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2019汽車AI速寫:從“為人作嫁”到“一榮俱榮”

向密 2020-01-01 14:09:15

來源:鈦媒體

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——

當這句話被人人傳頌,也就顯得不那么凄風苦雨。不過,放在汽車行業身上卻是恰如其分的。

2019年對于汽車從業者來說委實有許多心驚膽戰,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,新晉流量電動車領域也是事故頻發,“硅谷鋼鐵俠”都有點帶不動。無人駕駛、新能源等也都進展緩慢甚至大量倒閉,以至于投資領域也開始熄火。

唯一還能有點亮點的智能車聯網,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年到底經歷了什么?

造車新勢力滑鐵盧,舊貌換新顏計劃如火如荼

如果要用一個詞來形容2019年AI與汽車的關系,可能是“冰火兩重天”。

一方面,希望通過智能化、新制造來實現逆襲的“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不到預期,并且時不時就傳出系統Bug的笑話。

Uber、Lyft、Alphabet’s Waymo、Tesla和Argo等曾經的明星無人車項目也進展緩慢,給無人駕駛技術的路人緣潑了一盆冷水。

但如果我們從主機廠的買賣,轉移到更廣闊的交通領域,會發現AI的多元化應用,也正在讓這個行業煥發出新的體驗驚喜。

比如AI就正在將汽車信息娛樂系統提升到新的高度,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配。

一方面,經典的原始設備制造商(OEM)都在為汽車增加帶有深度學習算法的智慧功能,來提高高級駕駛輔助系統(ADAS)水平;同時,一些初創公司和科技巨頭,也充分發揮技術優勢,將自家的視覺算法、自然語言理解模型、虛擬生命等架設在汽車智能化服務體系上,打造更為個性化的駕駛感受。

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”來環行汽車,索尼(Sony)Softkinetic也開發出了車內手勢識別的綜合解決方案。

對于消費者而言,汽車已經不再是單純的代步工具,而是像智能手機一樣集成各類功能滿足各種需求的智能化設備。

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

比如英特爾(Mobileye產品)和英偉達(NVIDIA)等的計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,英偉達發布了Jetson Xavier NX,可以為汽車和其他移動邊緣設備提供AI能力。瑞薩(Renesas)、賽靈思(Xilinx)和Kalray等廠商的專用產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步有憾,但toB的商業無人卡車反而成了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務的相關財務狀況,可見對2019年的無人卡車發展充滿信心。

與此同時,TuSimple也正在為美國郵政服務測試送貨無人卡車、戴姆勒在弗吉尼亞州測試無人卡車,Starsky Robotics也依靠遠程電信運營商來建立無人車隊。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在礦場,以應對工業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在某些城市的某些園區內,從極客玩具變成賣菜大媽都耳熟能詳的新公共設施。

2019年,我們同時看到,為汽車出行所打造的路端設備的智能化,也在風生水起地鋪設中。

其中,政府與科技企業的“合謀”與示范區就成為重要的“先遣部隊”。

2019年7月,交通運輸部發布的《數字交通發展規劃綱要》指出,推動自動駕駛與車路協同技術研發,開展專用測試場地建設。與之伴隨的,是基于5G通訊技術V2X車路協同系統開始在各個重點城市鋪開,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實驗室幫助多倫多推動智能城市技術的發展,建立一個高科技創新區。StreetLight Data公司則利用手機位置數據,跟蹤和預測車輛、自行車、行人的交通狀況。

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

如果要為2019年的汽車產業AI做一個總結陳詞,或許是它正在從浮華走向產業深處,從單一變得多元豐滿,從單體車輛轉向宏大的規模化基礎設施。

新年氣象:2020的驚喜感將從何處來?

凡是預測,大概率都會被打臉。盡管如此,2020年的汽車產業在AI方面估計還是會帶來不少驚喜。

原因是,當前還有不少boss等待闖關推倒,也已經有不少研究人員和產業者意識到了相關問題,并且在努力攻克它,有極大可能在新的一年從實驗室走向現實,給產業帶來新的奇遇。

比如說,讓汽車更懂人性。

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

舉個例子,此前在AI導航無人車時,會在四向停靠點上產生長時間的等待,這雖然能夠減少在十字路口發生事故的機會,但總會引起后面等待的汽車和駕駛員的不滿,因為AI的保守降低了他人的通行效率,甚至在美國加州爆發過不少人車沖突。

目前就有研究團隊在研究結合“社會價值取向”(SVO),根據人的利己程度(“自私”)或利他合作的程度(“親社會的”)對駕駛員進行評級,訓練AI對駕駛員進行SVO評分,進而評估風險來動態調整自身的行為。如果身后跟著一個暴躁或激進的老司機,那么AI汽車很可能也會甘冒一定風險變得利索一點。

此外,眾多傳統車企大力投資AI項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加碼。不過在方向上,或許會從直接影響整車智能以及相關技術因素的項目,轉向更大、更多元的領域。

比如借助AI來簡化工業制造流程并提高供應鏈效率。像是計算機視覺、模型算法的結合,通過分析振動傳感器和其他來源來診斷問題,從而預測機器的故障,可以在制造過程中更快地發現異常和故障,保障成品率,減少生產線的停機時間,從而進一步提升車企的盈利空間。

再比如使用人工智能來改善項目優先級并提高特定項目的性能,來管理研發進度、釋放預算,更為合理控制燒錢速度,同時規避掉一部分僵尸項目,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。

當然,伴隨著整車智能程度越來越高,當前的嵌入式車載計算恐怕也將很快迎來一次升級。

目前大多數計算都是在云端完成的,但伴隨著車內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,功能強大、低能耗,同時也更昂貴的計算單元就成為產業渴求的“及時雨”。

Yole數據顯示,汽車信息娛樂相關的計算營收,將從2018年的1800萬美元增長至2028年的7.68億美元。2020年在汽車專用協處理器上將有哪些新驚喜,值得產業界共同思考和期待。

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與汽車產業都會被擺渡到溫暖的春天。乍暖還寒之際,技術依然是人類唯一能點燃的希望之柴。

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