中国人工智能学会

Chinese Association for Artificial Intelligence

GAITC 2020 演讲实录丨丁华杰:AI赋能自动驾驶的几点思考

发布时间:2020-12-04

11月14日至15日,由中国人工智能学会、嘉兴市人民政府主办,嘉兴市南湖区人民政府、嘉兴科技城管理委员会、浙江未来技术研究院(嘉兴)共同承办的2020第十届中国智能产业高峰论坛(CIIS 2020)在嘉兴南湖举办。在11月15日举办的智能驾驶产业专题论坛上,中汽创智科技有限公司首席人工智能官丁华杰先生为我们带来了题为《AI赋能自动驾驶的几点思考》的精彩演讲。

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丁华杰

中汽创智科技有限公司首席人工智能官

以下是丁华杰的演讲实录:

全球汽车行业正迎来“智能化、网联化、电动化和共享化”的四化时代,给我国汽车产业发展带来了巨大的挑战,同时也带来了极好的发展机遇。

首先,智能化的未来趋势。蒸汽机时代、电气化时代、计算机时代到目前的人工智能时代,每一次产业革命的变革都带来国家和行业的崛起、兴盛和兴衰。目前行业已经形成的共识——自动驾驶是人工智能应用的重要场景。自动驾驶能带来安全、出行的效率、出行的变革,包括全新的增量产业链。

传统的产业链处于垄断的地位,如ABCD(奥托立夫、博世、大陆、德尔福)四家公司,掌控了汽车行业内多数核心部件,包括发动机、变速器、底盘相关领域,形成了巨大的垄断壁垒,新创企业想进入非常困难。

智能网联自动驾驶新增了传感产业链、智能交互产业链、系统产业链、车路协同产业链和算力产业链五个产业链,对ABCD四家来说都是一个新兴的、不太擅长的领域,因此给大家带来很多发展的机会。

与此同时,由于新产业链的诞生,整个汽车交通领域的价值链正在重塑。如美国Google的无人驾驶公司Waymo,市值达到了1千多亿美元。相对生产汽车的企业,美国汽车三巨头变为两巨头,市值加起来不如900人自动驾驶的市值高。让我们重新进行了思考,是金融资本市场的估值出现了问题,还是未来的行业前沿和未来预期有了不确定性,都值得行业内每一个人思考。

世界各国对自动驾驶都给予非常大的厚望,出台了很多政策扫清各种政策障碍,辅助发展。与此同时,伴随发展各行各业都投入巨大的人力物力做这个事情,但离大规模的自动驾驶商业化落地有一定的距离,像无人出租车这种有待时日。怎么做?通过自动驾驶分级L3、L2、L2-、L1,为自动驾驶落地提供了一条可行之道,加上自动驾驶产业链带来非常可观的收益,足以使目前行业内做一些事情。伴随自动驾驶的分级从上往下、从下往上,为不同自动驾驶打通落地提供了不同的可能性。

面对巨大市场空间,各行各业从芯片、整车厂、系统竞争、出行领域、芯片、系统领域、部件、软件供应商都做了大量的工作,多个行业投入资金、人力、物力,产生巨大的价值。我们看到国际上的车企巨头进行联盟化的方式,共享商业技术联盟化。

自动驾驶终端市场也非常重要,这是麦肯锡2019年做的中国汽车消费洞察,从这个调查来看,70%~75%的车主愿意支付不超过总车价格的5%,来购买某项服务。ADAS的服务比例更高,意味着市场空间潜力非常巨大。回顾过去几年内,包括ADAS的增长率非常高,将近100%的增长。伴随整个系统的增长,2018年摄像头装机量达到2000多万个,雷达也在快速增长,毫米波雷达也在增速。

我们也看到一个现实情况,如特斯拉车主有一个统一的外号叫做“韭菜”,买特斯拉的车,买完不知道明天是什么价,可能想卖二手车你会发现新车更便宜了,从35万元到32万元、到29万元,到前几天的25万元,可能再过几个月的19万元,一直在变。但是隐含在“韭菜”背后的一些东西我们也看到,事实上自动驾驶特斯拉智能软件一直在增加,从2019年四五月的3.5万元,到2020年6.4万元,到未来可能更高的价值,前不久美国又涨了2000多元,自动驾驶软件层面的盈利一直在加大。

给我们提供另外一个启示,卖车越来越不赚钱了,新兴的车企并不指望车的销量带来利润,通过一个车卖出去之后软件的赋能,功能的售卖带来新的利润增长点。

2019年特斯拉的销量,FSD的单件售价超过1 000美元,盈利超过了10亿美元。

下一代自动驾驶怎么做,我们要做什么事情?中汽创智是在这个背景下成立的,4家公司三家主机厂,2020年6月2日注册成立,注册资本金160亿元人民币,对供应链和核心零部件关键技术进行研发;关键技术研发及核心零部件供应链存在转移升级风险,整合国家级战略力量,组建新型的央企创业联合体。

此行业背景之下汽车行业要做什么?有两点值得思考。

1.硬件的变革。大家耳熟能详的SOA不是一个架构,是方法论,SOA架构的变革能够为自动驾驶带来思考以及助力。我们讲自动驾驶第一想算法怎么做,软件怎么做?算法和软件在自动驾驶落地过程中只占极小一个环节。这是自动驾驶新增或者是改变的零件。除雷达、传感器、算法之外,还有整车的变化,它对整车落地的挑战非常大,不是一时一刻能够改变的,包括软件、硬件、操作系统都需要做大量的工作。

2.电子电器的变革。从此图可见,博世预测未来电子电器的一个趋势,从分布式的到集中式,以及到中央的技术平台,三步走,中间融合了好几步。过程中100个控制器到几个控制器的转移。我们原来供应商做事就是一锤子买卖,量产之后支持SOP6个月,6个月之后项目结束。现在事实上如果我们想售卖软件,把车卖出去之后,半年后再升级软件再卖钱,实际上需要全生命周期的支持,原来的商业模式实际上没法支撑。

我们需要做什么事情?技术软件和硬件的解耦,应用软件和应用软件的解耦,应用软件控制器硬件的解耦,以及应用软件和传感器硬件的解耦,做到这些才有可能。

回顾一下目前做的。特斯拉三代的电子电器架构,从早期的MadelS的4个域控到多域的控制,部分的形态实现了超越。其实通过技术架构创新服务商业模式的变化,这是它能做到的一些事情。

我们要正视自己目前多数主机厂的差距。我们看还是相关的博世预测,匹配上时间,1990、2010年滞后于预测。分布式继体阶段、分布式转换、跨域平台等,特斯拉走到了FST,差别还是比较明显。

这个层面需要做什么事情?我们需要将不同传感器、硬件进行孵化抽象升级,互相调动做这个事情,面向系统架构,服务最核心通过抽象手段和系统最基础单元,最终实现全车智能化。除了架构还有域控制器,就是算力的变革。算力的变革,这两年都讲SOC AI芯片,讲人工智能的算力,前几年汽车行业还在使用8位、16位的CPU,这些对于汽车来讲是个巨大的变化和挑战。虽然传感器的增长,AI网络预算需求的增加,要求越来越高。传感器增多、感知算法加深,域控制器正在加速普及。

市场预测当下及不远的未来,域控的需求和市场空间非常巨大。域控和高性能的计算平台的前提是算法的前提。要满足车整体的协调性,这是典型域控厂商做的事情。这是奥迪最早的域控,它的zFAS并不是成功的产品。包括特斯拉的FST,有自己神经网络算法上的深入突破,也研发了自己的芯片。

除了硬件外还有软件。软件到算法,软件架构、融合规划控制,融合控制器软件也是非常核心的内容。做控制器软件的要充分利用每个传感器,之前车上装4个环视的车很多,只是做一个拼接、渲染、投屏,智能化非常有限,要把人工智能技术进行应用,这样做才有意义。与此同时,为了做这个事情,也是中汽创智做的事情,我们会打造人工智能引擎,从感知到定位、到融合都会做相关的中台,上面做一些服务,后面包括一些技术平台,包括前视方面,车道线、车辆、红绿灯、交通的标识检测方面等做大量工作。感知算法做的是软件平台,软件平台也很关键,模块化区域适用这种需求,满足区块化、智能化的要求。还有基础软件是我们的重要途径,包括我们正在用的操作系统CP、AP、OS。

因为我们做人工智能,在功能安全上未必有预想的效果,就像是需要孩子考100分,还是需要每次都要考100分,难度很大,但是要想办法从不同维度去解决这个问题,有些功能怎么拆分,怎么做相关的性能系统,保证功能安全做得非常好,满足各项之,又不超出行业内基本的技术上限,要做大量的系统工作。

最后,我们做自动驾驶,不仅是把技术落地,最重要是我们技术内容迭代,能够更新和自生长。通过AI赋能产业链价值。开发数据采集,到数据回流、数据挖掘、产品构建、测试数据、模型训练、重新上线、二次反馈,到bad case数据应用,整个闭环形成产业链的价值。

(本报告根据速记整理)

CAAI原创 丨 作者丁华杰

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