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36氪独家,中国第一架L3级自动驾驶仪即将着陆.“奥特贝纳”已经与汽车制造商达成了批量计划。

    原标题: 36氪独家,中国第一架L3级自动驾驶仪即将着陆.“奥特贝纳”已经与汽车制造商20达成了批量生产计划。

    原标题: 36氪独家,中国第一架L3级自动驾驶仪即将着陆.“奥贝利”已经与汽车制造商达成了批量计划。

    随着2019年的到来,各大主机厂和自动驾驶仪开发商也开始制定未来几年的发展计划,但到目前为止,关于车辆类型和自动驾驶仪水平的信息很少。

    36氪氪公司获悉,北京汽车驱动技术开发公司AutoBrain成立于2017年,与长城汽车建立了L3汽车驱动生产计划,这也是中国第一套L3级汽车驱动前装。36氪最近去了天津奥贝利试验基地,并经历了这次改装后的长城WEY VV7自驾车,年销量近10万辆。

    该模型配备了Alterberg Rui提供的L3自驱动解决方案。在外观方面,两个16线激光雷达和GPS定位模块在汽车的前部和左侧是后部安装的组件,而其他传感器,如毫米波和照相机是制造商的原始组件。

    不同于大多数仍处于测试阶段的L3方案,该VV7改装车的备份只有一个设备,其体积类似于PC主机。系统其余部分集成在备用箱盖下的备胎位置,集成度接近批量生产的要求。

    在试驾期间,记者带着试驾车前往附近的高速公路。车辆以每小时100公里(每小时120公里)的速度完成L3必要的功能,如车道维护、自动超车、自动避障、匝道和匝道,并且通过多功能踏板的功能键可完成自动驾驶模式的开启和关闭。有声音提示的车轮。

    在近半个小时的E2E(收费站到收费站)路线经验中,安全人员在整个行程中没有进行人工干预,实际经验平稳,基本达到了熟练驾驶员的驾驶水平。

    芮芮永盛(音译)创始人兼首席执行官彭永生告诉36氪公司说,早在2016年,芮莅就与汽车制造商启动了L3级生产合作计划,在2017年开始小规模试生产,并向河北省政府领导进行汽车示范,河北省政府将开始大规模生产。到2020年,整车销售量就开始增长。

    图为试验车在高速公路上行驶。

    自动驾驶仪的起源

    2000年,彭永生和李明熙,阿特伯格瑞的另一位联合创始人,开始研究自动驾驶技术。从这个角度来看,彭永生和他的团队可能是中国第一个发展自动驾驶技术的团队。

    事实上,在那之前,美国已经获得了一些无人驾驶的技术,这是由于多年的海外战争和积累的技术。那时,人工智能的第三次浪潮没有到来,移动眼、英伟达的GPU自动驾驶方案,以及用于计算的FPGA也没有出现,所以彭永胜的团队开始研究从0到1的自动驾驶技术。

    经过十多年的研发、反复,彭永胜率领蒙氏团队(隶属于军用交通研究所)多次荣获“中国智能车未来挑战赛”冠军。2015年,他与蒙氏团队的领导人李明希、特斯拉汽车驾驶员事务所的中国工程师尤兰达·杜洛特共同组建了奥特伯格团队,并于2017年在天津成立了研发中心。奥特伯格正式注册。

    技术优势和前装生产

    “阿尔特伯格位于第一层,专注于建立汽车大脑,为客户提供汽车解决方案,以及域控制器和数据云服务,”彭说。此外,由于该团队拥有多年的汽车研发经验,运动学、动力学和决策控制的拟人化也是Alterberg的优势之一。

    彭永生说:“近年来,许多创新团队从硬件和人工智能算法的角度切入汽车驾驶领域,而Alterberg Rui的出发点是‘汽车本身’。”

    由于在研发方面的先驱优势,阿尔特伯格已经实现了多代技术变革,累积的无事故测试里程接近100万公里。L3级提供了高度集成的车内硬件,如线控制、域控制器等,并满足ASIL-D级生产要求。

    目前,VVV7改装车已接近批量生产,实现了高速公路、环线等封闭道路附近的高低速L3自动驾驶。该车辆可以实现数百公里的自动驾驶,而无需驾驶员接管。

    除了已建立的长城WEY模型和临时保密的合作伙伴(包括大型机厂和其他行业客户)之外,公开报道显示,阿尔特伯格还为国内几家知名大型机厂开展了自驾车研究项目,并成为北汽第一集团的全球战略合作伙伴。智能网络联盟与四维地图的新战略合作伙伴。

    据悉,阿尔特伯格将深入融入北汽的“海豚”全球战略,加快L3自驾车产品的生产过程,同时双方还将就船队自驾车的商业应用开展深入合作。

    显然,阿尔特伯格的布局不仅是L3自驾,而且降落的预装生产这一方案,这将更好地支持其整个无人驾驶业务系统的发展。

    降低装修成本给L3带来了希望

    当L2自动驾驶仪开始进入着陆阶段时,L3的着陆开始被主办厂列入议程。

    今年7月,奥迪宣布,最新一代的A8车将能够携带L3自驱动模块,这将在2019年正式推出(由于在中国的法律法规等)。直到那时,L3技术在该行业仍略微遥遥领先,而A8上市的消息给东道国工厂带来了新的希望。

    值得一提的是,彭永生告诉36氪,硬件价格不是限制自动驾驶仪公司商业着陆的主要因素。

    比如,林肯MKC汽车在几年前翻新时,所有翻新的总成本、硬件和软件、以及劳动力成本都需要超过100万元,但在这个阶段,到C端后长城和阿特伯格合作进行批量生产的价格将控制在几万元以内。最直观的说,自动驾驶仪公司购买毫米波雷达可能要花费数万元,而大型机制造商购买同样的产品只需数百元。”

    彭永生说,L3在批量生产和上市之前,仍然面临以下困难:

    大批量生产的汽车需要进行大量的试验。

    L3自驾车的相关法律法规尚不完善。

    符合自动驾驶操作的基本交通设施和系统的建设还不完善。

    社会意识和自动驾驶技术的普及率较低。

    事实上,自从L2技术已经在特斯拉得到验证,国内大型机厂也开始对自动驾驶持开放态度。从目前的节奏来看,业内普遍认为,2020年将是L3总体发展路线能够确定的一年。奥特伯格已经决定在2019年和2020年大规模生产计划,这也将有助于该公司和主机厂完成“赶”L3车辆。

    关于Alter Berry

    奥特伯格项目的筹备工作开始于2015年,在2017年在中国注册后,尤兰达组建并领导了一个硅谷团队。

    公司成立伊始,由中关村航运产业基金和盘古风险投资共同出资;团队现有员工80余人,主要是技术人员;2017年,公司盈利,随着订单的增加,今年的盈利能力将继续提高。

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发布时间:09:14:01

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    同时,颜水成博士也分享了自己在该行业的研究经验。他强调学术研究和工业研究有很大区别。产业的研究和发展必须回归到商业的本质,特别是在价值闭环和数据闭环的维度上。在价值闭环方面,技术需要在闭环中对产品、客户、企业和社会给予积极的推动,否则就有失败的可能性。在数据闭环方面,由于没有完善的算法,我们只能依靠特定场景的数据对优化算法进行连续优化,然后对产品模型进行优化。

    最后,颜水成博士用一组有趣的隐喻结束了他的报告:学术界的视觉智力研究就像恋爱中的男女,而工业的研究和发展更像婚后的男女。

    下面是他的演讲内容,雷锋的《人工智能科学技术评论》在不改变原创作意的情况下进行了编辑。

    我很高兴今天能有机会在这里进行非常特别的分享。我的背景很特别。我在学术界工作了8年,在工业界工作了3年。今天的分享包括两个方面:一方面,我想和大家分享一个有价值的深度学习模式的结构;另一方面,我想根据我三年的工业经验,谈谈人工智能研发的两个方面,尤其是智能视觉的研究和开发。情绪。

    360的人工智能布局

    360的核心是安全性。现在我们将安全概念从网络空间扩展到物理空间。我们在关注网络空间的同时,通过人工智能能力将安全能力从网络空间扩展到物理空间。

    今年5月,360发布了360个“安全大脑”。与愿景和语言不同,安全问题的数据注释需要顶级专家,而人的角色至关重要。因此,安全大脑凸透镜成像的规律_任志强是谁网是一个人机协同的系统。在2018年上半年,360个安全头脑拦截了400亿次恶意程序;对于钓鱼攻击,半年超过200亿次;对于Android手机、垃圾邮件和骚扰电话,拦截的数量非常高,比如半年内拦截190亿次。我们可以看出,它在这些领域的应用是非常典型的,用户反馈可以进一步增强安全大脑的能力:用户使用得越多,安全大脑就会变得越智能。

    我在360年领导建立360人工智能平台,充分授权公司的互联网业务和物联网业务。总的来说,我们已经建造了四个发动机:

    第一个是运动引擎。对于物联网来说,这是使智能硬件能够在地面上智能移动的第一个非常重要的能力。

    第二个是交互引擎,这是许多国内公司的焦点。以前,我们对远场技术不是很重视,主要服务于360块儿童手表。除了支持360块手表,交互引擎还用于孵化新的语音产品。

    第三个是视觉引擎。我最初的研究方向是计算机视觉,这是我的老工作。目前,360的视觉引擎主要分为两个部分:一是支持360的家庭安全生态,如360最近发布的门铃,这真正满足了中国特色的需要,如外卖和快递送货上门时,即使不在家,也可以让外卖和快递熟食。工作人员用声音把货物放在门口,和这个一样。同时,门铃还可以实时监控这些货物。第二部分是对在线图形和短视频信息流的内容进行安全审计和内容结构化分析。

    第四是决策引擎,这是搜索引擎公司特别关注的一个方面。小虎子_聚源中学网决策引擎主要根据用户的历史行为建立相关的决策模型,以预测用户对什么感兴趣,以及将来会有什么样的行为。360有三个主要应用:一是金融领域的控制和决策,360Finance上爽歪歪电影_新塞股份网周五在美国上市,360为其风控部分提供了很多支持和帮助;二是广告,在过去一段时间里,360的广告业务在技术上得到了显著改善。三是360的广告业务在技术性能方面得到了多次提高。通过深入学习推荐方法,有效地提高了推荐的有效性。

    个人研究经验

    现在让我分享一下我在这个行业做研究的个人经验。

    视觉智能研究在学术界和工业界是非常不同的。在学术界,对视觉智力的研究更像是个人对苦难的攻击。人们可以设计新的算法来提高针对特定问题或数据的性能。但在工业领域,它更像是一个全面的闭环战略。不仅仅是一个小团队。就像一场大战。为了确保这场战争的胜利,你可能需要后勤、医院、海、陆和空军的合作。因此,笔者认为研究和开发视觉智能在工业中具有十分重要的意义,即回到商业的本质,把视觉智能的研究放在价值与数据的闭环上来思考和推广。

    对于学术界,今天我与大家分享360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果,全球推理单元。我们发现,很多人都在思考这个问题:当我们使用深度学习进行推理时,我们使用卷积神经网络进行推理,但是卷积神经网络不能感知浅层网络中深圳教育网站_港台经典三级网的远程目标。有没有办法在浅层网络中实现远距离目标?

    因为我的团队是1*1卷积的推动者,所以我尽量用1*1卷积方法来实现这一点。我们有一个想法:是否有可能将一个模块插入到任何网络中进行学习。为此,我的学生陈云鹏提出了一个想法,叫做全球推理单元,它以学习模块的形式将五个1*1卷积插入到任何网络中。在浅层网络中,可以感知到远处的目标,并且可以跨区域进行虫草香烟_劳动合同法培训网信息交换。该方法可以有效地提高现有网络的性能,无论是在分类任务中还是在其他检测和分割任务中。我认为Global Reasoning在移动电话和智能硬件设备上都有很大的价值,所以我今天在这里特别想和大家分享这个方向。

    接下来,我将和大家分享一个在产业R&D中应该注意的问题:产业R&D必须回到商业的本质,我们必须把我们的R&D放在价值和数据闭环中,不断思考和促进R&D的进步。

    什么是值闭环?我想,很多朋友在现场都读过一本名为《创新者的困境》的书。他们考虑的问题是:为什么一些好的技术不能在大公司很好地使用?这种分析的主要原因之一是,这些技术对于技术创新者来说可能是件好事,但它们可能不会给产品方面、最终用户以及已经完成生态系统中的销售过程的公司带来价值。也就是说,当技术没有给闭环中的其他维度带来真正的价值时,就很难着陆。因此,在工业研发中,我们的核心任务不仅是“炫耀技术”,而且要给闭环中的各个维度带来积极的价值,以确保技术的着陆和最终应用。

    “创新者的困境”一书涉及四个维度:技术、产品、客户和企业。但是我认为视觉智力的研究还有一个非常重要的方面,那就是社会价值。当技术落到产品上时,如果它自己的社会价值不正确,就不能产生积极的推动作用。迟早产品会失效。因此,我把价值闭环分为五个维度,其中不同的维度是相互依存的,并且通过相互驱动来促进它们各自的价值。例如,技术和产品:新技术孵化新产品,产品在场景中收集更有效的数据,这反过来促进技术的迭代;产品和企业是相互加强的。产品质量和销售量的提高可以提高企业的品牌和利润,而企业品牌又会带动产品的销售,同时企业也会获得利润。加大技术投入,提高产品质量。企业和社会价值观是我们需要关注的更重要的一点:企业文化创造社会价值观,员工的价值观也会影响企业的效率,最重要的是企业永远不能触及道德底线。

    此外,数据闭环在工业视觉智能研究中也非常重要,特别是在视觉智能相关产品的生产中。算法模型是研究者关注的重点,但算法模型与用户在特定产品背景下的交互作用形成了数据闭环,是一个发现问题、迭代产品的过程。

    为什么要将研发置于数据闭环中?不管是计算机视觉还是其他研究,有一点非常清楚——永远不会有完美的算法,在这种情况下,数据变得非常关键。我经常思考和讨论的问题是:为什么在中国有这么多公司进行人脸识别,而且它们都生存得很好?核心原因之一是每个公司在特定场景(如银行、交通监控、公共监视等)中都具有数据优势,正是这些数据使他们能够不断优化模型,并在特定场景中实现更好的性能。用户的反馈使我们能够在研究中发现他们真正的痛点和需求,因此数据闭环对于工业视觉智能的研究是非常重要的。

    我也觉得,当我们把R&D放在一个闭环的环境中时,只有当涉及到的每个环节都稳定可靠时,算法和研发人员才能迭代地推进技术。以360门铃为例,一旦服务器端的产品网络延迟问题严重,用户要长期收到门上的监控信息才能获得良好的体验。另外,如果APP的设计不够好,云数据分析的结果不能让用户通过APP直接感受到这个智能设备的价值,这也给用户带来困难。为了产生有效的反馈,闭环迭代将变得非常困难。

    无论是在学术界还是在工业界,我们仍然很难做视觉智力的研究,经常面对加班和熬夜,所以今天我想用一种更轻松的方式来总结一下学术界和工业界视觉智力研究和发展的不同特点:

    学术界的视觉智力研究更像恋爱中的男女。每一步进步都让你兴奋。同时,我们希望取得新的进展,达到新的高度。你们看到的只是彼此的长处。你总是很期待,因为目前没有人催促你生孩子。你也会期待着能有一个孩子是多么美妙,认为这个孩子将是世界上最聪明和最聪明的一个,因为无论如何没有必要真正生孩子。

    在工业世界,研究和开发更像已婚男女,发现婴儿(产品)的出生已经成为你的首要任务。父母(公司老板)催促你每天生孩子。你认为这个婴儿出生后会很聪明。因此,出生后会发现很多问题和缺点。社会(用户)不喜欢他或她,所以你经常根据经验和用户反馈来教他们。最后,孩子是强壮的,你的头发是白的,你的脊椎是断的,但是看着孩子(产品)仍然是一张快乐的脸。雷锋网

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