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騰訊發(fā)布智駕云圖?云化“活”地圖助力提升自動駕駛體驗

2023-09-08 17:23:53

隨著自動駕駛步入量產(chǎn)深水區(qū),地圖成為決定駕駛體驗的關(guān)鍵要素。傳統(tǒng)的地圖模式面臨成本高、鮮度低、靈活性差、數(shù)據(jù)來源單一等挑戰(zhàn),難以滿足自動駕駛從高速、快速路走向城市級道路的需求,限制了智能駕駛體驗的提升。因此,地圖的業(yè)務(wù)模式需要向云化在線服務(wù)模式升級。

9月8日,在2023騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會•智慧出行專場上,騰訊正式發(fā)布最新智駕云圖,行業(yè)內(nèi)率先實現(xiàn)自動駕駛地圖數(shù)據(jù)的全面云化,支持要素級、最快分鐘級的在線更新。騰訊智駕云圖是面向自動駕駛、艙駕一體的地圖服務(wù)平臺,可結(jié)合車端實時感知數(shù)據(jù)、駕駛行為經(jīng)驗信息和車企自有數(shù)據(jù)資產(chǎn)等,進行云端多程建圖,打造一張“更輕、更快、更靈活、更開放”的云化“活地圖”,提升人車共駕的體驗。

騰訊地圖副總裁、騰訊數(shù)字孿生業(yè)務(wù)負責人 張少宇

騰訊地圖副總裁、騰訊數(shù)字孿生業(yè)務(wù)負責人張少宇表示:“智駕云圖是可運營的‘活地圖’,提供即插即用的在線服務(wù),并支持與客戶的協(xié)同運營。我們希望這套產(chǎn)品是開放的,可以讓更多的客戶基于智駕云圖來共建數(shù)據(jù)服務(wù)體系。”

圖云一體打造“活地圖”,更輕、更快、更靈活、更開放

相比于高速和快速路,城市級道路復雜性更高,道路信息變化更快,除了要求地圖數(shù)據(jù)越來越“輕”和“鮮”,也要求地圖服務(wù)模式和產(chǎn)品形態(tài)的革新。傳統(tǒng)的地圖常常采用離線數(shù)據(jù)包的形式進行交付,而騰訊智駕云圖則通過云服務(wù)的方式提供自動駕駛地圖數(shù)據(jù),有“云到端”和“云到云”兩種模式。

在“云到端”模式下,騰訊智駕云圖除了提供導航信息以外,還會將地圖數(shù)據(jù)變化、動態(tài)交通、環(huán)境信息以及駕駛經(jīng)驗數(shù)據(jù)一同下發(fā)至車端,數(shù)據(jù)提供方式多樣靈活。在“云到云”模式下,騰訊智駕云圖直接對接車企的自動駕駛云,車企可以將智駕云圖提供的數(shù)據(jù)信息和自有數(shù)據(jù)融合之后進行使用,更好地發(fā)揮自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價值,并保證數(shù)據(jù)安全性。

在這樣的模式之下,騰訊智駕云圖具備更輕、更快、更靈活、更開放四大核心優(yōu)勢。

(騰訊智駕云圖四大核心優(yōu)勢)

這張圖“更輕”,支持地圖要素級的靈活發(fā)布更新。依托于車端傳感器的實時感知和地圖要素差分能力,能夠做到要素級的更新回傳,將其中高置信度的變化點記錄到數(shù)據(jù)更新圖層并進行發(fā)布,而無須等到完整的數(shù)據(jù)生產(chǎn)發(fā)布流程完成,以此來提升更新的時效性。這些要素既包括SD標準地圖的要素如車信、限速牌、電子眼,也包括高精數(shù)據(jù)的車道線、地面交通標識牌等關(guān)鍵要素。

這張圖“更快”,面對不同的路況信息變化,騰訊智駕云圖最快能夠?qū)崿F(xiàn)分鐘級更新。車端感知到車道級交通事件、惡劣天氣、自然災害等情況時,及時將數(shù)據(jù)回傳給智駕云圖,并通過動態(tài)ODD服務(wù)實現(xiàn)分鐘級、車道級實時動態(tài)信息服務(wù)。

(智駕云圖多圖層形態(tài))

這張圖“更靈活”,騰訊智駕云圖擁有可擴展的多圖層形態(tài),包含基礎(chǔ)地圖圖層、更新要素圖層、ODD動態(tài)圖層、駕駛經(jīng)驗圖層、運營圖層等,車企可以根據(jù)自身需求靈活配置并管理圖層,并通過和車企自身數(shù)據(jù)圖層結(jié)合,搭建適合自身的數(shù)據(jù)驅(qū)動運營平臺。

同時,這張圖也“更開放”,支持圖商、車企、自動駕駛公司等角色協(xié)同共建。

基于AI大模型學習駕駛行為,提升自動駕駛體驗

張少宇介紹,騰訊智駕云圖是專門為智能汽車設(shè)計,希望通過高鮮度的地圖數(shù)據(jù),及時有效的環(huán)境信息和動態(tài)交通信息,并基于大模型挖掘的駕駛經(jīng)驗,使得自動駕駛系統(tǒng)可以給人們帶來更好的駕乘體驗。

通過基于AI大模型的環(huán)境經(jīng)驗圖層和駕駛行為經(jīng)驗圖層的合作共建,騰訊智駕云圖可以提供傳統(tǒng)地圖不具備的彎道建議車速、顛簸路段建議車速、行人易穿行道路信息等更豐富的駕駛經(jīng)驗數(shù)據(jù),使得自動駕駛系統(tǒng)的駕駛行為更加接近真人,更加老道。比如,通過學習人類駕駛員在一段顛簸路段、彎道上的通行速度,可以給到自動駕駛系統(tǒng)更符合舒適通行的建議車速。通過對危險路段的挖掘,來提供預警減速信息,可以提升自動駕駛的安全體驗。通過提供路段上人類駕駛員經(jīng)常變道的區(qū)域,使用大模型學習駕駛員的變道風格,能夠提升變道成功率和變道駕駛舒適感。此外,將交通路況,道路工況,駕駛行為等多源數(shù)據(jù),結(jié)合路線的能源消耗數(shù)據(jù)信息等,來挖掘不同道路上不同風格駕駛員的能源消耗,可以有效提升能源消耗計算的準確性。

自動駕駛進入量產(chǎn)深水區(qū),地圖的服務(wù)模式將發(fā)生改變。“圖云一體”模式,騰訊智駕云圖進一步提升地圖鮮度、靈活度,為用戶提供更安全、更安心、更舒適的智能駕駛體驗。

責編 方奕奕

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