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字節(jié)跳動(dòng)聯(lián)手輕舟智航:打造自動(dòng)駕駛元宇宙,用仿真破解效率難題

12月2日,在火山引擎舉辦的云產(chǎn)品發(fā)布會(huì)中,一眾面向不同行業(yè)的云服務(wù)云產(chǎn)品登臺(tái)亮相。

其中尤為值得關(guān)注的是在智能汽車行業(yè),自動(dòng)駕駛企業(yè)輕舟智航分享了其聯(lián)手火山引擎打造的自動(dòng)駕駛工具鏈「輕舟矩陣」。

根據(jù)官方介紹來看,輕舟矩陣其實(shí)與輕舟智航一直以來的技術(shù)核心「自動(dòng)駕駛超級(jí)工廠」中的數(shù)據(jù)流場(chǎng)一脈相承。

其中,火山引擎主要提供算力、高彈性的資源支持,提高GPU 利用率和算法模型的訓(xùn)練效率。

輕舟智航此時(shí)將自己的底層能力搬向臺(tái)前,成立全新品牌,并正式宣布與火山引擎的關(guān)系,不免引發(fā)聯(lián)想。

兩方也表示,未來將基于「輕舟矩陣」推出面向車企提供自動(dòng)駕駛云服務(wù)。

不久前就有媒體透露,字節(jié)跳動(dòng)正在組建汽車云業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì),此前還參與了輕舟智航的投資。

而這項(xiàng)云服務(wù)一旦推出,一方面將會(huì)更加明確字節(jié)跳動(dòng)和輕舟智航在智能汽車領(lǐng)域的行業(yè)定位,另一方面,字節(jié)跳動(dòng)起初選擇投資輕舟智航的原因,也會(huì)更進(jìn)一步揭開。

1、云服務(wù)商聯(lián)姻自動(dòng)駕駛企業(yè),打破技術(shù)迭代的效率困境

字節(jié)跳動(dòng)在汽車行業(yè)的江湖傳言散播已久。

2019 年投資理想汽車,2020 年組建「車聯(lián)網(wǎng)」團(tuán)隊(duì),主攻車載信息娛樂系統(tǒng)方案,今年 6 月還推出了「火山車娛」,集成了整個(gè)字節(jié)系的內(nèi)容生態(tài),豐富出行體驗(yàn)。

隨著與輕舟智航合作的公開,標(biāo)志著火山引擎構(gòu)建了更加完整的汽車行業(yè)解決方案,全面開展智能汽車行業(yè)布局。

不僅如此,這也是中國(guó)首例云服務(wù)商和自動(dòng)駕駛公司的合作。

在國(guó)外,這樣的合作模式早有先例。

比如,在 2020 年 6 月,亞馬遜收購(gòu)自動(dòng)駕駛公司 Zoox,完善物流體系「最后一公里」配速能力,同時(shí),Zoox 也會(huì)繼續(xù)開發(fā)自己的自動(dòng)駕駛出租車。

今年 10 月,成立于 2016 年的「硅谷」自動(dòng)駕駛公司 Nuro 宣布了與谷歌云建立五年合作伙伴關(guān)系,谷歌同時(shí)也是 Nuro 的投資方。

云服務(wù)商和自動(dòng)駕駛技術(shù)公司聯(lián)姻,并不僅僅在于為云服務(wù)商的母公司拓展自動(dòng)駕駛相關(guān)業(yè)務(wù),更關(guān)鍵的因素在于,自動(dòng)駕駛汽車在道路行駛過程中會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),而云服務(wù)商強(qiáng)大的云計(jì)算能力,可以為自動(dòng)駕駛的技術(shù)迭代提供支持。

近些年,行業(yè)內(nèi)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代的關(guān)注,多聚焦在攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器的數(shù)量和成本上,以及車載超級(jí)計(jì)算機(jī)的算力規(guī)模能夠支持到何種級(jí)別的自動(dòng)駕駛等級(jí)等層面上。

這些可以歸結(jié)為「硬」的部分。

但如果把自動(dòng)駕駛的技術(shù)比喻為一座冰山,那么「硬」的部分,都是冰山之上露出水面的環(huán)節(jié)。

對(duì)于冰山以下的部分,即支撐自動(dòng)駕駛技術(shù)迭代更加重要的工具鏈,也就是「軟」的部分,深入的討論甚少。

自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代,就像一個(gè)人真實(shí)的學(xué)車過程,其算法需要通過大量的路測(cè)來提升性能。

真實(shí)路測(cè)的里程,也幾乎是很多自動(dòng)駕駛技術(shù)企業(yè)確立領(lǐng)先算法能力的保障。

但是隨著行業(yè)內(nèi)對(duì)于高級(jí)別自動(dòng)駕駛的期待越發(fā)迫切,要求不斷提高,過于依賴真實(shí)路測(cè),反而成為當(dāng)前自動(dòng)駕駛算法能力進(jìn)步的瓶頸。

這其中涉及三大原因:

第一,盡管智能汽車在日常行駛過程中可以收集到大量有價(jià)值的場(chǎng)景,但數(shù)據(jù)的利用率普遍較為低下,當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí),數(shù)據(jù)分揀,即從海量數(shù)據(jù)中挑選出訓(xùn)練所需的有效數(shù)據(jù),就會(huì)變得十分棘手,同時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)注也會(huì)產(chǎn)生極大的工作量,嚴(yán)重影響技術(shù)迭代的效率。

第二,真實(shí)路測(cè)單車單日覆蓋場(chǎng)景有限,如果增加測(cè)試場(chǎng)景,就必須增加路測(cè)車輛,勢(shì)必面臨測(cè)試成本劇增的問題。

第三,對(duì)于自動(dòng)駕駛算法訓(xùn)練更具價(jià)值的 Corner Case,真實(shí)路測(cè)的方式很難覆蓋到足夠的數(shù)量。

目前,L2 級(jí)別的自動(dòng)駕駛方案已經(jīng)在很多中高端車型中普及應(yīng)用,但 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛,更多還停留在特定路段、中低速的應(yīng)用場(chǎng)景下。隨著自動(dòng)駕駛等級(jí)的增加,涉及的數(shù)據(jù)量更會(huì)指數(shù)級(jí)增加到恐怖的程度。

更經(jīng)濟(jì)高效的測(cè)試方式和數(shù)據(jù)利用,儼然成為推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)持續(xù)迭代,實(shí)現(xiàn)高效研發(fā)的關(guān)鍵,而這正是云服務(wù)商和自動(dòng)駕駛技術(shù)企業(yè)聯(lián)手所帶來的價(jià)值。

同時(shí),相信這也是字節(jié)跳動(dòng)、火山引擎選擇輕舟智航的原因。

2、打造自動(dòng)駕駛「元宇宙」,以仿真為「核」實(shí)現(xiàn)高效研發(fā)

在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,輕舟智航以 Robobus 而知名,更以落地效率而聞名。

這家成立只有 2 年半的公司,只用了短短 1 年時(shí)間,就將自動(dòng)駕駛汽車在全球 10 座城市的公開道路落地測(cè)試和商業(yè)化運(yùn)營(yíng),覆蓋 10 種車型,車隊(duì)數(shù)量近 100 輛。

其中龍舟 ONE 更是成為國(guó)內(nèi)布局城市最多的公開道路自動(dòng)駕駛小巴。

不久前,輕舟智航還在無錫正式啟動(dòng)網(wǎng)約+微循環(huán)的運(yùn)營(yíng)模式,探索 Robobus 的全新商業(yè)模式,模糊了和 Robotaxi 之間的邊界,讓自動(dòng)駕駛和公共交通的結(jié)合,真正朝向能夠源源不斷貢獻(xiàn)社會(huì)價(jià)值的方向發(fā)展。

輕舟智航將其高效的落地能力歸功于其自研的 Driven-by-QCraft 硬件方案,不久前還宣布將在下一代的產(chǎn)品還將采用NVIDIA DRIVE Orin,成為首個(gè)使用該方案的 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛通用方案公司

Driven-by-QCraft 的強(qiáng)大,讓輕舟智航迅速成為國(guó)內(nèi) Robobus 的領(lǐng)軍企業(yè)。而 Driven-by-QCraft 的重要支撐,正是此次在火山引擎云產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上亮相的「輕舟矩陣」。

據(jù)官方介紹,「輕舟矩陣」以仿真為核心,可打通從研發(fā)到測(cè)試運(yùn)營(yíng)的全流程,能夠源源不斷地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注、質(zhì)檢、訓(xùn)練和評(píng)估,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)的高效迭代。

例如,在針對(duì)數(shù)據(jù)的處理上,輕舟智航還開創(chuàng)性地將自監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在激光雷達(dá)感知方向,降低數(shù)據(jù)標(biāo)注的成本,實(shí)現(xiàn)了高效的自動(dòng)化流程。

至于「輕舟矩陣」的核心「仿真」,實(shí)際上它生成的并非虛擬數(shù)據(jù),而是對(duì)真實(shí)智能駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)的增強(qiáng)。

例如,「仿真」可以在真實(shí)路測(cè)中所遇到的人車混雜、鬧市、高架上下棧道、雨天等場(chǎng)景的基礎(chǔ)上舉一反三,生成更多的車輛、行人,更加苛刻的天氣環(huán)境,更復(fù)雜的車道、路口,以及更重要的,可以生成更多的 Corner Case。

舉例來說,當(dāng)真實(shí)路測(cè)時(shí)遇到一個(gè)未能應(yīng)對(duì)的 Corner Case 時(shí),系統(tǒng)可以將其記錄并上傳至云端,對(duì)其進(jìn)行定義、分析、分類。

之后就會(huì)投入到「仿真」環(huán)節(jié)當(dāng)中進(jìn)行復(fù)現(xiàn),找出問題所在,并加以解決。在這之后,還會(huì)進(jìn)行大量演練,確保問題不再發(fā)生,最終下發(fā)至車輛當(dāng)中。

這就好比一個(gè)自動(dòng)駕駛的「元宇宙」,它實(shí)現(xiàn)了對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的增強(qiáng),讓算法可以在這個(gè)數(shù)字空間當(dāng)中自動(dòng)進(jìn)行數(shù)百萬次的算法訓(xùn)練、測(cè)試驗(yàn)證和迭代優(yōu)化,從而在這個(gè)虛擬的環(huán)境里高效的完成研發(fā)的工作,不斷提升自動(dòng)駕駛的決策和規(guī)劃控制等能力。

同時(shí)依托火山引擎 AI 開發(fā)平臺(tái),輕舟矩陣上的自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練 GPU 利用率可提升 30%。

輕舟智航表示,通過仿真的方式,不僅將測(cè)試成本降至純道路測(cè)試的 1%,還可以生成數(shù)百萬個(gè)的 Corner Case 場(chǎng)景,大大降低了路測(cè)成本,也降低了對(duì)車輛和測(cè)試人員的依賴。

在國(guó)內(nèi),輕舟智航并不是唯一具備「仿真」能力的自動(dòng)駕駛企業(yè),但卻是為數(shù)不多將「仿真」視為核心競(jìng)爭(zhēng)力的公司,也是為數(shù)不多能夠做到讓數(shù)據(jù)像流水一般的在自動(dòng)駕駛的整個(gè)研發(fā)鏈路中高效流淌的公司,并堅(jiān)定地認(rèn)為,「仿真是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的必由之路」。

值得注意的是,在特斯拉今年的 AI Day 活動(dòng)上,也開始強(qiáng)調(diào)自動(dòng)駕駛仿真的重要性。

照理說,特斯拉的路測(cè)數(shù)據(jù)量是其他所有自動(dòng)駕駛企業(yè)都難以企及的,但特斯拉的動(dòng)作,也足以說明,實(shí)車路測(cè)里程的數(shù)量,并不能夠完全轉(zhuǎn)化為技術(shù)迭代的質(zhì)量。

以高效率、高質(zhì)量的方式,實(shí)現(xiàn)高性能的自動(dòng)駕駛技術(shù)輸出。有了「輕舟矩陣」的成功先例,有望會(huì)有越來越多的企業(yè)加大對(duì)仿真的重視和投入。

3、開放底層工具鏈,幫助車企從海量數(shù)據(jù)中篩出「金子」

在火山引擎的發(fā)布活動(dòng)上,輕舟智航已明確表態(tài),「接下來,輕舟智航會(huì)將自身的底層能力對(duì)外開放,服務(wù)于合作伙伴,與火山引擎一同助推自動(dòng)駕駛的大規(guī)模落地」。

當(dāng)這一天到來時(shí),受益最大的,大概率是廣大的傳統(tǒng)車企。

相較于新勢(shì)力車企,傳統(tǒng)車企在智能汽車領(lǐng)域方面切入時(shí)間晚,且由于自動(dòng)駕駛技術(shù)難度高,人才稀缺,組建自己的研發(fā)團(tuán)隊(duì),不僅需要花費(fèi)較高的資金和時(shí)間成本,最終也未必能夠獲得理想的成果。

這也是越來越多車企選擇和自動(dòng)駕駛企業(yè)合作的原因,直接采用成熟的智能駕駛方案,對(duì)于研發(fā)和量產(chǎn)來說,都是捷徑。

但即便如此,終歸還是要通過智能駕駛的實(shí)際道路數(shù)據(jù),來反哺技術(shù)的進(jìn)步。因此,不止提供產(chǎn)品,更進(jìn)一步開放工具鏈,相信也是行業(yè)發(fā)展的必然。

而當(dāng)仿真得到廣泛應(yīng)用時(shí),車企自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)效率,會(huì)真正實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。用輕舟智航的模式來說,就是幫助車企最大化發(fā)揮數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值,從中把金子篩選出來。

也正如火山引擎汽車行業(yè)解決方案官網(wǎng)上的那句話,「讓數(shù)據(jù)智能成為汽車的進(jìn)步動(dòng)力」。

來源:第一電動(dòng)網(wǎng)

作者:汽車之心

本文地址:http://www.idc61.net/kol/162926

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