【车资本】自动驾驶将迎哪些机遇?独家专访51WORLD张帆:自动驾驶仿真测试风起!机遇和挑战并行,乘“新基建”东风
【【车资本】自动驾驶将迎哪些机遇?独家专访51WORLD张帆:自动驾驶仿真测试风起!机遇和挑战并行,乘“新基建”东风】
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受政策影响 , 新基建成为当前最热门的话题 , 与5G和人工智能紧密结合的自动驾驶 , 在这波新基建浪潮中将获得哪些机遇 , 成为了行业关注的焦点 。 近日 , 51WORLD智能驾驶与交通事业部副总经理张帆接受了证券时报·车资本采访人员的独家专访 。
受政策影响 , 新基建成为当前最热门的话题 , 所涉及到的5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网共七大领域 , 也成为资本竞逐的热点 。
而与5G和人工智能紧密结合的自动驾驶 , 又可以在这波新基建浪潮中获得哪些机遇 , 成为了行业关注的焦点 。 近日 , 51WORLD智能驾驶与交通事业部副总经理张帆接受了证券时报·车资本采访人员的独家专访 , 在他看来 , 新基建对于自动驾驶领域带来的最大利好在于:为智能汽车提供了更加信息化的道路和交通环境 , 增强了车路之间的协同 。
他告诉证券时报·车资本采访人员 , 国家对于新基建的大力推进 , 在一定程度上为自动驾驶的发展打通了很多基础障碍 , 但如果要继续加速自动驾驶的发展进程 , 还需要在自动驾驶车辆仿真和交通仿真上下更多功夫 。
从自动驾驶仿真到交通仿真
毕业于清华大学汽车工程系的张帆 , 从事了十余年整车的主被动安全系统研究工作 , 并分别在上汽集团、奥迪中国等整车企业带领团队专注于整车的仿真测试工作 。 2018年 , 张帆加入了一家立足于数字孪生、5G、VR+AI的高新技术企业——51WORLD , 主管智能驾驶与交通事业部 , 致力于虚拟仿真工程软件的产品研发与市场应用 , 并带领团队为智能交通系统提供解决方案 。
张帆告诉证券时报·车资本采访人员 , 表面上看起来 , 他从传统车企跳槽到了做智能驾驶研发的团队 。 但其实 , 他所专注的领域并没有发生根本转变 , 始终在围绕着车辆研发与测试技术展开 。
“自动驾驶仿真测试是车辆在正向研发过程中最基础的工作之一 , 仿真和道路测试都是一种试验形式 。 通过仿真技术 , 我们可以将真实场景中可能遇到的各种情况在计算机中完成映射 。 ”张帆告诉证券时报·车资本采访人员 , 对于自动驾驶的研发而言 , 仿真是非常必要的工具 , 它不仅可以完成对数据模型的构建 , 还可以在很大程度上降低企业的测试成本 , 缩短开发周期 , 优化产品性能 。
张帆认为 , 任何一款汽车产品的开发周期都是有限的 , 企业要想在市场中抢占先机 , 势必要在产品的迭代上抢跑 , 从这个角度来讲 , 仿真技术拥有长期的价值 。
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证券时报·车资本采访人员注意到 , 近年来 , 各大主机厂除了争相发起自动驾驶路测竞赛 , 也在仿真层面暗自下了不少功夫 。 张帆告诉证券时报·车资本采访人员 , 目前我国的一批研究机构与企业已在自动驾驶仿真领域取得了不少成果 。
其一 , 在场景库方面 , 针对中国特色的复杂道路工况 , 积累了更丰富的数据;
其二 , 已积极参与到国际仿真数据标准的一致化制定工作中 , 行业地位突出;
其三 , 打破了诸如美国、德国等传统汽车制造大国在仿真软件上的垄断优势 , 走向了自主正向开发道路 。
“目前 , 我国除了在针对自动驾驶的虚拟仿真上进展突出 , 在交通仿真领域的成果也很多 。 ”张帆向证券时报·车资本采访人员透露 , 事实上 , 交通仿真也是自动驾驶仿真工作的重要组成部分 。 如果要追溯其历史 , 交通仿真技术发展已有数十年之久 。
“如果把交通仿真理解为‘模拟水管’ , 那么通过对道路模型的规划与交通流数据的假设 , 对这条‘虚拟水管’的水量进行控制 。 遇到拥堵之处就要尝试调节水量 , 例如关闭上游阀门或在岔路上增设调节阀 , 也就是设置红绿灯等道路设施 。 这样就在虚拟世界中完成了对各种交通方案的优化与评估 。 ”张帆告诉证券时报·车资本采访人员 , 通过对交通模拟 , 可以使其与自动驾驶车辆产生更好的车路协同效果 。
“由于智能网联汽车的发展将更多依赖于数字化的道路基础设施 , 因此很多车企也在逐步从单车智能仿真向车路交互仿真的层面过渡 , 二者形成配合 , 共同推进技术的迭代 。 ”张帆说 。
挑战远不局限于技术层面
“目前广汽、宝马等都已成为我们服务的客户 。 应该说 , 伴随着整车企业对自动驾驶仿真重视度的不断攀升 , 这个行业的市场需求还会不断增长 , 商业前景也很广泛 。 ”张帆告诉证券时报·车资本采访人员 , 对于自动驾驶仿真领域存在诸多挑战 。
张帆透露 , 目前国内在传感器层面的工程仿真积累还是比较薄弱的 , 而自动驾驶传感器的仿真则需要很多基础模型理论支撑 , 同时还需要大量的数据采集与标定过程 。 如果缺乏这些基础工作的支持 , 传感器的仿真技术是很难在真实性和准确性上得到进一步突破的 。
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