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對決微軟XGP,推出

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上汽享道推出L4級自動駕駛Robotaxi ， 對未來有何意義？

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不請自來 ， 主要是這個話題比較感興趣 。看到這個報道 ， 也專門去了解了下 。作為一名現(xiàn)自動駕駛工程師 ， 這里我想給出一些自己的看法 。關于L4級的自動駕駛技術 ， 在今年4月更新的《SAE J3016：駕駛自動化分級》中 ， 給出了相關的解釋和定義 ， 大家看下圖 ， 我就不多說了 。目前 ， 自動駕駛四大核心技術包括有環(huán)境感知、精確定位、路徑規(guī)劃、線控執(zhí)行 。
其中 ， 環(huán)境感知是其中被研究最多的部分 ， 也是我自己主要工作的方向 ， 所以對于享道Robotaxi的這部分就比較關注 。感知系統(tǒng)可以代替人類駕駛?cè)说囊?、聽、觸等功能 ， 但面對海量的交通環(huán)境數(shù)據(jù) ， 如何高效精確地識別采集 ， 是自動駕駛領域一直以來的一個挑戰(zhàn) 。享道Robotaxi由1個128線主激光雷達和左右兩個32線補盲雷達構成廣闊視野 ， 12個230萬像素高清相機 ， 再加上5個毫米波雷達及12個超聲波雷達 ， 從傳感器層面來說 ， 實現(xiàn)了多重高度冗余 ， 可靠性還是非常不錯的 。
當然 ， 有了傳感器對外部環(huán)境進行感知外 ， 還需要相應處理器對其進行快速處理分析 。享道Robotaxi的計算平臺能夠提供超過600tops強大算力 。這是什么概念？1tops就等于每秒運行1萬億次 。目前 ， 在售車型里 ， 特拉斯的自動駕駛芯片算力最強 ， 特斯拉HW3.0單芯片算力72tops ， 即使采用了雙芯片方案 ， 算力也只有144tops 。
所以說享道Robotaxi這個算力看上去是相當牛了！另外就是享道Robotaxi還解決了當前L4 級自動駕駛的另一個挑戰(zhàn) ， 也是關鍵難點 ， 就是長尾問題 。所謂長尾問題 ， 就是大家常說的用80%的精力解決20%的問題 。享道Robotaxi創(chuàng)新的自動化解決方案 ， 用來解決長尾問題 ， 其采用了從感知、定位到規(guī)控的全套數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法 ， 基于上汽數(shù)據(jù)工廠的數(shù)據(jù)處理能力 ， 以及Momenta全流程數(shù)據(jù)驅(qū)動算法 ， 能夠達成“1 1＞2”的效果 ， 實現(xiàn)各模塊性能跨數(shù)量級提升 。
【對決微軟XGP,推出】在此基礎上 ， 享道Robotaxi還采用了高效的閉環(huán)自動化仿真工具鏈 ， 并依托量產(chǎn)整車的海量數(shù)據(jù) ， 實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動及算法迭代效率的跨數(shù)量級躍升 ， 使得自動駕駛技術能夠自動化快速迭代 。所以總體來看 ， 享道Robotaxi給出的答卷的確令人眼前一亮 。如果再回歸車輛本身來看 ， 享道Robotaxi運營車輛采用全球首款“5G智能汽車”飛凡汽車MARVEL R車型 ， 車身高強度鋼占比達74% ， 搭載的電池按照美國UL-2580和ASIL D汽車電子電氣最高安全等級設計 ， 具備行業(yè)最高IP69K防水等級 。

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