自动驾驶商业化:技术与应用场景须同步并行

2020-01-19 14:54栏目:汽车资讯
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人民网北京6月26日电 自动驾驶技术的演进正在推动这一新兴领域的商业化进程,而如何完成商业化落地正成为这场变革的关键因素。日前,深鉴科技CEO姚颂在接受记者专访时表示,目前国内自动驾驶发展还停留在技术层面,真正的商业化落地仍然需要应用场景和成熟技术的支撑。

汽车资讯,中新网7月3日电 日前,AI初创公司深鉴科技宣布已完成面向自动驾驶/高级辅助驾驶领域的技术整合及商业布局,其自主研发的ADAS系统——DPhiAuto完成了现阶段技术转化和商业落地,并即将进入订单转化。这一重大进展迅速引起了国内外相关行业的关注。

业界普遍认为,当前自动驾驶的商业化应用主要分为两类:一类是加快建立软件生态体系,成为汽车制造商的软件供货商;另一类则是把初期应用市场放在共享汽车服务上。

据深鉴科技CEO姚颂介绍,深鉴科技致力于提供基于原创的神经网络深度压缩技术和DPU硬件平台,为深度学习打造端到端的解决方案。通过算法、软件与硬件的协同优化,深鉴提供的嵌入式端与云端的推理平台更加高效、便捷、经济,现已应用于智能安防与数据中心等领域。

谈到中国自动驾驶商业化的前景时,姚颂认为,一个新的商业模式的兴起一定伴随着新的基础设施的支持。

ADAS系统是什么?姚颂给出了一个详细的答案。据介绍,ADAS(Advanced Driver Assistance System)是应用于自动驾驶的高级驾驶辅助系统。通过利用安装于车上的各式各样的传感器,在第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,以引起注意和提高安全性的主动安全技术。通过多项配置结合而成的系统,进行自动驾驶的感知、判断、执行三个过程。因此需要海量数据计算支撑各种环境下准确和实时的感知、决策和执行,从而提高汽车驾驶的安全性。

“就像抖音、快手的兴起,离不开三、四线城市4G、Wifi的普及和完善。对于自动驾驶领域来说,有两点基础设施是必不可少的:一是精确的导航地图,必须要收集全球路网的高清数据;另一个是激光雷达,这是一个必要而不充分条件,用以保证自动驾驶应用场景的安全性。” 姚颂说。

姚颂强调,深鉴研发的ADAS系统主要有两大特点,一是以FPGA为硬件平台,二是搭载深鉴科技自主研发的深度算法压缩与深度学习开发SDK等核心技术。整体能够提供低功耗、低成本、高算力的底层技术支撑。从硬件性能来说,FPGA本身就具备极强的稳定性,为系统运行提供安全保障。经过计算平台的优化,数据处理速度得到提升,功耗显著降低。而且未来基于深度学习DPU核心的ASIC方案将可以实现对FPGA方案的无缝替代,性能上会实现大幅度提升。从软件性能来说,DPhiAuto搭载深鉴科技自主研发的深度算法压缩与深鉴深度学习开发SDK等核心技术,极大降低内存读取,大幅度减少功耗且不影响计算精度,使得深度学习算法的运行效率提高。

今年3月1日,上海为上汽集团和蔚来汽车发放了第一批智能网联汽车开放道路测试号牌,标志着自动驾驶在中国正式进入开放道路测试阶段。

不过目前在姚颂看来,国内的ADAS方案还处于一个跟跑的状态,尚在技术导入期,而深鉴自主研发的ADAS辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance Systems)——DPhiAuto,高效能、低功耗、灵活易部署,截至目前已与日本、北美、欧洲和国内知名汽车主机厂商及一级供应商进行了合同签署。“对深鉴科技自身而言,DPhiAuto的推出标志着深鉴科技商业化进程稳步扩展,继渗透安防、数据中心等领域后,我们的技术开始全面涉足最具潜力的自动驾驶领域,通过深度模型压缩算法等核心技术赋能新的应用场景。对国内自动驾驶领域而言, DPhiAuto与汽车行业国际知名车企和Tier 1级别供应商的深度合作,或许也标志着深鉴科技产品落地速度走在行业前端。国内自动驾驶领域内需要出现真正具备实质性技术转化能力及商业落地的企业。” 对这一重大进展,姚颂表示。

“现在国内的自动驾驶测试基本都是在简单场景下运行的,离真正的商业化落地和应用普及还有很长的距离。现在不仅是技术问题的磨合期,更是应用场景建设的忍耐期。”姚颂介绍说,深鉴科技已经完成了面向自动驾驶/高级辅助驾驶领域的技术整合及商业布局,并已实现方案落地及订单转化。同时,深鉴还于近日推出了自主研发的ADAS辅助驾驶系统(Advanced Driver Assistance Systems)——DPhiAuto。

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