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最后一公里的自动驾驶：自动代客泊车要来了吗
很多时候，当宣传的热度与现实脱节时多少会让人产生“狼来了”的感觉，自动驾驶便是一个例子。承载了全村儿（嗯，这次是地球村）希望的它，被媒体报道、被影视作品畅想了无数遍，在现实中却总是雷声大雨点小难以突破。于是整个市场逐渐遇冷。
于是无论主机厂还是供应商也开始将重点转向诸多预备技术的研发，以及寻找更加具体的突破口。
2019年7月份，博世与戴姆勒合作开发的自动代客泊车系统在德国正式通过了相关的法律法规，这也是历史上首次L4的技术得到了政府的许可。具备了投放到现实生活当中的可能。
而最近，在博世中国2019年的智能出行大会上，博世宣布与广汽研究院在自动代客泊车技术上进行合作，共同推进该项技术在中国的场景化应用。
所以，自动代客泊车，要作为完全自动驾驶的一部分提前到来了吗？
第一公里和最后一公里：自动驾驶的“两端”
相比于行驶过程中路况的复杂性和风险性，取车和泊车场景要相对简单和安全，自动驾驶技术落地的相关法规也没有那么严苛。而随着城市规模越来越大、车辆密度越来越高，这两个场景的痛点也逐渐凸显，例如高峰时段找不到停车位，或者临近车位停车不规范导致停车困难，或者停车场过大，取车的时候忘记车在哪，以及由于光线暗、空间狭小经常发生的刮蹭事故等等。
正如人们所提到的那样，每个人都需要出行，但是没有人喜欢停车。在一些大型商超寻找车位和停车的过程足够让你怀疑人生。
如今，汽车的硬件水平和智能化程度越来越高，主机厂也想了很多办法来应付这些场景，如利用车钥匙或手机遥控，一键召唤，录入常用停车场“地图”，人与车机配合完成泊车等。但并不能完全脱离人的指挥或覆盖所有场景。
究其原因，仍是车辆传感器与车机系统的瓶颈（技术与成本）、场景多样化难以统一造成的。
车辆进化中的另辟蹊径
技术的发展不仅提高了现有工具的参数，更开拓了我们的思路，诞生了新的模式。
随着物联网概念和5G技术的普及，自动代客泊车也有了新的发展方向。
博世给出的答案是，利用场端智能设备的配合实现L4。简单来说，就是让停车场变得更智能来引导车辆的行为。
该系统会在停车场布置智能摄像头，完成定位车辆、识别障碍物等任务。同时，在停车场布置本地服务器，为车辆指派空闲车位，并且规划最优的路径。
而停车场建立的V2I通讯网络，可以保证基础设施和车辆保持实时、可靠的通讯。最后还需要一个智能云端，这个云端可以处理各种停车请求，连接用户和车辆以及基础设施。
如此一来，对车辆的传感器、计算单元等硬件软件的要求便很基础了：车子只需要有电子手刹，线控刹车，自动变速箱以及电子转向和远程唤醒功能，再通过一套互联装置与场端进行通信即可，这些配置即使在当今的主流车型平台中很容易实现。
在铺设了这套系统的停车场，你只需要通过手机选择停车，系统便会接管车辆来找到停车位泊车，而人可以即刻离开现场。
优势：时间、成本及其他
首先是能够大大提高效率，节省时间。目前的泊车方案多为“帮你泊车”而非“替你泊车”，因此解决的主要是停不好的问题，对节省时间无益（有时甚至比手动停车更慢）。但基于场端的自动代客泊车则可以完成找车位、停车的整个过程，车主所需要做的仅仅是把车开到停车场入口，从而节省了大量的时间。此外，自动代客泊车系统还可以通过全局数据提前告知车位情况、为各车指派优先路径和位置，停车场本身的运行效率也会因此大大提高。
其次是能够节约大量成本。现有的车辆端的技术足够支撑这套系统，不再需要高精度的传感器和运算能力超强的芯片，只需要在软件和通信上做出简单升级即可实现。虽然成规模的应用需要在场端铺设大量的基础设施，但主要依靠摄像头，不需要研发高精度地图，也不需要额外的精准室内定位，免去了一些高成本的设施。而且系统建设属于一次性的投入，不会随车辆的增加而增加。
第三，更安全。智能摄像头通过场端可以形成“上帝视角”，所有的盲区都可以得到覆盖。举个例子，由于停车场特殊的建筑结构会有很多的爬坡。如果是单车级的传感器，很可能会形成一个仰角，无法探测到地面行人。障碍物的情况下，车上的传感器没有办法看到墙体另一端的情况。对于场端摄像头来讲，人眼或车辆传感器能看见的、看不见的信息它都能搜集得到。而数据冗余也能够应对系统问题，即使出现问题也能无缝接管。
此外，这一模式还可以通过智能云端互联，打造一个很强的生态来实施更多具有附加值的服务，比如电动车的自动化充电，无人化洗车，包括共享车辆的交接，未来的快递交付等等。而这些附加服务也使得商场、停车场等更有动力去承担场端的建设成本，而非完全依赖车辆用户和政府机构。
自动泊车作为自动驾驶领域的热门和突破点终于“上路”了，然而就目前主流的技术来看，自动泊车在效率和使用场景方面还非常局限：停车速度比熟练的人类驾驶员慢得多，一些复杂场景如车位线不清晰、有不规则障碍物等难以发挥。从用户角度出发仍会显得有些鸡肋。博世的新方案彻底摆脱了人类驾驶员，但也需要大量场端设施的投入和推广，商业模式仍需探索。
在越来越膨胀的大都市，停车困难也不仅是单纯的技术问题，还有用地紧张、设施老旧、规划不合理等，需要系统性的解决。自动泊车技术的发展在这一过程中能够起到多大的催化作用，让我们拭目以待！
很多时候，当宣传的热度与现实脱节时多少会让人产生“狼来了”的感觉，自动驾驶便是一个例子。承载了全村儿（嗯，这次是地球村）希望的它，被媒体报道、被影视作品畅想了无数遍，在现实中却总是雷声大雨点小难以突破。于是整个市场逐渐遇冷。
于是无论主机厂还是供应商也开始将重点转向诸多预备技术的研发，以及寻找更加具体的突破口。
2019年7月份，博世与戴姆勒合作开发的自动代客泊车系统在德国正式通过了相关的法律法规，这也是历史上首次L4的技术得到了政府的许可。具备了投放到现实生活当中的可能。
而最近，在博世中国2019年的智能出行大会上，博世宣布与广汽研究院在自动代客泊车技术上进行合作，共同推进该项技术在中国的场景化应用。
所以，自动代客泊车，要作为完全自动驾驶的一部分提前到来了吗？
第一公里和最后一公里：自动驾驶的“两端”
相比于行驶过程中路况的复杂性和风险性，取车和泊车场景要相对简单和安全，自动驾驶技术落地的相关法规也没有那么严苛。而随着城市规模越来越大、车辆密度越来越高，这两个场景的痛点也逐渐凸显，例如高峰时段找不到停车位，或者临近车位停车不规范导致停车困难，或者停车场过大，取车的时候忘记车在哪，以及由于光线暗、空间狭小经常发生的刮蹭事故等等。
正如人们所提到的那样，每个人都需要出行，但是没有人喜欢停车。在一些大型商超寻找车位和停车的过程足够让你怀疑人生。
如今，汽车的硬件水平和智能化程度越来越高，主机厂也想了很多办法来应付这些场景，如利用车钥匙或手机遥控，一键召唤，录入常用停车场“地图”，人与车机配合完成泊车等。但并不能完全脱离人的指挥或覆盖所有场景。
究其原因，仍是车辆传感器与车机系统的瓶颈（技术与成本）、场景多样化难以统一造成的。
车辆进化中的另辟蹊径
技术的发展不仅提高了现有工具的参数，更开拓了我们的思路，诞生了新的模式。
随着物联网概念和5G技术的普及，自动代客泊车也有了新的发展方向。
博世给出的答案是，利用场端智能设备的配合实现L4。简单来说，就是让停车场变得更智能来引导车辆的行为。
该系统会在停车场布置智能摄像头，完成定位车辆、识别障碍物等任务。同时，在停车场布置本地服务器，为车辆指派空闲车位，并且规划最优的路径。
而停车场建立的V2I通讯网络，可以保证基础设施和车辆保持实时、可靠的通讯。最后还需要一个智能云端，这个云端可以处理各种停车请求，连接用户和车辆以及基础设施。
如此一来，对车辆的传感器、计算单元等硬件软件的要求便很基础了：车子只需要有电子手刹，线控刹车，自动变速箱以及电子转向和远程唤醒功能，再通过一套互联装置与场端进行通信即可，这些配置即使在当今的主流车型平台中很容易实现。
在铺设了这套系统的停车场，你只需要通过手机选择停车，系统便会接管车辆来找到停车位泊车，而人可以即刻离开现场。
优势：时间、成本及其他
首先是能够大大提高效率，节省时间。目前的泊车方案多为“帮你泊车”而非“替你泊车”，因此解决的主要是停不好的问题，对节省时间无益（有时甚至比手动停车更慢）。但基于场端的自动代客泊车则可以完成找车位、停车的整个过程，车主所需要做的仅仅是把车开到停车场入口，从而节省了大量的时间。此外，自动代客泊车系统还可以通过全局数据提前告知车位情况、为各车指派优先路径和位置，停车场本身的运行效率也会因此大大提高。
其次是能够节约大量成本。现有的车辆端的技术足够支撑这套系统，不再需要高精度的传感器和运算能力超强的芯片，只需要在软件和通信上做出简单升级即可实现。虽然成规模的应用需要在场端铺设大量的基础设施，但主要依靠摄像头，不需要研发高精度地图，也不需要额外的精准室内定位，免去了一些高成本的设施。而且系统建设属于一次性的投入，不会随车辆的增加而增加。
第三，更安全。智能摄像头通过场端可以形成“上帝视角”，所有的盲区都可以得到覆盖。举个例子，由于停车场特殊的建筑结构会有很多的爬坡。如果是单车级的传感器，很可能会形成一个仰角，无法探测到地面行人。障碍物的情况下，车上的传感器没有办法看到墙体另一端的情况。对于场端摄像头来讲，人眼或车辆传感器能看见的、看不见的信息它都能搜集得到。而数据冗余也能够应对系统问题，即使出现问题也能无缝接管。
此外，这一模式还可以通过智能云端互联，打造一个很强的生态来实施更多具有附加值的服务，比如电动车的自动化充电，无人化洗车，包括共享车辆的交接，未来的快递交付等等。而这些附加服务也使得商场、停车场等更有动力去承担场端的建设成本，而非完全依赖车辆用户和政府机构。
自动泊车作为自动驾驶领域的热门和突破点终于“上路”了，然而就目前主流的技术来看，自动泊车在效率和使用场景方面还非常局限：停车速度比熟练的人类驾驶员慢得多，一些复杂场景如车位线不清晰、有不规则障碍物等难以发挥。从用户角度出发仍会显得有些鸡肋。博世的新方案彻底摆脱了人类驾驶员，但也需要大量场端设施的投入和推广，商业模式仍需探索。
在越来越膨胀的大都市，停车困难也不仅是单纯的技术问题，还有用地紧张、设施老旧、规划不合理等，需要系统性的解决。自动泊车技术的发展在这一过程中能够起到多大的催化作用，让我们拭目以待！
浪潮信息布局“智算中心”，加速各产业与人工智能的融合落地
都市前沿资讯 2020-07-24 14:45:40
农业社会,推动社会发展进步的动力是水;
工业社会,维持社会运转的动力是电和煤炭;
工业物联网下的智慧互联社会,为我们源源不断提供动力的“计算力”即——“智算中心,不管我们看得见,还是看不见。
“智算中心是经济社会运行所必须的重要基础设施,是智慧时代的新基建。他是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心,以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型来对数据进行深度加工,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务形式向组织及个人进行供应。”提出这一概念的是中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东在前不久召开的IPF2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上提出。简单理解即为:智算中心之于智慧社会,就像水利之于农业社会,“铁公基”之于工业社会,都是必不可少的基础设施,而人工智能和开放计算是发展智算中心的两大方向。
开放计算,智算中心的产业基石
当智慧计算占比已经过半时,对新形态数据中心的需求就变得日益强劲。开放计算不仅是ICT产业的未来趋势,也是智算中心的产业基石。从硬件开放到软件开源,随着ICT产业开放的边界越来越广阔,所有顶级互联网数据中心已经大规模落地了开放计算服务器,通信、金融、能源等关键领域的头部企业也纷纷加入这些开源组织并在数据中心建设中加以实践。
开放计算以模块化、标准化,推动智算中心降本增效、互联互通,获得高质量发展。以浪潮信息的某个大型数据中心客户为例,使用开放计算架构能够节约电力 30%,系统故障率降低 90%,投资收益提高33%;并且运维效率提升3倍以上,交付速度可达到每天1万台。
多年来,浪潮一直践行开放计算理念,在IPF2020期间,浪潮发布了全球首款AI开放加速计算系统MX1。作为全球三大开放组织ODCC、OCP、Open19的发起成员或白金会员,牵头了服务器全部国标;是OpenStack黄金会员,同时还是SPEC ML 主席。
技术开放,是指无论是以液冷、循环利用为代表的冷却技术,还是以RISC-V、FPGA、CXL、智能网卡为代表的基础技术,坚持技术领先。模式开放,就是以客户场景为核心,与合作伙伴一起联合规划、协同设计、敏捷研发、快速交付。产品开放,即以开放架构和开源为指导,基于先进的开放硬件架构,模块化、标准化构建MDC,并引领其发展方向。
王恩东表示,浪潮信息作为全球领先的智慧计算企业,将以开放开源为原则,形成硬件重构的智算中心算力系统和软件定义的智算中心操作系统,在智算中心IT基础设施方面向更深、更广发展。未来,浪潮将持续引领开放计算体系,打造智算中心基石,从产品开放到服务开放的开放计算体系,打造标准、高效、敏捷的智算中心基础软件平台和统一管理平台,并最终形成开放的云数智一体化服务。
深耕四大关键作业环节 释放最高能效算力
AI计算是智慧计算的核心动力,也是智算中心生产的主要计算力。AI技术将参与算力从生产到释放的全部作业环节,深入应用到智算中心内部。在智算中心,浪潮将围绕AI算力的四大关键作业环节持续创新,即生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力,实现AI计算力的全流程、一体化的高效交付。
(1)生产算力,高性能AI服务器将成为智算中心生产算力的“动力机组”,产出强大计算力。浪潮拥有业内最强最全的AI计算产品阵列,浪潮AGX-5是全球最高性能的AI计算主机之一、AGX-2是性能密度最高的服务器。
(2)聚合算力,优化的计算平台、框架和底层算法将进一步完成算力的聚合。浪潮构建了高性能的NVMe存储池,深度优化软件栈,性能提升3.5倍。在数据中心网络加速方面,推出N20X智能网络加速方案,最高可释放50%的CPU资源,IOPS延迟降低30%。
(3)调度算力,通过AIStation管理平台对算力进行调度,实现从模型开发、训练、部署、测试、发布的“流水式生产”与一站式交付。浪潮全新发布AIStation推理平台,是业界功能最强大和全面的AI管理平台,可支持AI训练和推理,可提供AI模型开发和部署的一站式交付。
(4)释放算力,通过AutoML Suite,快速释放AI算力,推动AI在不同产业和行业的应用。同时它还支持本地化和云端部署,已在智慧城市、高铁等客户成功应用。浪潮将持续升级AutoML Suite,降低AI应用门槛,快速落地进化AI。同时,AI算力需要与行业应用结合,发展智慧计算关键是生态。“元脑生态”由浪潮在2019年提出,元脑旨在联接具备AI开发核心能力的左手伙伴和具备行业整体方案交付能力的右手伙伴,聚合最优质的算法模型、AI最强算力平台、开发能力和最优质的集成、部署和服务能力,支撑和加速各行业、各产业与人工智能的融合落地。
要做开放生态,号召力是关键,在智算中心服务器这一环,浪潮拥有最高行业话语权,基于AI服务器的市场地位,只用半年时间浪潮的元脑生态就已初步成型,目前,已经有50多家左手伙伴和120多家右手伙伴加入了元脑生态,在金融、铁路、电力、交通、智慧城市、石油石化等行业开发了一系列解决方案并实现应用。在IPF2020大会上,浪潮宣布2020年将投入亿级资金成立“E基金”发展元脑生态,在联合技术创新、市场推广、AI人才培养等维度对生态伙伴提供支持,联合左右手伙伴打造100+应用场景解决方案,并推动400+行业AI项目落地。
都市前沿资讯 2020-07-24 14:45:40
农业社会,推动社会发展进步的动力是水;
工业社会,维持社会运转的动力是电和煤炭;
工业物联网下的智慧互联社会,为我们源源不断提供动力的“计算力”即——“智算中心,不管我们看得见,还是看不见。
“智算中心是经济社会运行所必须的重要基础设施,是智慧时代的新基建。他是智慧时代最主要的计算力生产中心和供应中心,以融合架构计算系统为平台,以数据为资源,能够以强大算力驱动AI模型来对数据进行深度加工,源源不断产生各种智慧计算服务,并通过网络以云服务形式向组织及个人进行供应。”提出这一概念的是中国工程院院士、浪潮首席科学家王恩东在前不久召开的IPF2020浪潮云数据中心合作伙伴大会上提出。简单理解即为:智算中心之于智慧社会,就像水利之于农业社会,“铁公基”之于工业社会,都是必不可少的基础设施,而人工智能和开放计算是发展智算中心的两大方向。
开放计算,智算中心的产业基石
当智慧计算占比已经过半时,对新形态数据中心的需求就变得日益强劲。开放计算不仅是ICT产业的未来趋势,也是智算中心的产业基石。从硬件开放到软件开源,随着ICT产业开放的边界越来越广阔,所有顶级互联网数据中心已经大规模落地了开放计算服务器,通信、金融、能源等关键领域的头部企业也纷纷加入这些开源组织并在数据中心建设中加以实践。
开放计算以模块化、标准化,推动智算中心降本增效、互联互通,获得高质量发展。以浪潮信息的某个大型数据中心客户为例,使用开放计算架构能够节约电力 30%,系统故障率降低 90%,投资收益提高33%;并且运维效率提升3倍以上,交付速度可达到每天1万台。
多年来,浪潮一直践行开放计算理念,在IPF2020期间,浪潮发布了全球首款AI开放加速计算系统MX1。作为全球三大开放组织ODCC、OCP、Open19的发起成员或白金会员,牵头了服务器全部国标;是OpenStack黄金会员,同时还是SPEC ML 主席。
技术开放,是指无论是以液冷、循环利用为代表的冷却技术,还是以RISC-V、FPGA、CXL、智能网卡为代表的基础技术,坚持技术领先。模式开放,就是以客户场景为核心,与合作伙伴一起联合规划、协同设计、敏捷研发、快速交付。产品开放,即以开放架构和开源为指导,基于先进的开放硬件架构,模块化、标准化构建MDC,并引领其发展方向。
王恩东表示,浪潮信息作为全球领先的智慧计算企业,将以开放开源为原则,形成硬件重构的智算中心算力系统和软件定义的智算中心操作系统,在智算中心IT基础设施方面向更深、更广发展。未来,浪潮将持续引领开放计算体系,打造智算中心基石,从产品开放到服务开放的开放计算体系,打造标准、高效、敏捷的智算中心基础软件平台和统一管理平台,并最终形成开放的云数智一体化服务。
深耕四大关键作业环节 释放最高能效算力
AI计算是智慧计算的核心动力,也是智算中心生产的主要计算力。AI技术将参与算力从生产到释放的全部作业环节,深入应用到智算中心内部。在智算中心,浪潮将围绕AI算力的四大关键作业环节持续创新,即生产算力、聚合算力、调度算力、释放算力,实现AI计算力的全流程、一体化的高效交付。
(1)生产算力,高性能AI服务器将成为智算中心生产算力的“动力机组”,产出强大计算力。浪潮拥有业内最强最全的AI计算产品阵列,浪潮AGX-5是全球最高性能的AI计算主机之一、AGX-2是性能密度最高的服务器。
(2)聚合算力,优化的计算平台、框架和底层算法将进一步完成算力的聚合。浪潮构建了高性能的NVMe存储池,深度优化软件栈,性能提升3.5倍。在数据中心网络加速方面,推出N20X智能网络加速方案,最高可释放50%的CPU资源,IOPS延迟降低30%。
(3)调度算力,通过AIStation管理平台对算力进行调度,实现从模型开发、训练、部署、测试、发布的“流水式生产”与一站式交付。浪潮全新发布AIStation推理平台,是业界功能最强大和全面的AI管理平台,可支持AI训练和推理,可提供AI模型开发和部署的一站式交付。
(4)释放算力,通过AutoML Suite,快速释放AI算力,推动AI在不同产业和行业的应用。同时它还支持本地化和云端部署,已在智慧城市、高铁等客户成功应用。浪潮将持续升级AutoML Suite,降低AI应用门槛,快速落地进化AI。同时,AI算力需要与行业应用结合,发展智慧计算关键是生态。“元脑生态”由浪潮在2019年提出,元脑旨在联接具备AI开发核心能力的左手伙伴和具备行业整体方案交付能力的右手伙伴,聚合最优质的算法模型、AI最强算力平台、开发能力和最优质的集成、部署和服务能力,支撑和加速各行业、各产业与人工智能的融合落地。
要做开放生态,号召力是关键,在智算中心服务器这一环,浪潮拥有最高行业话语权,基于AI服务器的市场地位,只用半年时间浪潮的元脑生态就已初步成型,目前,已经有50多家左手伙伴和120多家右手伙伴加入了元脑生态,在金融、铁路、电力、交通、智慧城市、石油石化等行业开发了一系列解决方案并实现应用。在IPF2020大会上,浪潮宣布2020年将投入亿级资金成立“E基金”发展元脑生态,在联合技术创新、市场推广、AI人才培养等维度对生态伙伴提供支持,联合左右手伙伴打造100+应用场景解决方案,并推动400+行业AI项目落地。
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