無人車駛向新時代

論壇圓滿舉行

衷心感謝各界熱烈支持


陶吉博士

百度智能駕駛事業群組(IDG)技術總監

創科博覽2018,首場專家論壇、請來百度自動駕駛技術總監陶吉博士,分享無人駕駛大趨勢。
陶吉博士指未來汽車大趨勢有三個重點:1)電動化、2)共享化、3)智能化,電動車與共享都已經成為潮流,無人駕駛更是未來汽車業的大勢所趨,相信在運輸等方面會最先普及,市民大眾可以購買無人駕駛私家車,由於要有相關法規出台,以及技術改進,相信仍要多等5至10年才能普及。

無人駕駛所依靠的自動駕駛技術可分為5級。目前部份汽車公司,已實現部分自動駕駛(L2級)汽車的批量生産,少數推出有條件自動駕駛(L3級)汽車,以谷歌為代表的新技術在開展全自動駕駛技術(L4、L5級)的研發測試。而內地無人車方面目前進入路測的汽車處在L2級和L3級。但百度已進行了多次測試,目前無天有過百架無人車在北京測試,以收集數據。而2018年更量產首款無人駕駛小巴,這款車更在年初春晚上作出表演,令大眾對國家科技發展的快速表示驚訝!

陶吉博士

(陶吉博士親臨創科博覽2018與大家分享無人車的未來發展,論壇約400人出席,受熱烈歡迎)


無人車的過去和未來:

1888-2004:從第一輛汽車到第一輛人無人車

1888年奔馳發明了第一部真正意義上的汽車,自此人們一直思考,如何令駕駛者在駕駛的同時,可以有更多的自由時間,令駕駛變成樂事,一百多年過去了,到了二十一世紀,2004年在美國國防部主導下,研發了軍方所需要的無人平台技術,多間美國頂級學府亦有參與其中,進行相關的技術挑戰賽,其實內地也有類似的研究,每年也都舉辦無人技術的比賽,培養出大量無人車駕駛技術人才,百度從2013年開始這方面的研發,第一批人才也是從比賽優勝者中挑選,所以中美兩國在這方面的技術發展道路有非常相似之處。

人工智能技術發展三次浪潮

在上世紀五十年代已有人提出人工智能概念,也出現了圖靈測試,測試機器能否思考以及作出與人類等價或無法區分的智能判斷,雖然很早就有了相關概念,但技術發展卻相當緩慢及困難,在技術發展的初期,人們用了各種方法,第一個階段是利用邏輯推理的方法,創造出一個小小的高潮,但隨後卻進入了一個低谷,第二個階段發明了專家系統,透過綜合多位專家的經驗,整理成完整的系統,但不久人工智能又再進入寒冬,有一段很長的時間,人工智能在我們日常生活和產業界發展中,發揮很大的作用,直到2006年出現了深度學習的技術,以人工神經網絡模擬人類大腦運作。
深度學習其實在1990年代已經出現,但卻沒有真正發展起來,因為人工智能需要三大要素,第一是運算技術,同時需要大量數據和強大的後台計算能力,然而後兩者直到2013年,人們才發現互聯網興起累積了大量數據,擁有發展人工智能所需的動力,所以2013年開始,整個人工智能再走向真正的復興,才發展出人工智能配合產業這個領域,其中汽車行業已被人工智能技術深深影響。

陶吉博士

(陶吉博士詳細講解無人車發展,現場觀眾細心聆聽)


未來汽車大趨勢有三個重點:

  1. 電動化

現在電動汽車和充電設施數量越來越多,預計到2020年全球發售的電動汽車數量,將達到四百萬輛,是今天的四倍,中國屆時的電動車數量,將佔全球的一半,達到二百萬輛。

  1. 共享化

其實現今年青人越來越傾向選擇自己不開車,而通過APP召喚汽車服務或共享出行的方式,預計未來兩年的共享汽車增長率達到百分之45。

  1. 智能化

智能化是三大重點中,最關鍵和是技術含量最高的一點,這亦可稱為智能網聯化,奋於人工智能第三潮的興起,令汽車業發展有更深刻的變革。

過去五年,無人駕駛技術發展可以說是風起雲湧,從研發相關技術的公司來看,傳統來說是重工業的汽車產業,轉移成成初創公司產業,出現了翻天覆地的改變,除了科技公司;物流和網絡業界亦加入無人駕駛汽車技術研發行列,此外亦有大量資金投入,中國企業投入的資金超過八百億元人民幣,政府和私人企業亦加大了對這個領域的投入,包括加強立法工作,內地目前已有九個城市,容許企業在道路上進行無人駕駛技術測試,美國多個州份和歐洲多個國家亦已訂立相關法規。

安全問題

很多交通意外是人為因素導致,例如酒駕、藥駕及開車看手機等,內地每天有五百人死於交通事故,自動駕駛可針對人類弱點,成為永遠不會出現疲倦及嚴格遵守交通規則的駕駛者,從而減少交通事故傷亡人數。

高效率

大城市例如內地一線城市,交通經常出現嚴重擠塞,不但浪費大量時間亦減低效率,城市駕車模式未有充份利用車輛的空間和效益,佔用交通和土地資源,無人車可以進一步發揮共享出行優點,減少私家車數量亦減少造成浪費。

經濟效益

汽車如果沒有駕駛員將大大減低出行成本,以內地計算,沒有駕駛員的汽車,每公里的出行成本可由約三元人民幣,降至兩元以下,有統計調查顯示,美國人和德國人接受無人駕駛的比率為百分之58,但在中國接受比率達百分之96,說明中國民眾對高科技為生活帶來的便利,有更強的訴求和渴望。


未來技術應用

無人駕駛技術等級:
零級:人手駕駛

一至兩級:有導航及警告系統等。

三至四級:進入真正自動駕駛階段。
第三級仍然以人為主,如無人車系統確認駕駛環境太複雜,系統無法處理,會向人類發出接管指示,第四級以智能車為主導,把人類從A點送到B點,而第三級已進入量產周期,可預計約三年後,道路上將會出現大量自動車。
至於第四級,因為技術含量需要更強,各企業目前仍處於測試階段,但預期會在某些特定的範𤴆,例如高速物流方面大幅應用。

五級:完全無人駕駛。

乘客自動駕駛:

共享出行:車隊管理階段,由公司營運無人車隊,所以對無人車要求沒有那麼高,相信是一個可行的經濟模式。

消費者駕駛:向一般消費出售無人車,由於消費者對汽車外型及價格的考慮,估計要再需要約五至十年後,可能更遠未來才能實現。

以百度經驗總結實現無人駕駛車的關鍵技術:

環境感知:無人車通過感應器,例如激光雷達、超聲波雷達和360度高精地圖等,探察周邊動態環境變化,例如行人、障礙物和並排駕駛汽車等動態,這方面技術涉及多環節的二維以至三維深度學習技術,可以前融合和後融合技術,製定綜合感知方案。

高精地圖:預知周邊靜態環境的觀察地圖,可以人工方式調整達致百分百的精準,偏差不超過十厘米。

高精度定位:可以WIFI、GPS導航儀等不同方式進行定位,各有不同的優劣點,百度綜合各方式優點,制訂三維高精度地圖定位融合方案。

行為預測、規劃控制:根據感知、高精地圖定位後,作出智能預測規劃,預判可能出現的情況。

搡作系統

車載硬件

車路協同:關乎未來車需要甚麼樣的道路,車路協同將加速自動駕駛大規模應用

協同感知:協助無人汽車感知周邊環境,補足汽車感知盲點
協同預測規劃:汽車可以向道路匯報訊息,例如要去哪𥚃、汽車轉向等,讓道路可以配合汽車動向
協同路網及道路設計:設計適合無人車使用的專用道路
人機交互

系統安全:
駕駛策略系統:點對點模式弊端是過程中不能調適,而以人工智能和深度學習為基礎的系統,可加上操作模式約束,模仿人類駕駛行為,通過規則設定,按法律法規進行駕駛。

安全冗餘系統:以簡單運算,模仿人類小腦不經思考的下意識反應動作,讓無人駕駛汽車多一重安全保障。

以雲端儲存了大量每天從路面收集回來的數據,並進行快速計算,再混合數據轉送到每一輛汽車。

陶吉博士

(座談會環節請來三位同樣重量級嘉賓 (左起: 楊全盛先生、邱達根先生、疏吉博士、潘志健博士。大會主持則由黃麗芳女士擔任。)

座談會請來三位重量級人物,與陶吉博士談及無人車未來發展。

問:中國在全球無人汽車發展步伐是否處於領先地位?

陶吉:中國肯定是第一梯陶隊,與中國體整的是美國,美國較中國更先起步,但因為深度學習技術在2013年才起飛,所以中國結合近年出現的先進科技,在技術上有加快發展的空間和優勢

問:香港何時可以有無人車?

LAWRENCE:CPU、GPU、5G發展有突破,運算速度加快,目前技術實際上已可行,但須等待完善法律法規,部分特定地區已開始試用無人駕駛技術。

陶吉博士

(座談會上各人對無人車未來發展滿有憧憬。)


問:無人車投資前景如何?

邱達根:作為投資者亦要學習相關技術,集中在上游技術投資,下游應用投資需要更多數據,相信中國在應用方面會較其他地方行前一步。

台下發問:車路協同,感應器是否有數量限制?或會否有盲點?

陶吉:協同系統指車路合作,先要確保無人車要夠聰明,路並不是完全代替車作為感應環境,而是互補關係,感應器位置視角非常重要。

陶吉博士

(現場亦有多位觀眾向座談會嘉賓發問問題,場面非常熱鬧)


台下發問:香港企業在無人車發展角色?

邱達根:無人車使用場景始終不多,需要有過程學習

LAWRENCE:無人車是終極產品,𥚃面有很多不同存感器,香港有很多初創企業都有參與這些部件開發,全架無人車發展香港真是很少,但亦有很多個別零件參與部分。

陶吉博士

(右五 團結香港基金總幹事鄭李錦芬女士與一眾嘉賓合照留念)


創科博覽2018 首場專家論壇圓滿舉行 

衷心感謝各界支持