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欧宝放弃重返中国,Stellantis在华收缩阵线

9月25日,已完成全部比赛的2022IVISTA智能网联汽车挑战赛在重庆两江协同创新区举行颁奖仪式。在参加虚拟模拟挑战赛的83支队伍中,吉利智能驾驶先锋一展冠军本色,凭借出色的表现获得了代表大赛最高荣誉的“特别奖”。

据记者了解,吉利智能驾驶先锋由吉利汽车研究院智能驾驶中心成立。这个很少在外界曝光的神秘组织,负责吉利旗下几个品牌汽车的智能技术研发。毫不夸张地说,吉利汽车的“脑力”很大程度上就是由这个中心决定的。在本次IVISTA智能网联汽车挑战赛之际,记者采访了该中心资深专家胡,听他讲述吉利智驾先锋夺冠背后的故事。

虚拟竞争并不难。

汽车要智能化,首先要有好的算法系统。IVISTA Challenge设置的虚拟模拟竞赛,测试各参赛队伍的算法水平。

对于本次比赛,胡表示,比赛现场并不难,最大的难点在于对其他车的预测和自己车在车流中的决策。例如,在真实用户用例中,当后车快速靠近,前车减速时,需要准确预测对方车辆意图,提前减速变道,保证行车安全;在信号交叉口对面有左转车辆的场景下,自身车辆也需要根据其他车辆的预测轨迹选择合适的时间左转,防止发生碰撞。幸运的是,吉利汽车智能驾驶中心利用自主研发的算法技术,在短时间内攻克了诸多技术难题,从而从众多车队中脱颖而出。

虚拟仿真对智能驾驶有什么作用?

有人说“虚拟仿真”很酷,就像一辆汽车进入了“元宇宙”,但也有消费者表示,虚拟仿真再强大,也只是像玩游戏一样。都是纸上谈兵。对于胡的这种说法,表示,事实并非如此。他认为,虚拟仿真的算法平台可以为验证智能驾驶产品提供海量、多样的场景。一方面可以大大缩短验证周期;另一方面可以覆盖实车验证难以覆盖的场景。这不仅是实车测试的首次验证,也是有力的补充。

一方面,算法的仿真验证是量产前必须要走的一小步。SIL之后,需要进行大量的HIL和VIL测试,以满足代码可信和数据可信的要求,并进一步满足功能安全和SOTIF等要求。如果算法的模拟证明这一小步走不好,那么后期的智能建造就是空中楼阁。

另一方面,即使该技术最终量产,用户在使用过程中也会面临用户体验、长尾问题等问题。针对这些问题,建立大数据体系,以数据驱动技术发展,也是当前的趋势。通过数据挖掘和知识工程,可以获得大量高质量的数据,抽象出新的经验,通过数据闭环快速迭代算法。

所以虚拟仿真虽然是汽车智能化的一个小环节,但也是非常重要的一个环节。

经过三年的演变,IVISTA虚拟模拟挑战赛的竞争越来越激烈。

虚拟仿真挑战赛作为IVISTA智能网联汽车挑战赛的重要赛事之一,旨在通过虚拟仿真技术测试自动驾驶系统的安全性和道路交通规则的遵守情况。大赛自2020年启动以来,经过三年的演进,得到了业界的广泛认可。参赛队伍逐年增加,参赛队伍达到83支,比赛也有所升级。

据记者了解,为实现仿真比赛的统一性和同时性,本次比赛启用了中汽院智能网联自主研发的i-SIM仿真评估平台,该平台具有节点管理功能和高并发能力。玩家只需要通过SDK以公网连接的形式远程连接到i-SIM平台,就可以隔空出招了。

虽然是网上的恶作剧,但现场火药味十足。除了商用车公司的技术中心,许多大学和科研机构也参与其中。吉利智家先锋获奖不易。不过,胡表示,这种比赛氛围很好,可以快速锻炼团队,提高中国汽车智能的算法水平。

据记者了解,汽车智能化的发展离不开大数据的迭代。为了在算法领域不断探索和发展,智能驾驶中心积极联合集团内部资源和行业战略合作伙伴资源,构建智能驾驶生态系统。

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