La conduite autonome L4 a atteint un moment de « grand remaniement » et de « grand changement » cette année.
La moitié de l'hiver. Aurora, la star de la conduite autonome basée sur une plateforme, et Argo, qui est soutenu par Ford et Volkswagen... ont tous signalé des licenciements ou des faillites cette année, et de nombreuses entreprises qui se concentraient auparavant sur Robotaxi se sont tournées vers la conduite assistée pour les passagers. voitures.
Le Capital est devenu extrêmement prudent quant à l’histoire de L4. Alors les gens disent : l’hiver L4 est arrivé.
L'autre moitié est une flamme.
Le joyau de la couronne est loin, et la société leader a déjà entrevu l'aube de la finale et obtenu des billets.
Baidu Apollo, Google Waymo et General Cruise font de grands progrès et progressent continuellement.
Par exemple, Waymo et Cruise ont continué à faire des percées dans l'étendue et la durée de leurs opérations commerciales à San Francisco et à Phoenix ; tandis qu'en Chine, le Carrot Run de Baidu Apollo a également été lancé dans plus de dix villes et des véhicules entièrement sans conducteur ; ont franchi des étapes importantes à Pékin, Wuhan et Chongqing. Depuis sa mise en œuvre, le nombre de kilomètres commerciaux et de feuilles de route a augmenté rapidement.
Comment expliquer ?
C’est en fait très simple : dans la vague de remaniement dans l’industrie de la conduite autonome, seules les personnes véritablement « sans pilote » peuvent être les premières à voir l’aube.
Baidu Apollo, Waymo et Cruise, les trois acteurs qui ont progressé le plus rapidement dans la commercialisation de L4, présentent tous les mêmes caractéristiques.
Être soutenu par des géants n'est que l'un d'entre eux. Plus important encore, leurs projets de mise en œuvre sont basés sur le principe du « personne du tout ».
Par exemple, à Wuhan, Hubei, vous pouvez appeler une voiture autonome entièrement sans pilote via l'application Luobo Kuaipao, et la technologie derrière cela vient de Baidu Apollo.
Pourquoi le « entièrement sans pilote » est-il la clé de la mise en œuvre de la technologie de conduite autonome L4 et supérieure ?
Tout d'abord, d'un point de vue commercial, "totalement sans pilote" est une condition préalable nécessaire au succès initial du modèle économique de Robotaxi.
Pour Robotaxi, le plus grand défi en matière de commercialisation est le coût. Le premier est le coût des modifications du véhicule. Au début, sans parvenir à une coopération de production de masse préalable à l'installation avec l'OEM, il était courant qu'un Robotaxi coûte des millions.
En phase opérationnelle, le coût le plus important est celui de l'agent de sécurité à bord du véhicule.
Le coût minimum de main-d'œuvre pour une voiture en ligne conduite par un conducteur humain ordinaire est d'environ 120 000 par an, et le responsable de la sécurité n'est que plus élevé que le conducteur.
Il était difficile pour le précédent Robotaxi d'équilibrer ses propres coûts pendant tout le cycle de vie de l'exploitation
Techniquement, parvenir à un « fonctionnement entièrement sans pilote » signifie que les coûts de main-d'œuvre sont d'abord économisés.
Deuxièmement, la pile technologique de conduite autonome entièrement sans pilote doit être mise en œuvre sur des modèles préinstallés et produits en série, donc au niveau du véhicule lui-même, cela signifie également entrer dans la même fourchette de coûts que le covoiturage en ligne ordinaire.
De plus, « entièrement sans pilote » signifie également que les fournisseurs de technologies ont été en mesure de répondre à la haute fiabilité et à la sécurité des déplacements en conduite autonome.
La politique est également plus encline à ouvrir des licences d'exploitation à ces fournisseurs de technologie.
Le point le plus critique et le plus direct pour la mise en œuvre de la conduite autonome « entièrement sans pilote » est donc la « réduction des coûts ». Le facteur d'influence le plus important et le plus profond est l'amélioration de la sécurité et de la fiabilité apportée par la maturité de la technologie.
Les données fournies par Baidu Apollo indiquent qu'il a accumulé plus de 40 millions de kilomètres de miles d'essai. Le taux de livraison réussie de Robotaxi a dépassé 99,99 %.
Derrière cela se trouvent la boucle fermée de données de conduite autonome d'Apollo de L2 et L4, ainsi que les bases posées par les autres accumulations de Baidu dans le domaine de l'IA.
Par exemple, en s'appuyant sur les milliers de capacités de reconnaissance d'objets du grand modèle Wenxin, il élargit considérablement les données de reconnaissance sémantique de la conduite autonome, en particulier lorsqu'il est appliqué à la reconnaissance de véhicules spéciaux (camions de pompiers, ambulances), de sacs en plastique et d'autres véhicules spéciaux. objets en forme, améliorant considérablement la couverture du scénario à longue queue et améliorant la fiabilité de la conduite autonome.
De plus, la carte autonome de haute précision d'Apollo a un taux d'automatisation de la construction de 96 %. Elle est basée sur les 12 millions de kilomètres de couverture du réseau routier de premier plan et sur des données spatio-temporelles massives, combinées aux connaissances de conduite de centaines de personnes. de millions de conducteurs, pour construire un réseau routier complet. Le graphique des connaissances de conduite de niveau améliore le confort de la prise de décision en matière de conduite autonome.
Actuellement, l'exploitation commerciale et les tests de la flotte autonome entièrement sans pilote de Luobo Kuaipao continuent d'étendre la zone, d'augmenter le volume et d'augmenter le temps. Il a déjà atterri à Pékin, Chongqing et Wuhan.
Prenons l'exemple de la zone de développement économique de Wuhan, couvrant une superficie totale de plus de 130 kilomètres carrés et couvrant plus d'un million d'habitants. Les scénarios d'exploitation de la flotte de conduite autonome incluent les routes urbaines surélevées et les routes ordinaires, et la période d'exploitation couvre le jour et la nuit. Les scénarios à longue traîne et les défis complexes rencontrés dans le projet de processus ne sont pas différents des voitures privées ordinaires en ligne.
Et grâce à l'accumulation de données et à l'entraînement dans des scènes réelles, il peut directement accélérer l'efficacité des itérations techniques d'Apollo, explorant ainsi des scénarios à plus longue traîne et formant un effet de « volant » de données en boucle fermée.
La technologie entièrement sans pilote a mûri, entraînant la première mise en œuvre du modèle économique et permettant des opérations à grande échelle dans certaines villes.
Dans ce processus, des acteurs compétents vérifieront et amélioreront davantage le modèle commercial de Robotaxi, et élargiront encore la portée de sa mise en œuvre, formant ainsi un avantage de premier plan.
C'est exactement le chemin qu'empruntent actuellement des acteurs tels que Baidu Apollo et Waymo, et c'est aussi le « flambeau » qui permet aux gens de continuer à croire à la technologie et à la conduite autonome dans le froid de l'hiver.
Pour atteindre l’objectif de personne n’atterissant, la technologie qui la sous-tend doit être suffisamment solide et résistante.
Comme Baidu est celui qui s'est développé régulièrement dans ce remaniement et cette polarisation de l'industrie, et a toujours été le leader de la conduite autonome en Chine, son développement technologique peut être considéré comme ayant une certaine importance de référence.
Par conséquent, autant examiner cette question du point de vue de la voie de développement de la technologie de conduite autonome de Baidu.
Différent des styles de jeu des autres joueurs, une caractéristique très distinctive de Baidu Autopilot est son intégration approfondie avec le grand modèle Wenxin.
Et en regardant l'ensemble du secteur, Baidu est le premier à appliquer de grands modèles à la perception de la conduite autonome.
Plus précisément, pour résoudre le problème d'exploration de données à longue traîne de la conduite autonome, Baidu utilise le grand modèle Wenxin - un modèle de pré-entraînement d'images et de textes faiblement supervisé.
Plusieurs problèmes typiques de data mining à longue traîne incluent :
• Modèles rares : tels que les camions de pompiers, les ambulances, etc., en raison de leur faible « taux de visibilité » sur la route et de leurs formes irrégulières, ils sont difficiles à résoudre. certains défis de perception et de compréhension. • Piétons dans diverses postures : il arrive souvent qu'il n'y ait personne sur la route, ce qui non seulement pose un problème d'identification, mais rend également la prévision et le suivi ultérieurs difficiles. • Objets bas et éléments de circulation et de construction : Les objets bas (tels que les garde-corps sur les routes, etc.) ont toujours été un problème très difficile à percevoir.
Face aux problèmes inhérents ci-dessus, avec l'aide de la capacité du grand modèle Wenxin à reconnaître des milliers d'objets, les données de reconnaissance sémantique de Baidu pour la conduite autonome peuvent être considérablement étendues, permettant ainsi des améliorations exponentielles de l'efficacité.
De plus, grâce au modèle de perception de la conduite autonome Wenxin Large Model avec une échelle de paramètres de plus d'un milliard, grâce à la formation de petits modèles sur de grands modèles, la capacité de généralisation de la perception de la conduite autonome a également été considérablement améliorée.
À cet égard, Wang Jingdong, expert en technologie de conduite autonome de Baidu, a déclaré :
Les grands modèles sont devenus la principale force motrice de l'amélioration des capacités de conduite autonome.
La « deuxième arme magique » qui permet à la conduite autonome de Baidu de réaliser rapidement un atterrissage sans pilote est la carte de conduite autonome Baidu Apollo.
Différentes des cartes de navigation que nous utilisons habituellement, les cartes de haute précision peuvent être considérées comme indispensables pour réaliser une conduite intelligente.
De manière générale, les cartes de haute précision doivent répondre à trois caractéristiques majeures.
Le premier est une haute précision centimétrique.
Lorsque les humains utilisent des cartes de navigation ordinaires, elles n'ont besoin que d'une précision de 5 à 10 mètres, plus le propre jugement du conducteur.
Mais les voitures intelligentes n'ont pas la capacité de jugement des humains, donc une erreur de 1 à 2 mètres peut causer des problèmes tels que la pression de la conduite. C'est pourquoi la précision doit être maintenue au niveau du centimètre.
Deuxièmement, la grande quantité d’informations routières couvertes.
Les cartes de haute précision doivent fournir aux voitures intelligentes plus d'informations que les cartes de navigation ordinaires, y compris des informations de base telles que le choix des routes, les embouteillages et le temps de conduite. Il doit également inclure de nombreuses informations d'aide à la conduite, telles que les points de décalage de changement de largeur de voie, les zones de déviation, les panneaux circulaires, les sorties d'autoroute, etc.
Le plus important est la représentation tridimensionnelle précise du réseau routier, ainsi que plus de 100 caractéristiques routières, notamment le nombre de voies, l'emplacement des lignes de démarcation, les garde-corps, les lampadaires et même la taille du bordures.
La troisième est qu'il y aura des détours sur des cartes de haute précision.
En effet, les cartes de haute précision sont destinées aux voitures intelligentes plutôt qu'aux humains. Les informations qu'elles fournissent sont utilisées pour le système de positionnement, le système de perception et le système de prise de décision des voitures intelligentes.
Par conséquent, face à des situations comme les tunnels, la carte HD peut « faire un détour » car à ses yeux, cette route n'existe pas.
On voit que pour réaliser un atterrissage complet sans pilote, des cartes de haute précision sont indispensables, et ce n'est pas facile à réaliser.
Mais comme la carte autonome Baidu Apollo qui a été "en service", elle a dû présenter les difficultés mentionnées ci-dessus.
Il est entendu que le taux d'automatisation de la construction de haute précision de Baidu a atteint 96 %, ce qui signifie que le problème des coûts d'application élevés peut être résolu dans une large mesure.
Dans le même temps, il a également la capacité de générer des cartes en ligne en temps réel et peut intégrer des données de détection détachables et des cartes multi-sources pour garantir la sécurité de la conduite autonome.
En termes de prise de décision, sur la base des 12 millions de kilomètres de données spatio-temporelles massives de niveau de couverture du réseau routier de pointe de Baidu Maps et des centaines de millions de données de connaissances de conduite des conducteurs, Baidu a également construit un graphique des connaissances de conduite à l'échelle mondiale. niveau du réseau routier pour améliorer la conduite autonome Confort de décision.
En plus des niveaux d'algorithme et de logiciel, Baidu n'a atteint aucun niveau et n'a pas négligé le matériel.
Il est entendu que la puce d'IA Kunlun Core 2, développée par Baidu, a achevé l'adaptation des performances de bout en bout pour les scénarios de conduite autonome, consolidant ainsi les avantages de Baidu en matière d'intégration de logiciels et de matériel pour la conduite autonome.
Bien sûr, la capacité de Baidu à prendre la tête de la conduite autonome ne peut pas être obtenue du jour au lendemain. C'est en fait le résultat de « dix années de travail acharné dans le domaine » et d'une accumulation technologique continue.
Un ensemble de données publiques est visible en un coup d'œil :
À l'heure actuelle, Baidu Apollo est devenue la plate-forme ouverte de conduite autonome la plus active au monde, avec plus de 210 partenaires écologiques mondiaux, 80 000 développeurs mondiaux et 700 000 lignes de code open source, le kilométrage total des tests dépasse 40 millions de kilomètres ; Elle compte 3 477 familles de brevets, ce qui la place au premier rang mondial pendant quatre années consécutives.
Ce qui précède est la force technique des joueurs qui sont les premiers à réaliser un atterrissage entièrement sans pilote.
Comme nous l'avons mentionné au début, l'industrie mondiale de la conduite autonome connaît un « grand remaniement » cette année.
À en juger par les entreprises autonomes qui ont été exposées à la faillite, au dépôt de bilan et aux licenciements massifs, elles semblent avoir une chose en commun : elles n'ont pas réussi à atteindre l'objectif d'une conduite entièrement autonome.
Après tout, la conduite autonome n'est pas seulement une compétition de force technique, mais aussi une compétition de temps et d'endurance.
Tout comme on ne peut voir qui nage nu que lorsque la marée se retire, fin 2022, accélérer le débarquement de personne est devenu un nœud inévitable pour les joueurs « débarquant ».
Non seulement Baidu, le leader national de la conduite autonome, le fait, mais aussi des acteurs internationaux de premier plan.
Les sociétés de conduite autonome telles que Waymo et Cruise accélèrent la commercialisation à grande échelle de la conduite autonome.
Il est entendu que San Francisco aux États-Unis a désormais ouvert un service de voyage sans conducteur 24h/24 et 7j/7 dans toute la ville. Dans le même temps, la zone opérationnelle de conduite autonome de Phoenix continue de s’étendre au cœur de la zone urbaine.
De plus, le premier service de taxi au monde entièrement sans conducteur a été lancé depuis l'aéroport international de Phoenix Sky Harbor jusqu'au centre-ville, fonctionnant 24h/24 et 7j/7.
Baidu a également récemment lancé un nouveau signal :
En 2023, Baidu Apollo continuera d'étendre son activité et prévoit de lancer 200 véhicules supplémentaires entièrement sans conducteur à travers le pays, dans le but de construire le plus grand véhicule autonome au monde. Zone de service des opérations de conduite humaine.
Il est entendu que le véhicule sans pilote Apollo RT6 de sixième génération de Baidu (coûtant seulement 250 000 yuans) produit en série cette année sera également mis en service sur Luobo Kuaipao l'année prochaine.
De manière générale, Baidu a réussi à réduire les coûts, à garantir la sécurité et la qualité grâce à une mise en œuvre entièrement sans pilote, et en même temps, il accélère continuellement l'expansion de l'échelle.
La raison en est que ce que Baidu veut actuellement garantir, c'est que chaque ville puisse gérer son modèle économique à faible coût (avec un bénéfice brut positif), mais si elle adopte une vision à long terme, la croissance exponentielle de son échelle opérationnelle est importante ; prévisible.
On voit que "personne n'atterrit au sol" est devenu la clé pour que les joueurs puissent accéder à la finale de la conduite autonome.
Alors, dans cette seconde moitié de la conduite autonome, qui peut avoir le dernier mot ?
Baidu en fait sans aucun doute partie.
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