曾经在科幻电影中才会出现的自动驾驶汽车,如今已经驶进了真实道路。
在深圳CBD中心城区,有多辆L4级自动驾驶汽车在人流如织、车流熙攘的路段中行驶着,方向盘兀自向左、向右打转,而安全员双手平放在膝盖上,全程无需操作。
这些汽车都来自自动驾驶科技公司元戎启行。据悉,元戎启行在2021年4月获得深圳首张智能网联汽车载人应用示范许可,累计测试里程已经超1000万公里。
在道路测试过程中,元戎启行的自动驾驶汽车按照道路限速行驶;在拥堵路段的十字路口可以避开乱闯红灯的电动车;在狭窄路道,遭遇逆行电动车时能调整自身速度,安全通过;面对横穿马路的行人时会踩下刹车,礼让行人。
元戎启行的自动驾驶汽车在城市复杂路段的表现如此优异,源于过去4年的技术沉淀,以及反复的测试与调试。元戎启行对城市的复杂场景进行了多重技术验证与迭代,让系统对极端场景的处理能力不断提升。
自动驾驶解决方案在真正商业化应用前,需要通过大量的道路测试来验证自动驾驶的可靠性。真实环境下的开放道路测试面临着成本高昂、极端交通场景复现困难等问题,无法全面覆盖复杂交通场景。而仿真测试可以通过构建虚拟场景库对自动驾驶系统进行测试验证,在一定程度上帮助解决自动驾驶路测数据匮乏问题,实现低成本地训练“自动驾驶大脑”。所以,元戎启行的自动驾驶汽车系统不仅在真实世界经历了多次“考试”,在虚拟世界中也经过了多次“道路测试”。
元戎启行工程师通过输入海量的测试场景库,包括地图、视距影响、行人横穿、紧急制动等,调整相关场景参数,依托真实路测与生成数据一起构建仿真场景,以实现对数百万个极端场景的覆盖。最后通过大量的低成本、高时效的仿真训练提升自动驾驶系统的安全性、可靠性、泛化性。
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元戎启行的仿真测试每天都需要完成多轮测试验证和迭代优化,这对云基础设施的规模、弹性和性能都提出了巨大挑战。
阿里云为元戎启行提供了具有弹性的公共云算力,通过弹性容器实例(ECI)与容器服务(ACK)的组合,实现了算力的秒级弹性伸缩,在工程师需要进行仿真测试时,即可快速开出海量算力,并且按业务类型选择匹配的ECS规格系列,任务完成即释放,避免了资源的浪费。
此外,因为自动驾驶训练数据的敏感性和本地数据的高频交互,元戎启行通过阿里云云盒将研发平台部署在自身机房,保证了数据本地化,充分满足研发系统对大数据业务系统的数据访问;同时使用公共云一致的产品能力,很好地满足研发平台各类系统的需求,大幅节省运维成本。
除了密集的计算,在仿真等场景中,还有着大规模、高吞吐的数据存储需求,对象存储OSS可提供高弹性的大规模数据存储能力,同时,对象存储OSS加速器功能,可以缓存OSS中的热点文件(Object),为元戎启行提供了高性能、高吞吐量的数据访问能力。
在阿里云弹性算力的支持之下,元戎启行可以仅用真实路测1%的成本来完成仿真测试,且用1天时间就可实现真实路测1个月的里程积累。依赖于虚拟与真实路测的双重考验与打磨,才有了如今在道路上收放自如、不慌不忙的元戎启行自动驾驶汽车。
目前,元戎启行Robotaxi在深圳福田区的测试运营范围超过200个站点,总运营路段长达200余公里,覆盖多个车流集中的街区。截至当前,元戎启行已完成超8万次自动驾驶出行服务。2021年12月,元戎启行推出最新一代L4级自动驾驶前装解决方案 DeepRoute Driver 2.0,量产成本可降至3000美元,打破量产壁垒,元戎启行已基于该方案与多家主机厂展开技术合作。元戎启行预计,到2025年后,搭载该系统的自动驾驶汽车将开始大规模入市。
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