L4 자율주행은 올해 '대개편', '대변화'의 순간을 맞이했습니다.
겨울의 절반. 플랫폼 기반 자율주행 스타 오로라, 포드·폭스바겐 등이 지원하는 아르고 등… 올해 모두 정리해고 또는 파산 소식을 전했고, 기존 로보택시에 주력하던 많은 기업들이 승객 운전 보조로 전환했다. 자동차.
캐피털은 L4의 이야기에 대해 극도로 조심스러워졌습니다. 그래서 사람들은 L4 겨울이 왔다고 말합니다.
나머지 절반은 불꽃입니다.
왕관의 보석은 저 멀리, 선두기업은 이미 결승전의 새벽을 엿보고 티켓을 구했습니다.
Baidu Apollo, Google Waymo, General Cruise는 큰 발전을 이루며 지속적인 발전을 이루고 있습니다.
예를 들어 Waymo와 Cruise는 샌프란시스코와 피닉스에서 상업적 운영 범위와 기간에 있어 계속해서 획기적인 발전을 이루었고, 중국에서는 Baidu Apollo의 Carrot Run도 10개 이상의 도시에서 출시되었으며 완전 무인 차량입니다. 베이징, 우한, 충칭에서 이정표를 달성한 이후 비즈니스 마일리지와 운송장 수가 급격히 증가했습니다.
어떻게 설명하나요?
실제로는 매우 간단합니다. 자율주행 업계 개편의 물결 속에서 진정한 '무인' 사람만이 가장 먼저 새벽을 맞이할 수 있습니다.
L4 상용화에 가장 빠른 진전을 이룬 바이두 아폴로, 웨이모, 크루즈 세 업체는 모두 동일한 특징을 보인다.
거인의 지원을 받는 것도 그 중 하나일 뿐입니다. 더 중요한 것은 그들의 구현 프로젝트가 "아무도 없음"을 전제로 한다는 것입니다.
예를 들어 후베이성 우한에서는 Luobo Kuaipao 앱을 통해 완전 무인 자율주행차를 호출할 수 있는데, 이를 뒷받침하는 기술은 Baidu Apollo에서 나옵니다.
L4 이상 자율주행 기술 구현의 핵심은 왜 '완전 무인화'인가?
우선 비즈니스 관점에서 '완전 무인화'는 로보택시 비즈니스 모델의 초기 성공을 위한 필수 전제조건이다.
로보택시 상용화의 가장 큰 난관은 바로 비용입니다. 첫 번째는 차량 개조 비용입니다. 초기에는 OEM과의 사전 설치 대량 생산 협력이 이루어지지 않아 로보택시 비용이 수백만 달러에 달하는 것이 일반적이었습니다.
운영 단계에서 가장 큰 비용은 차량에 탑승하는 안전 담당자입니다.
일반 인간 운전자가 운전하는 온라인 차량 공유 차량의 최소 인건비는 연간 약 120,000이며, 안전 책임자는 운전자보다 높을 뿐입니다.
기존 로보택시는 전체 운영 수명주기 동안 자체 비용 균형을 맞추는 것이 어려웠습니다
기술적으로 '완전 무인 운영'을 달성한다는 것은 인건비가 먼저 절약된다는 의미입니다.
둘째, 완전 무인 자율주행 기술 스택은 사전 설치 및 양산 모델에 구현되어야 하므로 차량 자체 수준에서는 일반 온라인 차량 공유와 동일한 비용 범위에 진입한다는 의미이기도 합니다.
또한, '완전 무인화'는 기술 제공업체가 자율주행 여행의 높은 신뢰성과 안전성을 충족할 수 있다는 의미이기도 합니다.
정책은 또한 그러한 기술 제공자에게 운영 라이센스를 공개하는 경향이 있습니다.
그래서 '완전 무인' 자율주행 구현을 위한 가장 중요하고 직접적인 점은 '비용 절감'입니다. 그 이면에 더 중요하고 심오하게 영향을 미치는 요인은 기술의 성숙에 따른 안전성과 신뢰성의 향상입니다.
바이두 아폴로가 제공한 데이터에 따르면 4천만 킬로미터 이상의 테스트 마일을 축적했다고 합니다. 로보택시 배송 성공률은 99.99%를 넘어섰습니다.
이 뒤에는 아폴로의 L2, L4 자율주행 데이터 폐쇄 루프와 바이두가 AI 분야에서 또 다른 축적을 쌓아온 기반이 있다.
예를 들어 Wenxin 대형 모델의 수천 가지 객체 인식 기능을 기반으로 특히 특수 차량(소방차, 구급차), 비닐봉지 및 기타 인식에 적용할 때 자율 주행의 의미 인식 데이터를 크게 확장합니다. 특수한 형태의 물체로 롱테일 시나리오 커버리지를 대폭 향상시켜 자율주행의 신뢰성을 높였습니다.
또한 Apollo의 자율주행 고정밀 지도는 Baidu Map의 1,200만km에 달하는 주요 도로 네트워크 범위와 방대한 시공간 데이터를 바탕으로 수백 명의 운전 지식을 결합하여 96%의 건설 자동화율을 자랑합니다. 수백만 명의 운전자가 완전한 도로 네트워크를 구축하기 위해 수준 높은 운전 지식 그래프를 통해 자율 주행 의사 결정의 편안함을 향상시킵니다.
현재 Luobo Kuaipao의 완전 무인 자율주행 차량의 상업 운영 및 테스트는 계속해서 지역을 확장하고 양을 늘리고 시간을 늘리고 있습니다. 이미 베이징, 충칭, 우한에 상륙했습니다.
총 면적이 130평방 킬로미터가 넘고 주민이 100만 명이 넘는 우한 경제 개발구를 예로 들어 보겠습니다. 자율주행 차량의 운영 시나리오에는 도시 고가도로와 일반 도로가 포함되며, 운영 기간은 주야간을 포함합니다. 프로세스 초안에서 직면하는 롱테일 시나리오와 복잡한 과제는 일반 온라인 차량 공유 개인용 자동차와 다르지 않습니다.
그리고 실제 장면에서의 데이터 축적과 훈련을 통해 Apollo의 기술 반복 효율성을 직접 가속화할 수 있으며, 이를 통해 더 많은 롱테일 시나리오를 탐색하고 데이터 폐쇄 루프의 "플라이휠" 효과를 형성할 수 있습니다.
완전 무인 기술이 성숙하여 비즈니스 모델의 초기 실행이 이루어지고 일부 도시에서 대규모 운영이 가능해졌습니다.
이 과정에서 유능한 플레이어는 Robotaxi 비즈니스 모델을 더욱 검증하고 개선하며 구현 범위를 더욱 확장하여 선도적인 이점을 형성할 것입니다.
이것이 바로 바이두 아폴로, 웨이모 등 플레이어들이 가고 있는 길이며, 추운 겨울에도 사람들이 기술과 자율주행을 여전히 믿을 수 있게 해주는 '횃불'이기도 합니다.
아무도 착륙하지 않는다는 목표를 달성하려면 그 뒤에 있는 기술이 충분히 견고하고 단단해야 합니다.
바이두는 업계 개편과 양극화 속에서 꾸준히 발전해 온 업체이자 중국 자율주행 분야의 선두주자였기 때문에 바이두의 기술 발전은 어느 정도 참고할만한 의미가 있다고 할 수 있습니다.
그러므로 이 문제를 바이두의 자율주행 기술 개발 경로의 관점에서 살펴보는 것이 좋을 것 같습니다.
다른 플레이어의 플레이 스타일과 달리 Baidu Autopilot의 매우 독특한 특징은 Wenxin 대형 모델과의 심층적 통합입니다.
그리고 업계 전체를 보면 자율주행 인식에 대형 모델을 적용한 것은 바이두가 처음이다.
특히 자율 주행의 롱테일 데이터 마이닝 문제를 해결하기 위해 Baidu는 Wenxin 대형 모델(약하게 지도되는 이미지 및 텍스트 사전 학습 모델)을 사용합니다.
몇 가지 일반적인 롱테일 데이터 마이닝 문제는 다음과 같습니다.
• 희귀 모델: 소방차, 구급차 등과 같이 도로에서의 낮은 "가시율"과 불규칙한 모양으로 인해 찾기가 어렵습니다. 인식과 이해의 특정 문제. • 다양한 자세의 보행자: 도로에 사람이 한 명도 없는 경우가 많아 식별이 어려울 뿐만 아니라 후속 예측 및 추적도 어려워집니다. • 낮은 물체와 교통 및 건설 요소: 낮은 물체(예: 도로의 가드레일 등)는 항상 인식하기 매우 어려운 문제였습니다.
위의 본질적인 문제에 직면하여 수천 개의 객체를 인식하는 Wenxin 대형 모델의 도움으로 Baidu의 자율 주행에 대한 의미 인식 데이터를 크게 확장하여 효율성을 기하급수적으로 향상시킬 수 있습니다.
또한 매개변수 규모가 10억 이상인 Wenxin 대형 모델 자율주행 인식 모델 덕분에 소형 모델의 대형 모델 훈련을 통해 자율주행 인식의 일반화 능력도 크게 향상되었습니다.
이와 관련하여 바이두 자율주행 기술 전문가 왕징동(Wang Jingdong)은 다음과 같이 말했습니다.
대형 모델은 자율주행 역량 향상을 위한 핵심 원동력이 되었습니다.
바이두의 자율주행을 빠르게 무인착륙시킬 수 있게 해주는 '두 번째 마법무기'는 바로 바이두 아폴로 자율주행 지도입니다.
우리가 일반적으로 사용하는 내비게이션 지도와는 다르게, 고정밀 지도는 지능적인 운전을 구현하는데 필수불가결하다고 할 수 있습니다.
일반적으로 고정밀 지도는 세 가지 주요 특성을 충족해야 합니다.
첫 번째는 센티미터급의 높은 정확도입니다.
인간이 일반 내비게이션 지도를 사용할 때 5~10미터의 정확성과 운전자 자신의 판단만 있으면 됩니다.
하지만 스마트카에는 인간의 판단력이 없기 때문에 1~2미터의 오차도 라인압력 등의 문제를 일으킬 수 있기 때문에 정확도는 센티미터 수준 이내로 유지되어야 합니다.
두 번째는 방대한 양의 도로 정보를 다루고 있다는 점입니다.
고정밀 지도는 도로 선택, 혼잡도, 운전 시간 등 기본 정보를 포함하여 일반 내비게이션 지도보다 더 많은 정보를 스마트 자동차에 제공해야 합니다. 또한 차선 폭 변경 오프셋 지점, 우회 지역, 원형 표지판, 고속도로 출구 등과 같은 많은 양의 운전 지원 정보를 포함해야 합니다.
가장 중요한 것은 도로망의 정확한 3차원 표현은 물론, 차선 수, 경계선 위치, 가드레일, 가로등, 도로 크기까지 포함해 100개 이상의 도로 특징입니다. 연석.
세 번째는 고정밀 지도에 우회로가 있다는 것입니다.
고정밀 지도는 인간이 아닌 스마트 자동차를 목표로 하기 때문입니다. 그것이 제공하는 정보는 스마트 자동차의 측위 시스템, 인식 시스템, 의사 결정 시스템에 사용됩니다.
따라서 터널과 같은 상황에 직면했을 때 HD맵은 눈에 이 도로가 존재하지 않기 때문에 "우회"할 수 있습니다.
완전한 무인 착륙을 달성하려면 고정밀 지도가 필수적이고 달성하기 쉽지 않다는 것을 알 수 있습니다.
하지만 '임무'를 진행한 바이두 아폴로 자율주행 지도로서는 위에서 언급한 어려움을 안고 있었을 것입니다.
바이두의 고정밀 건설 자동화율은 96%에 도달한 것으로 파악되는데, 이는 높은 적용 비용 문제를 상당 부분 해결할 수 있음을 의미합니다.
동시에 온라인 지도를 실시간으로 생성하는 기능도 갖추고 있으며 분리 감지 데이터와 다중 소스 지도를 통합하여 자율 주행의 안전을 보장할 수 있습니다.
의사결정 측면에서도 Baidu Maps의 1,200만km에 달하는 주요 도로망 커버리지 수준의 대규모 시공간 데이터와 수억 명의 운전자의 운전 지식 데이터를 기반으로 Baidu는 전체 운전 지식 그래프도 구축했습니다. 자율주행 결정의 편안함을 향상시키는 도로 네트워크 수준.
알고리즘과 소프트웨어 수준 외에도 바이두는 누구도 달성하지 못했고 하드웨어도 소홀히 하지 않았습니다.
Baidu가 자체 개발한 AI 칩 Kunlun Core 2는 자율 주행 시나리오에 대한 엔드 투 엔드 성능 적응을 완료하여 자율 주행을 위한 소프트웨어와 하드웨어를 통합하는 Baidu의 장점을 통합한 것으로 이해됩니다.
물론, 바이두가 자율주행을 주도하는 능력은 하루 아침에 이룰 수 있는 것이 아닙니다. 사실 그것은 “10년간의 현장 노력”과 지속적인 기술 축적의 결과입니다.
공공 데이터 세트를 한 눈에 볼 수 있습니다:
현재 Baidu Apollo는 210개 이상의 글로벌 환경 파트너, 80,000명의 글로벌 개발자, 700,000라인의 오픈 소스 코드를 통해 세계에서 가장 활동적인 자율 주행 개방형 플랫폼으로 성장했습니다. 총 테스트 마일리지는 4천만 킬로미터를 초과합니다. 3,477개의 특허군을 보유하고 있어 4년 연속 세계 1위를 차지했습니다.
위는 완전 무인 착륙을 최초로 달성한 플레이어의 기술력입니다.
서두에 말씀드렸던 것처럼 올해 글로벌 자율주행 업계는 '대개편'을 겪고 있습니다.
도산, 파산 신청, 대규모 정리해고 등의 위기에 처한 자율주행 기업들을 보면 완전 자율주행이라는 목표를 달성하지 못했다는 공통점이 있는 것 같습니다.
결국 자율주행은 기술력의 경쟁일 뿐만 아니라 시간과 지구력의 경쟁이기도 합니다.
물이 빠질 때만 알몸으로 헤엄치고 있는 사람이 보이는 것처럼, 2022년의 끝자락에 서서 누구의 착륙도 가속화하는 것은 '해안으로 오는' 플레이어들에게는 피할 수 없는 노드가 되었습니다.
국내 자율주행 선두주자인 바이두뿐만 아니라 해외 선두주자들도 이 일을 하고 있습니다.
웨이모, 크루즈 등 자율주행 기업들이 자율주행의 대규모 상용화에 박차를 가하고 있습니다.
미국 샌프란시스코가 이제 도시 전체에서 연중무휴 24시간 무인 여행 서비스를 오픈한 것으로 파악됩니다. 동시에 피닉스의 자율주행 운영 영역은 핵심 도시 지역으로 계속 확장되고 있다.
또한 세계 최초의 완전 무인 택시 서비스가 피닉스 스카이 하버 국제공항에서 도심까지 연중무휴로 운행되기 시작했습니다.
Baidu도 최근 새로운 신호를 발표했습니다.
2023년 Baidu Apollo는 계속해서 사업 규모를 확장하고 전국에 200대의 완전 자율 주행 차량을 추가로 출시하여 세계 최대의 자율 주행 차량을 만들기 위해 노력할 예정입니다. 휴먼드라이브 운영 서비스 지역입니다.
올해 양산된 바이두의 6세대 무인차량 아폴로 RT6(가격 25만 위안)도 내년에는 루오보콰이파오에도 투입될 것으로 알려졌다.
바이두는 전반적으로 완전 무인화 구현으로 비용 절감, 안전성, 품질 보증을 달성하는 동시에 규모 확대도 계속 가속화하고 있다.
그 이유는 Baidu가 현재 보장하고자 하는 것은 각 도시가 저렴한 비용으로(+ 총 이익) 비즈니스 모델을 운영할 수 있다는 것입니다. 그러나 장기적으로 보면 운영 규모의 기하급수적인 성장은 다음과 같습니다. 예측 가능.
'아무도 땅에 착지하지 않는다'는 것이 선수들이 자율주행 결승에 진출하는 관건이 됐다고 볼 수 있다.
자율주행 후반기, 마지막에 웃을 수 있는 사람은 누구일까요?
Baidu는 의심할 여지 없이 그중 하나입니다.
위 내용은 2022년 L4 자율주행 연간 답안지, 마지막에 웃는 사람은 정말 '아무도' 없다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!