“我們把貨裝到車上，車會自動把貨運到飛機(jī)旁，其他工作人員只要在飛機(jī)旁邊等著裝機(jī)即可。此外，遙控器還可以控制貨車的前進(jìn)方向，比以前輕松多了。”這是首都國際機(jī)場引入由長安大學(xué)研制的無人駕駛貨運車后，為機(jī)場裝卸人員工作帶來的變化，智能駕駛貨運系統(tǒng)確保了貨物在復(fù)雜機(jī)場環(huán)境中的精準(zhǔn)移動與高效對接，提高了機(jī)場的貨運效率。

  不久前舉行的2024年華車展上，和智能駕駛相關(guān)的技術(shù)描繪出一幅未來出行的藍(lán)圖。

  據(jù)《全球智能網(wǎng)聯(lián)汽車預(yù)測報告(2020—2024)》預(yù)測，今年全球出貨的汽車中超過71%的新車將搭載智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)，市場正在日趨成熟。在華車展論壇上，不少與會專家也認(rèn)為，汽車產(chǎn)業(yè)上半場是新能源汽車，下半場是智能網(wǎng)聯(lián)汽車，感知、決策、執(zhí)行等環(huán)節(jié)都在進(jìn)行智能化升級，實現(xiàn)車與車、車與路、車與人、車與云之間的全方位互聯(lián)互通。

  測試場景“隨機(jī)”可控

  智能汽車的“目標(biāo)”絕不能僅僅是行駛在空無一人的街道上，突如其來的行人、復(fù)雜的交通信號燈、惡劣的天氣條件……在這樣的交通環(huán)境中，智能汽車必須要作出最優(yōu)決策，才能保障乘客的安全，符合人類的駕駛習(xí)慣和預(yù)期。多智能體仿真系統(tǒng)，正是為了模擬這些復(fù)雜多變的交通環(huán)境而誕生，簡而言之，就像智能駕駛的“超級大腦訓(xùn)練場”。

  為汽車、無人運輸?shù)阮I(lǐng)域提供智能駕駛整體解決方案的北京經(jīng)緯恒潤科技股份有限公司產(chǎn)品架構(gòu)師石璐解釋說，智能體仿真系統(tǒng)利用多個智能體(虛擬世界中的小車、行人、交通燈等)模擬真實的交通環(huán)境，這些智能體之間會進(jìn)行復(fù)雜交互，模擬出各種可能遇到的交通場景，從而測試和改進(jìn)智能駕駛系統(tǒng)的算法。

  在這個過程中，系統(tǒng)還具備一個強(qiáng)大的功能——可控“隨機(jī)”仿真，也即在仿真測試時，每次測試的場景都是獨一無二的，既有隨機(jī)性又有人為設(shè)定的可控性。這種方式可以大大提高測試的覆蓋率和效率，確保智能駕駛系統(tǒng)在面對各種未知情況時都能從容應(yīng)對。

  “請生成十字路口的智能駕駛測試場景，在此場景中，需要測試物體識別可行駛區(qū)域探測、紅綠燈。”根據(jù)對輸入語言的理解，系統(tǒng)會生成紅燈變綠、左轉(zhuǎn)車流、車輛闖紅燈等各種十字路口的場景。

  據(jù)記者了解，在“場景規(guī)劃”中，有泥濘路面、反光路面、車道線模糊等場景，針對這些場景訓(xùn)練智能駕駛車輛，并根據(jù)知識庫生成場景建議。比如反光路面會干擾車輛對周圍環(huán)境的正確識別，因此重點在于提高視覺感知系統(tǒng)的魯棒性，訓(xùn)練車輛識別并忽略無效信號，確保車輛能夠準(zhǔn)確感知周圍環(huán)境并作出正確決策。

  石璐介紹，基于3D重建的感知閉環(huán)仿真也是該系統(tǒng)的一大亮點，利用先進(jìn)的3D重建技術(shù)，將真實世界的場景高精度地還原到虛擬世界中，智能駕駛系統(tǒng)就可以在更加接近真實的環(huán)境中測試，進(jìn)一步提高其感知能力和決策準(zhǔn)確性。

  數(shù)據(jù)閉環(huán)成為核心競爭力

  每一次訓(xùn)練，都被悄無聲息地記錄并轉(zhuǎn)化為寶貴的數(shù)據(jù)，每一次數(shù)據(jù)的累積，都在為智能駕駛的進(jìn)步添磚加瓦。

  數(shù)據(jù)，打破了傳統(tǒng)汽車制造中硬件與軟件間的壁壘，讓智能駕駛技術(shù)能夠像生物體一樣，通過不斷“學(xué)習(xí)”和“進(jìn)化”提升性能。智能駕駛車輛需要通過不斷收集、處理和分析實際行駛中的數(shù)據(jù)，來優(yōu)化其感知模型和決策算法，這種“學(xué)習(xí)—反饋—優(yōu)化”的循環(huán)過程，就是數(shù)據(jù)閉環(huán)的核心所在。

  比如小鵬汽車的城市NGP智能駕駛系統(tǒng)，通過車端眾源自動建圖和實時更新機(jī)制，不僅確保了數(shù)據(jù)的自主可控，還極大提高了數(shù)據(jù)的利用效率。

  “如果說1.0和2.0時代的汽車由硬件和軟件驅(qū)動，那么3.0時代的汽車將由數(shù)據(jù)驅(qū)動，從而形成智駕技術(shù)代際差。”在自動駕駛感知決策算法與數(shù)據(jù)服務(wù)商覺非科技創(chuàng)始人劉斌看來，當(dāng)智能駕駛進(jìn)入城市，建圖/數(shù)據(jù)閉環(huán)能力將成為核心競爭力，“在城市NOA場景中，智能駕駛汽車識別各種復(fù)雜的路況和障礙物，需要依靠大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。而數(shù)據(jù)閉環(huán)能讓這些數(shù)據(jù)‘活’起來，不斷循環(huán)使用，從而提升智能駕駛的精度和穩(wěn)定性。”

  覺非科技構(gòu)建了基于BEV感知結(jié)果的城市道路數(shù)據(jù)閉環(huán)方案，可以滿足城市NOA、記憶通勤、泊車和大模型訓(xùn)練的需要，“我們的數(shù)據(jù)引擎有兩個特點，第一是跨終端平臺的部署便捷性，第二個是與底層硬件解耦的靈活性，這也是數(shù)據(jù)中臺必須具備的特點。”劉斌介紹，數(shù)據(jù)閉環(huán)需要高度自動化的數(shù)據(jù)處理流程，以確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲和處理過程中的安全性。

  無人駕駛貨運車“征服”運輸

  2022年2月，中國民航局發(fā)布的《“十四五”航空物流發(fā)展專項規(guī)劃》提到，推廣應(yīng)用智能設(shè)施，例如支持智能分揀、智能裝置、智能倉儲等航空物流設(shè)施建設(shè)，鼓勵應(yīng)用無人駕駛智能卡車、自動導(dǎo)引車、智能穿梭車、無人機(jī)等智能化運載設(shè)備。

  除了首都國際機(jī)場，四川廣漢機(jī)場也和長安大學(xué)合作，在機(jī)場采用了多車協(xié)同的方式，不僅沒有降低運輸效率，而且基于自身合理規(guī)劃路徑的能力，有效避免了擁堵。

  感知模塊是智能駕駛流程中的第一環(huán)，也是將物理世界與車機(jī)大腦相連接的重要一環(huán)。要推進(jìn)社會物流降本增效，亟待開發(fā)新型的智能駕駛感知與決策方法。

  長安大學(xué)汽車學(xué)院教授韓毅曾和團(tuán)隊一起調(diào)研全國各地15家涉物流運輸企業(yè)，包括機(jī)場和港口，他表示，目前行業(yè)內(nèi)存在人工依賴強(qiáng)、效率低靈活性低、感知弱等痛點，“比如機(jī)場倉庫內(nèi)空間狹小，貨物裝卸依靠叉車，危險系數(shù)大。此外，把貨物從倉庫運至飛機(jī)，需要叉車先將貨物運至一級庫，再由轉(zhuǎn)運車運至飛機(jī)，流程復(fù)雜，管理難，效率低下。”

  在韓毅看來，無人駕駛貨運市場的需求量呈現(xiàn)出快速增長的趨勢，但目前市場上仍缺乏針對機(jī)場、碼頭等特定場景的定制化無人貨運產(chǎn)品，這些場景是物流運輸?shù)闹匾?jié)點，作業(yè)環(huán)境復(fù)雜多變，對無人駕駛貨運車輛的自主導(dǎo)航、環(huán)境感知和避障能力等要求更高。

  目前的無人駕駛貨運車仍保留傳統(tǒng)轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)，行進(jìn)模式少且轉(zhuǎn)向半徑超過5米，不能適應(yīng)機(jī)場倉庫內(nèi)部的擁擠環(huán)境。而且無人駕駛貨運車的感知算法并未針對機(jī)場場景優(yōu)化，無法保障貨運過程安全。”韓毅帶領(lǐng)團(tuán)隊用激光雷達(dá)、慣性導(dǎo)航等構(gòu)建無人駕駛貨運車融合互補的感知系統(tǒng)，通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合算法，實現(xiàn)信息高效準(zhǔn)確提取，提升了無人駕駛貨運車在不同場景的適應(yīng)性。

  如今，無人駕駛貨運車還應(yīng)用于工業(yè)園區(qū)、港口等場景中，相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，每臺無人駕駛貨運車每天貨運量超過50噸，比人工貨運單車貨運量增長50%，且可以節(jié)省35%的成本。

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