「无人驾驶」阿里入局自动驾驶测试平台,推出全球首个平台


这是全球首个混合式仿真测试平台 。
自动驾驶汽车一天能测试800万公里?听起来天方夜谭的故事 , 阿里达摩院实现了 。
4月22日 , 阿里巴巴达摩院发布了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台” , 官方称模拟一次极端场景只需30秒 , 系统每日虚拟测试里程可超过800万公里 , 大幅提升自动驾驶AI模型训练效率 。
说到自动驾驶仿真平台 , 百度、腾讯等都早已推出 , 那么阿里的全球首个又有什么特点呢?混合式又是指的什么?

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真实路测数据+极端场景模拟自动驾驶最关键的一个环节便是路测 , 只有积累足够丰富的路测数据 , 才能有安全可靠的自动驾驶软件 , 当前全球实力最强的Waymo也是积累路测里程最多的自动驾驶公司 。
但现实环境下的路测总是有条条框框的限制 , 所以虚拟仿真测试平台成为了一个有效的补充 , 它可以模拟出真实的驾驶场景 , 传感器性能等等 。
当前 , 多数车企都在借助仿真测试来取代部分实际的路测 。 Waymo早在2017年就开发了Carcraft , 百度在2018年底和Unity公司合作打造了仿真测试平台 , 2019年底腾讯也基于其强大的游戏引擎基础开发了TADSim自动驾驶仿真测试软件 。
除此之外 , 华为、英特尔、微软等都有涉猎 , 可见自动驾驶路测模拟仿真市场的火热 。
阿里如今也姗姗来迟 , 而且在平台命名上已经略胜一筹:全球首个 。

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不过 , 当前的仿真平台也存在一些局限性 , 举个例子 , 比如对自动驾驶收集感知数据的传感器仿真 , 测试平台很难完全模拟出传感器的真实物理特性 , 再比如虚拟仿真环境下的数据处理和分析等 。
阿里称 , 传统仿真测试平台的极端场景数据不足 , 无法还原真实路况的不确定性 , 但混合式平台解决了这个难题 。
它不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景 , 还可通过人为随机干预 , 实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景 , 加大自动驾驶车辆的避障训练难度 。 另外 , 还可以任意增加极端路测场景变量 。
该平台可在30秒内完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试 , 每日可支持的场景构建数量达百万级 。
用阿里的话来说 , 这个混合式平台既可以利用真实路测数据 , 而且能够快速完成复杂场景的构建 。
此前 , 英伟达曾表示利用DGX和Tensor RT 3做驾驶仿真 , 工程师可以在5小时内完成48万公里的路测 , 对比之下 , 阿里的平台可以完成每日超过800万公里的路测 , 平台处理数据能力可见一斑 。
从既有的信息来看 , 很难进一步评估阿里达摩院的混合式仿真模拟平台实力如何 , 但阿里的入局无疑是为路测仿真市场添了一把火 。
阿里的自动驾驶之路最早在2017年 , 有消息称阿里在研发自动驾驶相关技术 , 2018年 , 阿里自动驾驶团队改装的林肯MKZ进行常态化路测 , 当时的新闻指出阿里团队瞄准L4高级别自动驾驶 , 未来能够与阿里城市大脑、AliOS汽车操作系统等相互配合 。 之后阿里又联合交通部公路科学研究院 , 探索基于车路协同探索自动驾驶和道路智能化的解决方案 。
据阿里巴巴达摩院自动驾驶实验室负责人王刚透露 , 阿里在自动驾驶算法方面提出了小前台、大中台的概念 , 同时打造了AutoDrive平台 , 由自动调参模块、网络结构搜索模块、主动学习模块、框架和基础集群平台组成 , 可提升自动驾驶技术研发迭代的速度 。

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阿里认为 , 未来类似AutoDrive的中台会成为自动驾驶深度研发的必备模块 。分页标题
而自动驾驶数据的采集、回归、仿真、模型训练、测试评价等环节都需要云平台的支撑 , 阿里云就是其强大的后盾 。
此次 , 阿里达摩院推出的混合式仿真测试平台 , 其背后大量的数据处理同样离不开阿里云 。
云服务和达摩院的人才、技术优势是阿里做自动驾驶的两大法宝 。 镁客网认为 , 在自动驾驶方面 , 阿里的打法并不激进 , 他们更多的是想要做一个“中间平台方” , 以技术输出、赋能者的角色去打通上下游 , 既能反哺自有产业 , 也能将“大鱼小虾们”收入囊中 , 扩大自有生态 。
最后当前 , 我国有不少智能网联测试基地都在采用“模拟仿真+实际路测”的模式推动自动驾驶技术落地 , 比如投资10亿元的重庆测试区 , 以及湖南的国家智能网联汽车(长沙)测试区 , 都选择和科技公司强强联手 , 打造这种双模式路测环境 。
于阿里来说 , 此番入局为时不晚 , 随着国内路测环境越来越宽松 , 以及允许包括载人、载货测试的规定出台 , 模拟仿真路测会有更多有效数据的加持 , 对整个自动驾驶系统的优化也将大有裨益 。
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