奥迪自动驾驶汽车计划曝光：拟2021年商用

　　(图片来源：云图视觉)

　　据国外科技媒体报道，在所有的豪华车品牌中，奥迪在将半自动驾驶技术应用到量产汽车方面一直是最积极的。(比如其A8轿车，由于其部分自动化驾驶功能，某些版本不能在美国销售。)。现在，这家德国汽车制造商正在悄悄地展示其制造完全无人驾驶汽车的努力，奥迪公司计划在2021年之前让自动驾驶汽车上路行驶。

　　德国大众集团(Volkswagen Group)旗下的奥迪(Audi)最近承诺，到2023年，将在电动汽车和自动驾驶技术上投入近160亿美元资金(约合140亿欧元)。大部分工作将发生在自动智能驾驶公司(AID)，这是一家奥迪的全资子公司。

　　这个自动驾驶业务集团成立于一年半前，如今约有150名员工。他们的总部设在慕尼黑，在那里也有12辆自动驾驶测试车辆在公共道路上运行。大多数测试车辆是大众高尔夫掀背车，这也表明自动智能驾驶集团作为大众、奥迪和保时捷等所有大众集团品牌的城市自动驾驶技术供应商的关键角色。

　　该集团的首席技术官亚历山大·哈格(Alexandre Haag)表示，AID对奥迪来说，就像美国的巡航自动化公司对于通用汽车，或是阿尔戈(Argo)对福特的态度。但是，这家德国汽车制造商并没有收购一家外部公司来启动其自动驾驶项目，而是试图从头开始建立自己的自动驾驶团队。

　　“我们的目标是发展完整的四级自动驾驶。”哈格告诉媒体称。

　　汽车工程师协会(Society Of Automotive Engineers)将四级自动驾驶定义为在特定区域内自始至终完全自动驾驶的汽车。哈格补充说：“自动驾驶汽车的第一个商业应用将是无人出租车服务，从长远来看，它将为整个大众集团提供各种车型使用的自动驾驶技术，比如卡车、公共汽车、食品配送车等。”

　　与大多数自动驾驶研发计划一样，奥迪公司使用软件和基于深度学习的方法来处理其传感器套件所采集的所有传感数据，如激光雷达、相机和雷达回波。感知数据通过检测目标、车辆、行人和其他具有挑战性的障碍物来模拟车辆的环境，包括近距离环境和远距离环境。

　　尽管如此，奥迪在开发和部署自动化汽车方面并不像其他汽车制造商那样遥遥领先。Waymo是谷歌母公司Alphabet的自动驾驶部门，它刚刚在美国亚利桑那州凤凰城外推出了一项非常有限的商业无人出租车服务。

　　通用汽车表示，将于2019年在旧金山推出自己的无人出租车服务。奥迪计划在2021年大规模部署其无人出租车，这一年也是福特计划提供服务的目标。

　　哈格表示：“坦率地说，我认为自动驾驶存在一些炒作成分，我想我们离真正的升级还有一段路要走…。我对Waymo的评价很高，但我认为通用汽车巡航自动化公司更多地是在炒作。我认为他们有一个很好的团队，走在一条好的道路上，但我很确定如果他们在2019年发布一些东西，它将是非常边缘的，非常小的。也许是在专用车道上行驶，固定路线的穿梭车辆，几公里或类似的东西。但是，如果自动驾驶要覆盖整个旧金山，甚至仅仅是市场街，我真的看不到明年会发生这样的事情。”

　　尽管如此，哈格承认开发完全无人驾驶汽车的挑战，他说，目前所有汽车公司都在努力解决这一问题。感知，或汽车看到和正确识别附近物体的能力，是令人难以置信的困难，汽车需要预测外部目标和物体将会发生什么变化。

　　“在感知上达到90%很容易，”哈格说。“达到95%的比例开始变得有趣起来。然后你还需要做的远远超过这一点。99.999%。每一个九的难度增加十倍。当你达到95%的比例时，你只是摸到了皮毛。”

　　为了加强自动驾驶开发，奥迪正在引进一些新的供应商，以帮助应对这些感知和预测方面的挑战。周二，AID宣布将与Luminar合作，Luminar是一家总部位于加州帕洛阿尔托的初创公司，为自动驾驶汽车生产激光雷达传感器和感知软件。

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　　Luminar的客户包括瑞典沃尔沃(Volvo)和丰田研究所(Toyota Research Institute)，以及其他几家尚未披露的汽车制造商。

　　激光雷达是一种每秒发送数百万激光的激光传感器，测量它们反射所需的时间被认为是自动驾驶的一个关键组成部分。

　　哈格说，他对Luminar的激光雷达的射程和点云密度印象深刻。“如果你有一个更强大的传感器，它使你的感知任务更容易，这就是Luminar的用武之地。”AID的车辆将使用Luminar的传感器进行远程感知和探测，此外，Velodyne公司提供的短程LIDAR则会用于侦测更近距离的物体。

　　“这是一场巨大的胜利，”Luminar的首席执行官奥斯汀·拉塞尔(Austin Russell)说。他的公司已经与奥迪合作了一年多，但直到现在才准备好谈论他们的合作关系。

　　罗素表示，AID在自动驾驶领域还是一个新来者，相比其他研发了多年时间的自动驾驶企业更灵活。

　　他说，AID这样的新来者并没有太多的技术包袱，比如根据不同的传感技术开发的软件等等。其他的自动驾驶研发企业可能会被已经开发的代码拖累，难以移植到更新的平台。