腾讯首次公开自动驾驶阶段性成果：打通车端和云端，Level 3与Level 4并进

雷锋网按：11月9日，2017腾讯全球合作伙伴大会第二天，腾讯自动驾驶实验室首次在相对公开场合分享这个自成立一年半以来的阶段性成果。

腾讯自动驾驶实验室总监苏奎峰强调，腾讯的自动驾驶希望从用户体验和用户需求出发，与合作伙伴们共同打造产品，利用腾讯的资源优势与整合能力，在自动驾驶领域进行能力输出。

据雷锋网(公众号：雷锋网)了解，腾讯将汽车的智能分为三类，即交互智能、服务场景智能和驾驶智能。11月8日，腾讯发布的AI IN CAR车联系统主要解决的是交互智能、服务场景智能，而腾讯自动驾驶实验室的重心则是驾驶智能。

“驾驶智能”需要解决的技术问题

那么，这个“驾驶智能”到底需要解决哪些技术问题？

苏奎峰给出了四点：解决“在哪里”、“周围情况如何”、“接下来去哪里”和“如何做”的问题。即定位、感知、预测和决策。                             

“在哪里”指的是导航定位问题，自动驾驶汽车需要知道自己在何方。对于自动驾驶来说，最大的挑战在于需要连续、实时、可靠获取自身位置、目标位置。在感知良好的情况下这些都不是问题。一旦遇到特殊的场景，如果没有地图保障一定会有安全问题。

“周围情况”指的是环境感知，即目标检测跟踪，识别等等。自动驾驶汽车检测到周围环境后，需要知道周围目标，下一个时刻如何决策，并且预测下一个时刻周围环境的场景，自身走向。

除了感知外，腾讯自动驾驶实验室在预测方面也做了大量工作。苏奎峰坦言，最具有挑战性的是预测下一刻。在一定程度上，腾讯希望自动驾驶系统能够理解环境。

最后是“如何做”。它的挑战在于决策。根据场景进行决策和规划，最终实现汽车的自动驾驶。

腾讯自动驾驶技术架构

为了解决上述四方面问题，腾讯构建了一个自动驾驶技术架构，主要包含了车端和云端。

1、车端

车端包含了HD Map服务、HMI、健康管理、数据记录、融合定位、融合感知、行为决策、运动规划、协调控制等等。

苏奎峰表示，腾讯会将一些关键场景数据传到云端，底层传感器和计算平台则依托第三方。“我们的重点在于资源调度、更新架构、算法层和云层。”他说。

在资源调度层，腾讯则进行多任务实时调度，通过这种框架机制、算法、实时数据交换机制来保证个人任务实现有效通信和快速同步。核心算法层是大部分公司要去做的，苏奎峰强调，腾讯也需要去创新。

在服务层，除了高精地图服务外，还在人机交互、健康管理、数据记录等方面。实际上在服务层，包括交互智能和服务场景智能，也将集成在自动驾驶层。

高精地图对自动驾驶而言是一个保证和补充。自动驾驶汽车在感知失败的情况下，高精地图如何解决车辆还能行驶、甚至靠边停车的问题？

“对于我们来说，我们希望它（高精地图）能发挥最后保命的作用。感知也好，算法也好，一定存在各种各样的问题。在解决不了的情况下，我们需要高精度定位来解决。”苏奎峰表示。

苏奎峰认为，目前人工智能的算法都依赖数据，数据是算法的基础。他表示，腾讯的数据更强调场景，腾讯自动驾驶实验室的工作就是积累数据，所有的数据都是场景化，标签化。然后根据场景的标签化推动数据演算。

2、云端

云端则包含了数据标注、高精地图、驾驶仿真三个平台，以及算法评测、可视化、仿真引擎、模型训练、场景回放等等。

在整个体系架构中，腾讯更强调的是数据平台、高精地图、驾驶仿真，以及对实现自动驾驶的研发和技术验证的支持。

苏奎峰介绍，腾讯的数据平台，通过仿真产生数据，通过数据标注进行场景分析，再通过迭代更新，收集数据评测。其中所有收集的数据通过人工筛选的方式筛选一遍，再将处理不了的场景标注出来。

对于仿真来说，腾讯利用游戏引擎搭建仿真环境，这个仿真环境最大的区别在于虚和实的打通。而3D环境和实际场景测试的场地是一样的。有感知决策、规划、控制、车辆的动学模型和AI等都集成在一起。

此外，腾讯还建立了一些场景数据库和系统评测，自动批量处理和评测集。通过利用AI和VR技术，观看仿真场景，测试员可以参与到自己的车辆控制。在这个过程当中，苏奎峰表示，腾讯的最大优势在于通过这样的系统，进行极端案子的体验测试，同时也更有利于打造更好的用户体验。

苏奎峰表示，在这种仿真环境下，不单是做一个仿真验证，更大的是系统闭环验证，将所有的场景数据放在测试中。这样可以进行整个场景测试、各种案例的测试。

为了提高汽车的动力学特性，苏奎峰介绍，腾讯还直接购买汽车专业仿真软件，在验证规划决策控制的时候，可以进行直观体验。此外，腾讯还专门做交通仿真，能够有效与场景结合。

将车端与云端打通

从腾讯自动驾驶技术架构来说，苏奎峰强调，希望将车端与云端打通。腾讯目前使用4G以及短距离热点网络来构建通道。腾讯也会利用其他方面的技术压缩提供数据的交换，实现关键场景数据同传。

“我们有高精度地图，VR构成虚拟的仿真场景。对于硬件平台来说，我们更愿意跟合作伙伴一起打造云端和车端支持互联驾驶的平台。”苏奎峰表示，对腾讯自动驾驶实验室而言，团队做的便是感知、决策、预测和算法。

Level 3 与 Level 4 自动驾驶并进

此前，有知情人士向雷锋网透露，腾讯自动驾驶实验室主要做 Level 4/Level 5（SAE）级别的自动驾驶解决方案，“有一些商业化的想法，并且想在明年进行商业化。”合作的对象主要是汽车厂商。

而这个“商业化的想法”指的便是 Level 3 解决方案。苏奎峰介绍，腾讯目前更关注高速公路类似Level 3的解决方案。就目前的技术成熟度，Level 3 已经足够支撑自动驾驶的应用。同时，腾讯也会针对Level4/Level 5进行算法研发和数据积累。

据知情人士透露，从去年6月成立到现在，腾讯自动驾驶实验室打造了数辆自动驾驶原型车，并从去年年底就开始了路测。目前原型车已经迭代到了第二代，预计将在明年早些时候推出第三代原型车。

对于自动驾驶，腾讯并不希望单打独斗，闭门研发。苏奎峰表示，腾讯将秉持开放态度，与科研院所一同进行算法上的探索创新，探索更优秀的算法和方向。同时希望与产业上各个环节的伙伴们一起合作，从用户、产品出发，打磨产品，积累能力，共同实现自动驾驶的愿景。

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