28 يونيو 2018 الذكية المنتدى السيارات على الاندماج عبر الحدود والسيارات والطيار الآلي المنزل المالح لانغ بينغ، مدير العرض العام الأول من استراتيجية وحصة السفر استراتيجية الشركة بدون طيار.

سيارات والمنزل السفر للمشاركة في الهدف النهائي هو خلق رحلات مخصصة للمشترك بدون طيار روبو-سيارة أجرة، والسائق تلقائيا مستوى ممكن SAE L4. وضع أول برنامج إنتاج السيارات في التشغيل التجاري في عام 2025، وهو يوم لتزويد المستخدمين مع 100 مليون كيلومتر من خدمات السفر.

والأهداف الاستراتيجية للشركات

منذ يناير من هذا العام، السيارة والمنزل اختيار الفريق الذي يتم بناؤه ذاتيا، المسؤولة عن الطيار الآلي للمشاركة في حلول السفر تصميم وتطوير وتسويق. تمت إضافة بايدو إلى L3 قسم خدمة المالح لانغ بينغ السيارة والمنزل، ورئيس قسم الطيار الآلي، والآن جوهر فريق إعداد قد اكتمل بشكل اساسي، والخوارزميات والبيانات والخدمات ذات الصلة إلى الشخص المسؤول هو بالفعل في المكان.

من بين العديد من شركات السيارات أعلنت الجدول الزمني التلقائي الطيار والسيارة والمنزل الهدف يبدو أن خطة محددة نسبيا - لبناء روبو-سيارة أجرة (SAE L4) للسفر المحمول، عام 2025، ودخلت حيز الإنتاج التجاري تعمل يوميا لتزويد المستخدمين مع 100 مليون كيلومتر من خدمات السفر. والكثير من شركات مختلفة للاستفادة من البحوث وتطوير آلية القيادة الممارسات والسيارة والمنزل لمن دون طيار روبو-سيارة أجرة تصل إلى الأهداف الاستراتيجية للشركة.

وأشار لانج شيان بنغ إلى بكتيريا سحابة سيارة، عام 2025، السيارة والمنزل لن يكون من التشغيل التجريبي لل"أنصاف"، ولكن يمكن وضعها في التشغيل التجاري لإنتاج السيارات. بينما قد يكون هناك ضابط أمن مع سيارة خلال المرحلة الانتقالية، ولكن يجب أن يكون الهدف النهائي أي سائق الإيجار من دون طيار. ويعتبر روبو سيارات الأجرة داخل الشركة كهدف التجاري. في مارس من هذا العام، والسيارات والمنازل في ناحية فشيئا، سوف تلعب دورا هاما في خطة العمل هذه.

سيارة الدستور والطيار الآلي المنزل نظام أربع منصات

بحلول ذلك الوقت، والسيارة، ونظم الطيار الآلي لتقديم نظام كامل على متن عن طريق المنصة، منصة الذكاء الاصطناعي، منصة محاكاة البيانات ومنصة إدارة أسطول يتكون. جميع البيانات الموجودة على ظهر سائق سيارة أجرة إلى البيانات من خلال منصة محاكاة الشبكة، سيتم استخدام منصة لدمج الاصطناعية خوارزمية الأمثل المخابرات، مع التوسع في حجم الأسطول، وسوف يكون هناك منصة إدارة الأسطول لإدارة موحدة.

"ليس من السهل البحث والتطوير، غير أن يسقط." لانج شيان بنغ تقييم وقال هذا الهدف "، لكنه لا يزال عدوانية جدا."

"البرمجيات وتكامل الأجهزة" هي اسرع وسيلة

2025 مقارنة مع الكثير من التطور المبكر للشركات تخطيط وتطوير البيت الرئيسي والسيارة فقط في المكان، تواجه تحديا كبيرا - لجعل المنتج من قوة أكدت في فترة زمنية أقصر من غيرها. في الإجابة عن هذا السؤال، واختار المالح لانغ بينغ "واحد اللين والصلب" و في رأيه، وهذا هو أسرع وسيلة.

وتفتقر هذه الصناعة أبدا لنماذج القيادة الأوتوماتيكية. وقال لانج شيان بينغ يون البكتيريا سيارة، لبناء بسرعة سيارة نموذج من السهل جدا، ويستخدم على نطاق واسع هذه الممارسة من قبل شركات التكنولوجيا لسلك شراء السيارات المعدلة، لا خوارزميات البرمجيات الأولى، ومن ثم زرعها في السيارة الرسمية للذهاب. ولكن على أساس المركبات المختلفة خوارزميات مخصصة لا تملك عالمية، عند زرعها في سيارة أخرى سيارة مختلفة تماما، يمكن للمطورين بسهولة تأخير الكثير من الوقت في مرحلة أجهزة التكيف.

لانج شيان بنغ لنا الاستشهاد مثال بسيط: مائة 3S كيلومترا تسارع السيارة، في تصميم خوارزميات البرمجة قرار الطيار الآلي التي يمكن تجاوز اختيار المشهد، ولكن عندما ضعف أداء السيارة في نفس الموقف، ولكن السفر فقط مع السيارة. وسيتم تعديل خوارزميات الأداء، والبرمجيات سيارة مختلفة وفقا لذلك. عرض سيارة تسير أول من يفعل خوارزميات البرامج، ومن ثم زرع الطريق، في المالح يبدو لانغ بينغ، فهي ليست فلسفة تطور جيد للغاية.

روبو التاكسي بنية النظام بأكمله

استخدام سيارة ومنزل "واحد المادية وغير المادية" الأفكار البحثية الطيار الآلي والتنمية التي - من الضروري تحديد بداية نوع من السيارات القيادة الآلي، وتصميم سيارة كاملة من البداية، والشاسيه وأنظمة التشغيل والتكرار قوة التصميم وتصميم المساحة الداخلية، الخ، هي في خدمة الهدف النهائي. استشعار الموقع، ونوع، والحوسبة الخوارزميات اختيار منصة، تطور مواز المتعلقة الأجهزة المركبة، ليست هناك علاقة الأسبقية. على الرغم من أن الوقت ضيق وثقيلة مهمة، وقد اختارت السيارات والمنازل لنقطة الصفر، لدفع عملية تطوير سيارة التلقائي إلى الأمام.

وبطبيعة الحال، من أجل اغتنام الوقت عقدة عام 2025، السيارة والمنزل في كفاءة تعظيم تعتبر أيضا عددا من مخطط الغنية. ووفقا لانج شيان بنغ قال سيتم تجهيز سيارات الدفع الرباعي الأول القادم للشركة مع نظام الطيار الآلي L2.5، على غرار وظيفة الطيار الآلي تيسلا، استثمرت السيارة وسهل الطريق المنزل الذكي والتكنولوجيا المحدودة هي المسؤولة أساسا للبحث والتطوير.

سوف تكون السيارة في عملية R & D في روبو-سيارة أجرة تفترض جمع البيانات سلوك القيادة مهم جدا. قبل سوق السيارات، فريق لانغ بينغ المالح وبناء منصة بيانات كاملة، يمكن القيام به لضمان أن البيانات غير دقيقة عودة عندما يكون سوق السيارات الجديدة العام المقبل، في حين أن وظيفة OTA ستكون أول من استخدم هذه السيارة.

وفي الوقت نفسه، فإن الفريق سيكون أول دفعة من إعادة هيكلة أول إطار الطيار الآلي على أساس سيارة SUV. بعد الدور الرئيسي لهذه المركبات هو خدمات البيانات تجريبي، التخزين، التوزيع، والإنتاج وغيرها من التكنولوجيا على المضي قدما والقيام ببعض إعداد جزء عام من الخوارزمية، حتى النصف الأول من 2019 لإطلاق روبو المنحى سيارة أجرة الشبكة عن السيارات، ثم فوق عام على أساس القدرة على ترحيل لحسن مخصصة روبو-سيارة أجرة، في حين أن التنمية خوارزمية لاحقة في السيارة الرسمية.

يكون المهمة التالية أيضا واحدة جدول زمني محدد جدا: بعد حوالي 2019 روبو-سيارة أجرة مثل اكتمال السيارة، والسيارة والمنزل واستكمال التصميم الكلي للمركبة الانتهاء منه في عام 2020، من خلال 1-- الكمال خوارزمية 2 سنة، 2023 - ابتداء من عام 2025 إنتاج نطاق واسع. على الرغم من أن الوقت قصير، ولكن المالحة لانغ بينغ يعتقد أن "ما دام البرنامج الأمامي والأجهزة لمواكبة الإيقاع، أو واعدة."

قرارات الروبوت

الطيار الآلي لديها سلسلة صناعية ضخمة، والتي تحمل واجباتهم في كل دور. في الوقت المحدود وقلة العدد والمركبات والمنازل للالكفاءات الأساسية التي يختارونها، وتخطط قرار الخوارزمية.

L2، L3 الطيار الآلي أساسا الإدراك وتكنولوجيا التنفيذ، L4 الطيار الآلي، وهذا الأسلوب له اثنين من الاقتراب من النضج. مشاكل صنع القرار التخطيط والتي لا تزال دون حل. وL2، L3 الطيار الآلي يمكن مقارنة تدخل بشري، L4 سيارة القيادة الأوتوماتيكية بالكامل من قبل نظام التحكم والتخطيط وقدرات صنع القرار وضعت أيضا متطلبات أعلى إلى الأمام.

في هذه المقدمة قيام خلفية بسيطة. تخطط قرارات في هذه المرحلة من الخوارزمية يتطلب الكثير من القيادة البيانات السلوك للتدريب، واثنين من اتجاهات البحوث، ويستند احد كليا على القاعدة (على أساس القاعدة)، لأنه يقوم على التعلم العميق (التعلم القائم على). السيارة القرارات السابقة في ظل سيناريو من التصميم الجيد مع الصيغ الرياضية، والتي يمكن تجاوز هذا الوضع، مما يؤدي التحديد مع السيارة. تستند الفوائد على حكم اليقين، ولكن المجمع العالم، من الصعب جدا أن يستنفد جميع السيناريوهات، وبناء صيغة لوصف.

ويشير عمق طريقة التعلم القائم على النظام، "يا" بيانات كافية، وإنشاء آليات حافز للحصول على حق النظام أو نهج خاطئ وجنبا إلى جنب مع الحكم، مع مرور الوقت، الخوارزمية سوف تكون قادرة على إعطاء الحل الأمثل عند مواجهة المواقف المختلفة. وعيب هذه الطريقة هو أن نظام الحصول على الأداء الجيد تحت معلمة عن طريق التعلم، ولكن عندما المشاكل الأمنية، لا يمكن أن يفسر السبب، لا يمكن أن تحل المشكلة.

ونظرا لتعقيد البيئة القيادة، واحد فقط من الطرق المذكورة أعلاه، فإنه من الصعب أخذ في الاعتبار جميع السيناريوهات القيادة، والتأكد من سلامتها.

عندما يتعلق الأمر السيارات وخوارزمية البحث والتطوير أفكار المنزل، لانغ بينغ اقتراح السيارات المالحة والمنازل في قرارات التخطيط المستقبل في R & D، وتبني فكرة الإنسان مثل تنمية في اتخاذ القرارات، والسماح للطيار يعتقد مثل أي شخص أثناء القيادة، تأكد من القيام على حد سواء الأمن أولا، تحمل عدم اليقين، ولكن أيضا على مواصلة التطور الذاتي، سواء الأهداف على المدى القصير والطويل، وياسوماسا إصدار الأحكام في الوقت المناسب.

وهو من حيث الأولوية لضمان سلامة السيارات وفكرة الوطن هو ذلك الجزء المتصلة بالسلامة للقواعد، مثل السيارة لا يمكن فتح ما يصل الى كبح، لا يمكن أن يستدير لليسار في حارة قدوم ...... هؤلاء المهندسين مع الأجزاء المتعلقة بالسلامة المستخدمة وقال الصيغ الرياضية في تطوير بعض القواعد الإلزامية. لا علاقة لراحة القيادة الآمنة للمحتوى، وبعد ذلك باستخدام طريقة لتحقيق عمق التعلم. هذا النهج يمكن أن تضمن الجزء المتصلة بالسلامة من الأجزاء أكثر يمكن السيطرة عليها، بديهية، والمتعلقة الراحة أكثر مرونة.

وفي الوقت نفسه، في تصميم بعض خوارزميات صنع القرار والمالح لانغ بينغ نأمل في الحصول على النظر أكثر عمقا. سوف المهندسين تأخذ في الاعتبار الأهداف طويلة الأجل والأهداف على المدى القصير، لاتخاذ القرار. ومن الأمثلة على ذلك الطريق السريع مع السيارة، واختيار مسارات التغيير اليسرى لتجاوز أو الممرات التغيير إلى اليمين، وهذا يتوقف على ما إذا كانت السيارة ليست بعيدة عن الطريق المنحدر إلى ترك سرعة عالية. عندما يكون لديك المزيد من المعلومات العالمية، فإن عملية صنع القرار أن يكون أكثر ذكاء.

قال لنا لانج شيان بنغ أنه في خطة شاملة لجوهر جزء التخطيط صنع القرار، والسيارات وخطة شاملة المنزل هو للحد من عمق خوارزمية التعلم من نسبة في عملية التنمية، إلى أقصى حد ممكن لوضع شيء الآن لا يوصف، تدريجيا حكم . كل هذه نقطة البداية، لأن من المركبات الذاتية هي المنتجات القائمة على الأمن.

البيانات، والبيانات، والبيانات

عندما يتعلق الأمر البيانات الهامة، وأشار المالح لانغ بينغ لنفسه التفكير في المنتجات على الطيار الآلي.

سواء كانت سيارة والاستخدام المنزلي أول سيارة دفع رباعي للقيام إعداد البيانات، والتخطيط أو خوارزمية صنع القرار الاحتياجات التدريبية، وعدد كبير من البيانات يقود الإنسان الحقيقي هو مفتاح الطيار الآلي الهبوط المنتج، ولكن أيضا كل شركة تريد بحزم في أيدي موردا قيما. لانج شيان بنغ أشار في التأكيد على أهمية البيانات إلى أن "ليس هناك بيانات جميع الخطط على الورق".

السيارة والمنزل من تدفق البيانات بالكامل

صاحب الوعي بأهمية البيانات المستمدة من تجربة التنمية السابقة. وكان الأربعة المالح لانج كود خوارزمية استخدام تحسين إطار مفتوح، مع أقل كمية من البيانات التدريب، ومعدل الاعتراف فقط 80 -85، ولكن في كتلة بيانات التدريب، لتحقيق دقة التعرف على 97 -99 معدل، في إطار فرضية نفس الكمية من البيانات، وأداء المنافس أو حتى يتجاوز أداء عدد من البحوث خوارزميات مبتكرة.

البحوث والمنتجات، وهناك أيضا أوجه التشابه. في مجال البحث العلمي، إن عشرة كيلومترات من البيانات، يمكنك كتابة ورقة الأكاديمية، وإذا كان هناك مائة كيلومتر من البيانات هي بالفعل مواد ورقة غنية جدا. نادرا ما يشاهد ورقة علمية على أساس بيانات شكلت آلاف الكيلومترات. "كمية البيانات العلمية المطلوبة، وكمية البيانات اللازمة للقيام مقارنة تلقائيا إلى القيادة المنتج، وليس على مستوى" وقال لانج شيان بنغ.

كما قدمت له فهم أهمية بيانات المنتج في هذه العملية. شركات التكنولوجيا من الصعب العثور على الكثير من الناس مختلفة اختبار القيادة في سيناريو الحقيقي، والبيانات المتراكمة لأنفسهم. بينما اختبار التعاقد من الحصول على الكثير من تراكم على كمية البيانات، ولكن من الصعب تجنب تجانس البيانات - أشخاص مختلفين القيادة، سيكون هناك عادات القيادة وطرق مختلفة، ناهيك عن مسألة اتساع نطاق التغطية الجغرافية .

أسعار السيارات لديها أكبر موارد البيانات، والتنوع متوازن من حيث استعادة البيانات. وسيارة ومنزل لها تمثيل البيانات، واقتناء وإنتاج مجموعة من العمليات للتأكد من أن البيانات أفضل قيمة اللعب تدريب الطيار الآلي الخوارزمية. بعد أول سيارة SUV في السوق، وسوف تبدأ الخلفية للحصول على السائق السيارة والعودة البيانات البيئية، وفقا لتقديرات لانغ بينغ المالح، ومن المتوقع أن يعود إلى 2021 البيانات، سيكون هناك عشرة مليارات كيلومتر، بما فيه الكفاية لدعم البحوث وتطوير خوارزميات الطيار الآلي .

سحابة سيارة موجز

في نهاية الخطاب، وقال لانج شيان بنغ عمل فريق قيادة السيارة الآلية وفي المنزل هو مجرد بداية، والعودة 7--8 سنوات، على أمل استكمال هذه المسألة على محمل الجد.

إلى حد ما، والتقدم السلس للمشروع السيارة والمنزل الطيار الآلي يعتمد إلى حد كبير على أداء السوق الأول SUV. ووفقا للخطة، السيارة والمنزل يكون أول SUV عدد الكيلومترات من 700 كم + طويلة المدى السيارة الكهربائية، الذي صدر في النصف الثاني من هذا العام، 2019 مدرجة رسميا. حتى سوق السيارات الجديدة ومقدار العائد البيانات، سيارة الأمل والبحوث المنزل الطيار الآلي والتنمية، ونحن سوف تستهل في مرحلة أسرع التنمية.