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浙大朱世強:智能汽車賦能未來出行
中國汽車報網 ·  趙建國 ·  2019-10-30

  人類總是充滿幻想,1950年,美國就出現了無人汽車的概念模型。未來出行交通方式中,有很多是科幻走向現實。“智能網聯汽車是普遍被大家看好的一個未來出行的一個方式。據預測,到2030年大概有45%以上的新汽車將會被連接到L3以上的自動駕駛的智能網聯體系之中。”10月25日,浙江大學黨委副書記、之江實驗室主任朱世強在2019全球未來出行大會上所描繪的未來出行場景,魅力十足,令人向往。

  智能+汽車的進化

  研究顯示,如果實現無人化的自動駕駛出行方式,僅像美國這樣一個國家未來在這個領域中的產出一年就會高達8千億美元(約合人民幣5.6萬億元),這是一個非常龐大的經濟增量,未來出行模式的商業模式會有各種各樣不同的形態,有一種不同的趨勢就是智能化。包括了設施體系的智能化,包括運載工具的智能化,也包括了出行管理體系的智能化和出行服務的智能化。

  “這些智能化技術的推進使得我們未來的出行會更加的方便快捷,綠色高興,安全貼心。未來出行中智能化的需求之下,我認為人工智能會有很大的應用空間,包括五個層面的人工智能的應用。”朱世強表示,其中包括:

  一是基于實時大數據的交通路徑優化技術,這就是現在所說的導航。這個技術已經被普遍的應用了,未來可能會更加的智能化。

  二是智能駕駛技術,從載具的角度,用更多的人工智能賦能。

  三是面向智能或者是混合交通模式的車路協同技術,需要更多的人工智能技術和網絡技術。

  四是基于廣域或者是局域的交通調度控制技術,這是從管理的角度,人工智能還會應用在基于交通信息的大數據的分析。這樣的數據分析,既可以服務于交通出行本身,也可以服務于城市治理和社會管理等等各個方面,所以人工智能在未來出行中的應用是多層面的,多形式的。

  朱世強認為,未來出行智能化的發展,有幾個非常重要的支撐技術:

  第一,是高性能的感知技術,以交通工具而言,既要對外部環境有精準的,豐富的感知,同時又要對車內的自身的系統有非常豐富精準的感知。基于高精度、全方位,低成本的高性能感知技術是未來一個非常重要的支撐技術。

  第二,是大帶寬、低時延、高可靠的高速寬帶通信技術。

  第三,是高性能、低功耗、強實時大數據計算技術。

  “我們要在此基礎上,重點要突破智能感知,智能計算和智能網絡的關鍵核心技術,包括一批關于安全的技術平臺,進一步的開發一些智能系統,來服務于我們國家的社會治理,數字經濟的發展和社會安全。”朱世強說。

  出行+布局的思考

  “為此,我們設置了九大項目群,其中的人工智能算法平臺與平臺項目群、人工智能基礎理論項目群、超級感知項目群、智能芯片項目群、未來網絡與安全項目群、智能機器人項目群,是非常關鍵的六個項目群。”朱世強作了介紹:

  一是天樞人工智能開源開放平臺,既有計算的能力,同時又有計算框架層可以開放給用戶,在整個的開發框架中,除了目前比較流行的人工智能的算法進行開源,還會加進去新的人工智能的一些算法開放給全國甚至是全球的人工智能應用的開發者。

  二是毫米波雷達芯片,這個芯片具有可重構的性能,同時它具有很強的探測能力,它的探測的精度遠比現在的雷達要高得多,左邊的這二張圖是針對傳統雷達測出來的信號,中間的是用毫米波芯片做的雷達的信號,無論是從信號的豐度還是信號的精度都有了極大的提高。

  三是高速通信芯片,這個是面向5G以后新的一種高頻通信芯片,目前這個芯片以后通過一系列的技術,通訊的速率達到了T比特的速率。

  四是類腦計算芯片,現在的計算體系是基于馮諾伊曼的體系,里面除了計算方式和我們的人腦有本質性的區別,還有一個瓶頸性的問題就是能耗的問題,之江實驗室成功的開發了一款具有15萬個神經元這樣的計算芯片,這個計算芯片已經在一些應用中通過了測試,測試的結果從能耗的角度,在相同的工作量和相同的數字之下,能耗降低了2個數量級,目前正在開發具有100萬神經元規模的芯片。

  五是低空智能載人飛行器,不僅是作為一個交通工具來開發,而是作為一個集成的人工智能示范的體系,因為它是載人的,又是無人駕駛的,需要對場景進行實時的探測,實時的構建,實時的智能駕駛和決策。

  “總體來說,我們雖然沒有在未來交通方面做直接的大規模的布局,但是我們基礎研究方面的技術,可以很好的支撐我們未來的出行,尤其是智能化的出行。”朱世強談到。

  編輯:王琨

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