阿里入局自動(dòng)運(yùn)転路測定プラットフォームL 5の技術(shù)が著地したのはファッションが早いです。

Google、バイドゥに続いて、アリババもアナログ道路測定プラットフォームの陣営に加わった。

阿里達(dá)摩院は4月22日、世界初の自動(dòng)運(yùn)転「ハイブリッドシミュレーションテストプラットフォーム」を発表した。このプラットフォームは仮想と現(xiàn)実を結(jié)合したシミュレーション技術(shù)を採用して、実際のロード測定シーンとクラウドトレーナーを?qū)毪筏?、極端なシーンをシミュレートすると30秒しかかかりません。システムの毎日の仮想テストの距離は800萬キロを超えて、AIモデルのトレーニング効率を大幅に向上させます。

自動(dòng)運(yùn)転にとって、シミュレーション道路測定は訓(xùn)練アルゴリズムの核心的な一環(huán)である。

達(dá)磨院のベテラン技術(shù)専門家オウ閏は21世紀(jì)の経済報(bào)道記者の取材に対し、ハイブリッドのシミュレーションプラットフォームが自動(dòng)運(yùn)転路測定の方式を変えたことを明らかにしました。このプラットフォームではシーン構(gòu)築コストはほぼゼロであるので、必要に応じて任意にシーン変數(shù)を追加することができる。加えて、人間の運(yùn)転行動(dòng)の介入を?qū)毪?、自?dòng)運(yùn)転技術(shù)の成熟を加速させることができます。

シミュレーション回路測定は訓(xùn)練アルゴリズムの効率を大幅に向上させる。実際の道路測定の蓄積データは有限で、米國のランド智庫の試算によると、自動(dòng)運(yùn)転システムの量産には170億キロ以上のデータが必要で、つまり100臺(tái)の車が必要で、40キロ/時(shí)間の速度で、一日に500年間走ります。しかし、実測データに基づいてシミュレーション道路を構(gòu)築すれば、訓(xùn)練効率は數(shù)量レベルの向上があります。

また、極端な狀況では、悪天候や交通事故など、実測では元に戻すことはできません。しかし、アルゴリズムはこれらの狀況に対処するために、シミュレーション環(huán)境でアルゴリズムを訓(xùn)練する必要がある。このため、現(xiàn)段階のテスト狀況から見ると、L 5技術(shù)が著地してからまだ長い時(shí)間があります。プラットフォームでも自動(dòng)運(yùn)転の車が開発されても、非常に早い段階にあります。

トレーニング効率アップ

道路測定は常に自動(dòng)運(yùn)転で著地する核心的な一環(huán)です。研究によると、自動(dòng)運(yùn)転は177億キロのテストデータを蓄積する必要があり、自動(dòng)運(yùn)転感知、意思決定、リンク全體の安全性を保証することができる。従來の純粋な仮想シミュレーションテストプラットフォームは自動(dòng)運(yùn)転路の距離測定を素早く完走することができますが、依然として極端なシーンの訓(xùn)練効率の低下の肝心な問題に直面しています。極端なシーンのデータが足りないと、真実な道路狀況の不確実性を元に戻すことができません。

そのため、多くの科學(xué)技術(shù)企業(yè)がこの市場を狙っています。2019年4月の上海モーターショーで、ファーウェイの自動(dòng)運(yùn)転クラウドサービスOctopusが初めて展示されました。シミュレーションテストはその中の一つのサービス能力です。ファーウェイは、自動(dòng)運(yùn)転の高速開発の上場と機(jī)能反復(fù)は、自動(dòng)車企業(yè)が將來のスマートネット競爭において率先して市場を勝ち取る鍵になると考えていますが、この過程で、自動(dòng)運(yùn)転の開発者が直面する挑戦も明らかです。

仮想シミュレーションテスト問題を解決するには、多量データの処理が第一の関門であることがわかった。クラウドサービスを通じて海の量のデータを処理して、自動(dòng)化して掘り起こして表示して、企業(yè)をテストするために70%以上の人件費(fèi)を節(jié)約することができます。

また、極端な場面でのテストデータ不足の問題について、だるま院はこの問題を解決しようとしています。このプラットフォームはオンライン上の仮想固定環(huán)境と線下の実際の道路狀況の不確実性のギャップを通じている。従來のシミュレーションプラットフォームはアルゴリズムによって人間のランダム介入をシミュレートするのは難しいですが、達(dá)磨院のプラットフォームでは、実測データを使って自動(dòng)的にシミュレーションシーンを生成するだけでなく、人がランダムに介入することによって、リアルタイムで前後の車両の加速、急カーブ、緊急停車などのシーンをシミュレーションし、自動(dòng)運(yùn)転車の避難訓(xùn)練の難度を高めます。

極端シーンのデータ不足の問題に対して、このプラットフォームは任意に極端なロード測定シーン変數(shù)を増加させることができる。実際の道路測定では、極端なシーンを再現(xiàn)するには1ヶ月間かかるかもしれませんが、このプラットフォームは30秒以內(nèi)に雨雪天気、夜間照明不良條件などの特殊なシーンの構(gòu)築とテストを行うことができます。毎日サポートできるシーンの構(gòu)築數(shù)は百萬級(jí)に達(dá)します。

シミュレーションテストでは自動(dòng)運(yùn)転車が交通事故に遭い、自動(dòng)運(yùn)転にアルゴリズムの改善の機(jī)會(huì)を提供することができます。このプラットフォームは、ある意味、事故シーンの出現(xiàn)頻度と構(gòu)築コストを増やすことによって、自動(dòng)運(yùn)転トレーニングの効率を高めると言えます。これはこれから行くために事故がもっと少ないです?！拱綕櫎颏丹椁吮恧?。

テスト走行距離は6倍近いです。

業(yè)界専門家によると、このプラットフォームは極端なシーンの再現(xiàn)問題を大規(guī)模に解決し、これらの重要シーンの訓(xùn)練効率を百萬倍に向上させ、自動(dòng)運(yùn)転の加速をL 5段階に進(jìn)めるという。

自動(dòng)運(yùn)転市場の熱さは、シミュレーション?ロード?プラットフォームを巨頭たちの新たな戦場にもする?！钢袊詣?dòng)運(yùn)転シミュレーション技術(shù)研究報(bào)告（2019）」によると、今後5年間で、シミュレーション道路の世界市場規(guī)模は100億ドル前後に達(dá)すると予想されている。

自動(dòng)運(yùn)転企業(yè)にとって、シミュレーション道路を作ることは重要な競爭力になります。しかし、プラットフォームごとに出発點(diǎn)が違っています。アリババやテンセントなどの會(huì)社にとって、実質(zhì)的にはクラウドに基づいて業(yè)務(wù)を計(jì)算し、より広範(fàn)な著地シーンを見つけます。同時(shí)に、オフラインの実況テストの需要も大幅に高まっています。

? ? 3月2日、北京市の自動(dòng)運(yùn)転車道路テスト第三者サービス機(jī)構(gòu)「北京智能車聯(lián)産業(yè)創(chuàng)新センター」は、2019年12月31日までに、百度、蔚來、北汽新エネルギー、ダイムラーなど13の企業(yè)があり、インターネット企業(yè)6社、ホスト6社、地図メーカー1社、計(jì)77臺(tái)が北京市の自動(dòng)運(yùn)転車に參加したと発表した。一般的な道路テストは、通年のテストで88.66萬キロに達(dá)し、前の年度より577%増加しました。このうち、BaiduのApploは合計(jì)52臺(tái)の自動(dòng)運(yùn)転車を投入して道路測定を行い、北京市の総投入自動(dòng)運(yùn)転テスト車両の71%を占め、走行距離の75.4萬キロをテストします。

將來、自動(dòng)運(yùn)転シミュレーションテストは実際の道路テストと相乗し、自動(dòng)運(yùn)転業(yè)界のさらなる発展を促進(jìn)する。しかし、自動(dòng)運(yùn)転のシミュレーション技術(shù)は常に法律法規(guī)にサービスします。交通事故の法律責(zé)任をシミュレーションで評(píng)価し、交通行為の管理と監(jiān)督を助け、交通規(guī)則の技術(shù)評(píng)価を行う。

業(yè)界関係者によると、自動(dòng)運(yùn)転のシミュレーション技術(shù)は製品認(rèn)証にサービスし、シミュレーション方法によって科學(xué)的で全面的な製品テストと審査方法を提供し、また全國の共通型データベースを開通する必要がある?，F(xiàn)在のところ、國內(nèi)の自動(dòng)運(yùn)転シミュレーション業(yè)界はまだ初歩段階にあり、この基礎(chǔ)の上でL 5技術(shù)の著地を議論するのも時(shí)期尚早である。

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