英偉達總監(jiān):全自動駕駛復雜性被低估 未來仍要面臨諸多挑戰(zhàn)

時間:2019-11-28

來源:《歐洲汽車新聞》

導語:據(jù)記者報道,汽車行業(yè)目前已達成共識,全自動駕駛汽車并不像三、四年前預期的那樣樂觀。日前,英偉達高級總監(jiān)丹尼·夏皮羅表示,汽車制造商和供應商正在重新審視自動駕駛汽車,但這并不代表他們會放棄這項計劃。

據(jù)記者報道,汽車行業(yè)目前已達成共識,全自動駕駛汽車并不像三、四年前預期的那樣樂觀。日前,英偉達高級總監(jiān)丹尼·夏皮羅表示,汽車制造商和供應商正在重新審視自動駕駛汽車,但這并不代表他們會放棄這項計劃。

英偉達總監(jiān):全自動駕駛復雜性被低估 未來仍要面臨諸多挑戰(zhàn)

記者:為什么業(yè)界對自動駕駛汽車上路時間的預測在過去幾年里發(fā)生如此大的轉變?

夏皮羅:業(yè)界目前已經意識到,全自動駕駛汽車并不像我們三、四年前想象的那么容易實現(xiàn)。這其實是一個很難解決的問題,目前還需要更多的計算、傳感器和軟件。

記者:目前嚴峻的局面是否會令一些市場參與者選擇退出?

夏皮羅:當下依然有企業(yè)聲稱能夠把這項技術推向市場,這是自動駕駛的基礎,仍然會有人參與其中。

記者:自動駕駛未來會如何發(fā)展?

夏皮羅:目前的自動駕駛大多屬于2級以上的系統(tǒng)。這個系統(tǒng)非常強大,不僅能防止很多事故的發(fā)生,而且能在司機打瞌睡或需要緊急就醫(yī)的情況下挽救他們的生命。

人工駕駛難免會分心,因此即使沒有實現(xiàn)全自動駕駛,我們也可以防止那些人為原因造成的事故。

記者:全自動駕駛汽車可能要到2030年才會上路,這樣說是否更切合實際?

夏皮羅:理想狀態(tài)的自動駕駛還很遙遠。但落實到具體的部署卻沒那么遙不可及,運行在固定線路上的機器人(13.460, -0.11, -0.81%)出租車或穿梭巴士就是很好的例子。

我認為自動駕駛仍在取得重大進展。不過,就高速公路上的自動駕駛和樞紐到樞紐之間的運輸而言,我認為貨運將要早于客運。

記者:您能詳細說明一下嗎?

夏皮羅:英偉達幾乎參與了所有不同類型送貨機器人的交付試驗,汽車、卡車和班車等都在全速發(fā)展?,F(xiàn)在的人們越來越意識到,自動駕駛距離真正的安全水平還有很長的一段路要走。

記者:此前曾發(fā)生過一起自動駕駛汽車致命事故,最近又發(fā)生了一起非致命事故。這些事件是否會迫使英偉達加倍努力提高自動駕駛的安全性?

夏皮羅:我們一直都在這樣做。我認為英偉達和整個行業(yè)一開始都低估了自動駕駛的復雜性。這不是單純指安全性,自動駕駛畢竟是史無前例的,我們正在研究如何解決越來越多的挑戰(zhàn)。

記者:業(yè)界正在采取哪些措施來應對這種高估?

夏皮羅:這些事件表明汽車還需更高分辨率的傳感器。我們需要傳感器、算法、系統(tǒng)的多樣性及兼容性來確保最大程度的提高安全水平。

業(yè)界渴望增加更多的計算,這不僅僅是運行一種算法,而是會有數(shù)十種不同的神經網絡同時運行,處理所有不同的數(shù)據(jù),甚至分析相同的數(shù)據(jù)流。不同的神經網絡被用于分析車道、行人、路標以及其他車輛等,因而軟件極其復雜。

這也是為什么與英偉達合作的客戶總是要求更強的計算能力,因為軟件的復雜性越來越高。

記者:打造一款安全可靠的全自動駕駛汽車是英偉達面臨的最大挑戰(zhàn)嗎?

夏皮羅:與企業(yè)合作解決這一全球最具挑戰(zhàn)性的問題是英偉達的使命,人工智能計算對此至關重要。自動駕駛汽車還有更多實時的問題需要擔憂,而不只是埋頭去解決一些非常復雜的問題。

自動駕駛汽車一旦上路,每一秒都攸關生死,分析人類行為都已經復雜到令人難以置信,預測人類的行為簡直就是一個不可能實現(xiàn)的問題。

記者:目前正在采取哪些措施來彌補這種不可預測性?

夏皮羅:如果自動駕駛汽車不用擔心與人類共享道路,問題就會簡單的多。因此,我們可以著眼于在能夠消除人為隨機性的地方進行部署,譬如開辟專用道路、固定路線等。

有些城市可能會在某些區(qū)域禁止人類駕駛的汽車通行,或者規(guī)定自動駕駛汽車和人類駕駛汽車在不同的線路運行。

我認為有很多不同的方法可以簡化問題,但打造自動駕駛汽車無疑是世界上最復雜的問題之一。

記者:在以往的自動駕駛的事故中還有什么值得借鑒?

夏皮羅:其中一些事故并非由自動駕駛汽車引起的,但公眾卻抓住這一點不放。這是人與機器之間的對抗,機器獲得1分,人類卻沒得分,就會成為一個大新聞。事實上,每年有很多人死傷于車禍,除了這次涉及到自動駕駛的事故外,幾乎沒人注意車禍事件。

記者:如何克服與自動駕駛相關的“對未知的恐懼”?

夏皮羅:這更多的涉及到意識和教育層面,這也是英偉達加入自動駕駛汽車教育合作伙伴關系(PAVE)的原因。這是今年奔馳、英偉達和其他公司在拉斯維加斯的國際電子消費展上推出的一項計劃。

自動駕駛汽車教育至關重要,因為大部分人并不了解自己的汽車搭載了哪些技術,這些技術擁有哪些能力以及未來會發(fā)生什么等等。這些人從來沒有經歷或了解過自動駕駛,并且在想到人工智能時,他們只會想到終結者,這就是對未知的恐懼。

但我相信,一旦人們有機會體驗,幾乎肯定會立即改變他們對自動駕駛的看法。

記者:英偉達從自動駕駛的道路測試中發(fā)現(xiàn)了哪些局限性?

夏皮羅:目前正在進行的道路測試都涉及到安全駕駛員。自動駕駛汽車路測時要求配備一位安全駕駛員和一位安全工程師,如果他們對自動駕駛存有疑義即可接管車輛。

但問題是車上的測試人員往往會過早地接管,或者說在并不需要的時候接手,因為他們不想冒這個風險。這個問題普遍存在。

因此,當前的問題是從未真正全面地測試系統(tǒng)是否能夠避免沖突。

記者:還有其他的測試方法嗎?

夏皮羅:還有另一種轉向模擬測試,英偉達目前正與眾多客戶合作開發(fā)Drive Constellation系統(tǒng)。這是一個可以進行完整的軟件和硬件環(huán)內測試的系統(tǒng),通過創(chuàng)建各種危險的場景來進行自動駕駛測試,測試中發(fā)現(xiàn)問題也可以及時修正。

在上路之前,我們會對檢測算法、路徑規(guī)劃、映射及整個堆棧進行測試,從而保證測試的完整性。

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