阿里首次披露自動駕駛技術路線：單車自動駕駛不是重點，將主攻車路協同

一向低調的阿里巴巴自動駕駛項目首次披露了技術進展。9月6日，阿里巴巴集團與交通部公路科學研究院宣布成立車路協同聯合實驗室，探索基于車路協同的自動駕駛和道路智能解決方案。阿里巴巴達摩院自動駕駛項目負責人王剛表示，阿里將推出智能傳感基站，利用傳感基站的遙感能力和基礎設施屬性，增強自動駕駛汽車的傳感能力，降低成本。

阿里巴巴達摩院人工智能實驗室首席科學家王剛（右）據報道，阿里巴巴達摩院旗下有一個人工智能實驗室（AI Lab），外界所知的所有自動駕駛項目和機器人項目都來自這個實驗室，是人工智能實驗室的首席科學家。在王剛看來，自動駕駛技術已經發展了60多年，到目前為止還沒有看到可以商業化的產品。主要障礙是成本，而在成本結構中，傳感器占據了主要部分。

鈦媒體認為，激光雷達和高精度地圖是感知冗余設計的必要技術。目前，全球自動駕駛研發團隊廣泛使用的激光雷達是Velodyne提供的機械旋轉激光雷達。成本最低的16線產品價格約為4000美元，一輛車需要配備多套。然而，L4級自動駕駛的實現往往需要更高光束的激光雷達，成本超過幾十萬元。在成本高昂的同時，激光雷達產品的性能尚未得到充分驗證。博世相關負責人曾對鈦媒體表示，目前全球已經跟進了100多家激光雷達公司，能夠滿足穩定性和探測距離要求的公司寥寥無幾。“現有團隊的感知技術大多使用激光雷達，其有效探測距離不超過80米。由于存在障礙物和盲點，車上的傳感器在視角和高度上也有限制。”王剛表示，激光雷達帶來的自動駕駛自行車成本可達20萬美元。此外，自動駕駛的定位大多依賴于高精度地圖，但受高精度地圖采集模式的限制，地圖數據的更新頻率遠低于實際駕駛場景的轉換程度。。。一系列技術因素給自行車的自動駕駛帶來了技術和成本阻力。同時，自行車智能也受到環境障礙和復雜路況等物理限制的限制，在行人突然出現等極端情況下難以應對。

“自行車智能需要汽車感知、決策和控制，需要汽車處理所有情況。然而，汽車的決策需要了解更多的交通場景。路上不僅有車，還有人。”王剛說，“汽車以每小時60-70公里的速度行駛。當一個人突然出現在前面的障礙物后面時，已經來不及做出反應了。”為此，阿里巴巴“另辟蹊徑”，自主研發了車路協同方案，并借助智能道路基礎設施、阿里云控制平臺和AliOS技術，自動駕駛汽車在信息環境中行駛，從智能交通系統中獲得所需的道路環境信息。王剛介紹，車路協同技術方案的核心技術之一是傳感基站。它的一般原理類似于手機的無線發射基站，可以實現車輛與道路之間、車輛與車輛之間的信息連接點，這是世界上第一個技術方案。據悉，這個智能傳感基站將從上帝的角度收集道路信息，有效解決車輛傳感器的“盲點”問題。同時，傳感基站將準確識別和定位動態目標，并收集多個……

關鍵領域的所有數據。一個基站可以覆蓋200米的半徑。道路高度智能化后，所有基站將編織實時傳感網絡，通過互聯互通打破信息傳輸的物理距離限制。“這就像一個經驗豐富的交警每隔200米就站一次。”王剛說，例如，晚上開車時，視野被遮擋，傳感基站可以及時感知前方行人和道路的異常情況，并通知后面的車輛；

在高速公路或轉彎路段，當當前車輛有危險時，也可以及時感知并通知后面的車輛。王剛透露，在之前的對比路試中，車路協同表現出了非常高的優勢。在之前的對比道路測試中，實驗設置了一個場景，在這個場景中，可移動的假人突然從障礙物后面出現。在沒有開道配合的情況下，所有緊急避險都失敗了，開道后緊急避險或停車的成功率為100%。

關于智能傳感基站的技術方案，王剛表示，目前不便透露。他告訴鈦媒體，在優化自行車成本的過程中，傳感基站可能會取代昂貴的激光雷達傳感器。同時，傳感基站還可以作為基礎設施來降低自動駕駛汽車的成本。“2017年，全國機動車保有量為3億輛，而高速公路總里程為477萬公里，高速里程僅為13萬公里。這是一個非常非常小的數字。”王剛說，“也就是說，我們可以用很少的錢把這條路變成一條非常智能的路，在此基礎上，我們可以降低自行車的成本。”。“就行業而言，無論是谷歌旗下的Waymo和百度等自動駕駛公司，還是優步、Drive.ai和Pony.ai等初創團隊，以及汽車主機制造商，他們都在追求自動駕駛自行車性能的突破。在加州DMV的管理規定中，在該州進行自動駕駛測試的制造商需要被要求每年向它提交報告。Waymo和通用汽車在技術上取得了巨大進步。前者在9000公里內接管一次，而將軍在1250公里內接管了一次。然而，在王剛看來，這一成果還不能滿足申請要求。“成熟的人類司機一次的事故率是16萬公里。”當鈦媒體問及阿里的自行車自動駕駛取得了哪些技術成就時，王剛說，“應該說做得很好，至少從中國的前沿陣營來看是這樣，但這不是我們的重點。我們這樣做只是為了了解這樣的路線到底出了什么問題。”在過去的一到兩年里，英美煙草在汽車領域有著密集的布局。目前，清晰落地的成果是各種車聯網解決方案。在自動駕駛方面，只有百度的Apollo計劃令人信服。然而，在2018年，騰訊和阿里的自動駕駛之夜都開始浮出水面。今年5月，騰訊獲得了深圳自動駕駛道路測試的許可，在8月的重慶智博會上，騰訊AD實驗室也展示了其L3自動駕駛技術，并正在向L4技術階段突破。

不難看出，阿里的自動駕駛技術已經走上了與百度、騰訊甚至行業主流不同的路線。盡管起步較晚，但通過專注于車路協同方案，它將在基礎設施推廣方面獲得后發優勢。“阿里公路合作項目的技術成果需要轉化為技術標準，我們將協商推廣這些標準。”中國交通部公路研究院IST中心副總工程師王冬竹說，“雖然國內有相關的車路協同標準，但它們并不是針對特定的應用。阿里會做一些相關的工作，包括車路協同和自動駕駛。讓我們看看能否將一些結果形成標準，然后復制和推廣。”阿里巴巴的自駕項目一直很低調，首次披露了技術進展。9月6日，阿里巴巴集團與交通部公路科學研究院宣布成立車路協同聯合實驗室，探索基于車路協同的自動駕駛和道路智能解決方案。阿里巴巴達摩院自動駕駛項目負責人王剛表示，阿里將推出智能傳感基站，利用傳感基站的遙感能力和基礎設施屬性，增強自動駕駛汽車的傳感能力，降低成本。

阿里巴巴達摩院人工智能實驗室首席科學家王剛（右）是……

據報道，阿里巴巴達摩院旗下有一個人工智能實驗室（AI Lab），外界所知的所有自動駕駛項目和機器人項目都來自該實驗室，而自動駕駛項目團隊負責人王剛是該人工智能實驗室的首席科學家。在王剛看來，自動駕駛技術已經發展了60多年，到目前為止還沒有看到可以商業化的產品。主要障礙是成本，而在成本結構中，傳感器占據了主要部分。

鈦媒體認為，激光雷達和高精度地圖是感知冗余設計的必要技術。目前，全球自動駕駛研發團隊廣泛使用的激光雷達是Velodyne提供的機械旋轉激光雷達。成本最低的16線產品價格約為4000美元，一輛車需要配備多套。然而，L4級自動駕駛的實現往往需要更高光束的激光雷達，成本超過幾十萬元。在成本高昂的同時，激光雷達產品的性能尚未得到充分驗證。博世相關負責人曾對鈦媒體表示，目前全球已經跟進了100多家激光雷達公司，能夠滿足穩定性和探測距離要求的公司寥寥無幾。“現有團隊的感知技術大多使用激光雷達，其有效探測距離不超過80米。由于存在障礙物和盲點，車上的傳感器在視角和高度上也有限制。”王剛表示，激光雷達帶來的自動駕駛自行車成本可達20萬美元。此外，自動駕駛的定位大多依賴于高精度地圖，但受高精度地圖采集模式的限制，地圖數據的更新頻率遠低于實際駕駛場景的轉換程度。。。一系列技術因素給自行車的自動駕駛帶來了技術和成本阻力。同時，自行車智能也受到環境障礙和復雜路況等物理限制的限制，在行人突然出現等極端情況下難以應對。

“自行車智能需要汽車感知、決策和控制，需要汽車處理所有情況。然而，汽車的決策需要了解更多的交通場景。路上不僅有車，還有人。”王剛說，“汽車以每小時60-70公里的速度行駛。當一個人突然出現在前面的障礙物后面時，已經來不及做出反應了。”為此，阿里巴巴“另辟蹊徑”，自主研發了車路協同方案，并借助智能道路基礎設施、阿里云控制平臺和AliOS技術，自動駕駛汽車在信息環境中行駛，從智能交通系統中獲得所需的道路環境信息。王剛介紹，車路協同技術方案的核心技術之一是傳感基站。它的一般原理類似于手機的無線發射基站，可以實現車輛與道路之間、車輛與車輛之間的信息連接點，這是世界上第一個技術方案。據悉，這個智能傳感基站將從上帝的角度收集道路信息，有效解決車輛傳感器的“盲點”問題。同時，傳感基站將準確識別和定位動態目標，并在關鍵區域收集多模態數據。一個基站可以覆蓋200米的半徑。道路高度智能化后，所有基站將編織實時傳感網絡，通過互聯互通打破信息傳輸的物理距離限制。“這就像一個經驗豐富的交警每隔200米就站一次。”王剛說，例如，晚上開車時，視野被遮擋，傳感基站可以及時感知前方行人和道路的異常情況，并通知后面的車輛；

在高速公路或轉彎路段，當當前車輛有危險時，也可以及時感知并通知后面的車輛。王剛透露，在之前的對比路試中，車路協同表現出了非常高的優勢。在之前的對比道路測試中，實驗設置了一個場景，在這個場景中，可移動的假人突然從障礙物后面出現。在沒有開道配合的情況下，所有緊急避險都失敗了，開道后緊急避險或停車的成功率為100%。

關于智能傳感基站的技術方案，王剛表示，目前不便透露。他告訴鈦媒體，在優化自行車成本的過程中，傳感基站可能會取代昂貴的激光雷達傳感器。同時，傳感基站還可以作為基礎設施來降低自動駕駛汽車的成本。“2017年，全國機動車保有量為3億輛，而高速公路總里程為477萬公里，高速里程僅為13萬公里。這是一個非常非常小的數字。”王剛說，“也就是說，我們可以用很少的錢把這條路變成一條非常智能的路，在此基礎上，我們可以降低自行車的成本。”。“就行業而言，無論是谷歌旗下的Waymo和百度等自動駕駛公司，還是優步、Drive.ai和Pony.ai等初創團隊，以及汽車主機制造商，他們都在追求自動駕駛自行車性能的突破。在加州DMV的管理規定中，在該州進行自動駕駛測試的制造商需要被要求每年向它提交報告。Waymo和通用汽車在技術上取得了巨大進步。前者在9000公里內接管一次，而將軍在1250公里內接管了一次。然而，在王剛看來，這一成果還不能滿足申請要求。“成熟的人類司機一次的事故率是16萬公里。”當鈦媒體問及阿里的自行車自動駕駛取得了哪些技術成就時，王剛說，“應該說做得很好，至少從中國的前沿陣營來看是這樣，但這不是我們的重點。我們這樣做只是為了了解這樣的路線到底出了什么問題。”在過去的一到兩年里，英美煙草在汽車領域有著密集的布局。目前，清晰落地的成果是各種車聯網解決方案。在自動駕駛方面，只有百度的Apollo計劃令人信服。然而，在2018年，騰訊和阿里的自動駕駛之夜都開始浮出水面。今年5月，騰訊獲得了深圳自動駕駛道路測試的許可，在8月的重慶智博會上，騰訊AD實驗室也展示了其L3自動駕駛技術，并正在向L4技術階段突破。

不難看出，阿里的自動駕駛技術已經走上了與百度、騰訊甚至行業主流不同的路線。盡管起步較晚，但通過專注于車路協同方案，它將在基礎設施推廣方面獲得后發優勢。“阿里公路合作項目的技術成果需要轉化為技術標準，我們將協商推廣這些標準。”中國交通部公路研究院IST中心副總工程師王冬竹說，“雖然國內有相關的車路協同標準，但并不是針對特定的應用。阿里會做一些相關的工作，包括車路協同和自動駕駛。我們看看能否將一些成果形成標準，然后復制推廣。”

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