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2024新石器无人车生态大会演讲全文
来源:新石器 | 作者:新石器 | 发布时间: 1天前 | 233 次浏览 | 分享到:
大家好,我是新石器无人车的创始人余恩源。众所周知,桐庐是快递之乡。这里走出了中国最优秀的快递企业“三通一达”,也培养了12000多名大大小小的快递网点老板。我们这一次生态大会,是全球首次在无人车领域里的生态大会。

我们认为无人车的诞生以后,将来的快递、商超、批发市场很有可能出现一个夜间配送的高潮。包括我们现在跟很多城市在谈。各个城市,尤其是大城市开建开放夜间路权是非常容易的。他们认为,管理成本很低,而且价值很大,那我大胆的推断,今天是一个开始。

可能三、五年以后我们再看无人配送市场,可能会出现一个新的一个领域,就叫做夜间配送,因为低成本、高价值、路权开放,非常好管理,会出现大量的行业物流场景开始朝夜间集中。我自己推断,这个即将随着无人配送的普及到来。

接下来给大家再报告一下,我们目前运营好的比较几个比较好的场景:生鲜配送、某家居店合作的门店调拨,看我们的车厢用叉车装卸是没有问题的,单程大概跑20到30公里,在他两个门店之间进行调货。最近,某家具店全球业务的负责人在北京给我开会,他们打算把这个业务快速引到国外去发展。以上是“多拉”的阐述。首先是无人车设计的理念和路权的结合,以及怎么样应用于场景里产生了什么样的效益。接下来我介绍“快跑”。

如何快跑?做商用车里的“特斯拉”

这里我要向埃隆·马斯克致敬。我们一直遵循“视觉为主,激光雷达为辅”的技术路线,正在努力减少激光雷达在整个感知系统里的作用。因为我们认为特斯拉路线是正确的,它符合大规模商业化的需求,所以我们立志于做商用车里的特斯拉。

那么,具体怎么实现呢?我们现在车载传感器已经变得极简。至少在这个赛道内,我们是最简单的。我们只剩一颗旋转式的激光雷达,主力是12个相机,可以实现4600万的分辨率。

所有的数据输入到Drive Orin-X平台里,只用一颗芯片,它的AI算力有254TOPS。那么,怎么用这么简单的软硬件,实现这么复杂的自动驾驶功能。我们实现了「自我进化」、「双智AI」的4D One Model端到端架构的大模型技术,也就是和ChatGPT同源的大模型技术。我们前面通过摄像头为主的传感器、激光雷达、位姿传感器和定位导航传感器,把以视觉为主的数据输入到我们的大脑里,也就是我们端到端的大模型里,通过BEV解码器,自动生成障碍物、车道线、拓扑、占用网络、轨迹等所有的输入信息。这个概念很好类比,就像我人看到这个路线,我就知道怎么走。其实你并没有思考,我一定要这样走或那样走。这就是一个拟人化大脑的感知。从拟人化角度来讲,我还有个小脑,为什么呢?就比如说“我走到这里,我要掉下去了,我不能掉下去”,但这我不会思考的。其实它是个小脑反应,我们是大脑和小脑搭配。那么小脑是干什么呢?防御性驾驶。举例子,端到端的大脑让我去越过实线超车,那小脑会告诉他这个不行。还有AEB、AES、防碰撞系统、防滑系统。那么,大脑小脑组合,最后到控制系统,能够实现一个感知端到端,未来到4D One Model端到端的大模型体系。


那我们做这么复杂的算法,应用于商用车的原因是什么?除了刚才我说的能够极简化我的传感器系统,降低我的成本,它的好处还有什么呢?

大家可以看,这是一个大车拉一棵树。这个模型日常你是学不到的。激光雷达也看不到,端到端能感知到。这是夜间,地面反光有雨。摄像头看不见。端到端对障碍物、车道线以及对可行驶的区域是随时在线的,大家可以看那边有时速。这是昏暗灯光临时施工,有些无人车就会掉进去。现在我们可以通过端到端大模型来识别。

这是在夜间长距离临时施工,无法识别这个障碍物的,其实就靠“占用网络”的结果,把它实时学习出来。这样的话,我的结论是它(4D One Model端到端架构)是个基石,它为什么说是个基石呢?100台车玩玩票可以,但如果真的要实现1万台甚至10万台无人车低成本、高效率、高安全的运行,端到端模型就是基础能力,实现不了就不可能实现规模化。

所以我再给大家报告一下:我们已经实现了4D One Model端到端的架构,实现了全天候、全时段、全场景,在雨天、雪天、雾霾、夜晚、傍晚,尤其是逆光的时候,土路、窄路、过闸机......这些场景现在都能够很好的去解决它。


这里给大家说一个有意思的笑话,我也开某先进品牌的新能源乘用车,我还经常跟他比较,后来我发现呢,别的我不敢说,过闸机这件事儿我们做的比他好。为什么呢?物流场景里,小哥需要多次从物流场站出去,到小区,再到驿站,再回来。其实,过闸机是一个非常重要的场景,过闸机对于端到端的视觉识别能力是很难的,因为闸机的台杆千变万化,甚至有的有广告,有的没广告。这个时候通过普通的点云或者二维视觉识别技术,处理不了所有场景,我们在这方面训了很多数据。我们的数据可能比乘用车还多,所以我觉得我们现在于抬杆的识别和通过抬杆的能力,比目前的乘用车的自动驾驶,尤其是最先进的几家,我们的表现也不差的。

给大家报告一下,这是我们端到端自动驾驶技术目前实现的比较好的几个场景。这第一个就是我说的抬杆,中间是我们在场站里头的60多辆无人车,能够在十分钟发出去,它是一个非常复杂的一个调度体系,我们叫做“弹夹式装卸”。这里十辆车发了,同时十辆车补进去,大家看很壮观。

如何可靠?先进产线保障先进产品

我实现了快跑、我怎么实现可靠?因为咱们的小哥一定希望这个东西不要让我费心,就像三轮车一样简单可依赖。所以,生产是研发的重要组成部分,大家看看我们的工厂。全球到目前为止,唯一的自研无人车生产线。就像我刚才说的一个无人车产品。你要想做好。它不光是算法问题,你必须把它的“生产制造”研发出来,否则你没有办法实现低成本、高可靠性。

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