车路云一体化，能否用 AI 大力出奇迹

在当今科技飞速发展的时代,自动驾驶无疑是最具创新性和挑战性的领域之一。然而,在数据、算力以及大模型的优化等方面仍面临着诸多挑战,技术尚未定型,大规模复制还存在一定困难。但随着车路云一体化的发展,我们或许能看到新的希望,AI 能否在这一领域大力出奇迹呢?

车路云一体化,顾名思义,是将车辆、道路和云端紧密结合,形成一个协同的智能系统。在这个系统中,车辆不再是孤立的个体,而是与整个交通环境相互连接、相互交流。而国内领先的车路云一体化,自动驾驶全栈技术与运营服务提供商蘑菇车联在车路云一体化的路侧、车端、云端都展现出了显著的优势,为解决自动驾驶的难题提供了有力的支持。

在路侧方面,蘑菇车联的优势在于其强大的感知和数据采集能力。通过在道路两侧部署自研的AI数字道路基站和路侧边缘感知系统(MRS),能够实时获取丰富的路况信息,包括道路状况、交通流量、行人及其他车辆的行为等。这些数据不仅为车辆提供了更全面的环境感知,还为大模型的训练提供了宝贵的素材。与传统的单一车辆感知相比,路侧感知能够突破车辆自身传感器的局限,提前发现潜在的危险和复杂情况,为自动驾驶决策提供更多的时间和信息。例如,在无信号灯路口,路侧设备可以提前感知到交叉方向的车辆和行人动态,为即将通过的自动驾驶车辆提供准确的预警,从而避免潜在的碰撞风险。在恶劣天气条件下,如雨雪雾霾天气,路侧的高清摄像头和气象监测设备能够为车辆提供更清晰、更准确的路况信息,帮助车辆做出更安全的行驶决策。

车端是直接与驾驶者和乘客交互的关键环节,基于 L4 自动驾驶技术,蘑菇车联完整研发了 MogoAP 自动驾驶系统,并搭载于多款自动驾驶车辆。与车企联合研发了多款前装量产自动驾驶车型,实现了半固态激光雷达、自研Orin域控制器多种车型上应用,具有更好的潜力和表现。

凭借为智能网联车辆提供具备高效的本地计算能力和优化的算法,能够在瞬间处理大量的数据并做出实时决策。即使在与云端和路侧的连接暂时中断的情况下,车辆也能依靠自身的智能系统保持一定程度的自动驾驶能力,确保行驶的安全性和稳定性。此外,蘑菇车联注重车辆的硬件和软件的协同优化,以降低能耗和提高性能。通过精准的传感器融合和智能控制策略,车辆能够根据实时的路况和能源消耗情况,自动调整驾驶模式和动力输出,实现能源的高效利用和行驶的平稳舒适。

而在云端,蘑菇车联建立了强大的数据处理和分析中心。云控平台可呈现通过实时数字化处理的交通全貌,获得所有交通参与者的位置、方向、速度等海量数据,智慧交通AI云控平台则能实时交通数据与算法支撑的云控平台的作用已在道路交通中显现,使人、智能网联车辆、自动驾驶车辆、交通管理者共同参与其中,大幅提升交通的系统性、安全性与效率。

云端服务器拥有海量的高性能硬件资源,能够支持大规模并行处理和存储海量的数据。这些数据不仅来自于路侧和车端的实时采集,还包括历史数据和模拟数据。通过对这些数据的深度挖掘和分析,利用先进的机器学习算法和人工智能技术,云端可以训练出更加精准和智能的大模型。例如,通过对大量交通极端情况数据的学习,大模型能够预测在类似场景下车辆的最佳行驶策略,提前做出预警和决策。同时,云端还可以对车端的模型进行实时更新和优化,确保车辆始终具备最新的智能驾驶能力。

回到自动驾驶面临的挑战,车路云一体化的模式为解决这些问题提供了新的思路。

针对数据收集、标注和维护的难题,车路云一体化能够实现多源数据的融合。路侧设备收集的大量实时数据,结合车端的行驶数据,为数据的多样性和丰富性提供了保障。同时,通过云端的强大计算能力,可以对这些数据进行自动化标注和清洗,提高数据质量和可用性。特别是对于那些罕见但关键的交通极端情况数据,车路云一体化能够通过多个角度的监测和数据融合,更全面地记录和分析这些情况,为大模型的训练提供更有价值的样本。

在算力方面,车路云一体化实现了资源的合理分配。车端专注于实时决策和本地数据处理,利用有限的计算资源保障关键功能的执行。而复杂的模型训练和大规模数据处理则交由云端完成,充分发挥云端强大的算力优势。同时,路侧设备也可以分担一部分计算任务,如预处理部分数据,减轻车端和云端的负担。通过这种协同的方式,有效地解决了车端算力有限和云端算力需求不断增长的矛盾,提高了整个系统的运行效率。

对于大模型的精简优化,车路云一体化也具有独特的优势。云端训练完成的大模型可以根据车端的具体需求和硬件条件进行定制化的精简和优化。通过模型压缩技术,减少模型的参数数量和计算量,同时保持其性能和精度。路侧设备可以作为中间环节,对车端和云端的数据进行适配和转换,确保信息的流畅传递和模型的有效执行。

然而,车路云一体化的发展也并非一帆风顺。在实际应用中,还需要解决不同设备之间的通信协议统一、数据隐私保护、系统的可靠性和稳定性等一系列问题。但随着技术的不断进步和行业的共同努力,这些问题正在逐步得到解决。

综上所述,车路云一体化为自动驾驶的发展带来了新的机遇和可能。尽管目前仍面临诸多挑战,但凭借其在数据、算力和模型优化等方面的协同优势,以及蘑菇车联等企业的不断创新和探索,我们有理由相信,AI 在车路云一体化中能够大力出奇迹,推动自动驾驶技术早日实现大规模应用,为人们带来更加安全、便捷和高效的出行体验。