Exclusivo|Huawei produce en masa “L4” antes de lo previsto
¿Texto? |?Xiaohan
¡Investigación y desarrollo secretos durante 6 años, con un equipo de más de 2000 personas! Huawei finalmente mostró su baza en el campo de la conducción autónoma.
La solución de conducción autónoma de "alta gama" llamada ADS estará disponible en vehículos producidos en masa en el primer trimestre de 2022, lo que permitirá a los consumidores realizar plenamente la conducción autónoma entre "garajes domésticos" y "garajes de empresa".
Has leído bien, las tareas diarias de conducción se transfieren al coche: esta es la función del sistema de conducción autónoma L4.
Si se puede producir, ADS aplastará directamente todos los sistemas de futuros L2 y L3 existentes. Este es un enfoque típico de "alta dimensión, baja dimensión". Debo decir que el movimiento de Huawei esta vez es realmente significativo.
En el Salón del Automóvil de Beijing que acaba de celebrarse, la solución ADS se mostró brevemente en forma de PPT, pero no reveló cuestiones clave como las funciones detrás de ella, cómo dividir las responsabilidades de conducción y qué Se incluyen detalles técnicos.
Su Qing, presidente de la línea de productos de conducción inteligente de Huawei Smart Car BU
Después del feriado del Día Nacional, el Che inmediatamente tuvo una conversación exclusiva con Huawei Smart Car BU. Su Qing, presidente de la línea de productos de conducción inteligente de ADS, pudo vislumbrar de antemano el panorama general, los detalles técnicos y el proceso de investigación y desarrollo de ADS.
En primer lugar, ¿todas las tareas de desplazamiento se entregan a ADS? L4 se utiliza como L2.
¿El nombre completo de ADS es autonomía? ¿conducir? La solución, el nombre oficial chino es "Sistema de conducción autónoma avanzada de Huawei".
Para entender la publicidad podemos partir de dos partes: función y responsabilidad.
La primera es la función. ADS tiene como objetivo lograr una experiencia de conducción autónoma continua a lo largo de toda la ruta desde el "garaje comunitario" del propietario del coche hasta el "garaje de la empresa".
En otras palabras, desde el momento en que entras en tu coche en el garaje, el vehículo es responsable de todas las operaciones de conducción: fuera del sótano, hacia la carretera de la ciudad, hacia la carretera de circunvalación y fuera de por la carretera de circunvalación, por las calles de la ciudad y hasta el sótano de la empresa.
Los sistemas de nivel L2 existentes, incluido el futuro L3 que acaba de lanzar Mercedes-Benz, están disponibles en algunas áreas, por ejemplo, en carreteras de circunvalación (autopistas) y tramos con líneas de carril claras, y en carreteras sin líneas de carriles, carreteras que esperan semáforos en rojo en las intersecciones (Tesla FSD puede esperar semáforos en rojo por sí solo) o escenas como garajes.
Vídeo de prueba del piloto automático urbano ADS
Al mismo tiempo, cuando el sistema L2 cambia de carril, sube o baja rampas o pasa semáforos (como Tesla Navigation? ¿Abrir? Piloto automático) y FSD) también se requiere que el conductor humano dé instrucciones y confirme las condiciones de la carretera, y toda la experiencia es inconsistente.
ADS resuelve los dos problemas anteriores. En primer lugar, logra una cobertura total de los escenarios de desplazamiento mencionados anteriormente y su ODD (área operativa) supera con creces la L2 existente y la L3 futura. En segundo lugar, los vehículos cambian de carril, entran y salen de las rampas y esperan los semáforos.
Desde el punto de vista funcional, ADS es una conducción autónoma L4 punto a punto; es por eso que Huawei lo llama una solución de conducción autónoma de alta gama.
Por supuesto, la arquitectura técnica del ADS también proviene del sistema de conducción autónoma L4, que se analizará en detalle a continuación.
El segundo punto clave para entender la publicidad es la división de responsabilidades.
Según los estándares de la SAE o del Ministerio de Industria y Tecnología de la Información, Huawei ADS es un sistema de conducción autónoma L2: el sistema proporciona asistencia y el conductor es responsable de conducir.
Video de prueba de conducción autónoma en carretera de ADS
Su Qing, presidente de la línea de productos de conducción inteligente ADS de Huawei, le dijo al automóvil que cuando el conductor usa ADS, el control vertical y horizontal se completa con el vehículo, pero el conductor debe estar atento a la carretera y estar preparado para tomar el control en cualquier momento.
“Después de instalar el sistema de monitoreo de atención del conductor, ADS también le permite soltarse, pero la cantidad de tiempo permitido para soltarlo lo define la compañía automotriz”, dijo Su Qing.
Al ver esto, en realidad es fácil entender el anuncio: se vende a los consumidores un automóvil de pasajeros con capacidades de conducción autónoma L4, pero la división de responsabilidades se establece en función de la conducción autónoma L2.
Deja que el conductor se convierta en un responsable de seguridad, vigila en todo momento el funcionamiento del sistema y controla el vehículo en cualquier momento.
2. ¿Desafiar las calles lluviosas de Shanghai? Maneje con calma el tráfico de China
Dicho todo esto, ¿cómo es el rendimiento de la publicidad? A través de un vídeo de prueba en carretera proporcionado por Huawei, se puede ver la competencia.
Vídeo de prueba de publicidad de Huawei
El vídeo fue grabado en las calles de Shanghai. Se puede ver que ese día habrá lluvias de moderadas a fuertes o incluso fuertes.
A veces, la lluvia incluso desenfoca la cámara, afectando fácilmente a cámaras y sensores como el lidar. Hay muchos vehículos sociales en la carretera y las condiciones de la carretera son muy complicadas.
Al pasar por un cruce con un semáforo, el sistema de percepción del vehículo reconoce la luz verde y decide seguir avanzando. No hay líneas de carril en el terreno de la intersección, pero con la ayuda de mapas de alta precisión, los vehículos circulan suavemente según el camino planificado.
El vehículo de prueba ADS identificó con precisión 8 semáforos en la intersección.
Luego el vehículo llegó a una intersección compleja y se preparó para girar a la izquierda.
El viaducto de la izquierda afectará la precisión de posicionamiento del vehículo y hay 8 semáforos más adelante, lo que también supone un gran desafío para el sistema de conducción autónoma.
A juzgar por las imágenes de vídeo, el sistema ADS identificó con precisión todos los semáforos y también supo que después de que se encienda la luz verde, el conductor entrará en la zona de espera para girar a la izquierda. Luego el semáforo se puso verde y el coche de pruebas giró a la izquierda.
En un carril estrecho lleno de otros vehículos a la derecha, aparece una bicicleta eléctrica en el carril opuesto. Ambos objetivos en el vídeo se identifican, rastrean y muestran con precisión en la escena 3D generada.
El sistema ADS identifica los vehículos eléctricos
El vehículo continuó circulando por la carretera pequeña y de repente apareció delante de él un triciclo de propulsión humana para cruzar la calle. Si no se reconoce, existe riesgo de colisión.
El sistema ADS identificó con precisión este objetivo y el vehículo optó por reducir la velocidad y luego acelerar después de que el triciclo completó su giro.
Los vehículos de prueba ADS evitan los triciclos de propulsión humana.
En las vías urbanas de China pueden aparecer bicicletas eléctricas, triciclos de propulsión humana e incluso carruajes tirados por caballos y carros tirados por burros. Al mismo tiempo, también pueden aparecer comportamientos que no obedecen las normas de tráfico, como. como ir en la dirección equivocada, cruzar la calle a voluntad y provocar congestión en la espera.
Estas condiciones actuales harán que los sistemas maduros como el Autopilot de Tesla sean inaceptables: no pueden identificar a múltiples participantes del tráfico y el algoritmo de toma de decisiones no tiene en cuenta el comportamiento que no cumple con las normas de tráfico.
El coche de prueba rodeó una rotonda, hizo una pequeña curva y luego se incorporó al tráfico de la autopista.
Una autopista es similar a una autovía. Aunque parece sencillo: sigue recto, la dificultad está en cambiar de carril para adelantar y lidiar con los atascos.
Cuando el vehículo estaba a punto de pasar el emblemático puente Nanpu de Shanghai, el vehículo detectó que la velocidad del coche negro que iba delante era lenta y afectaba su conducción. Al mismo tiempo, cuando el carril central izquierdo esté libre, cambie activamente de carril hacia la izquierda para adelantar y siga conduciendo por el carril central, completando así de forma independiente el cambio de carril y la acción de adelantamiento.
Cuando se dirigía hacia el centro del puente, una camioneta BMW Serie 5 adelantó rápidamente al auto de prueba por detrás y luego se fusionó con la parte delantera del auto de prueba a una distancia más cercana. ¿Es este el corte? ¿A qué le teme más el sistema de conducción autónoma L2? en la escena.
El vehículo de pruebas ADS evita los atascos.
El sistema L2 se enfrenta a esta situación, o una frenada brusca afectará la experiencia de conducción. O continúan conduciendo con indiferencia, lo que obliga al conductor a tomar el control del vehículo de emergencia.
En el vídeo, el vehículo de prueba ADS desacelera de 60 km/h a 55 km/h, permitiendo que el Serie 5 Travel Edition complete la fusión. Cuando se aleje mucho, volverá a la velocidad de 60 km/h.
Este es un caso típico en el que la arquitectura de tecnología de conducción autónoma de nivel L4 reduce la dimensionalidad del sistema de nivel L2: tanto los sensores como los algoritmos de software son niveles "aplastantes".
Su Qing le dijo al Che que el sistema ADS de Huawei se está probando actualmente en China, específicamente para vehículos eléctricos, ¿verdad? En , el tráfico combinado, los adelantamientos y otros escenarios se han optimizado para brindar a los consumidores chinos la experiencia de conducción autónoma más adecuada.
A juzgar por este vídeo de prueba en carretera de 4 minutos, Huawei ADS funcionó bastante bien.
3. ¿La inteligencia de la bicicleta realiza AVP? Aprendizaje en equipo para ampliar escenarios de uso
De la sección anterior, ADS es en realidad equivalente a usar un sistema de nivel L4 como un sistema de nivel L2. Pero ADS en realidad tiene un servicio de estacionamiento automático AVP con función L4 real.
En ambos extremos del escenario de desplazamiento anterior, se encuentran el garaje de la comunidad de usuarios y el garaje de la empresa. El objetivo de ADS es implementar la funcionalidad AVP en estos dos estacionamientos.
“El usuario solo necesita conducir el automóvil al almacén una vez y el sistema puede aprender la ruta y el método de estacionamiento de este estacionamiento”. Su Qing dijo: “La próxima vez que vaya al garaje”. , el proceso de estacionamiento puede ser completado por el propio vehículo. ”
Al estacionar manualmente por primera vez, los usuarios pueden personalizar el lugar de entrega, como la entrada antes de ingresar al garaje subterráneo o en algún lugar después. entrando al sótano.
Su Qing enfatizó que técnicamente, AVP puede permitir a los conductores salir del automóvil y usarlo: un proceso de conducción autónoma de nivel L4.
Sin embargo, dado que las leyes de nuestro país aún no han estipulado si la función AVP se puede usar en estacionamientos públicos, Su Qing dijo: "Huawei no recomienda que los usuarios abandonen el vehículo para usar la función AVP. es más para reducir la carga de conducción del usuario."
Todas las funciones de ADS, incluido AVP, se implementan completamente mediante inteligencia de bicicletas, por lo que, en teoría, todos los estacionamientos adecuados pueden usar la función AVP.
Junto con la función de aprendizaje en equipo, será cada vez más conveniente para los usuarios utilizar AVP.
El sistema AVP permite disfrutar de la información del aparcamiento. Por ejemplo, si el automóvil A va al estacionamiento B, el automóvil A creará automáticamente un mapa 3D del estacionamiento B y enviará el mapa 3D, el entorno circundante y otra información a la nube y luego lo distribuirá a otros vehículos a través de OTA. .
Un día, cuando el coche C está aparcado en el aparcamiento B, se puede utilizar directamente la función AVP. A medida que más y más vehículos utilicen la función AVP, se admitirán cada vez más estacionamientos y, finalmente, se convertirá en una función "universal".
4. ¿Cómo implementar la publicidad? ¿Utilizar la tecnología de conducción autónoma L4?
En opinión de Su Qing, en los últimos dos años han aparecido muchos sistemas de conducción autónoma L2, pero la mayoría de las funciones tienen un alcance y restricciones de aplicación estrictos, no se pueden utilizar en muchas condiciones de la carretera y del tráfico, y no puede satisfacer las necesidades de China. Las necesidades de desplazamiento de los consumidores dependen principalmente de las condiciones de las carreteras urbanas.
Es precisamente por este punto débil que Huawei decidió desarrollar un sistema ADS para resolver directamente el problema de los desplazamientos. Sin embargo, los desplazamientos implican múltiples escenarios, especialmente tramos urbanos, y la complejidad del sistema aumenta exponencialmente.
“Entonces, ADS adopta la arquitectura técnica de conducción autónoma L4”, dijo Su Qing. "De lo contrario, no se utilizará en absoluto".
Arquitectura de tecnología ADS
En términos de configuración de hardware, la solución ADS utilizará entre dos y tres unidades híbridas de estado sólido de 100 líneas. lidares y una docena de cámaras y radares de seis ondas milimétricas. Se puede decir que está armado hasta los dientes, y su configuración no es inferior a la del taxi sin conductor L4.
El centro informático se llama controlador de dominio ADCSC (¿Autonomía? ¿Conducción? ¿Central? ¿Super? Computadora) y tiene ricas capacidades informáticas.
En términos de software, Huawei utiliza una variedad de tecnologías de inteligencia artificial en la parte de percepción para fusionar directamente las nubes de puntos generadas por su radar y lidar de ondas milimétricas desarrollados de forma independiente, así como las imágenes de video de la cámara en el nivel de píxel (es decir, antes de la fusión), lo que garantiza la capacidad de percepción.
Anteriormente, algunas empresas de conducción autónoma utilizaban principalmente lidar y cámaras para la prefusión, mientras que el radar de ondas milimétricas fusionaba directamente el objetivo de salida con los resultados de percepción de los dos primeros.
Huawei ha desarrollado de forma independiente un radar de ondas milimétricas, que puede obtener los datos originales de la nube de puntos del radar de ondas milimétricas y realizar una prefusión a nivel de píxeles y una fusión de datos estructurados en tres sensores al mismo tiempo, lo cual es un paso más en la tecnología.
Algunos sensores utilizados por ADS
El ADS debe realizar una conducción autónoma urbana (funciones de nivel L4, división de responsabilidades de nivel L2), lo que significa que debe ser capaz de manejar diversos escenarios, como el tráfico. semáforos e intersecciones Evite a varios participantes del tráfico, como peatones, bicicletas, triciclos, chicos para llevar, etc.
Esto significa que el algoritmo basado en reglas utilizado en la parte de toma de decisiones del sistema L2 tradicional es impotente y es necesario introducir la tecnología de inteligencia artificial en la parte de toma de decisiones.
Su Qing dijo que Huawei definió diferentes celdas basadas en reglas como marco en la parte de toma de decisiones y luego introdujo más tecnología de aprendizaje automático en cada celda.
"Los algoritmos de IA puros son incontrolables. Sólo combinando algoritmos de reglas con tecnología de IA podemos tener en cuenta tanto la eficacia como la seguridad", afirmó Su Qing.
Por supuesto, la solución ADS también incluye un sistema de mapas de alta precisión necesario para la conducción autónoma avanzada, que también es la clave para lograr una conducción autónoma a tiempo completo.
En quinto lugar, el equipo aprende a resolver problemas de mapas y datos.
Ante escenas del mundo físico complejas, las funciones de conducción autónoma son inseparables de los mapas de alta precisión. Sin embargo, el uso de mapas de alta precisión traerá dos problemas: la conducción autónoma no se puede utilizar en áreas sin datos de mapas y alta. -Los mapas de precisión no se pueden utilizar en áreas sin datos de mapas. Los datos son difíciles de actualizar en tiempo real, lo que afecta el sistema de conducción autónoma.
A este respecto, Su Shi dijo que el equipo de conducción autónoma ADS de Huawei ya cuenta con un conjunto de soluciones.
En primer lugar, la función de desplazamiento completo de ADS se abrirá a los usuarios ciudad por ciudad según la cobertura del mapa. Por ejemplo, se debe dar prioridad a las ciudades de primer nivel y luego cubrir gradualmente las ciudades de segundo y tercer nivel.
Vale la pena mencionar que Huawei tiene sus propias calificaciones y equipo de topografía y mapeo de Clase A, y tiene sus propias capacidades de topografía y mapeo de alta precisión. Al mismo tiempo, Huawei también ha creado una plataforma de mapas y espera trabajar con otros socios para acelerar la producción de mapas de alta precisión.
En segundo lugar, en condiciones de tráfico relativamente simples en autopistas y estacionamientos, puede utilizar las funciones ADS sin mapas de alta precisión, como seguimiento/adelantamiento automático, AVP y otras funciones.
Según Su Qing, esta configuración maximiza el ODD de ADS: la función de conducción automática de desplazamiento se utiliza cuando hay un mapa de alta precisión, y la función de conducción automática también se puede utilizar en lugares sin mapas.
En tercer lugar, la función de aprendizaje en equipo puede ayudar a actualizar mapas de alta precisión.
Los vehículos equipados con sistemas ADS tienen muchos sensores y pueden usar al menos dos lidares de luces altas y cámaras para recopilar datos sobre los cambios de la carretera durante la conducción diaria.
Cuando hay cada vez más vehículos ADS y aumenta el kilometraje, se puede acelerar la frecuencia de actualización de los mapas de alta precisión.
ADS puede generar mapas circundantes por sí solo.
“La producción de mapas base para mapas de alta precisión todavía requiere vehículos de recolección profesionales. Los vehículos ADS solo son responsables de recopilar y actualizar los datos modificados. Su Qing explicó que los vehículos ADS también crearán los suyos propios mientras conducen”. Hoja de ruta. Cuando los datos de percepción en tiempo real de las condiciones de la carretera, el mapa de alta precisión y el espectro de carreteras construido por uno mismo son inconsistentes, se calculará la confianza de los tres para determinar el comportamiento del vehículo.
Si el vehículo se encuentra con una situación extrema que no se puede manejar, primero mantendrá una ruta determinada y llamará al conductor para que se haga cargo.
Además de disfrutar de AVP e información de mapas, otra función clave de la función de aprendizaje de flota de ADS es recopilar datos de conducción, que se pueden utilizar para entrenar modelos de IA en el sistema de percepción y toma de decisiones, mejorando en última instancia el sistema. actuación.
El sistema de piloto automático de Tesla también tiene una configuración similar, llamada modo sombra.
En los últimos años, Tesla ha vendido más de un millón de modelos y el sistema de conducción autónoma ha recorrido más de 3 mil millones de millas (aproximadamente 4,8 mil millones de kilómetros). Los datos recopilados por la flota continúan proporcionando "alimento" para la iteración del sistema de conducción autónoma, lo que hace que la conducción autónoma sea la posición L2 más fuerte en la actualidad.
Su Qing le dijo a Che que el modelo de aprendizaje en equipo de Huawei ADS recopilará varios datos y los enviará de regreso a la nube. Además de la información del entorno de la carretera mencionada anteriormente, cuando el conductor toma el control o realiza operaciones incómodas (como un frenado repentino), el sistema también enviará datos relevantes a la nube para mejorarlos.
Los vehículos autónomos tienen muchos sensores. Si los datos devueltos son demasiado grandes, será inconveniente para el funcionamiento real. Para resolver este problema, después de que el sistema ADS recopile los datos de destino, los procesará previamente localmente, los simplificará en datos estructurados y luego los devolverá.
6. ¿El equipo secreto de I+D ha superado las 2.000 personas en 6 años? Comercialización en el año siguiente
Desde 2019, Huawei ha revelado esporádicamente algunos de sus trabajos y diseños en el ámbito de la automoción. Anteriormente, el mundo exterior solo sabía que Huawei estaba desarrollando un sistema de conducción autónoma, pero no conocía los detalles técnicos ni la jugabilidad.
Solo un año después, la solución ADS se presentó al público en el Salón del Automóvil de Beijing 2020. Y cuando se lanzó por primera vez, dio la exitosa noticia de "L4 como L2" y "conducción autónoma en todas las carreteras", lo cual fue bastante emotivo.
"Independientemente del tiempo de acumulación de tecnología anterior, simplemente mirando la investigación y el desarrollo directo de la tecnología de conducción autónoma, la investigación y el desarrollo relacionados de ADS tienen una historia de cinco o seis años". con una sonrisa.
Según él, Huawei comenzó a desarrollar en secreto tecnología de conducción autónoma alrededor de 2014, y el tamaño del equipo se ha expandido rápidamente de las cien o doscientas personas iniciales a más de 2000 personas en la actualidad.
Oficina de Shanghai del equipo de conducción autónoma de Huawei
Incluso a nivel mundial, este es uno de los equipos de conducción autónoma más grandes del mundo. Sólo grandes grupos como Baidu, Google Waymo, GM Cruise y Uber pueden permitirse el lujo de formar un equipo de este tipo.
En términos de composición del equipo, Su Qing dijo que el equipo de 2000 personas no solo incluye talentos de conducción autónoma de la industria automotriz, sino también un gran número de graduados con doctorados de universidades prestigiosas y especialidades relacionadas. , así como personal de las líneas de productos maduras de Huawei.
Por ejemplo, Su Qing es un veterano que ha trabajado en Huawei durante 20 años. Es el fundador de los chips y soluciones Huawei Kirin y el cofundador de los chips y soluciones HiSilicon. En 2014 comenzó a liderar la investigación y el desarrollo de sistemas ADS.
El desarrollo de sistemas de conducción autónoma de alto nivel depende en gran medida de datos reales de pruebas en carretera.
Google Waymo lidera el mundo en tecnología. Una de las razones clave es que tiene la flota de pruebas en carretera más grande del mundo y ha acumulado la mayor cantidad de datos de pruebas en carretera: más de 20 millones de kilómetros.
Su Qing no reveló cuántas millas de pruebas en carretera ha acumulado Huawei. Sólo dijo que actualmente hay entre cuatrocientos y quinientos vehículos sometidos a pruebas en carretera en China (la mitad de los cuales son propiedad de empresas automovilísticas). En términos del kilometraje real de las pruebas en carretera en China, "es el modelo de primera línea".
En la actualidad, el jugador con mayor kilometraje de pruebas en carretera entre las empresas nacionales de conducción autónoma es Baidu, que ha alcanzado los 6 millones de kilómetros. Desde este punto de vista, el kilometraje de la prueba de conducción autónoma de Huawei no será inferior a 6 millones de kilómetros.
En la producción en masa, ADS ha logrado buenos resultados.
Su Qing reveló que ADS ha ganado el nombramiento de muchas empresas automotrices. En el primer trimestre de 2022, se lanzarán soluciones ADS en varios modelos, tanto sedán como SUV, siendo la mayoría vehículos puramente eléctricos.
"Hay muchas marcas de automóviles aquí", dijo Su Qing con confianza: "No somos futuros. En el primer trimestre de 2022, los usuarios podrán comprar automóviles directamente y podrán utilizar anuncios al comprar". /p>
El sistema ADS utiliza al menos dos lidares de luz alta, múltiples radares de ondas milimétricas y más de una docena de cámaras. ¿Esta lujosa configuración de llamar directamente a un taxi autónomo hace que la solución sea extremadamente costosa?
En respuesta, Su Qing respondió que el precio de la solución ADS está en un nivel medio, principalmente para modelos superiores a 200.000 yuanes.
Actualmente, los sistemas de conducción autónoma de nivel L2 ordinarios están equipados en modelos con un precio de aproximadamente 6,5438 millones+. Los dos sistemas de futuros de nivel L3 que se han lanzado deben equiparse en marcas de automóviles de alta gama con un precio inicial de casi un millón.
En comparación, más de 200.000 modelos están equipados con sistemas ADS, que pueden considerarse de nivel medio.
Conclusión: Huawei aporta nuevas ideas para la producción en masa de conducción autónoma.
Después de años de desarrollo, la industria mundial de la conducción autónoma se enfrenta a una situación embarazosa.
La ruta de conducción autónoma avanzada representada por empresas de tecnología como Google Waymo y Baidu Apollo ha logrado algunos avances, pero aún está lejos del despliegue a gran escala y la realización técnica de los taxis sin conductor.
En el camino gradual representado por los fabricantes de automóviles tradicionales, los sistemas de conducción autónoma de nivel L2 se han popularizado rápidamente, pero la conducción autónoma de nivel L3 se ha convertido en un "agujero negro técnico" que ninguna empresa puede lograr hasta ahora. producción en masa.
En este contexto, la idea "L4 como L2" utilizada por Huawei ADS proporciona una muy buena manera para que la industria "salve al país a través de curvas".
Por un lado, la configuración de la función "conducción autónoma en desplazamientos" hace que el sistema de conducción autónoma de los turismos ya no sea una decoración y pueda desempeñar un papel en la conducción diaria. También ayuda a las empresas de automóviles a superar el techo. de conducción autónoma L2.
Por otro lado, ¿ya que no podemos solucionar todos los rincones? Case garantiza la seguridad absoluta del sistema, por lo que el sistema L4 debe usarse como sistema L2 para una conducción responsable: el conductor monitorea las condiciones de la carretera todo el tiempo, pero el control vertical y horizontal lo completa el vehículo, lo que hace que la conducción automática sistema Con posibilidad de producción en masa, el sistema de conducción autónoma de nivel L4 se produce en masa antes de lo previsto.
Los vehículos equipados con ADS son, hasta cierto punto, vehículos autónomos L4 y el conductor se convierte en un responsable de seguridad.
Más importante aún, una vez que se logre la producción en masa, cientos de miles o millones de flotas recopilarán una gran cantidad de datos todos los días y los transmitirán a Huawei, lo que eventualmente ayudará a superar escenarios extremos y permitir que los humanos realmente ingrese al entorno de conducción en la era del sueño sin conductor.
Este artículo es de Autohome, el autor de Autohome, y no representa la posición de Autohome.