獨(dú)家，提出一套車路協(xié)同的收益理論體系。

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作者 | 利榮

車路協(xié)同的收益如何計(jì)算？

百度提出了一套收益理論體系，包括價(jià)值量化標(biāo)準(zhǔn)、價(jià)值邏輯推演體系、V2X解決問(wèn)題實(shí)例。

9月14日，在2020 世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(huì)上，百度智能交通產(chǎn)品研發(fā)總經(jīng)理陶吉表示，這套理論體系提出來(lái)，就是衡量真正理想情況下，車路協(xié)同對(duì)自動(dòng)駕駛的幫助。

陶吉稱，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們要測(cè)量一下有V2X時(shí)發(fā)生事故的概率和沒(méi)有V2X發(fā)生事故的對(duì)比，這個(gè)比值代表了收益。V2X的覆蓋率參數(shù)是C，解決問(wèn)題的比例是X，解決了這些問(wèn)題之后可以避免相應(yīng)事故的概率是P。

得到的結(jié)論是，通過(guò)車路協(xié)同可以減少10-100倍的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)人駕駛事故率降低99%-99%。

以下是陶吉的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉嫞?/p>

大家下午好，我的演講分為三個(gè)部分：自動(dòng)駕駛我們走到了哪里、我們?yōu)槭裁葱枰嚶穮f(xié)同、從車路協(xié)同如何到智能交通新基建。

首先說(shuō)一下自動(dòng)駕駛技術(shù)。

過(guò)去幾年，百度在自動(dòng)駕駛專利和在加州平均接管公里數(shù)的排名，迅速?gòu)淖汾s者的位置到了領(lǐng)先者的象限，也代表了外界對(duì)我們的認(rèn)可。

從內(nèi)部來(lái)說(shuō)，我們認(rèn)為Robotaxi分為六個(gè)階段，我們認(rèn)為我們現(xiàn)在正處于第四階段，而第四階段末尾的關(guān)鍵指標(biāo)就是去掉安全員，或者是把安全員從車上移到遠(yuǎn)端的安全中心。

因此，要實(shí)現(xiàn)從第四個(gè)階段順利畢業(yè)，要做到如下三個(gè)方面：智能、成本、安全。

智能方面：數(shù)據(jù)閉環(huán)實(shí)踐，高價(jià)值數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。

什么是高價(jià)值？

一是我們做的是L4級(jí)的Robotaxi，ODD是限定的，在限定的ODD范圍內(nèi)進(jìn)行地毯式的數(shù)據(jù)搜尋是最有效果的，它比零散稀疏的采集更高效。

二是傳感器配置，就是收集的傳感器配置要和實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的傳感器是一致的，這樣才可以最有效的訓(xùn)練模型。

三是高質(zhì)量的標(biāo)注，我們看到機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能沒(méi)有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自閉環(huán)，沒(méi)有實(shí)現(xiàn)自學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)時(shí)，人工對(duì)數(shù)據(jù)的標(biāo)注依然是非常重要的環(huán)節(jié)，這是我們談數(shù)據(jù)時(shí)不可避免的話題。

最后，數(shù)據(jù)處理數(shù)量和車輛的異常行為關(guān)聯(lián)是非常重要的，這種場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)對(duì)我們最為關(guān)鍵，而不是單純靠堆積數(shù)據(jù)量就可以獲得。

此外，除了真實(shí)測(cè)試的數(shù)據(jù)收集，我們認(rèn)為仿真也是非常重要的數(shù)據(jù)補(bǔ)充。

我們目前已經(jīng)積累了超過(guò)2.5億公里的仿真歷程，有超過(guò)1800萬(wàn)個(gè)仿真場(chǎng)景，日行歷程達(dá)到160萬(wàn)公里。

成本方面：我們?nèi)ツ臧l(fā)布了Apollo Lite。

打造Apollo Lite這個(gè)系統(tǒng)并不是說(shuō)要改變多傳感器的技術(shù)路線，我們是希望通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)能力高壓強(qiáng)的提升，使得它可以形成一個(gè)和激光雷達(dá)相對(duì)獨(dú)立，相對(duì)冗余的系統(tǒng)，從而使得我們可以降低對(duì)高性能激光雷達(dá)的依賴。比如說(shuō)現(xiàn)在Waymo新一代的激光雷達(dá)就非常大。

相信大家看過(guò)很多自動(dòng)駕駛汽車在道路上行駛的視頻，而這個(gè)視頻的獨(dú)特之處就是我們沒(méi)有用到除了視覺(jué)傳感器之外的任何傳感器。

這當(dāng)中很難的點(diǎn)是各個(gè)角度上，二維的圖像檢測(cè)的障礙物首先要進(jìn)行融合，你要判斷不同的攝像頭看到的障礙物是不是同一個(gè)障礙物。僅僅依賴這樣的一個(gè)視覺(jué)系統(tǒng)，我們的車就可以行駛在非常復(fù)雜的城市道路，獲得一個(gè)良好的表現(xiàn)了。

僅僅有這個(gè)障礙物檢測(cè)的視覺(jué)系統(tǒng)肯定不夠，我們不可能窮舉所有的沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的障礙物去訓(xùn)練模型，這個(gè)時(shí)候我們需要有一套冗余機(jī)制。

成本方面：視覺(jué)檢測(cè)冗余，基于單目的最深估計(jì)。

這是一套通過(guò)單目恢復(fù)出來(lái)的深度圖，我們進(jìn)行了一個(gè)自動(dòng)化的聯(lián)合標(biāo)注，從而連了一個(gè)非常好的DNN網(wǎng)絡(luò)，它可以把物體深度恢復(fù)出來(lái)，這樣你看到一輛未知的車，比如說(shuō)你看到一輛橫著的大車，雖然你不知道它是什么，但是我知道我離它很近了，可以停下來(lái)。

安全方面：無(wú)人化的關(guān)鍵是需要知道何時(shí)不行。

我剛剛講到第四階段畢業(yè)的關(guān)鍵是無(wú)人化，而無(wú)人化的關(guān)鍵是需要知道我們什么時(shí)候不行了，如果說(shuō)知道這一點(diǎn)，我們就把車交給安全員。這當(dāng)中我們可以做三件事情：

第一個(gè)是我們做電子電器的故障監(jiān)控，這對(duì)應(yīng)的是公路安全的概念。當(dāng)我的計(jì)算單元出現(xiàn)故障時(shí)我要知道，我們用一個(gè)冗余的計(jì)算平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)主系統(tǒng)的心跳，監(jiān)測(cè)是否正常，一旦發(fā)現(xiàn)不正常，我們馬上進(jìn)入安全停車模式。

第二個(gè)是系統(tǒng)功能表現(xiàn)局限監(jiān)控，比如說(shuō)遇到一個(gè)非常近的障礙物還沒(méi)有剎車，比如說(shuō)車輛規(guī)劃的加速度突然變得非常大，或者說(shuō)定位一下子漂移等這些場(chǎng)景，我們希望通過(guò)一些安全的硬邊界規(guī)則來(lái)進(jìn)行限制，一旦超出閾值，我們認(rèn)為進(jìn)入了非安全狀態(tài)。

第三個(gè)是5G云代駕，提升超出ODD的阻塞場(chǎng)景通行能力，目前我們?cè)诒本┖烷L(zhǎng)沙都在進(jìn)行這樣的無(wú)人化測(cè)試工作。

為什么需要車路協(xié)同？

在自動(dòng)駕駛上，我們做了很多工作。接下來(lái)是我們?yōu)槭裁催€需要做車路協(xié)同。

我們的車路協(xié)同當(dāng)前做的事情更多是V2X，是在道路上增加傳感器來(lái)增加感知的冗余，彌補(bǔ)車端的不足。道路上安裝傳感器有很多的優(yōu)勢(shì)，比如說(shuō)上帝視角、全域感知、路面危險(xiǎn)檢測(cè)、路面突變、規(guī)避視覺(jué)盲區(qū)等。

但提到車路協(xié)同，業(yè)界問(wèn)的最多的問(wèn)題是裝了上述這樣的設(shè)備對(duì)自動(dòng)駕駛有多大幫助？

實(shí)際上這并不是一個(gè)靠研究可以回答的問(wèn)題，我們相信這一定要靠大規(guī)模實(shí)踐，加理論推演才可以進(jìn)行有效回答。

所以我們做了幾件事情：

一是我們?cè)谌珖?guó)范圍內(nèi)部署了規(guī)模的車路協(xié)同車隊(duì)進(jìn)行協(xié)同驗(yàn)證；

二是盡努力提升路側(cè)AI的智能化，只有當(dāng)我們提升到足夠強(qiáng)的能力，和車端感知真正形成正交冗余才可以。

上圖演示的是我們?cè)谌珖?guó)數(shù)百個(gè)路口部署的多視角多傳感器融合，真正的全息感知。除了部署這么多的路口，我們還部署了全國(guó)規(guī)模的自動(dòng)駕駛車輛，實(shí)現(xiàn)了數(shù)百輛自動(dòng)駕駛車端與路測(cè)感知融合。

上圖中綠色的部分是路側(cè)感知結(jié)果，紅色的是車端感知的結(jié)果，藍(lán)色的是融合感知結(jié)果。其中，紅色則是盲區(qū)車，是無(wú)人車自己看不到的必須要通過(guò)路側(cè)感知才可以看到。

每天我們?cè)谶M(jìn)行這樣的融合和收集數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)之后，我們要做一個(gè)理論推演，車路協(xié)同對(duì)自動(dòng)駕駛的增益到底是多少。

我們認(rèn)為目前的情況會(huì)在未來(lái)某一天發(fā)生改變，這套理論體系提出來(lái)，就是衡量真正理想情況下，車路協(xié)同對(duì)自動(dòng)駕駛的幫助。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們要測(cè)量一下有V2X時(shí)發(fā)生事故的概率和沒(méi)有V2X發(fā)生事故的對(duì)比，這個(gè)比值代表了收益。

V2X的覆蓋率參數(shù)是C，解決問(wèn)題的比例是X，解決了這些問(wèn)題之后可以避免相應(yīng)事故的概率是P。

這里有一些簡(jiǎn)單的數(shù)字計(jì)算，大概的意思是說(shuō)當(dāng)我們單車智能可以達(dá)到人類駕駛水平的時(shí)候，有一個(gè)數(shù)字給大家作為一個(gè)參考。比如人類司機(jī)每10萬(wàn)小時(shí)出一次事故，單車智能接近人類水平時(shí)，剩下的問(wèn)題大部分是因?yàn)榭床灰?jiàn)看不清看得太晚造成的，自動(dòng)駕駛車當(dāng)然不會(huì)有疲勞駕駛和魯莽駕駛，而那個(gè)時(shí)候，自動(dòng)駕駛車大部分都是因?yàn)楦兄獛?lái)的問(wèn)題，而車路協(xié)同可以解決99%的問(wèn)題。

而今天我們的算法只能解決60%-70%，而且希望到真正商業(yè)化的時(shí)候可以達(dá)到接近99%，這是根據(jù)我們目前技術(shù)迭代的推演得到的。

因此，通過(guò)車路協(xié)同可以減少10-100倍的駕駛風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)人駕駛事故率降低99%-99%。

這是我們基于實(shí)踐理念的推演，隨著我們大部分的試驗(yàn)和積累，這個(gè)數(shù)據(jù)我們會(huì)不斷更新，讓它更加精確。

從車路協(xié)同到智能交通

有了ACE系統(tǒng)之后，我們就有了數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的底座，這個(gè)底座把道路的交通情況、車輛、行人做了影射，或者叫數(shù)字孿生。

通過(guò)數(shù)字孿生之后，智能駕駛和車路協(xié)同引擎可以支撐很多的應(yīng)用，這個(gè)引擎是開(kāi)放的，有了數(shù)字孿生能力以后可以做很多事情。

因此我們提出了ACE的引擎，作為我們智能交通整個(gè)的基座。

比如說(shuō)，有了ACE之后，信息控制優(yōu)化可以給車更多可用的道路空間。通過(guò)車路協(xié)同設(shè)備，我們?cè)诓煌能嚩颂峁┝宋覀兊木W(wǎng)聯(lián)信息，包括我們和福特合作的前裝車機(jī)的網(wǎng)絡(luò)信息提示，包括百度地圖上都可以收到我們的網(wǎng)聯(lián)信息提示，給駕駛員帶來(lái)非常好的伴隨式體驗(yàn)。

當(dāng)前標(biāo)題：Apollo智能交通一路走來(lái)的故事和思考
文章分享：http://m.rwnh.cn/article38/cpdgpp.html

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