Tous les capteurs des véhicules sans pilote sont « tombés en panne », mais ils peuvent toujours rouler en douceur sur les routes urbaines. La technologie noire qui les sous-tend est devenue populaire à l'étranger.

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"Musk, pensez-vous que V2X+AI peut faciliter la mise en œuvre de la conduite autonome ?"

Au cours des deux derniers jours, de nombreux propriétaires étrangers bien connus de technologies UP, tels que Karl Conrad, Dom Esposito, Shane Starnes et Jonathan Casey en a parlé. La vidéo sur la technologie routière autonome suit @musk, waymo, cruise et d'autres magnats de la technologie et entreprises bien connues.

Dans la vidéo, le véhicule autonome gère les routes complexes des zones urbaines ouvertes sans prendre en charge l'ensemble du processus, mais ce n'est pas ce qui surprend tout le monde. Ce qui est vraiment incroyable, c’est que le véhicule dans la vidéo bloque complètement tous les capteurs embarqués. Cela signifie que cette voiture intelligente est presque devenue une « personne aveugle » invisible.

Vous devez savoir que la conduite autonome de niveau L4 sur les routes urbaines ouvertes est réalisée uniquement grâce à des appareils intelligents en bord de route. C'est probablement la première fois au monde !

L'ensemble du processus de conduite autonome est complété par Mogo AI Digital Road Base Station 2.0 (Mogo AI Station 2.0) pour compléter la détection, le calcul et la communication, et émet l'état des feux de circulation, l'avertissement des piétons, l'avertissement de l'état de la route, l'avertissement de freinage du véhicule avant et d'autres informations au véhicule pour aider les voitures intelligentes à effectuer en toute sécurité des actions difficiles telles que le jeu de priorité, l'augmentation de la vitesse, les dépassements et les changements de voie autonomes.

De telles capacités ont amené ces KOL technologiques étrangers à le republier les uns après les autres, et se sont même exclamés :

La technologie routière numérique de la Chine est déjà à l'avant-garde et est susceptible de formuler des normes industrielles.
Moguolian de Chine fait des voitures autonomes une réalité grâce à « l'infrastructure AI+V2X ».
Trop cool ! Dans les villes dotées d’infrastructures V2X, les véhicules autonomes auront plus de chance d’être déployés à grande échelle !

Les médias technologiques de renommée internationale TechMediaToday et TGDaily ont également rapporté cet incident respectivement les 27 et 28 mars, heure locale.

TechMediaToday, un site d'information sur les technologies émergentes avec un grand nombre de jeunes lecteurs, a souligné dans le rapport : « Moguchi AutoLink n'est qu'un microcosme d'entreprises technologiques chinoises. La technologie de conduite autonome en Chine se développe à une vitesse incroyable. »

TGDaily, un média technologique de renommée mondiale fondé en 1998, a rapporté : « Le chinois Mushroom Auto Connect connecte de manière organique les éléments de participation au transport « voiture-route-nuage » pour fournir des informations de trafic plus complètes pour les voitures connectées intelligentes et améliorer quoi Quel type de capacités

montre-t-il pour améliorer la sécurité de la conduite autonome ?

Dans la vidéo, le véhicule accomplit en toute sécurité la tâche de conduite autonome de niveau L4 sur des routes urbaines ouvertes tout en bloquant tous les capteurs du véhicule. Le véhicule peut facilement gérer diverses sections de route complexes.

Par exemple, à une intersection, la station de base numérique Mushroom AI enverra à l'avance des informations sur les feux de circulation au véhicule.

S'il s'agit d'un véhicule autonome « ​​traditionnel », ce processus implique que la caméra côté véhicule capture des données d'image, qui sont ensuite identifiées par un algorithme.

Mais cette fois, la caméra de la voiture autonome a été bloquée, de sorte que les résultats des feux de circulation sont transmis à la voiture autonome via l'appareil intelligent en bordure de route pour réaliser la reconnaissance et la réponse du feu de circulation.

Pour un autre exemple, face à des piétons traversant la route, les véhicules prendront de manière proactive des mesures d'évitement à l'avance :

Pour les ADAS précédents, en plus des données d'image capturées par la caméra, pour de telles cibles d'obstacles soudaines, il est généralement nécessaire pour que les données LiDAR servent de garantie redondante pour la vérification mutuelle des systèmes.

Mais cette fois, même le lidar de la voiture était bloqué.

Laissez ADAS "aveugler" et enlevez la "béquille de guidage" dans sa main, le tout en s'appuyant sur l'équipement routier pour saisir les données permettant au véhicule de prendre des décisions.

Les conditions de circulation en temps réel sur la route incluent les véhicules et les personnes cibles dynamiques, les panneaux de signalisation et les feux au niveau de l'infrastructure, ainsi que les urgences routières, les accidents, les travaux de construction, etc., qui sont tous basés sur des données avancées. Stations de base routières numériques IA installées au bout de la route Algorithme d'intelligence artificielle, perception, reconnaissance, calcul en temps réel, puis envoyés au véhicule.

Autrement dit, en plus de prendre « d'évitement », ce système peut également réaliser des actions de conduite autonome plus avancées.

Par exemple, face aux véhicules à basse vitesse, la station de base intelligente en bord de route fournira des données décisionnelles pertinentes pour aider le véhicule à changer activement de voie et à dépasser :

Il existe également une direction non protégée aux intersections :

Il n'y a pas d'entrée active de capteur côté véhicule, mais du point de vue de la quantité de données de trafic acquises et des exigences de puissance de calcul de l'algorithme d'IA, la technologie routière dans la vidéo fournit plus, plus, plus riche et des données plus actuelles au niveau de la sécurité, ainsi qu'une double redondance de sécurité.

Grâce au système cloud, le flux de trafic dans une certaine zone peut être contrôlé d'un point de vue global, ce qui peut également maximiser l'efficacité du trafic et réduire les accidents.

C'est pourquoi cette vidéo qui ne s'appuie pas sur des capteurs latéraux du véhicule et utilise uniquement la technologie routière pour parvenir à une conduite autonome est devenue si populaire à l'étranger.

Contrairement à la voie traditionnelle de la technologie de conduite autonome, derrière les résultats étonnants, il y a d'autres dimensions dignes de comparaison et de discussion.

De quel type de système s'agit-il ?

Cette vidéo qui a choqué les cercles technologiques étrangers vient de Mogu Auto Alliance, une entreprise nationale de technologie de conduite autonome spécialisée dans l'intégration véhicule-route-cloud.

Leur produit standardisé intégrant logiciel et matériel s'appelle Mushroom AI Digital Road Base Station 2.0 Il s'agit d'une infrastructure numérique routière qui peut être déployée à grande échelle et rapidement sur les routes urbaines, les autoroutes, les sites pittoresques et les parcs, etc.

△ Scènes de ville

△ Scènes à grande vitesse

△ Route panoramique

dans la vidéo Le tronçon routier mesuré de 6 minutes est situé sur la route principale de la ville de Hengyang, province du Hunan, traversant le centre-ville. MOU a construit et modernisé ici une route numérique de 38 kilomètres et déployé à grande échelle ses stations de base routières numériques IA auto-développées.

La station de base routière numérique IA de Moguchi AutoLink est en fait un produit intégré logiciel et matériel. Elle comprend un composant informatique de pointe (MEC), une unité de communication collaborative véhicule-route (RSU) et une variété de composants de capteurs, et fonctionne de manière autonome sur. le MEC Le système routier intelligent développé par l'entreprise réalise une fusion de perception multimodale et un moteur informatique V2X.

Il peut être déployé sur des poteaux de feux de signalisation, des portiques et d'autres infrastructures sur la route tous les quelques centaines de mètres pour former une couverture de détection continue sans angles morts et fournir une couverture continue du réseau collaboratif véhicule-route le long de la route.

Une compréhension intuitive consiste à obtenir l'état de la route en temps réel grâce aux capteurs déployés dans la station de base, puis à effectuer des calculs via des appareils informatiques de pointe, puis à « informer » le véhicule via des modules de communication hautes performances, et le le véhicule autonome effectuera des actions spécifiques.

Par rapport aux informations routières collectées uniquement par les capteurs latéraux du véhicule, les stations de base routières numériques Mushroom AI déployées des deux côtés de la route ont un champ de vision plus large et une distance plus longue. Il prévoit même les conditions de circulation à des kilomètres. Surtout pour éviter des accidents de type "sonde fantôme".

Actuellement, les 38 kilomètres de routes numériques de Hengyang peuvent traiter en moyenne 46,2 To de flux de données par jour, analyser 1,85 milliard de trames de données sensorielles, identifier les usagers de la route 1,964 million de fois, émettre des informations sur l'état des feux 25,92 millions de fois et calculer les événements V2X 2,37. milliards de fois, les interactions collaboratives véhicule-route se sont produites 27,37 millions de fois. Environ 5 000 voitures connectées intelligentes interagissent chaque jour avec Mogo AI Digital Road Base Station 2.0 (Mogo AI Station 2.0).

Deuxièmement, la station de base Mushroom Digital Road dispose également de super capacités de traitement de données et d'une latence de liaison complète ultra-faible. La puissance de calcul totale de l'ensemble du trajet de 38 kilomètres dépasse 10 000 TFlops, ce qui dépasse la puissance de calcul d'un seul vélo. Dans le même temps, l'algorithme basé sur le système intégré véhicule-route-cloud peut aider les terminaux de conduite autonome à prendre des décisions rapides et opportunes. La vitesse de réponse du système peut atteindre 100 millisecondes, soit trois fois plus rapide que la vitesse de réaction humaine.

En plus de prendre en charge la conduite autonome de niveau L4, cette station de base routière numérique peut également donner accès à d'autres véhicules L1-L3 dans la région. Et pas seulement les voitures particulières, en théorie, tous les véhicules utilitaires et les véhicules sans pilote à basse vitesse connectés au système peuvent obtenir un support de données et des services puissants de la station de base.

À mesure que la construction de routes numériques s'accélère, les données obtenues par les stations de base numériques augmenteront de façon exponentielle et pourront renvoyer des algorithmes d'IA pour rendre le système plus intelligent, réduisant ainsi les accidents de la route et améliorant les conditions de circulation dans leur ensemble.

L'approche de Moguchi AutoLink est un peu comme chatGPT, ils résolvent tous les deux les problèmes de bas en haut. La conduite autonome est comme de nombreuses technologies. La raison pour laquelle elle n'a pas bien fonctionné au cours des dernières années est que dans le contexte de la convergence des algorithmes, il n'est pas possible d'obtenir suffisamment de données et la puissance de calcul n'est pas assez puissante.

La station de base routière numérique de Moguchi AutoLink résout fondamentalement le problème des données (perspective "Dieu", au-delà de la ligne de mire, informations complètes sans impasses) et de la puissance de calcul (informatique de pointe, informatique côté véhicule, superpositions multiples de cloud computing) du point de vue du système, constituera un problème de supercalculateur sans précédent. Un grand nombre de stations de base génèrent des quantités massives de données 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, aidant ainsi les grands modèles de conduite autonome à réaliser des itérations et des évolutions rapides, ce qui pourrait apporter des changements inimaginables dans le développement de la technologie de conduite autonome.

Une autre possibilité pour la Chine de développer la conduite autonome

La raison pour laquelle cette vidéo a suscité de vives discussions est qu'en plus de la propre accumulation de technologies de Moguolian et du développement de produits en bord de route avec suffisamment de « technologie noire », il y a une autre raison C'est le cas. Ce type de route technologique de conduite autonome ne peut presque être réalisé qu'en Chine, ce qui rend de nombreux collègues étrangers très envieux.

Une fois qu'un système comme Mushroom AutoLink sera construit, il fournira les services de conduite autonome de base presque complets requis par divers véhicules L1-L4, quel que soit le véhicule ou le tronçon de route.

Pour la mise en œuvre à grande échelle d'un tel V2X, seule l'infrastructure routière numérique de la Chine est actuellement suffisamment complète, le marché est suffisamment grand et les politiques sont suffisamment actives, ce qui signifie qu'elle présente plus d'avantages que les mises en œuvre à l'étranger.

Après la sortie de la vidéo sur les capacités routières, Moguolian a également publié une vidéo de conduite autonome de vélo, qui a également atteint les capacités de conduite autonome L4 sur les routes urbaines ouvertes.

L'extrémité du véhicule et l'extrémité de la route coopèrent, et les deux systèmes sont redondants l'un par rapport à l'autre, ce qui améliore la fiabilité de l'ensemble de la conduite autonome.

Couplé à la plate-forme cloud qui le sous-tend, il réalise véritablement « l'intégration véhicule-route-cloud » que le pays préconise.

Les KOL et les médias des cercles technologiques étrangers s'émerveillent devant la technologie routière de Mushroom AutoLink. Une raison importante est que l'intelligence du vélo représentée par Tesla est presque devenue le seul dogme classique de la conduite autonome après des années de prêche par Musk. Cependant, Moguchi AutoLink n'a utilisé que la station de base routière numérique Mogu AI pour atteindre une conduite autonome de niveau L4 sur les routes urbaines ouvertes, leur montrant ainsi une voie possible pour que la conduite autonome soit plus robuste et plus fiable, et avec de meilleurs avantages socio-économiques globaux.

Et ils ont @Musk et des sociétés technologiques telles que Cruise et Waymo. En fait, il y a un sous-texte inexprimé :

Une telle méthode n'est peut-être pas possible à l'étranger.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!