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百度柴婉琦: 百度自动驾驶在物流行业的应用

来源:中物联   阅读: 2019-04-03 09:32

不久前,在2019全球物流技术大会自动驾驶黑科技论坛上,百度自动驾驶技术部产品架构师柴婉琦系统介绍了百度自动驾驶在物流行业的应用情况,通过Apollo快速迭代,持续创新,为物流场景终端用户提供服务,打造自动驾驶商用车领域生态链。

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柴婉琦

柴婉琦,百度自动驾驶事业部产品架构师,先后供职于中美两国一线互联网企业,百度阿波罗开放计划核心成员,负责商用车方向的L4级别自动驾驶产品规划及设计,参与和领导了阿波罗、新石器等量产级别自动驾驶产品的研发及商业化运营,帮助合作伙伴实现了业界领先的自动驾驶商用车量产及全国范围内的批量化运营。

各位嘉宾大家好!去年一年在我们平台中完成了一个对我们来说是跨时代意义的一个项目。今天在这里跟各位分享一下百度自动驾驶在物流行业的一些应用。

百度新使命:用科技让复杂的世界更简单。大家都知道,百度是搜索公司。我们在2015年的时候发布了自己新的使命,叫做用科技让复杂的世界更简单。百度也是在积极地向科技、技术发展以及人工智能方向转型。大家也知道,百度其实是一个很大的搜索公司,但在搜索公司下面还有很多自主的2C的APP还有其他业务,包括贴吧、云盘、爱奇艺和百度地图等等。百度为什么可以成长到今天?因为我们是非常注重技术的公司,我们对于技术研发的投入超过了公司总收入的15%,有5大实验室,6个研发中心,32个国家重点科研专项。在中国的互联网企业,百度在基础研究领域的投入是非常巨大的。百度是国内最早将人工智能提升到战略的高度,培养自己的人工智能团队和专利技术,以期在人工智能时代到来的时候可以利用人工智能技术为产业服务。

百度人工智能硕果累累。在百度有超过2000人的人工智能研发团队,超过2000项人工智能的专利数量。尤其在自动驾驶方面的专利在国内是整个自动驾驶专利数量排名第一的单位。在福布斯评出的20位影响中国人工智能领域的人当中,有10位在百度。这样一个基础下,我们人工智能领域在百度大脑世界上最大规模的深度神经网络,在各个行业取得了一些不错的进展。包括自动驾驶,图像识别技术,在人脸身份验证方面的技术,语音识别在翻译方面的应用,还有远程智能交互。

Apollo快速迭代,持续创新。在这样一个基础下,百度的自动驾驶自2011年10月开始至今,做了一个重大的决定,就是把自己积累了五六年的自动驾驶的算法经验和技术框架做了一个叫做Apollo的开放计划。我们的初衷是经过这么多年的研究,发现在自动驾驶领域光靠百度一家没有办法完成,我们更希望通过汽车行业类生态链条上所有合作伙伴共同努力,推过我们提供的开放平台,通过我们共享的资源,共同地加速创新这个行业,实现这个行业的持续共赢。

2017年宣布Apollo开放平台全球发布以来,目前我们是已经发布了差不多七个版本,从简单的自动驾驶到后来的可量产的封闭园区的量产方案,到后来更先进的限定城市道路的自动驾驶等等,在这一年半时间内不断发布更新迭代。我们2017年7月在百度第一届开发者大会上面发布了Apollo1.0封闭场地循迹自动驾驶。一个普通开发者只要有传感器,有计算单元,通过我们的指导就可以在三天内完成一辆自动驾驶循迹车的开发。

2017年9月发布了Apollo1.5版本,就是固定车道自动驾驶,不转弯不变道可以完成自动驾驶。到了2018年1月发布了简单城市路况下的自动驾驶,简单城市路况就是在相对清洁整洁,交通参与物较少的城市道路上,我们车辆可以完成L4级别的自动驾驶。到了2018年4月Apollo2.5发布的时候,开始为物流行业做技术上面的贡献,与长沙自动驾驶技术研究院共同发布了限定区域视觉高速自动驾驶方案,就是在重卡上,通过视觉技术使重卡车在高速公路上做到L2.5级别的自动驾驶。到了Apollo3.0的时候从技术转向落地,通过Apollo发布的不同版本以及各个细分领域的开发者的研发,Apollo的自动驾驶已经可以在无人配送、出行、物流、港口等等领域应用了。当然某一些已经走到了小批量量产阶段,比如说物流车,有一些还在试验的阶段,但是可以看到通过Apollo的赋能,我们已经在自动驾驶能够应用的领域当中不断开发合作伙伴,去探索自动驾驶的应用可能性。

截止到目前,Apollo平台开源了22万行代码,超过1万名开发者,生态合作伙伴116个,产品研发合作项目超过90个,成为了最大最活跃的开发者平台。我们做了开发者平台两年之后,觉得如果只做开源的产品,我们要如何做商业化的合作呢?所以这个基础上我们在今年1月在拉斯维加斯发布了Apollo企业版。Apollo开放平台是平等地面向每一位开发者,只要上我们平台就可以拿到我们的代码,就可以利用我们的框架做自动驾驶研发。

Apollo企业版是我们面向深度合作伙伴去定制化的可以面向量产的安全的自动驾驶车联网解决方案。包括自动驾驶套件,安全保障体系,量产以及最后的车辆运营方案。我们企业合作伙伴可能不是每个人都用到全套,大家可以选择所需要的部分来跟我们进行合作。整个自动驾驶套件包含的主要内容,第一个自动驾驶套件是车辆的传感器硬件计算单元以及上面所部署的代码和算法,这个是我们的自动驾驶的软件一体的套件,有自动驾驶套件之后就可以保证车最基本的可以在道路上行驶,在路面上跑起来。有了这些还不够,如果要做安全运营的话还需要有安全保障体系。这个安全保障体系包括网络安全、功能安全、验证测试和风险应对机制。这个解决方案研发阶段开始就在不断的做各种硬件的测试,仿真测试等等。测试环节就保证了解决方案的安全性。车辆上路之后也可以通过网络安全去保障这个车不断地通讯的信息安全,以及车辆之间交互的安全。运行过程中发生了危险也有风险应对机制,包括停止策略的升级,还有人工远程接管,去全面帮助我们保障它在运营过程中的风险应对。

车能够安全跑起来还不够,因为我们的物流车还需要人机交互方案。不管是物流车还是我们的Apollo,都是需要跟人交互的。所以我们也提供了完整的与车内外交互的跟需求相关的API,合作伙伴可以根据自己的需求向我们申请这个接口,打造属于自己的运营方案和产品方案。除此之外我们在车辆的生产环节还为主机场搭建了一套与生产流水线相融合的集成工具。自动驾驶在研发阶段,因为有代码框架的存在,所以一辆车从组装到最后落地需要专业工程师大约两个月的时间,如果量产自动驾驶车辆组件,逐步将这些工具组件在生产过程中做集成化和标准化处理,然后配合流水线上的一些闭环验证等,就可以把整套自动驾驶的解决方案搭载上车的生产流程交给到普通生产线工人,所以一辆车从组装到落地就可以在两到三天的时间内完成。

有了这些解决方案之后,我们的车辆能够安全的量产,有了全局的自动驾驶解决方案以及人机交互之后,更重要的是在另一个环节我们要为车辆提供一些全局的运营服务保障,通过OTA更新的自动驾驶套间、高清地图还有内容管理,不管自动驾驶任何数据,合作伙伴想要搭建自己平台的时候都可以通过我们的Apollo完成自己的车队管理平台搭建。

Apollo1.0版本是封闭园区的解决方案。从产品化到最后的阶段都是提供了全局的保障。新石器物流车就是这样一个框架下和我们取长补短,完成了自己1.0代车的研发。新石器的1.0车去年发布以来,已经运营了超过一万公里,最高超过一千单,在常州、雄安、广州、西安等等各地都已经展开了。之所以可以做到这一点,是因为百度在自动驾驶方面有比较强的深度学习和AI的支持,包括高精度定位,十厘米内高精定位高达99%,包括车辆感知系统,360度的。以及轨迹级深度预测,对周围的车辆做出一个准确的预判,更好地为自己车的轨迹规划服务。

自动驾驶在商用车以及物流行业的应用。整个物流行业,通过自动驾驶去优化去做产业升级的话有一个巨大的空间。由于物流行业人力成本很大,又有自己明确的一些痛点,比如说资源调配的难度大、油耗高、运输成本上涨,这些都可以在自动驾驶技术成熟之后帮助物流行业做优化和产业升级的。

具体我们应该怎么做呢?就百度而言我们的目标就是两个市场:一个是长距离的高速重卡的物流市场,另一个是短距离的末端配送的物流市场。在现阶段用自动驾驶去赋能物流行业有一个非常明确的需求和能力不匹配之间的尴尬期。物流是非常讲究成本的市场,虽然潜力巨大,但是对人力成本控制和效能要求非常高的行业。但是自动驾驶发展初期偏偏是比较贵,比较精,还没有办法满足需求的技术。所以在整个物流行业我们做的布局是长线的,需要深耕,与合作伙伴合作,做高速重卡商用车的研发。但是短线由于技术相对简单,投入相对较低,可以现在就入局做一些解决方案级别量产方案的商业化探索。

我们也做了一下分析,为什么末端物流市场真的信赖这些布局。第一是末端物流市场规模大,增长快。2017年末规模达到了1600亿,除了传统的快递行业之外,即时配送市场空间增长也是非常巨大的。末端物流市场是天然的最适用于自动驾驶运用的市场。在末端配送行业中有超过50%的成本都是人力成本。自动驾驶要做的就是代替这部分人力成本。但是也有自己明确的一个非常大的挑战,就是我们的末端物流市场是一个更加讲成本,效率要求非常高,成本控制非常严格的市场。由于现在的劳动力人口,以及电力电动车行业的发展,所以一位快递小哥加一辆电动车,一个月的配送成本可能只需要8500元。这个成本对于自动驾驶而言是非常低的,这种情况下不是说自动驾驶在现阶段就没有商业化的可能性了。

根据我们的分析,自动驾驶技术在末端物流行业商业化,共有三个关键的节点:第一是技术驱动节点,即自动驾驶最大的价值就是取代人力。末端物流行业的应用一定要做到无人化才有真正的商业化的价值,从技术上一定要达到运营可以接受的无人的状态之后,才有商业化的可能性。第二是成本驱动,虽然实现无人化之后某一些场景可能会愿意为了自己更好的服务花贵一点的价格买单之外,更多的行业是更看重这个成本的。所以自动驾驶光实现无人化还不够,还需要追求TCO才可以实现自动驾驶在行业内规模化应用。最后是需求驱动的在整个行业的爆发。这个需求不再在乎是否技术实现了无人化,也不在乎成本要多少,而是在未来市场规模继续扩张,从业人员的人口出现大量短缺的时候,自动驾驶在物流领域的应用必定会出现一个爆发。

2017年整个配送行业有700亿规模,为了维持这个700亿规模,末端市场每天活跃的快递小哥大概500万人。为了维持500万人的活跃程度,快递小哥的资源池大概有1500万从业人员。根据马云去年年底的一个演讲,他认为六年内整个快递行业的需求会翻十倍,如果翻十倍的话,为了满足这个市场,快递小哥每天就需要达到5千万,需求池的从业人员就需要1.5亿人,大概是10%的中国人口。所以到时候是不可能有这么多人去做末端物流配送这件事情的。我们的劳动力人口必定会出现大量短缺,大量末端物流配送业务必须由机器完成。

Apollo的末端物流实现路径:即专注打造自动驾驶能力,降低整个硬件成本以及研发成本。通过Apollo生态赋能自动驾驶物流公司,最终为物流场景的目标客户提供服务。在短期内从今年到明年我们可能还是在一些相对简单相对可控的场景,但是最终我们认为在2022年,2023年左右,整个城市道路的末端物流的配送市场规模化应该会到来。也是基于这样一个前提下我们还在不断地合作去为大家提供更好的自动驾驶技术,以及更好的末端物流的配送车辆,去完成这一件事情。

城际干线物流行业痛点。中国的城际干线物流有很明确的痛点,各位物流行业的专家应该都很清楚,如司机成本逐年上升,油耗成本上升以及高速运输本身就是高危险性职业,每年干线事故损失都是非常巨大的。在这样一些前提下,整个商用车的干线物流配送,除了驾驶本身,运营还有这样一些特点。与末端物流比起来,高速干线物流其实是自运营偏少,外包偏多。然后除了外包以外,更多的是一些散客,然后都是个体户。这样一些散客和个体户就形成了整个外包运营主体小散乱,不方便统一调度管理,资源配置也不优化的现状。

在这种现状下面,我们的行业利润率是很低的,然后整个收入都是通过多运多赚钱的量去拿到收入,是粗放式的成本管理,我们希望通过升级做自动驾驶的服务,能够使行业利润得到一定的提高。同时通过智能网联汽车统一调度和技术布控提升运营和调度效率,使整个赚钱的模式由粗放型变成少花钱缩减成本,提升空间的运营模式。

商用车的主要购买目的都是创造收入为主,但是现在我们国内商用车的智能化程度也是非常低的,甚至辅助驾驶系统的渗透率也是非常低的。但是整个商用车行业有非常强烈的发展意愿。自动驾驶必定能为商用车带来很多油耗降低和人力成本减少的优势。

Apollo在商务车领域的解决方案。通过我们的自动驾驶技术可以为商用车的解决一些痛点,比如司机成本上升自动驾驶替代了,油耗可以通过优化线路完成,也可以通过更规范地管理自动驾驶行为得到改善。另外就是外包小乱散的特点也可以赋能物流公司,为他们提供商务车的管理和运营服务,打包起来就是为高速物流的卡车提供自动驾驶能力以及运营服务,为物流行业的客户服务。我们希望通过这样一种模式,在高速干线的物流行业能够通过自动驾驶去为现在的产业升级找到一个突破口。我们本身也是在和几家合作伙伴,为干线物流场景打造高速重卡的解决方案,这个方案也是在研发过程中。

Apollo优势:自动驾驶商用车领域生态链。百度是不造车的企业,通过Apollo平台的开放,我们吸引了自动驾驶以及传统汽车领域里面的整个生态链条上的所有的合作伙伴的参与,从我们的软件供应商到这个解决方案的提供方,到主机厂集成商到运营公司和终端客户都在Apollo生态体系内。这些头部玩家要不就是Apollo合作伙伴,要不就是开发者,要不就是有我们投资。所以生态链条上,百度在各个环节都可以为我们的合作伙伴来提供自己的技术赋能,去共同地完成优化这样一种事情。谢谢大家。


(责任编辑:田野(男))

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