문자? |? 효한
비밀 연구 개발 6 년, 팀 규모는 2000 명이 넘는다! 화웨이는 마침내 자신이 자동운전 분야의 에이스를 선보였다.
ADS 라는' 고급' 자동운전 방안은 2022 년 Q 1 에서 양산차에 탑승해 소비자들이' 자택 차고' 와' 회사 차고' 사이의 자동운전을 완전히 실현할 수 있도록 할 예정이다.
너는 틀리지 않았다. 일상적인 통근의 운전 임무가 모두 차에 맡겨졌다는 것이다. 이것이 바로 L4 자동운전 시스템의 기능이다.
만약 양산할 수 있다면, ADS 는 기존의 모든 L2 와 L3 선물 시스템을 직접 짓밟을 것이다. 이것은 전형적인' 고차원 저차원' 방식이다. 화웨이의 이번 출격은 정말 무게가 있다고 말할 수 밖에 없다.
방금 지나간 베이징 모터쇼에서는 ADS 방안을 PT 형식으로 간단히 선보였지만 그 뒤에 어떤 기능이 있는지, 운전 책임을 나누는 방법, 어떤 기술적 세부 사항 등 중요한 문제는 밝히지 않았다.
화웨이 스마트 자동차 BU 스마트 운전 제품 라인 사장 수칭
국경절 연휴 직후 차는 화웨이 스마트 자동차 BU 와 단독 대화를 나눴습니까? ADS 스마트 운전 제품 라인 사장 수칭 회장은 ADS 의 전모, 기술 세부 사항 및 R&D 프로세스를 미리 엿볼 수 있습니다.
첫째, 모든 통근 임무가 ADS 에 맡겨졌나요? L4 는 L2 로 사용됩니다.
ADS 의 전체 이름은 자율적입니까? 운전? 해결책, 공식 중국어 명칭은' 화웨이 고급 자동운전 시스템' 이다.
광고를 이해하는 것은 기능과 책임의 두 부분으로 시작할 수 있다.
첫 번째는 기능입니다. ADS 는 차주의' 동네 차고' 에서' 회사 차고' 까지 전체 노선에서 연속 자동운전 체험을 실현하는 것이다.
즉, 당신이 자신의 차고에서 차를 타는 순간부터 차량은 지하실을 빠져나가고, 도시도로를 타고, 루프를 타고, 루프를 빠져나오고, 도시도로로 진입하고, 회사 지하실로 진입하는 모든 운전 작업을 담당하고 있습니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)
벤츠가 방금 발표한 futures L3 을 포함한 기존 L2 수준의 시스템은 루프 (고속도로) 와 차선선이 뚜렷한 구간, 차선선, 교차로 등 빨간불이 없는 도로 (테슬라 FSD 는 스스로 빨간불을 기다릴 수 있음) 또는 차고 등의 일부 지역에서 사용할 수 있습니다.
광고 도시 자동 운전 테스트 비디오
동시에 L2 시스템이 차선을 변경하거나, 경사로를 오르내리거나, 신호등 (예: 테슬라 내비게이션) 을 통과할 때? 열어? Autopilot 과 FSD) 도 인간 운전자가 지시를 내리고 도로 상태를 확인해야 하는데, 전체 경험은 일관성이 없다.
ADS 는 위의 두 가지 문제를 해결합니다. 첫째, ODD (운영 면적) 가 기존 L2 및 선물 L3 을 훨씬 능가하는 통근 시나리오의 전체 범위를 달성합니다. 둘째, 변도, 상하로, 등 신호등은 모두 차량이 하고 있습니다.
그래서 기능적으로 ADS 는 지점간 L4 자동운전입니다. 이것이 화웨이가 고급 자동운전 방안이라고 부르는 이유이기도 합니다.
물론, ADS 의 기술 아키텍처는 L4 자동 운전 시스템에서도 비롯되며 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
광고를 이해하는 두 번째 요점은 책임 구분이다.
SAE 또는 공신부의 기준에 따르면 화웨이 ADS 는 L2 자동운전시스템에 속하며, 시스템은 보조해 주고 운전책임은 운전자가 부담한다.
광고 고속도로 자동 주행 시험 비디오
화웨이 ADS 스마트 운전 제품 라인 총재는 운전자가 ADS 를 사용할 때 가로세로방향 제어가 차량에 의해 이루어진다고 수칭 말했다. 그러나 운전자는 항상 도로 상황에 주의를 기울여 언제든지 인수할 준비를 해야 한다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언)
"운전기사 주의력 감시 시스템을 설치한 후, ADS 도 운전기사가 손을 놓을 수 있도록 허용하지만, 손을 놓을 수 있는 시간은 차업체에 의해 정의된다." 수칭 말하다.
이곳을 보면 광고를 쉽게 이해할 수 있다. L4 자동운전 능력을 갖춘 승용차를 소비자에게 판매하지만, 책임 분담은 L2 자동운전에 따라 설정된다.
운전사를 안전원으로 만들고, 항상 시스템의 운행을 감시하고, 수시로 차량을 통제하게 하다.
둘째, 상해 비오는 날 거리에 도전하시겠습니까? 중국 교통에 냉정하게 대처하다
이렇게 많이 말했는데, 광고 성과는 어떻습니까? 화웨이가 제공한 도로 테스트 영상을 통해 경기 상황을 볼 수 있다.
화웨이 광고 테스트 비디오
영상은 상해 거리에서 촬영되었다. 이날 중천에서 큰비, 심지어 폭우까지 보였다. 빗물은 때때로 카메라를 흐릿하게 하여 카메라와 라이더 등 센서에 영향을 미치기 쉽다. 길에는 사회차량이 많아서 도로 사정이 매우 복잡하다.
신호등 길목을 통과할 때 차량의 감지 시스템이 청신호를 인식하고 계속 가기로 했다. 길목 바닥에는 차선선이 없지만, 고정밀 지도의 도움으로 차량은 계획한 경로에 따라 부드럽게 주행한다.
ADS 테스트 차량은 사거리의 8 개의 신호등을 정확하게 식별했다.
그런 다음 차량이 복잡한 길목으로 와서 좌회전을 준비한다.
좌측 육교는 차량의 위치 정확도에 영향을 미치고 앞에는 8 개의 신호등이 있어 자동운전 시스템에도 큰 도전이다.
비디오 화면에서 볼 때 ADS 시스템은 모든 신호등을 정확하게 인식하고 직행 청신호가 켜지면 좌회전 대기구역으로 들어간다는 것을 알고 있다. 그런 다음 녹색 표시등이 켜지고 테스트 자동차가 좌회전합니다.
오른쪽에 다른 차량으로 가득 찬 좁은 차선에서 전기 자전거 한 대가 차선과 반대편 차선에 나타나고 비디오의 두 대상이 정확히 식별, 추적 및 결과 3D 장면에 표시됩니다.
광고 시스템 식별 전기 자동차
차량이 계속 오솔길을 달리고 있는데, 전방에 갑자기 인력 삼륜차 한 대가 나타나 길을 건너려고 한다. 인식하지 못하면 충돌 위험이 있습니다.
ADS 시스템은 이 목표를 정확하게 인식하고, 차량은 삼륜차가 회전을 마친 후 속도를 늦추고 가속하기로 선택했다.
광고 테스트 차량은 인력 삼륜차를 피한다.
중국의 도시도로에는 전기자전거, 인력자전거, 심지어 마차, 당나귀차도 있을 수 있으며, 역행, 도로 횡단, 혼잡 등 교통규칙을 준수하지 않는 행위도 나타날 수 있다.
이러한 현상으로 인해 테슬라 Autopilot 과 같은 성숙한 시스템은 받아들일 수 없게 됩니다. 즉, 다양한 교통 참여자를 식별할 수 없고, 의사 결정 알고리즘은 교통 규칙을 준수하지 않는 행동을 고려하지 않습니다.
그런 다음 테스트 자동차가 원형 교차로에서 주행하고, 작은 모퉁이를 돌고, 고속도로의 교통 흐름으로 가져옵니다.
고속도로는 고속도로와 비슷한데, 간단해 보이지만, 길이 바뀌어 차를 추월하고 교통 체증을 처리하는 데 어려움이 있다.
상해랜드마크 남포대교를 통과하려고 할 때 차량은 전방의 흑차 속도가 주행에 느리게 영향을 미치는 것을 감지했다. 동시에 왼쪽 중간 차선이 유휴 상태일 때 주동적으로 왼쪽 차선을 추월하고 중간 차선에서 주행을 유지하여 차선 추월 동작을 독립적으로 완료합니다.
다리 중앙으로 주행할 때, 후방에 있는 BMW 5 계 여행차 한 대가 테스트차를 빠르게 추월한 후 더 가까운 거리로 테스트차 전방에 통합된다. 이것이 L2 자동운전시스템이 가장 두려워하는 절개인가? (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) 장면에서.
광고 테스트 차량은 교통 체증을 피한다.
L2 시스템은 이런 상황에 직면하거나 갑작스러운 급브레이크를 밟으면 운전 경험에 영향을 미칠 수 있다. 냉막 운전을 계속하든지, 운전자가 어쩔 수 없이 긴급 차량을 인수해야 한다.
비디오 화면에서 ADS 테스트 차량은 60 km/h 에서 55 km/h 로 감속하여 5 계 여행판을 병행하게 합니다. 그것이 멀리 가면 다시 60 km/h 의 속도로 돌아간다.
L4 급 자동운전 기술 아키텍처가 L2 급 시스템 차원을 낮추는 전형적인 사례다. 센서든 소프트웨어 알고리즘이든 모두' 롤링' 급의 존재다.
수칭 (WHO) 는 화웨이 (Huawei) 의 ADS 시스템이 현재 중국에서 테스트 중이며 전기 자동차, 컷 (Cut) 을 전문으로합니다. 에서 통합 교통, 추월 등의 장면이 최적화돼 중국 소비자들에게 가장 적합한 자동운전 경험을 제공한다.
이 4 분짜리 도로 테스트 영상을 보면 화웨이 ADS 의 활약이 상당히 좋다.
셋째, 자전거 지능형 AVP? 팀 학습을 통해 사용 시나리오를 넓히다
이전 섹션에서 ADS 는 실제로 L4 시스템을 L2 시스템으로 사용하는 것과 같습니다. 하지만 ADS 는 실제 L4 기능인 ——AVP 자동 주차 서비스를 가지고 있습니다.
상술한 통근 장면의 양쪽 끝에는 각각 사용자 동네 차고와 회사의 차고가 있다. ADS 의 목표는 이 두 주차장에서 AVP 기능을 구현하는 것이다.
"사용자는 차를 창고에 한 번만 들여오면 시스템이 이 주차장의 주차 경로와 방법을 배울 수 있다." 수칭 (WHO) 는 "다음에 차고에 가면 주차 과정은 차량 스스로 할 수 있다" 고 말했다.
처음 수동 주차를 할 때 사용자는 지하 차고 앞 입구나 지하실 뒤 어딘가에 들어가는 것과 같은 하차 장소를 사용자 정의할 수 있습니다.
수칭 (WHO) 는 기술적으로 AVP 가 운전자가 차에서 내려서 그것을 사용할 수 있도록 허용할 수 있다고 강조했다. L4 급 자동운전 과정이다.
그러나 우리나라 법률은 공공주차장에서 AVP 기능을 사용할 수 있는지 여부를 아직 규정하지 않았기 때문에 수칭 측은 "화웨이는 사용자가 차량을 떠나 AVP 기능을 사용하는 것을 권장하지 않으며, 더 많은 것은 사용자의 운전 부담을 덜어주기 위한 것" 이라고 밝혔다.
AVP 를 포함한 ADS 의 모든 기능은 전적으로 자전거 지능에 의해 이루어지므로 이론적으로 모든 적절한 주차장에서 AVP 기능을 사용할 수 있습니다.
팀 학습 기능과 함께 사용자는 AVP 를 사용할 때 점점 더 편리해집니다.
AVP 시스템은 주차 정보를 즐길 수 있습니다. 예를 들어, 자동차 A 는 주차장 B 에 가 본 적이 있는데, 자동차 A 는 자동으로 주차장 B 의 3D 지도를 만들고 3D 지도, 주변 환경 등의 정보를 클라우드로 돌려보내 OTA 를 통해 다른 차량에 배포합니다.
어느 날 자동차 C 가 주차장 B 에 정차할 때 AVP 기능을 직접 사용할 수 있다. 점점 더 많은 차량이 AVP 기능을 사용함에 따라 점점 더 많은 주차장이 지원될 것이며, 결국 그것은' 범용' 기능이 될 것이다.
넷째, 어떻게 광고를 실현할 수 있습니까? L4 급 자동운전 기술로 때려요?
수칭 (WHO) 의 관점에서 최근 2 년 동안 많은 L2 자동 운전 시스템이 등장했지만 대부분의 기능에는 엄격한 적용 범위와 제한이 있어 많은 도로 상황과 교통 상황에서 사용할 수 없고 중국 소비자의 통근 수요를 충족시킬 수 없다. 주로 도시 도로 상황이다.
바로 이 통증 때문에 화웨이는 ADS 시스템을 개발하여 통근 문제를 직접 해결하기로 했다. 그러나 통근에는 다양한 장면, 특히 도시 구간이 포함되며 시스템의 복잡성은 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
그래서 ADS 는 L4 급 자동운전의 기술 아키텍처를 채택하고 있다. "라고 수칭 말했다. "그렇지 않으면 전혀 쓸 수 없다."
ADS 기술 아키텍처
하드웨어 구성의 경우 ADS 시나리오는 2 ~ 3 개의 100 선 혼합 솔리드 스테이트 라이더와 10 개 이상의 카메라와 6 개의 밀리미터 웨이브 레이더를 사용합니다. 치아에 무장한 것으로 추정되며, 구성은 L4 무인택시를 전혀 잃지 않는다.
계산센터는 ADCSC (자치) 라고 합니까? 운전? 중앙? 슈퍼? 컴퓨터) 도메인 컨트롤러, 풍부한 컴퓨팅 기능.
소프트웨어에서 화웨이는 감지 부분에 다양한 AI 기술을 도입하여 자체 개발한 밀리미터 웨이브 레이더와 라이더로 생성된 점 구름, 카메라의 비디오 이미지를 픽셀 수준에서 직접 융합 (예: 사전 융합) 하여 감지 능력을 확보했습니다.
앞서 일부 자동운전사들은 레이저 레이더와 카메라를 이용해 사전 융합을 하는 반면, 밀리미터 웨이브 레이더는 출력 목표를 처음 두 가지의 인식 결과와 직접 융합했다.
화웨이는 자체 개발한 밀리미터 웨이브 레이더를 통해 밀리미터 웨이브 레이더의 원시 점 구름 데이터를 얻을 수 있으며, 동시에 3 개의 센서에 대한 픽셀 수준의 사전 융합과 구조화된 데이터 융합을 통해 기술적으로 한 단계 더 나아갔다.
ADS 가 사용하는 센서 중 일부는
ADS 는 도시 자동운전 (L4 급 기능, L2 급 책임구분) 을 실현해야 한다. 신호등, 길목 등 다양한 장면을 처리하고 행인, 자전거, 삼륜차, 배달형 등 각종 교통참가자를 피해야 한다는 뜻이다.
즉, 기존 L2 시스템의 의사 결정 부분에서 사용되는 규칙 기반 알고리즘은 무력하며 의사 결정 섹션에 AI 기술을 도입해야 합니다.
수칭 (WHO) 에 따르면 화웨이 (Huawei) 는 의사 결정 부분에서 규칙을 바탕으로 서로 다른 세포를 정의한 다음 기계 학습 기술을 각 세포에 추가로 도입했다.
"순수 AI 알고리즘은 제어 할 수 없습니다. 규칙 알고리즘과 AI 기술을 결합해야만 효과와 안전성을 병행할 수 있다. " 수칭 말하다.
물론 ADS 방안에는 고급 자동운전에 필요한 고정밀 지도 시스템이 있어 전 시간 통근 자동운전의 관건이기도 하다.
다섯째, 팀은지도와 데이터 문제를 해결하는 법을 배웁니다.
복잡한 물리적 세계 장면의 경우 자동 운전 기능은 정교한 지도와 불가분의 관계에 있지만, 정교한 지도를 사용하면 두 가지 문제가 발생합니다. 즉, 지도 데이터가 없는 영역에서는 자동 운전을 사용할 수 없고, 정교한 지도 데이터는 실시간으로 업데이트하기가 어려워 자동 운전 시스템에 영향을 줍니다.
이에 대해 수시는 화웨이의 ADS 자동운전팀이 이미 해결책을 가지고 있다고 밝혔다.
첫째, ADS 의 전체 통근 기능은 지도의 적용 범위에 따라 도시별로 사용자에게 개방됩니다. 예를 들어, 일선 도시를 우선적으로 고려한 다음 점진적으로 2,3 선 도시를 덮는다.
화웨이는 자신의 A 급 측량 자질과 측량 팀을 보유하고 있으며, 자신의 고정밀 측량 능력을 갖추고 있다는 점은 주목할 만하다. 이와 함께 화웨이는 다른 파트너와 함께 정교한 지도 제작 속도를 높이고자 지도 플랫폼을 구축했다.
둘째, 비교적 간단한 고속 (고속도로) 과 주차장 도로 상황에서는 정교한 지도가 없어도 ADS 기능 (예: 자동 추월/추월, AVP 등) 을 사용할 수 있습니다.
수칭 (WHO) 에 따르면 이런 설정은 ADS 의 ODD 를 극대화했다. 고정밀 지도가 있을 때는 통근 자동운전 기능을 사용하고, 지도가 없는 곳에서도 자동운전 기능을 사용할 수 있다.
다시 한 번 팀 학습 기능을 통해 정교한 지도를 업데이트할 수 있습니다.
ADS 시스템이 장착된 차량에는 최소 두 개의 원거리 라이트 라이더와 카메라를 사용하여 일상적인 주행 중 도로 변경 데이터를 수집할 수 있는 센서가 많이 있습니다.
ADS 차량이 많아지고 마일리지가 많아지면 고정밀 지도의 업데이트 빈도를 높일 수 있다.
광고 스스로 주변 지도를 만들 수 있다.
"정교한 지도의 언더레이 제작은 여전히 전문적인 채집 차량이 필요하며, ADS 차량은 데이터 수집 및 업데이트만 담당합니다." 수칭 (WHO) 는 ADS 차량도 주행할 때 자신의 도로보를 만들 것이라고 설명했다. 도로 상태, 정교한 지도, 자체 구축 도로 스펙트럼의 데이터가 일치하지 않을 경우 세 가지의 신뢰도를 계산하여 차량 행동을 결정합니다.
차량이 처리할 수 없는 극단적인 상황에 부딪히면 먼저 일정한 노선을 유지하고 운전자에게 인계를 요청합니다.
AVP 및 지도 정보를 즐기는 것 외에도 ADS 의 차량 학습 기능의 또 다른 핵심 기능은 운전 데이터를 수집하는 것입니다. 이 데이터는 교육 인식 및 의사 결정 시스템의 AI 모델을 사용하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
테슬라의 자동운전 시스템도 그림자 모드라는 비슷한 설정을 가지고 있다.
지난 몇 년 동안 테슬라의 차종은 백만 대 이상 팔렸고, 자동운전 시스템의 주행 거리는 30 억 마일 (약 48 억 킬로미터) 을 넘어섰다. 차량 행렬이 수집한 데이터는 끊임없이 자동운전 시스템의 반복에' 양분' 을 제공하여 자동운전이 오늘날 가장 강력한 L2 진지가 되게 한다.
수칭 (WHO) 는 화웨이 ADS 의 팀 학습 모델이 다양한 데이터를 수집하여 클라우드로 돌려보낼 것이라고 차에 말했다. 위에서 언급한 도로 환경 정보 외에도 운전자가 인계를 받거나 급정거와 같은 불편한 조작이 있을 경우 관련 데이터를 클라우드로 돌려보내 개선할 수 있습니다.
자동운전 차량의 센서가 많아서 반환된 데이터가 너무 많으면 실제 조작이 불편합니다. 이 문제를 해결하기 위해 ADS 시스템은 대상 데이터를 수집한 후 로컬에서 사전 처리하여 구조화된 데이터로 단순화한 다음 다시 전송합니다.
6. 비밀 연구개발팀이 6 년 동안 2,000 명이 넘었나요? 이듬해의 상업화
20 19 이후 화웨이는 자동차 분야에서의 일과 배치를 산발적으로 공개했다. 이전에는 화웨이가 자동운전 시스템을 개발하고 있다는 것만 알고 있었고, 기술적 세부 사항과 놀이는 알지 못했다.
단 1 년 만에 ADS 방안은 2020 베이징 모터쇼의 기회를 빌려 대중 앞에 나타났다. 그리고 처음 공개될 때' L4 당 L2'' 통근로 전체 도로 자동운전' 이라는 무거운 소식을 전하며 다소 감개무량했다.
"이전 기술이 축적된 시간을 고려하지 않고 자동운전 기술의 직접적인 연구개발로만 보면 ADS 의 관련 연구개발은 이미 5 ~ 6 년의 역사를 가지고 있다." 수칭 웃으며 말했다.
그의 소개에 따르면 화웨이는 20 14 년경 비밀리에 자동운전 기술을 개발하기 시작했고, 팀 규모도 당초 1,200 명에서 현재 2,000 여 명으로 급속히 확대됐다.
화웨이 자동 조종 팀 상하이 사무소
전세계적으로도, 이것은 세계에서 가장 큰 자동운전팀 중 하나이다. 바이두, 구글 와이모, 유니버설 크루즈, 우보와 같은 대형 그룹만이 이런 팀을 구성할 수 있다.
팀 구성에서 수칭 (WHO) 에 따르면, 2000 명의 팀에는 자동차 업계의 자동운전 인재뿐만 아니라 많은 명문 및 관련 전공을 졸업한 박사, 화웨이의 성숙한 제품 라인 인원도 포함돼 있다.
예를 들어, 수칭 (Wuhuawei) 는 화웨이 (Huawei) 에서 20 년 동안 일한 베테랑입니다. 그는 화웨이기린 칩과 솔루션의 창시자, 하이스 칩과 솔루션의 공동 창립자이다. 20 14 가 ADS 시스템 개발을 주도하기 시작했습니다.
고급 자동 운전 시스템의 R&D 는 실제 도로 테스트 데이터에 크게 의존하고 있습니다.
구글 와이모는 세계 기술을 선도하고 있다. 한 가지 중요한 이유는 세계에서 가장 큰 도로 테스트 차량 팀을 보유하고 있으며, 2 천만 킬로미터가 넘는 도로 테스트 데이터를 축적하고 있기 때문입니다.
수칭 (WHO) 는 화웨이가 이미 얼마나 많은 도로 측량 마일리지를 축적했는지 밝히지 않았다. 그는 현재 국내에 4,500 대의 자동차가 도로 테스트를 진행하고 있다고 말했다. 실제 도로 측량 마일리지는 국내에 있으며, "최고의 존재" 이다.
현재 국내 자동운전회사에서 도로 측정 마일리지가 가장 긴 플레이어는 바이두로 이미 600 만 킬로미터에 달한다. 이에 따라 화웨이의 자동운전로 주행 거리는 600 만 킬로미터보다 낮지 않을 것으로 보인다.
대규모 생산에서 ADS 는 좋은 성적을 거두었다.
수칭 (WHO) 에 따르면, ADS 는 이미 여러 자동차 회사들의 자리를 잡았다. 2022 년 1 분기에는 다양한 차종이 ADS 솔루션을 출시할 예정이며, 승용차와 SUV 는 모두 커버되어 있으며 순수 전동차를 위주로 하고 있습니다.
"여기에는 많은 자동차 브랜드가 있습니다. 클릭합니다 수칭 자신있게 말했다: "우리는 선물이 아닙니다. 2022 년 1 분기에는 사용자가 직접 차를 살 수 있고, 살 때는 광고를 사용할 수 있다. "
ADS 시스템은 최소 2 개의 원거리 레이저 레이더, 다중 밀리미터 웨이브 레이더 및 12 개 이상의 카메라를 사용합니다. 이런 직접 무인 택시를 호출하는 호화 구성으로 방안 비용이 매우 높습니까?
이에 대해 수칭 (WHO) 는 ADS 방안의 가격이 중간 수준이며 주로 20 만 대 이상의 차종을 겨냥하고 있다고 답했다.
현재 일반 L2 급 자동운전 시스템은 가격이 약 654 만 38 만+인 차종에 장착되어 있습니다. 이미 발표된 두 가지 L3 급 선물 시스템은 시작 가격이 백만 달러에 가까운 고급 자동차 브랜드에 장착해야 한다.
반면 20 만여 개의 차종에 ADS 시스템을 설치한 것도 중간 수준이다.
결론: 화웨이는 자동 운전 양산의 새로운 아이디어를 제공한다.
다년간의 발전을 거쳐 글로벌 자동운전업계는 어색한 국면에 직면하고 있다.
Google Waymo, Baidu Apollo 등 기술회사를 대표하는 고급 자동운전 노선은 이미 약간의 돌파구를 만들었지만 무인택시의 대규모 배치와 기술 실현은 아직 멀었다.
전통적인 자동차 공장을 대표하는 점진적 노선에서는 L2 급 자동운전 시스템이 빠르게 보급되고 있지만, 더 나아가 L3 급 자동운전은' 기술 블랙홀' 이 되어 지금까지 양산을 실현할 수 있는 회사는 없다.
이런 맥락에서 화웨이 ADS 가 사용하는' L4 (L2)' 는 업계' 곡선 구국' 을 위한 아주 좋은 방법을 제공하는 것이다.
한편' 통근 자동운전' 의 기능 설정은 승용차의 자동운전 시스템이 더 이상 장식이 아니라 일상적인 운전에서 역할을 할 수 있게 해 주며, 자동차 업체들이 L2 자동운전의 천장을 돌파할 수 있도록 도와준다.
반면에, 우리가 모든 구석을 해결할 수 없기 때문에? Case 는 시스템의 절대적인 안전을 보장하므로 운전 책임에서 L4 급 시스템을 L2 급 시스템으로 사용해야 합니다. 운전자는 항상 도로 상황을 감시하고 있지만 종횡으로 통제하는 것은 차량에 의해 이루어지므로 자동운전 시스템이 양산될 가능성이 있고 L4 급 자동운전 시스템은 미리 양산됩니다.
어느 정도까지, ADS 를 실은 차량은 L4 무인차였고, 운전자는 안전원이 되었다.
더 중요한 것은, 대량 생산이 이루어지면 매일 수십만, 수백만 대의 차량 행렬이 대량의 데이터를 수집하여 화웨이로 돌려보내 극단적인 장면을 돌파하는 데 도움을 주고, 인류가 실제로 운전하면서 잠을 잘 수 있는 무인운전 시대로 들어가게 한다는 것이다.
이 글은 자동차 작가 자동차의 집에서 온 것으로, 자동차의 집 입장을 대표하지 않는다.