阿里巴巴 AI Lab 要用車路協同解決自駕車成本問題

作者 | 發布日期 2018 年 09 月 21 日 14:51 | 分類 自駕車 follow us in feedly

去年馬雲宣佈成立達摩院,儘管大家會比擬微軟、貝爾等知名的研究院,阿里巴巴的達摩院定位是做短期能商業化的專案。如今達摩院下面的 AI Lab 展示他們的初步成果,在自駕車的專案上面,提出車路協同的開發方式,要降低自駕車的成本問題。



阿里巴巴達摩院的 AI Lab 有他們的自駕車願景,那就是要實現車路協同,智慧車子與智慧道路的資訊彼此分享,共同完成自動駕駛的願景。因此自駕車上面不必放所有的設施,可以分散到道路上面。

▲ 阿里巴巴認為靠協同智慧的汽車不只更安全,而且成本也比較低。(Source:科技新報)

自駕車為了達成耳聽四方,收集環境的資訊,必須在小小移動的車身上面塞滿感測器。AI Lab 總經理陳麗娟,代號淺雪說,他們打算推分散式的感測方案車路協同,將原本在車子上的感測器,移一些設施到道路上面,車子的設施與道路佈建的感測器連線分享資訊,達成智慧道路,車路協同的境界。

▲ 車路協同,車子能夠跟道路上的設施和其他車子溝通交換訊息,更瞭解交通狀況,增加行車效率。(Source:科技新報)

淺雪進一步解釋車路協同的好處,除了現在科技或汽車公司發展自駕車技術是全部設施放在車上,導致自駕車成本一直下不來。透過分散感測能力降低成本之外,佈設在道路上面的感測器具備位置固定,不必處理移動中機器維持穩定運作,更重要的是,感測器佈署在道路路燈上面,攝影機放在上面,視角比起放車身上面更好。

淺雪表示目前相關車路協同技術標準還沒有制訂,而阿里巴巴也需要靠公家的資源,藉先進交通的研究案,在示範道路上面佈設感測器,在藉由累積實際的測試資料來調整。

阿里巴巴 AI Lab 提出的車路合一願景,透過道路上佈設的感測器協助自駕車,與美國聯邦公路署針對聯網車輛,提出的五種通訊類型中的車對設施通訊 (Vehicle-to-Infrastructure) 的範圍。

▲ 阿里巴巴拿到兩張能用在自駕車上面的測試牌照。(Source:科技新報)

目前在都市裡感測器可以與政府鋪設的路燈一併佈署,節省佈設成本。但針對長距離的高速公路行駛環境,或是淺雪提到交通不便的偏鄉物流問題,想要用自動駕駛加快物流速度,由於基礎設施距離較遠或是本來就不足,自駕車想跑出鋪設區或是在高速公路走,可能車子本身還是要有一定的感測能力。另外感測器成本因素和感測距離限制,導致未必有足夠大的鋪設範圍,還是得等阿里巴巴釋出車路協同方案細節才好評估。

(首圖來源:科技新報)