketler neredeyse 6-9 milyar ABD doları civarında. Aynı zamanda birçok özel sermaye fonu da var. İçeride, yatırılan para 2013'tekinin üç katı kadardı.
Şimdi yapay zekanın zirvesi. Tüm dünyanın perspektifinden bakıldığında, AI dalgası esas olarak ABD, Çin, Birleşik Krallık ve diğer ülkelerde yoğunlaşmıştır ve temel olarak AI'nın temel araştırma, uygulama ve yetenek havuzuna odaklanmaktadır. Şu anda Amerika Birleşik Devletleri birinci sırada ve Çin ikinci sırada yer almaktadır. Yapay zekanın dördüncü sanayi devriminin temel teknolojisi olduğu ve sanayi devrimi sürecini destekleyeceği söylenebilir.
Çin ayrıca yapay zekanın geliştirilmesi için eksiksiz bir teknik rota formüle etti: 2020'de dünya lideri olan ABD'yi yakalayacak; 2025'e kadar bazı temel alanlarda bazı atılımlar gerçekleştirecek ve aynı zamanda yapay zekayı Çin'in ekonomik büyümesi için itici bir güce dönüştürecek; 2030'da temel alınacak Araştırma ve pratik uygulama çabaları Çin'in ekonomik bir güç olmasına yardımcı oldu.
Sizinle bazı verileri paylaşmama izin verin.
Yukarıdaki resmin sol tarafında, yapay zekanın sağlık, eğitim, finans, güvenlik, elektronik ticaret ve ulaşımın desteklenmesinde büyük bir rol oynadığını gösteren, GFK tarafından hazırlanan önceki bir araştırma raporu var. Sağda, Bosch'un dahili strateji şirketi tarafından hazırlanan bir anket raporu var. Yapay zekanın 5 yıl içindeki çeşitli sektörler üzerindeki etkisiyle ilgili. Yüksek seviyenin% 80'e ulaştığı görülebiliyor. Otomotiv sektöründe ve otonom sürüşte yapay zekanın etkisi Muhtemelen şimdi% 15'ten 5 yıl içinde neredeyse% 60'a.
AI tüm ekonomimizi, yaşamımızı ve teknolojik gelişimimizi etkileyecek.
Otonom sürüş fırsatları
Yapay zekanın otonom sürüş alanındaki uygulamasına bakalım. Aslında, otonom sürüş, analiz ve muhakeme için insan sürücülerin gözlerini, kulaklarını ve beyinlerini değiştirmek için makineleri kullanmak ve daha sonra arabayı kontrol etmek için el ve ayakların yerini almak ve sonunda A'dan B'ye güvenliği sağlamaktır. .
Ayrıca, yukarıdaki şeklin alt çizgisi olan bir gerçekleştirme seviyesi (Gerçekleşme) vardır. Ne kadar iyi Lidar ve AI teknolojisine sahip olursanız olun, bunları bir araya getiremezseniz, faydasızdır; aynı zamanda, araç yönetmeliklerinin gerektirdiği şekilde bilgi işlem gücü, arıza koruması ve güvenlik doğrulaması açısından bunları piyasaya sürmek iyi bir fikir değildir. Otonom sürüşü gerçekleştirin.
Yukarıdaki resim, şerit çizgisi tanıma gerektiren nispeten basit bir sürüş sahnesini göstermektedir.Geleneksel yöntem, Kural tabanlı kullanmaktır. Nesneleri tanımlamak için bazı kurallar kullanır.Çevremizdeki sürüş ortamı nispeten basit olduğunda, geleneksel kural tabanlı algoritma doğru, etkili, hızlı ve sürüş ihtiyaçlarını karşılayacak kadar ucuzdur. Sürücü destek sistemlerimizin ve L2 ve L3 ürünlerimizin çoğu bu yöntemi kullanır.
Bununla birlikte, otonom sürüş senaryoları gittikçe daha karmaşık hale geldikçe, geleneksel Kural tabanlı yöntemler, özellikle sürüş haklarını arabalara ve sistemlere verdiğimizde tavana vurmuştur, durum niteliksel olarak farklıdır. Algılama gereksinimleri daha yüksektir.
Şu anda, algoritmayı güncellememiz ve ortamı simüle etmek için bir model oluşturmamız gerekiyor ve yapay zeka iyi bir çözüm sağlıyor.
Yapay zeka teknolojisine atıfta bulunarak Bosch'un yeni nesil kamerasına bir giriş.
Yukarıdaki resim bir güneş gününde bir sürüş sahnesini göstermektedir İnsan gözleri şerit çizgilerini ve diğer araçları net bir şekilde görebilir, ancak kamera onları göremeyebilir.
Bunu yapmak için geleneksel mantık ve yöntemleri kullanırsanız, şerit çizgisi görünmezdir, ancak derin öğrenme algoritması aracılığıyla kamera, tüm resmin anlamını okuyabilir: yol nerede, bitki örtüsü nerede ve araba nerede yerel. AI teknolojisi, karmaşık bir sürüş ortamında çevredeki ortamı ve semantiği daha iyi anlamamıza ve istediğimizi dışarıda bırakmamıza yardımcı olur.
Bosch'un istikrarlı 360 derece çevre algılama sistemini tanıtmama izin verin.
Yeni nesil milimetre dalga radarımızın algılama aralığı 160 metreden 200 metreye yükseldi ve bant genişliği daha yüksek çözünürlük ve daha iyi görüş hattı ile 1G'den 1.5G'ye çıkarıldı; yeni nesil ultrasonik radar daha geniş bir algılama aralığına, daha hızlı hıza ve Daha yüksek doğruluk; lidarımız da geliştirme sürecindedir.
Bulutta da bazı farklı çözümlerimiz var.Kameralarımız, radarlarımız ve diğer sensörlerimiz önceden eğitilebilir ve öğrenilebilir. Sürüş süreci boyunca, yetenek geliştirilmeye devam edebilir ve seri üretimden sonra bile öğrenmeye ve optimize etmeye devam edebiliriz.
Tüm bu veriler buluta döndürülecek ve bulutta öğrenmeye devam edecek ve ardından bu sensörleri kullanan her araca güncellenerek tüm araçların gerçek sürüş durumuyla yüzleşmek için aynı zeka seviyesine sahip olması sağlanacak.
Ek olarak, AI, algılama, düşünme, karar verme ve yürütme dahil olmak üzere tüm otonom sürüş sürecinde harika uygulamalara sahip olabilir, ancak kullanılan yöntemler tam olarak aynı değildir.Her sinir ağının kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Algı açısından, derin öğrenme daha yaygın olarak kullanılır ve Pekiştirmeli Öğrenme, esas olarak planlama ve yürütme için kullanılır.
Belirli uygulamalarda iki farklı yön vardır: Biri ortamı modellemek ve insanların ve arabaların davranışlarını tahmin etmektir. Bu yöntem planlama ve karar verme için daha uygundur; diğeri ise Uçtan Uca -end), algıdan karar vermeye kadar pek çok süreç ihmal edilir.Bazı yapay zeka şirketleri derinlemesine araştırma yapıyor, ancak ürün haline gelmeden önce daha çok yol var.
Otonom sürüşün zorluğu
Otonom sürüşte yapay zeka uygulaması da birçok zorluğu beraberinde getiriyor.
Geleneksel Kural tabanlı algoritmalar için, bir problem varsa, problemin nerede olduğunu bulmak için programı tek tek bulabilirsiniz, ancak sinir ağında bir problem olduğunda problemin nerede olduğunu bulmak zor olabilir. yeterli değil? Yoksa yapısal bir sorun mu? Bu ortak bir endişe olabilir.
Ek olarak, AI birçok hesaplamaya neden oldu.Nvidia'nın mevcut ürünleri güçlü hesaplama gücüne ve Drive PX2'ye sahip olmasına rağmen, hala çok basit hesaplamalar.L4 ve L5'in gereksinimlerini karşılamak için hala uzun bir yol var. Git.
Son olarak, sistemin gerçek güvenliğinin nasıl sağlanacağı ve aynı zamanda piyasaya nasıl sunulacağı.
Bosch'un rolü
Bosch'un kamera, radar, ultrason ve hassas konumlandırma alanlarında çok iyi çözümleri var.Ayrıca lidar da geliştiriyoruz.Bosch aynı zamanda sistem entegrasyonu ve yazılım geliştirme konusunda onlarca yıllık deneyime sahip. Bu aslında sahip olmamızı sağlıyor Güvenilir bir sistem temeli sağlama ve bu temelde iyi bir otonom sürüş sistemi çözümü sağlama yeteneği.
Aynı zamanda, otonom sürüşün tek adımda gerçekleştirilemeyeceğine de inanıyoruz. Bosch, otoyollarda otonom sürüş, şehir içi yollarda otonom sürüş ve otomatik park alanlarında Ar-Ge ve ürünlere sahiptir. Bu yüzden sistematik ve kapsamlı bir çözüm sağlıyoruz.
Leifeng.com okumayı tavsiye etti: "Transkriptleri teslim eden 15 Bosch hızlandırıcı şirketi, Bosch yöneticileri Çin'in otonom sürüş pazarı düzenini ortaya çıkardı".
