2023
在第四届(2023)ASAM中国区域大会暨专题研讨会上,来自吉利、长安、上汽、一汽、华为,以及来自海克斯康、深信科创、沛岱汽车、同济大学、中汽智联和51WORLD共计11家单位的12位专家先后针对自动驾驶仿真领域技术发展和挑战等主题展开精彩演讲,分享创新发展成果和科技合作需求。
本篇重点回顾吉利汽车研究院智能驾驶中心自动驾驶感知专家佘峰主讲的“从感知到认知—自动驾驶的技术发展与挑战”和长安汽车长线智能科技副总经理任凡女士主讲的“虚实数据驱动的智能驾驶测试技术”。两个演讲引得现场专业观众的广泛关注和思想碰撞。
吉利汽车 佘峰先生
长安汽车 任凡女士
吉利汽车演讲回顾
随着汽车智能化和电动化的快速发展,自动驾驶传感器配置需求不断增加。当前的传感器趋向于从探测范围、探测精度、探测能力上进行不断优化以便适应更多的边缘场景。
佘峰先生以“从感知到认知—自动驾驶的技术发展与挑战”为题解答使用更高级能力的视觉传感器能带来哪些优势、解决哪些问题及如何对车身周围的传感器进行最优化配置和选择。
吉利汽车演讲主题
演讲从纯视觉感知技术、虚拟仿真技术和大模型与未来方向三个角度展开。
在纯视觉感知技术方面,佘峰表示当前视觉技术更新方向是后融合感知向前融合感知转变。结合自动驾驶需求,智能驾驶感知系统的技术路线将分为两种,一种是纯视觉为主,一种是多传感器融合。
吉利汽车当前正在开展BEV(Bird's Eye View,鸟瞰视图)框架研发和实测以改变传统视觉感知框架,即多摄像头数据同时输入到模型,无需后处理直接提取深度信息,得到BEV视角特征图后进行感知识别,达到降低成本、提高鲁棒性的愿景。
后融合与前融合
在虚拟仿真技术方面,佘峰介绍了虚拟现实云仿真平台规划、虚拟仿真技术优势及正在研发的虚拟仿真平台。他表示虚拟现实数字孪生场景获得的高效合成感知训练数据将加速算法落地、解决自动驾驶长尾效应数据问题,但仍面临着基于数据驱动的场景自动化建设建模难、仿真平台云部署和高并发测试工作量大等技术难点与挑战。
虚拟仿真技术优势
大模型是当前的热点,专家们将大模型统一命名为Foundation Models,即基础模型或者是基石模型。业界对大一统的模型探索从来都没有停止,一个更加泛化、多模态输入、多任务的模型是行业追求的目标。
什么是“视觉大模型”
最后,佘峰带来一些关于大模型与自动驾驶的思考,邀请与会嘉宾共同探讨实时车载计算平台、高速低延时通信远程控制等技术更新方向。
长安汽车演讲回顾
针对以上挑战,长安部署虚实数据驱动的多层级智能驾驶测试体系、面向差异化道路特征的实车测试技术、虚实数据驱动的结构化场景库、场景驱动的车云一体闭环仿真平台和基于“地图遍历+场景覆盖”的软件在环仿真测试技术等板块,期望实现全覆盖的仿真测试,降低测试成本、提升测试效率,提升仿真测试真实性。