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年9月28日下午5时许,世界新能源汽车大会在海口发布“全球新能源汽车前沿及创新技术”评选结果:腾讯公司研发的面向海量场景的自动驾驶云仿真平台技术被评为全球新能源汽车创新技术。
这是年世界新能源汽车大会上高光闪亮的一幕。
这是我国自动驾驶仿真技术首次被国际业界评为创新技术,表明我国在这一领域的关键应用型创新技术研发取得重大突破。
9月29日上午10时许,在海南国际会展中心,全国政协副主席、中国科协主席、世界新能源汽车大会主席万钢将“全球新能源汽车创新技术”的荣誉证书,颁发给腾讯自动驾驶总经理苏奎峰。
随后,万钢又与苏奎峰和腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天二人进行了亲切的交谈,勉励他们再接再厉,争取做出更大的成绩。
在世界新能源汽车大会期间,记者在海南国际会展中心采访了苏奎峰和孙驰天,听他们分享了腾讯自动驾驶云仿真平台技术从零到全球创新技术的传奇。
百里挑一的“黑科技”:腾讯自动驾驶云仿真平台
中国是世界最大的汽车生产与消费国。
去年以来,面对经济下行、新冠疫情等诸多挑战,全球汽车市场正处于深度调整期。然而,新能源汽车却现出逆势增长的良好发展趋势,成为稳定汽车消费、加快产业结构调整的重要力量。
年,全球主要国家新能源汽车销量超过万辆,中国销量达到.6万辆,占中国新车销售比例达4.68%。截至年底,全球新能源汽车累计销量突破万辆,中国占比50%以上。
自年创办以来,旨在推进汽车产业“电动化、智能化、共享化”融合发展的世界新能源汽车大会,正成为全球汽车转型升级和创新发展的年度盛会,同时也是全球新能源汽车前沿技术及发展趋势的风向标。
这其中一个重要原因是,大会组织评选并发布“全球新能源汽车前沿及创新技术”,以此更好地发挥大会技术创新引领的作用,促进新能源汽车在前沿技术研究、创新技术应用方面的新进展。
本次评选于年2月份正式启动。来自全球新能源汽车主要技术领域的27位中外知名专家学者组成世界新能源汽车大会科技委员会,负责评审工作。
据介绍,本次评选从整车集成与控制、动力电池、燃料电池、驱动系统、智能化、轻量化及新材料、能源供给、其他相关技术等8个技术方向共征集了百余项前沿及创新技术。
经形式审查后,有56项创新技术和51项前沿技术进入初评环节;经过初评后,有12项创新技术和10项前沿技术进入终评环节。
经过最后评审,全球新能源汽车7项创新技术和7项前沿技术脱颖而出。
全球新能源汽车前沿及创新技术的评选结果,预示着未来新能源汽车行业的发展趋势。
它的发布更是世界新能源汽车大会引人注目的重要日程安排。
业界人士深知,这些千挑万选的科技成果展示了全球基础研究的最新方向,为今后新能源汽车科技创新指出了新的方向。
9月28日下午5时许,清华大学教授、中国科学院院士、大会科技委员会联合主席欧阳明高代表大会公布评选结果,14项揭示新能源汽车技术趋势的“黑科技”公诸于众。
出席世界新能源汽车大会的腾讯自动驾驶总经理苏奎峰、腾讯自动驾驶仿真技术总监孙驰天与部分同事和会议现场的数千名嘉宾一起分享了这一荣光的时刻。
在聚光灯的映射下,欧阳明高站在印有“世界新能源汽车大会”英文缩写WNEVC的讲台前,宣读评委会对腾讯自动驾驶云仿真平台技术获得“全球新能源汽车创新技术”殊荣的“颁奖词”——
“该技术在计算节点中闭环运行全栈自动驾驶算法,并利用云计算的强大算力,支持一万个以上场景的并行计算,使得个测试场景的运行时间从2天大幅缩减至4分钟,并实现全自动化测评。在虚拟城市中数以千计的自动驾驶车辆不间断的持续行驶,并通过随机工况和激进交通流提升测试复杂度。云仿真节点中通过数据压缩、场景分割、网络策略模型、流量锁、全局帧同步等机制保证了仿真时序一致性和通讯效率。同时,为实现高精度场景建模,使用多传感融合技术自动计算三维模型位姿、网格和匹配纹理,自动化率超过90%,三维场景相对误差小于3cm。该技术实现了高并发、高效率、高容灾、低成本,保障数据安全和资源的有效利用。”
据介绍,大会评审的创新技术是指可解决新能源汽车关键核心领域技术难点、技术瓶颈,并以量产产品形态投放市场,对行业发展起到推动作用的应用型技术。
从上百个参加评审项目中脱颖而出,成为“百里挑一”的黑科技,腾讯自动驾驶云仿真平台技术获得了国内外业界权威人士的认可。
这也是对腾讯自动驾驶云仿真研发团队从零起步,历经三年多的拼搏和奋斗成果的肯定。
云仿真技术:自动驾驶量产落地的关键
自动驾驶是现代汽车的关键技术之一,被称为人工智能技术的“皇冠”。它的应用将为人们提供更广泛的交通便利,有助于减少交通事故。
近些年来,随着人工智能和工业互联网的发展,我国汽车自动驾驶技术研发风起云涌,除传统车企外,一些大型科技公司也纷纷投入巨资进行研发。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇,年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,明确强调要重点发展自动驾驶技术,并且要在智能交通建设和自主无人驾驶技术平台等方面实现突破。
自动驾驶要获得足够的安全验证,需要大规模可扩展的,能进行十亿级甚至上百亿公里的模拟测试服务。
据孙驰天介绍,国内外业界在自动驾驶测试中都面临两个难题:一个是高昂的数据采集和标注成本;另一个是实际路测难以企及的测试里程要求。
他说,自动驾驶研发、测试、评价等各个环节需要耗费的时间、经济成本巨大。一套自动驾驶算法需要至少10亿公里的测试,才能达到量产应用的条件。
虚拟仿真技术正是突破这一难题的关键工具,也是国际自动驾驶业最受