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腾讯自动驾驶总经理苏奎峰:5G计算和数据资源加
分类:汽车频道

8月15日,2019凤凰网 “5G时代·智连聚变” 科技峰会在北京举行。腾讯自动驾驶总经理苏奎峰出席峰会并接受了凤凰网科技的采访,他表示,廉价的计算资源和廉价的数据资源是加速自动驾驶的核心原因。

与苏奎峰的观点类似,腾讯高精地图负责人谷小丰也表示,“自动驾驶这件事情上,任何一个企业也干不完所有的事情,干自己最适合干的事情,同时干别人最需要你干的事情。无论是从公司的角度来讲,还是从行业组织的角度来说,都应该更多的聚焦在这些方面,以便跟整个行业形成互补。”

其二是因为5G到来可以带来更多的计算资源。相比起5G,4G的通信延时大,带宽窄。5G的低延时、高带宽和大连接特质能帮将道路两侧的边缘计算节点连接到车上,帮助汽车获得更多的计算资源。苏奎峰说:“廉价的计算资源和廉价的数据资源是加速自动驾驶的核心原因。”

谈到腾讯在自动驾驶领域的布局,苏奎峰表示,自动驾驶是一个链条相当长的产业,发展需要的时间也很长,腾讯自动驾驶希望从开始走到最后,所以会以产业全局发展的战略眼光来推进业务的发展,技术及产品落地的节奏将与产业整体发展节奏保持同步。现在这个节点的重点是构建基础能力、提升数据利用效率,腾讯会在工具链和测试验证方法方面与车企合作,比如腾讯前段时间与宝马合作建立首个国际自动驾驶数据处理中心,后续也会同全球的车企一起合作,在腾讯的助力下推动自动驾驶的 落地。

腾讯在自动驾驶方面的投入在持续增加,除了技术迭代的基础性投入之外,随着合作伙伴的增加,腾讯还会在产业上进行一些投入,一是为了满足技术迭代升级的需要,二是为了能够给更多的客户提供软件和服务上的支撑。

腾讯在自动驾驶方面的投入在持续增加,除了技术迭代的基础性投入之外,随着合作伙伴的增加,腾讯还会在产业上进行一些投入,一是为了满足技术迭代升级的需要,二是为了能够给更多的客户提供软件和服务上的支撑,包括腾讯云、腾讯安全等团队的协同。未来,腾讯自动驾驶业务也会为智慧交通、智慧城市发展提供技术层面的支持。

腾讯在进行第三次组织架构调整之后成立的云与智慧产业事业群,内部也给予了腾讯自动驾驶业务很多的支持,比如腾讯和宝马汽车的合作背后是腾讯云的支撑,在安全上有腾讯安全团队的支撑。“正是因为组织架构调整,我们可以将资源集中,提高协同效率。”苏奎峰说,腾讯的自动驾驶业务目前也在技术层面上支持腾讯的智慧交通、智慧城市上。

谷小丰表示,最近几年腾讯在做高质量的高精地图。高精地图是由数据、终端、云构成,三者将来一定会形成闭环,互为因果。数据上包含静态和动态数据两部分。终端上现在比较明显的是EHP和定位,腾讯有一支由业界大牛带领的定位团队在做高精定位的研发。云端上传、更新、下发的循环比较清楚。腾讯有自己的自动驾驶技术、仿真技术,还有自己比较强的定位技术,这些东西现在已经在高精地图开发上做了较好的贡献。

在无人驾驶领域,5G的本质还是一个通信链路,把信息连接起来。而无人驾驶的核心则是将周围的环境数字化,把感知信息转化为数字信息,然后帮助系统进行决策。5G的到来让这一系列转化和输出的通道更加畅通。苏奎峰认为,5G对于无人驾驶的加速作用非常明显,其一是车车和车路之间的通信有通路了,“所有的自动驾驶就目前来说核心的还是数据驱动,以来大量的带宽和廉价的数据获取方式,5G能帮助提升无人驾驶降低成本、提升效率。”苏奎峰说。

当前,腾讯已经构建了完善的自动驾驶研发及迭代技术体系,在高精地图、大数据云平台、仿真平台三大板块基础上,能够以灵活的模块化方式为合作伙伴提供产品及服务,助力自动驾驶产业的发展。据苏奎峰透露,目前腾讯正在和车企厂进行基于5G的测试验证,通过5G将腾讯的仿真系统跟实车联系在一起,也就是说仿真系统可通过5G跟车形成链路通讯,腾讯强大的游戏引擎技术也为自动驾驶仿真系统提供了重要的技术支撑。可以在仿真环境模拟的情况下进行测试实车。试想一下,在一个非常空旷的的柏油路场地上,一辆车在那儿跑,但背后是云端的一个复杂路口的交通流来支撑它,人们看到的是一个车在那儿跑,但是实际上它背后是通过VR在绕障,躲避行人。

而对于业界讨论中经常提到的无人驾驶三种发展模式——单车智能、车车协同和车路协同。苏奎峰认为,随着技术的发展,无人驾驶最理想的形式应该是三种模式的综合体,腾讯本身也在朝着这个方向去努力。

自动驾驶的核心在于它是数字驱动的,将周围环境数字化,充分利用获取的数据支持车辆完成一系列决策。5G在其中扮演了一个通信链路的角色,一方面,5G能够快速高效地获取、传输、处理数据,获得更廉价的数据资源,另一方面,5G还能将更多的计算资源连接到车端,实现车端与道路两侧边缘计算节点的无缝链接,从而使车获得更多、更廉价的计算资源,这是5G加速自动驾驶落地的核心作用。而AI虽然看起来很美好,但实际上制约的瓶颈很多,它的数据源本身存在诸多问题,需要5G技术帮助它快速高效地获取数据。更重要的是,未来AI的发展不在于算法有多厉害,而在于如何将这些AI算法下沉到产业应用中,这需要相关人才沉下心来,到数据源头去真正了解数据、挖掘数据。

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