如何评价一个企业的网站建设,上海seo网络优化,WordPress查看文章,wordpress后台地址修改来源#xff1a;贝德尔的ICT世界7月19日#xff0c;IEEE 2022网络、计算机和通信国际研讨会#xff08;ISNCC2022#xff09;首次落地中国#xff0c;围绕“Touch the Future数字未来之路”主题#xff0c;来自中国、美国、英国、意大利、法国、突尼斯、印度、日本、俄罗… 来源贝德尔的ICT世界7月19日IEEE 2022网络、计算机和通信国际研讨会ISNCC2022首次落地中国围绕“Touch the Future数字未来之路”主题来自中国、美国、英国、意大利、法国、突尼斯、印度、日本、俄罗斯等28个国家的知名科学家、科研人员就网络、计算机与通信领域进行了29场线上活动。中国工程院院士、清华大学智能产业研究院AIR院长、IEEE Fellow张亚勤在开幕式上演讲。以下是演讲全文早上好下午好晚上好。无论你在哪里都向你问好。我是来自清华大学的张亚勤。我今天要讲的是智慧交通领域的自动驾驶。我们知道过去几年来自动驾驶已然成为最激动人心、最令人关注的技术之一。今天我想花15到20分钟来谈谈自动驾驶的一些背景特别是与智慧城市和智慧交通相关的内容比如Vehicle to Everything技术简称V2X。人工智能确实为新技术、新产业创造了前所未有的历史机遇。最先受到它影响的实际上正是IT产业本身新算法、新软件、新芯片、新技术堆栈、数据中心……当然还有很多新产品和新服务。然后它又变革了我们既有的传统产业比如医疗业、金融业、教育业和制造业等。最重要的是它还创造了新的产业自动驾驶当然就是其中一个。汽车产业已经发展了100多年无论是从技术 、供应链还是从商业模式来看它都已经是一个非常成熟的产业。它正经历这一百多年来的第一次重大变革这是一次真正意义上的脱胎换骨。这次变革可以用四个字母来概括CASE。联网化Connectivity、自动化Autonomy、信息共享Sharing和电动化Electrification。我认为自动驾驶无疑给该产业带来了最大的影响它也是我们今天要探讨的主题。那么它带来的重大社会效益和经济效益有哪些呢人们常常问我你为什么要把人们从驾车的乐趣中“解放”出来因为它首要的优点是安全性高。有90%以上的车祸尤其是致命的交通事故都是由人为失误酿成的。所以把人从驾驶中解放出来当然就有助于消除或最大限度地减少这类失误。它的第二个优点是效率高。我们平均每天要花60分钟甚至更长的时间在车里用于驾驶或是寻找停车位简而言之就是在“交通”上花的时间。而自动驾驶能为你省下这些时间我们就可以用来做其他的事情。当然了这也将会创造巨大的经济效益。百度和麦肯锡最新的报告显示在不到10年后的2030年新产业创造的经济规模将达1.5万亿至1.8万亿美元之间。这还只是单单从全球的驾乘和机动车产业来考察。在我看来自动驾驶是一种集成了众多不同要素的技术。它具备感知、规划和控制、模拟、精确到厘米级的高清路线规划等能力还涵盖了各种软件、新型的硬件堆栈联网功能等。最重要的是除了必须集成这种相似的东西你还得有安全性容错率极低。因此就其挑战性和复杂度而言我认为自动驾驶可谓终极的人工智能系统。但同时我相信这个难关是可以攻克的。我们可以把一个特别复杂的问题分解成一个个可以逐一击破的小问题。那么在实现自动驾驶的过程中我们必须解决的关键问题、必须要做的关键决策有哪些呢这分为两大类市场力量和非市场力量。市场力量包括技术、蓝图——如何实现我们的目标、以及如何构建生态系统等。非市场力量包括政策、法规、伦理道德、隐私和其他的人为因素。那么今天我们将讨论其中的一些技术特别是V2X方面的技术。当然自动驾驶中包含其他的技术问题如要采用什么样的传感器雷达还是视觉实现路径是什么呢是要像特斯拉和Mobileye一样依次经历第二级、第三级、逐步进展到第四级还是像谷歌Waymo和我们的百度一样直接跳到第四级研制无人驾驶汽车还有它将是一个开源系统还是封闭系统呢它是类似安卓系统还是像iOS系统呢谁将赢得这场角逐呢是传统的OEM汽车制造商还是一些新兴势力、新兴的电动汽车制造商还是科技巨头呢这里边有很多有趣的问题。但是今天鉴于我们要探讨的是智慧城市和智慧交通我们只关注一个主题那就是V2X技术。V2X技术的实现可分为三个循序渐进的步骤。第一个步骤很简单就是协同感知。它就是简单地将道路和交通数据与你在车里看到的信息整合在一起。第二步是协同规划。协同规划意味着在掌握了这些信息后就能做出路线规划决策以实现更高的效率。下一步当然就是系统、全面的道路设施设计可以从城市全局的角度最大限度地提升交通系统的效率。人们通常在自动驾驶的模型设计这个议题上有很多疑问它应该更多地基于单车智能还是需要V2X数据智能的协助哪个更重要显然车辆本身需要非常智能化。要把人们从驾驶中解放出来当然需要有最基本的自动智能去实现它。我也相信V2X技术、道路信息、交通信息以及整个城市设施给予我们的种种信息对于实现更高水平的安全性是至关重要的。在道路安全方面有一些极端情况比如恶劣的天气影响了视线比如发生了拥堵或事故还有其他的问题比如在你看不到的盲区、突然出现的并线车辆以及其他难以预见的因素。如果只有单车智能那整体的视觉感知、数据和感知可能就会非常局限。在这种情况下V2X信息就可以提供很多帮助。它可以将全局的交通信息和路侧设备感知到的信息以及单车自身全部范围内的信息和其他的危险信息相结合。本质上简单的说就是你可以一边自己接收道路信息和交通信号灯信息城市基础设施同时也为你补充额外的、你无法从车辆上感知到的信息。此外我们用到的很多功能、很多深度学习算法都是基于数据的。所以拥有的数据越多得出的算法就越好。这里是一个无保护左转路口的例子你可以从模拟器上看到其中的信息。左边是只使用单车感知的系统右边是车载感知关闭而仅使用路侧感知系统的情况这两套不同的传感方式都能够保障主车顺利通过路口。这是另一个例子一辆救护车在毫无预兆的情况下突然驶来。看到左边的画面我们没有路侧感知信息。会车时你得紧急刹车这个体验就很不好。看到右手边的画面使用V2X技术可以预知这辆救护车的驶来并及时提醒司机提前刹停或减速避让那辆救护车。各国政府都积极鼓励部署V2X技术包括美国、欧洲、中国等。在政策、试验场地和部署方面中国处于遥遥领先的地位。目前已有“52”个路网被指定为示范区将来还将有更多投入使用。C-V2X是一种用作基础设施通信协议的主要技术。百度“阿波罗”Apollo就是一个特别的例子。“阿波罗”是百度从2017年开始开发的开源平台。这一开源商业平台最初主要是用于单车的但现在尤其是过去3年来它新增了很多V2X功能。它在全球拥有200多个合作伙伴进行着V2X技术方面最前沿的工作技术研发、部署和试验。清华大学与百度阿波罗开展了合作。大约一年前我们启动了Apollo Air项目。充分利用路侧智能的潜力探索车路协同领域的技术无 人区。此外就像汽车的自动驾驶分级一样我们也在尝试定义路侧智能的分级标准。即使车辆本身没有自动智能我们也可以借助路侧、交通、道路和基础设施的感知和算法协助没有自动驾驶能力的汽车导航。当然为了更好地实现自动驾驶我们还是要把单车智能和路侧智能结合起来。我们已在多个城市部署了这一系统主要是在北京的亦庄高级别自动驾驶示范区这是北京市政府为试验各类V2X技术而设置的开放式试验场地。为了证明V2X对驾驶安全的提升我们设计了一个数学模型来评测两条路线在不同交互场景中的表现。其中一条路线仅使用了单车智能另一条路线运用了V2X、车路协同VICAD信息。然后我们再从车辆交互模型、交通模型去调整车辆驾驶模式。然后再通过安全评价模型去考察V2X技术实际上对车辆整体的安全性有多大提升。P(AD)表示单车自动驾驶的事故率P(VIDCAD)表示运用了V2X技术后的事故率。我们通过开发这一模型得出了一组数据。我们也在亦庄用真实的车辆和V2X技术来协助验证了这一模型的效果。我们可以看到在三个不同的场景中V2X技术的表现是最出色的。它显著提升了安全性。尤其是在无保护的左转路口这是普通车辆驾驶最头疼的问题。你看不到道路另一侧——无论是与道路水平一侧还是垂直一侧的交通状况。在这种情况下V2X技术就能提供惊人的超过10倍数量级的安全性。这些还只是初步的成果。我们在亦庄部署了很多车辆我们也在改进和迭代安全模型以期取得更重大的成果。这里有一个视频片段它展示了我们的一部分工作、我们在亦庄部署的车辆以及供我们用V2X技术提升安全性的一些场景这也是在实际的交通中会遇到的场景。这就是视频片段的内容。抱歉它没有英文版本。但我希望各位能领会其中的大意。视频中截选的不同交通场景都是从无数真实场景中提取出来的。其次我们既有真实的车辆驾驶数据也有基于算法的理论模型。正是这一切让V2X技术和整个自动驾驶体验变得更加安全、更加令人信服。我的演讲时间快到了。我想再次强调自动驾驶是过去几年间最引人注目的技术进步之一。多年来自动驾驶汽车一直是一个梦想。有史以来第一次随着技术的进步随着新功能的诞生我们有了新的算法、有了我之前提到的CASE我们正在让自动驾驶变成现实。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
