无人驾驶移动服务空间翰凯斯PIX无人驾驶初创公司、全球首个无人驾驶开源软件公司Tier IV及硅谷科技教育平台优达学城(Udacity)联合打造的全球首个无人驾驶工程师实训基地于9月17日正式发布。
发布会当日同时启动了无人驾驶实训基地的首期开班仪式。15 位学员、为期5天的首次线下课程于今日(9月18日)正式开始。雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾了解到,60% 以上的学员是来自滴滴出行、上汽通用等企业的工程师,其余则是来自同济大学、南京大学等学校相关专业的研究生、博士等。
工程师对自动驾驶线下测试的诉求
无人驾驶领域人才极度稀缺,工程师的培育高度依赖真车测试环境与算法演练。而目前全球范围内,可供无人驾驶的测试场地不足20家,真正意义上的实训基地几乎没有。
PIX创始人兼 CEO 喻川表示,国内外无人驾驶实训基地,例如美国M-City,国内北京、上海、重庆等地的自动驾驶测试基地,均面向企业服务,目前为个人服务的自动驾驶测试场地并未出现。而此次发布的实训基地是全球首个面向工程师的线下开放自动驾驶测试基地。
今年3月,PIX无人驾驶团队在全球召集 30 多个无人驾驶工程师,用 5 天时间把一辆普通汽车改造成了无人驾驶汽车,完成了首场“Move it Hackathon”的无人驾驶游戏。这些工程师来自加拿大、美国、中国 等11 个国家。5月份,PIX推出第一届智能车挑战赛,召集了各地的高校与无人驾驶工程师。上月,PIX针对无人自动驾驶汽车设计举行PIX Generative Hackathon活动。三次hackathon活动,共30个国家100多位人员参与,包括谷歌、宝马、大众、上汽、小鹏汽车、新加坡南洋理工大学、中国汽车技术研究中心等全世界50余家无人驾驶研究公司与机构的工程师。
这让PIX开始意识到自动驾驶工程师对于线下实车测试的需求,由此PIX决定将其自动驾驶测试基地面向全球工程师开放,提供在真车上测试与算法演练的线下仿真学习环境。
线上线下课程结合
Udacity、Tier IV及Pix的服务面向车企、创业公司、高校、研究机构、及对自动驾驶感兴趣的工程师和学生。主要提供以下三种方案:
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线下实训课程,面向已经参加过Udacity线上培训的工程师;
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PIX同Udacity合作打包的线上线下课程,线上课程即Udacity人工智能与无人驾驶课程。学员在学习 Udacity 人工智能与无人驾驶课程,并在真车上实战操练自己的代码从而充分掌握无人驾驶技术的原理与应用后,进入自动驾驶实训基地进行线下演练;
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自主测试,为缺乏测试车辆、测试道路的创业公司、工程师提供道路测试环境,帮助工程师与公司跳出虚拟环境模拟,相比公司自建测试车辆、道路环境,前者成本更低。
需要注意的是,自动驾驶实训基地的实战演练,主要针对掌握部分无人驾驶技术的原理与应用的工程师。学员可获得由PIX提供的无人驾驶移动服务空间体验学习,车辆线控套件实操,以及车辆的全新生成设计和大型金属3D打印制造方式学习;在实战演练期间,Autoware的高级研发顾问将进行现场指导。
线下实训课程为期5天,学员在测试软件算法得到实车演练的同时,可获得实训证书 。目前线下学费并未正式公布,有消息人士透露,价格将在万元左右。
联合智造与PIX将共同打造总面积约为7000平米的两大工厂。半年内现有4辆改装车将增加至10辆,配备全套传感器,包括激光雷达、工业摄像头、GPS惯导、毫米波雷达等。工业CNC加工设备及金属3D打印系统也将出现在实训测试中,供工程师对车辆进行线控改装、道路测试、检验算法。
激光雷达厂商Velodyne高级工程师梅佳伟博士向雷锋网新智驾表示,Velodyne公司也向PIX改装车提供入门级的VLP-16线激光雷达,未来将提供VLP-32线激光雷达。Neousys为PIX改装车支持计算平台,Point Grey支持工业摄像头,大学创客工场支持全国高校的学员招募,rerobots提供远程测试技术。
提供真实的自动驾驶测试基地
一个测试场地最核心的要素是要充分的包含各种城市路况和环境,比如红绿灯,斑马线,长直道,隧道,交叉路口等,所以最佳的测试场地便是真实的市政道路。 喻川向新智驾表示,这也是此无人驾驶工程师实训基地同美国M-City等多数自动驾驶测试基地的不同之处,后者为模拟道路环境。
而PIX的测试场地则利用启林小镇真实的道路,未来贵州科学城内部以及科学城外围市政道路也将成为PIX的测试基地,包括开放道路、园区道路。这将为自动驾驶测试提供丰富的应用场景。
雷锋网新智驾了解到,目前贵阳市即将出台智能网联汽车测试规范,并发放测试牌照,划定了贵阳市高新区沙文园区的部分路段作为第一期测试路段。同时已经确定建设一条长达20公里的数博大道,该条路段会融合大量科技产品和元素,无人驾驶和的应用就是其中之一。PIX无人驾驶项目目前已经为此道路的无人驾驶部分提出了多种方案,包括无人驾驶零售、观光和物流等多功能的服务车队部署。
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