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查看新项目NO.30 -突破自动驾驶量产瓶颈,蔚蓝科技利用仿真测试降本增效

发布于:2024-06-18 编辑:匿名 来源:网络

仿真在二战期间就出现了,当时对系统控制和材料的分析逐渐出现了各种各样的仿真工作。

模拟使用数学关系来描述物理世界中看到的一切以及事物之间的联系。

在自动驾驶领域覆盖面广,如汽车电子控制单元的测试、图片视频感知数据的测试等。

根据《中国自动驾驶仿真技术研究报告()》的预测,未来五年仿真软件和测试的国际市场总规模将在100亿美元左右。

2017年,上海蔚蓝汽车科技有限公司(以下简称“蔚蓝科技”)由上汽创新基金孵化设立。

专注于智能驾驶领域仿真测试的软件和大数据产品及服务。

蔚蓝科技的初始团队来自上汽集团前瞻技术研究部。

其中,蔚蓝科技创始人黄永超在仿真领域拥有多年经验。

黄永超赴德国自动化专业学习仿真领域,随后在德国自动化与通信研究所、马克斯·普朗克研究所从事数据分析和理论建模工作。

“受德国工业立国的影响,回国后看到中国汽车市场尚未成熟,相信未来20到30年,汽车在整个民生中的作用将日益凸显同时,工业软件是一个值得探索的赛道,充满挑战和机遇。

”黄永超表示,成立公司的契机是基于汽车行业的前景。

通过市场客户需求和自己的行业论证后,他慢慢锁定了产品方向和公司整体发展战略。

对于自动驾驶算法的发展,芯片技术正在快速进步,但如此惊人的计算能力仍然无法实现自动驾驶汽车的量产。

什么原因?针对这个问题,黄永超和他的团队一直在寻找答案。

黄永超表示:“随着芯片技术的快速进步,算力已经完全满足需求,所以目前无人驾驶的瓶颈不是芯片,而是不同的应用场景需要多少算力。

无人驾驶的边界在哪里?”这个产品的功能是什么?这就是我们需要探索的。

”那么,如何突破自动驾驶产业化的瓶颈,实现量产呢?如何找到产品所需的具体算力的边界?黄永超表示,关键在于检测技术。

因为具体功能的实现需要测试技术来给出边界,就像市场上已经流通的产品一样,以上参数都是通过测试获得的。

“因为智能驾驶的仿真是一个跨领域的产品,意味着很多软件功能的重新定义和整体架构的重新设计。

因此,在决定做某个产品之前,内部需要经过很长时间的沉淀。

比如,针对行业链上主流及相关工具进行全面分析,找出可以优化、缺失的部分,然后通过微蓝科技自研进行弥补。

”黄永超表示,在研发过程中,内部会花大量时间对市场进行深入分析,汲取每个产品的优势,才能在不同场景下发挥最大价值。

WAY一体化智能驾驶微蓝科技开发的开发服务平台覆盖黄永超表示:“我们有一套完整的基础技术来完成闭环。

其次,我们可以对产业链上的核心工具进行优化组合,使其适合不同的应用场景。

接下来,可以更好地利用这些功能。

“WAY-综合智能驾驶开发服务平台拥有标准平台框架、评估分析与优化、数字孪生模型、仿真计算与解决方案四大模块。

WAY-SIMU仿真门户平台支持线下与云融合、混合云部署、多云平台联动WAY-GENERATOR提供自然驾驶数据和高精度地图数据到模拟场景的自动重构、泛化、收敛分析、覆盖评估等功能,提供多种泛化模型和分布模型,并可以集成AI模型训练,WAY-MINING适配多种数据格式文件,实现基于用户自定义需求的场景自动重构和再现,并提供传感器物理建模的集成和扩展SOTIF场景库构建和验证。

LOOP提供场景软件、动力学模型、传感器模型、V2X模型的环内数据集成和分析模块,适配不同级别的L2-L5智能驾驶算法开发工具。

自动驾驶领域经常出现路径之争,那么微蓝科技选择了哪条路径呢?黄永超表示:“我们会从商业层面来决定产品层的短期和长期规划,其中模拟测试可以为客户降低成本、增加成本,有效性的核心不变。

查看新项目NO.30 -突破自动驾驶量产瓶颈,蔚蓝科技利用仿真测试降本增效

我们目前更倾向于先导入物理层面的模型,通过一些物理模型进行感知测试,首先解决感知如何测试的问题,下一步是通过大量的导入大数据,完善感知测试平台的功能。

目前正在与多家客户尝试导入物理级模型,比如与阿里巴巴导入交通流模型。

”黄永超表示,使用微蓝科技仿真测试平台可以有效减少测试。

成本,实现开发效率的快速提升。

“在一定的测试目标和成本资源范围内,确定一个置信度目标。

如果模拟测试置信度能达到80%,剩下的20%就可以上路测试。

再比如单机台架。

”每天可测试的测试里程约为10000至1000公里,但与蔚蓝技术平台对接后,每天的基础测试可以达到40000次左右,在高效率下可以接近100000次。

涵盖交通、车辆、传感器、汽车电子、通信等各个领域,覆盖范围广,单点要求深,从而呈现出门槛低、上限高的特点。

无论是提高准确性还是广度,都需要巨大的资源投入,因此没有一家公司能够完善所有技术。

从基于仿真软件的基础测试服务开始,蔚蓝科技不断从内环测试发展到云测试再到数据构建。

由于此前微蓝科技能够提供的数据和平台功能有限,目前微蓝科技的目标是加强上游数据处理和下游数据存储,并在云端快速迭代。

黄永超表示:“在探索客户需求时,客户和我们都会面临同样的困境。

内环测试时出售的场景库需要在设备不停机的情况下进行2年的测试。

单点算法功能需要2年的时间。

”年,而未来量产过程中不允许三年的整车开发周期,针对整车开发周期要求,必须将单点算法缩短至两个月左右的规模问题。

关于云并发测试,我们目前正在云领域与阿里云合作,黄永超也提到,在整个大型模拟测试平台中,其实有很多任务是微蓝科技没有参与的,比如。

庞大的数据问题,它使用阿里云的数据平台进行存储、管理和分析,此外,如果客户在私有云上的部署需要大量的中间件,阿里云中间件标准化程度高,产品技术含量高。

成熟度可以省略。

大量的集成调试工作。

作为国家高新技术企业,微蓝科技拥有20多项相关知识产权。

未来开始为智机、奥迪、智嘉、华为等多家公司提供仿真和数据服务。

智能驾驶模拟测试领域不断发展。

本文由阿里云创新中心原创出品。

如需转载请注明出处。

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