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            一九產(chǎn)業(yè)AI速寫:汽車篇

            發(fā)布時(shí)間:2020-01-20 10:50

            導(dǎo)讀:聽說今年評選出來的“年度漢字”,是“我太南了”,外加“沒錢”,也就是——

            當(dāng)這句話被人人傳頌,也就顯得不那么凄風(fēng)苦雨。不過,放在汽車行業(yè)身上卻是恰如其分的。

            2019年對于汽車從業(yè)者來說委實(shí)有許多心驚膽戰(zhàn),比如戴姆勒、寶馬、奧迪、通用、福特等大名鼎鼎的車企都在裁員,新晉流量電動車領(lǐng)域也是事故頻發(fā),“硅谷鋼鐵俠”都有點(diǎn)帶不動。無人駕駛、新能源等也都進(jìn)展緩慢甚至大量倒閉,以至于投資領(lǐng)域也開始熄火。

            唯一還能有點(diǎn)亮點(diǎn)的智能車聯(lián)網(wǎng),倒是開始讓大眾向AI投擲出了不少好評。

            從“為人作嫁”到“一榮俱榮”,汽車AI在2019年到底經(jīng)歷了什么?

            造車新勢力滑鐵盧,

            舊貌換新顏計(jì)劃如火如荼

            如果要用一個(gè)詞來形容2019年AI與汽車的關(guān)系,可能是“冰火兩重天”。

            一方面,希望通過智能化、新制造來實(shí)現(xiàn)逆襲的“造車新勢力”放眼望去是碩果寥寥。

            蔚來汽車、小鵬汽車等汽車交付量始終達(dá)不到預(yù)期,并且時(shí)不時(shí)就傳出系統(tǒng)Bug的笑話。

            Uber、Lyft、Alphabet’s Waymo、Tesla和Argo等曾經(jīng)的明星無人車項(xiàng)目也進(jìn)展緩慢,給無人駕駛技術(shù)的路人緣潑了一盆冷水。

            但如果我們從主機(jī)廠的買賣,轉(zhuǎn)移到更廣闊的交通領(lǐng)域,會發(fā)現(xiàn)AI的多元化應(yīng)用,也正在讓這個(gè)行業(yè)煥發(fā)出新的體驗(yàn)驚喜。

            比如AI就正在將汽車信息娛樂系統(tǒng)提升到新的高度,改變著人類與車的交互模式。

            2018年,只有自動駕駛汽車在打車載AI的招牌,但2019年“智能”幾乎成了高端汽車的標(biāo)配。

            一方面,經(jīng)典的原始設(shè)備制造商(OEM)都在為汽車增加帶有深度學(xué)習(xí)算法的智慧功能,來提高高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)水平;同時(shí),一些初創(chuàng)公司和科技巨頭,也充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢,將自家的視覺算法、自然語言理解模型、虛擬生命等架設(shè)在汽車智能化服務(wù)體系上,打造更為個(gè)性化的駕駛感受。

            比如谷歌和亞馬遜就在汽車中植入了智能語音助手,使用“Ok,Google!”和“Alexa”來環(huán)行汽車,索尼(Sony)Softkinetic也開發(fā)出了車內(nèi)手勢識別的綜合解決方案。

            對于消費(fèi)者而言,汽車已經(jīng)不再是單純的代步工具,而是像智能手機(jī)一樣集成各類功能滿足各種需求的智能化設(shè)備。

            也是在這樣的需求推動下,盡管主機(jī)廠商成績不佳,但為汽車垂直場景打造嵌入式芯片或支撐其算力的供應(yīng)鏈廠商,比如邊緣AI硬件的半導(dǎo)體企業(yè)和云服務(wù)商,卻成績斐然。

            比如英特爾(Mobileye產(chǎn)品)和英偉達(dá)(NVIDIA)等的計(jì)算單元都獲得了大幅度增長。谷歌推出了用于邊緣工作處理的Coral AI,英偉達(dá)發(fā)布了Jetson Xavier NX,可以為汽車和其他移動邊緣設(shè)備提供AI能力。瑞薩(Renesas)、賽靈思(Xilinx)和Kalray等廠商的專用產(chǎn)品提供的其他解決方案也顯示出了巨大的潛力。

            盡管C端汽車在無人化上進(jìn)步有憾,但toB的商業(yè)無人卡車反而成了2019年資本的心頭好。

            就在不久前,汽車制造商沃爾沃(Volvo)發(fā)布了全新的純電動重型概念卡車,并宣布將從2020年開始公布其無人駕駛業(yè)務(wù)的相關(guān)財(cái)務(wù)狀況,可見對2019年的無人卡車發(fā)展充滿信心。

            與此同時(shí),TuSimple也正在為美國郵政服務(wù)測試送貨無人卡車、戴姆勒在弗吉尼亞州測試無人卡車,Starsky Robotics也依靠遠(yuǎn)程電信運(yùn)營商來建立無人車隊(duì)。在中國,憑借著云-邊-端算力的加持,無人駕駛的翻斗車也開始出現(xiàn)在礦場,以應(yīng)對工業(yè)年輕員工短缺的困境。

            自動駕駛出租車和穿梭巴士也開始出現(xiàn)在某些城市的某些園區(qū)內(nèi),從極客玩具變成賣菜大媽都耳熟能詳?shù)男鹿苍O(shè)施。

            2019年,我們同時(shí)看到,為汽車出行所打造的路端設(shè)備的智能化,也在風(fēng)生水起地鋪設(shè)中。

            其中,政府與科技企業(yè)的“合謀”與示范區(qū)就成為重要的“先遣部隊(duì)”。

            2019年7月,交通運(yùn)輸部發(fā)布的《數(shù)字交通發(fā)展規(guī)劃綱要》指出,推動自動駕駛與車路協(xié)同技術(shù)研發(fā),開展專用測試場地建設(shè)。與之伴隨的,是基于5G通訊技術(shù)V2X車路協(xié)同系統(tǒng)開始在各個(gè)重點(diǎn)城市鋪開,改變汽車與城市的溝通方式。

            在海外,也有許多公司利用路邊攝像頭、公共交通和其他傳感器來改變汽車的出行方式。倫敦正利用Waze來解決市中心的交通擁堵問題,谷歌的Sidewalk實(shí)驗(yàn)室?guī)椭鄠惗嗤苿又悄艹鞘屑夹g(shù)的發(fā)展,建立一個(gè)高科技創(chuàng)新區(qū)。StreetLight Data公司則利用手機(jī)位置數(shù)據(jù),跟蹤和預(yù)測車輛、自行車、行人的交通狀況。

            總體來說,汽車遠(yuǎn)程診斷、道路交通服務(wù)效率、不停車支付等應(yīng)用場景,駕駛樂趣與出行效率都在倍增。

            如果要為2019年的汽車產(chǎn)業(yè)AI做一個(gè)總結(jié)陳詞,或許是它正在從浮華走向產(chǎn)業(yè)深處,從單一變得多元豐滿,從單體車輛轉(zhuǎn)向宏大的規(guī)?;A(chǔ)設(shè)施。

            新年氣象:

            2020的驚喜感將從何處來?

            凡是預(yù)測,大概率都會被打臉。盡管如此,2020年的汽車產(chǎn)業(yè)在AI方面估計(jì)還是會帶來不少驚喜。

            原因是,當(dāng)前還有不少boss等待闖關(guān)推倒,也已經(jīng)有不少研究人員和產(chǎn)業(yè)者意識到了相關(guān)問題,并且在努力攻克它,有極大可能在新的一年從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí),給產(chǎn)業(yè)帶來新的奇遇。

            比如說,讓汽車更懂人性。

            面對自動駕駛汽車在真實(shí)道路上的種種不確定性,尤其是涉及人類情緒相關(guān)的問題,一直是令L4以上無人車難以突破的關(guān)鍵點(diǎn)。那么,將社會心理學(xué)和博弈論研究引入到算法中,就是一個(gè)增強(qiáng)算法魯棒性的創(chuàng)新。

            舉個(gè)例子,此前在AI導(dǎo)航無人車時(shí),會在四向停靠點(diǎn)上產(chǎn)生長時(shí)間的等待,這雖然能夠減少在十字路口發(fā)生事故的機(jī)會,但總會引起后面等待的汽車和駕駛員的不滿,因?yàn)锳I的保守降低了他人的通行效率,甚至在美國加州爆發(fā)過不少人車沖突。

            目前就有研究團(tuán)隊(duì)在研究結(jié)合“社會價(jià)值取向”(SVO),根據(jù)人的利己程度(“自私”)或利他合作的程度(“親社會的”)對駕駛員進(jìn)行評級,訓(xùn)練AI對駕駛員進(jìn)行SVO評分,進(jìn)而評估風(fēng)險(xiǎn)來動態(tài)調(diào)整自身的行為。如果身后跟著一個(gè)暴躁或激進(jìn)的老司機(jī),那么AI汽車很可能也會甘冒一定風(fēng)險(xiǎn)變得利索一點(diǎn)。

            此外,眾多傳統(tǒng)車企大力投資AI項(xiàng)目以保障自身競爭力與生存空間,在2020年不可避免地會繼續(xù)加碼。不過在方向上,或許會從直接影響整車智能以及相關(guān)技術(shù)因素的項(xiàng)目,轉(zhuǎn)向更大、更多元的領(lǐng)域。

            比如借助AI來簡化工業(yè)制造流程并提高供應(yīng)鏈效率。像是計(jì)算機(jī)視覺、模型算法的結(jié)合,通過分析振動傳感器和其他來源來診斷問題,從而預(yù)測機(jī)器的故障,可以在制造過程中更快地發(fā)現(xiàn)異常和故障,保障成品率,減少生產(chǎn)線的停機(jī)時(shí)間,從而進(jìn)一步提升車企的盈利空間。

            再比如使用人工智能來改善項(xiàng)目優(yōu)先級并提高特定項(xiàng)目的性能,來管理研發(fā)進(jìn)度、釋放預(yù)算,更為合理控制燒錢速度,同時(shí)規(guī)避掉一部分僵尸項(xiàng)目,這對于2019年頻頻傳出虧損倒閉新聞的汽車新秀們與老將來說,恐怕都是一門必修課。

            當(dāng)然,伴隨著整車智能程度越來越高,當(dāng)前的嵌入式車載計(jì)算恐怕也將很快迎來一次升級。

            目前大多數(shù)計(jì)算都是在云端完成的,但伴隨著車內(nèi)不少控制器模塊都開始智能化,要整合各種分散的感知能力,需要單顆AI感知芯片的高效工作,功能強(qiáng)大、低能耗,同時(shí)也更昂貴的計(jì)算單元就成為產(chǎn)業(yè)渴求的“及時(shí)雨”。

            Yole數(shù)據(jù)顯示,汽車信息娛樂相關(guān)的計(jì)算營收,將從2018年的1800萬美元增長至2028年的7.68億美元。2020年在汽車專用協(xié)處理器上將有哪些新驚喜,值得產(chǎn)業(yè)界共同思考和期待。

            過去一年,我們對汽車AI的期望就像一條擱淺在技術(shù)沙灘上的鯨魚,沮喪中也孕育著渴望。告別“如火似冰”的2019,AI與汽車產(chǎn)業(yè)都會被擺渡到溫暖的春天。乍暖還寒之際,技術(shù)依然是人類唯一能點(diǎn)燃的希望之柴。

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