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走近新职业:做车与路的“智慧大脑”

发布时间:2022-07-07 15:05:00来源: 人民日报

  北京车网系统集成工程师高景伯——

  做车与路的“智慧大脑”(解码·走近新职业)

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  随着自动驾驶技术、智能道路设施水平快速提升,智能网联汽车相关的新职业也应运而生。

  作为一名系统集成工程师,高景伯致力于攻关“车、路、云、网、图”协同配合中出现的技术问题,让“聪明的车”与“智慧的路”协同发展。

  马路上,来往车辆川流不息。一辆辆搭载各类传感器的自动驾驶车辆快速驶过,主驾无人的出租车、自动驾驶配送车等与普通汽车并行。

  大屏上,点、线、数实时变化。车辆型号、行驶线路等信息依次显示,同时感应车辆四周的障碍物、行人。

  走进位于北京经济技术开发区的高级别自动驾驶示范区,室内室外,线上线下,交响出一首车与车、车与路、车与人之间的智慧交通协奏曲。

  而在大屏幕前,一人始终密切关注车辆出行的实时信息,他就是北京车网科技发展有限公司技术研究部负责人、系统集成工程师高景伯。

  有了聪明的车,还要建智慧的路

  随着自动驾驶技术的快速发展,电动化、网联化、智能化成为汽车产业的发展潮流。

  目前自动驾驶有两种主流的技术路线:单车智能和车路协同。“单车智能指车辆本身具备比较高的感知、决策和控制能力。车路协同则通过网联、路测等建设,从不同的维度弥补单车智能解决不了的安全问题。”高景伯介绍,智能网联汽车,就是用智能化+网联化来实现的高级别自动驾驶。“单车智能+网联赋能”,也是中国自动驾驶领域目前推广的主要方向。

  为什么单车智能不是最优解?“举个例子,我们在开车通过路口时,侧面容易被大车遮挡形成视野盲区,有人突然出现就非常危险。”高景伯介绍,智能网联“相当于给车开了透视眼的外挂”。

  2020年9月,北京市启动高级别自动驾驶示范区建设,北京车网科技发展有限公司作为建设和运营单位,围绕“车、路、云、网、图”的目标探索各种应用落地场景。高景伯及其团队负责解决车路云网图协同配合中出现的技术问题,相当于整个系统的“智慧大脑”。

  5个领域协调统筹,绝非易事:“智慧的路”通过全息智能设备,形成对交通状况的全面感知,路边布置的多功能综合杆,将计算数据通过“可靠的网”传递给“聪明的车”和“实时的云”,同时更新“精确的图”。

  “整个过程都是代码对代码、机器对机器的自动化交流,速度已经达到毫秒级。”高景伯说。

  探索全新领域,一步一个脚印

  系统集成就好像一个整车厂,高景伯把这项工作比喻成造车:部件都有,怎么去整合,考验工程师“化零为整”的功夫。

  高景伯从车辆工程专业毕业后,从事过系统集成测试、电控系统等工作,一直跟汽车打交道。2019年,在国家大力发展自动驾驶的契机下,35岁的他进入智能网联领域。

  跨界、融合,是行业的关键词,也是团队的独特性。车路协同是融合形成的新领域新业态,涉及汽车、通信、电子、交通各方面。车路云算法研究员、软件开发工程师、安全驾驶测试员,多学科人才聚集成一个年轻的团队。

  工作中,高景伯要与各个行业打交道,“看到一种技术、一个需求的时候,脑海里面要立刻出现,每个模块的技术特点是什么,边界在哪里,有什么不足?”他坦然面对自己的“知识盲区”,每个问题都通向一个专业的领域,每次挑战都是一次知识的更新。

  “我们做的是探索性而非流程性的工作,每个人都要有独当一面的能力。”团队负责路侧智能化设备项目的同事陈瀚也深有体会,“系统集成的复杂在于,它是一个系统工程,不是单一的技术。研发中对速度和安全的追求,既要保持平衡,也要不断递进。”

  事实上,比技术攻关更难的,是探索未知领域。如今,作为中层管理者,高景伯给自己布置了更多“课外作业”,夜深时,他总会思考自己负责的这个领域,未来方向是什么。

  “我们在探索一个全新领域,没有现成公式可套用,只能靠自己,一步一个脚印。”高景伯感叹,新基建正在蓬勃发展,要抓住汽车智能化浪潮,实现这个赛道上的弯道超车,发展智能网联汽车是非常好的契机,我们必须把握。

  心存大海,可纳百川,高景伯总觉得自己是一块海绵,还有太多需要去汲取、去追问,唯有带着开放与谦虚的心,“始终保持一个意识,那就是终身学习、终身创造。”

  未来的车不只是车,还是移动生活空间

  未来的自动驾驶是什么模样?

  “理想的高级别自动驾驶车辆,没有方向盘,也没有油门、刹车。”高景伯畅想,“它被定义为一个移动生活空间,人们在里边休闲、娱乐、办公甚至健身,享受个性化体验。”他说,随着新一代信息技术与城市现代化深度融合,以后通信、交通领域可能发生革命性的变化,“车辆一旦上路就像进入轨道,整个城市的‘大脑’来告诉你怎么走。”

  尽管前沿科技听起来很酷炫,但高景伯有着清醒的认知。无论从科技还是安全的角度上看,自动驾驶都不会在短期内达到理想状态。“只有通过大量算法训练反馈,不断迭代智能化的水平,才能让AI更聪明。”他一直坚信,机器的目的不是取代人,而是将人们从机械的重复劳动中解放出来,让人去做更有价值的事情。

  如今,北京市高级别自动驾驶示范区累计测试里程超过630万公里,服务人次超30万,330个数字化智能路口实现全覆盖;全国多地持续开放自动驾驶道路测试范围……种种探索,让汽车智能化内涵愈发丰富,同时为汽车涉及的环境、能源、交通等领域提供新的发展空间。

  然而,技术具体落地依旧存在问题。比如,车与路的技术迭代存在发展不匹配的问题,路端设施和云控平台搭建技术复杂,往往造成“车等路”的局面。一切都在积极地摸索、测试、验证。高景伯坦言,做研究,并没有捷径。

  未来有一天,安全员从车里走到车外,智能网联从示范区普及到更多场景,无人车从单一运输工具到形态丰富的“第三空间”,逐步迭代的自动驾驶将驶入新的起点。

  如今,高景伯在上下班途中,偶尔也会打个无人出租车,看着车辆缓缓地朝自己开过来,他欣喜且笃定,“遵循自动驾驶本身开发、投放的流程,尊重技术迭代的规律,我相信美好的愿景能早日成为现实。”

  本报记者 陈圆圆

(责编: 陈濛濛)

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