无人驾驶时代已来 又是中美两国间的比拼?

2019-07-03 13:43:21 董宝山 1

  近日,《北京市自动驾驶车辆道路测试2018年度工作报告》正式发布。2018年,中国国内8家公司的自动驾驶汽车在北京市内的行驶里程达15.36万公里(95442.6英里),其中,百度无人车的行驶里程近14万公里,占整体路测里程数的91%。

  百度总部位于北京,也是北京市内首个研发出L3级别自动驾驶车辆的科技公司。之前,百度公司创始人李彦宏在接受记者采访时表示,作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,人工智能已上升为国家战略,我国人工智能发展水平在国际上处于数一数二的领先位置。

  目前,百度已与长沙市人民政府开展合作,预计将在2019年下半年在长沙投放100辆无人驾驶出租车,进入试运营阶段。

  一时间,百度无人车的商业化落地备受关注。在经过漫长的研发周期之后,趁着5G这股东风,百度的无人车似乎终于要交卷了。不过,到底是阶段性试验还是终于要“开花结果”产生回报,目前下结论似乎还太早。

  无人车不得不面对的现实问题

  作为一款已经提出设想多年且预计仍将有不短的研发期的产品来说,自动驾驶被寄予了相当大的厚望。但要承担这么大的期望,有一些问题必须面对。自动驾驶无论在技术实现上,商业化上,甚至社会层面上都有一些问题没有解决。

  一、AI算法是否足够智能以应付复杂的情况。目前来看,在需要兼顾多方面的情况完成的动作时,如并线或者调头,人类能够轻易完成的动作,AI需要花费相当长的时间来寻找时机。是像一个实习新手司机一样当一个笨笨的乖小孩,还是学习经验老到的司机做些不怎么危险的取巧动作,要想像人类驾驶者一样兼顾效率和安全,以目前的技术水准还有相当的难度。还有诸如路边小孩子、喝醉酒的司机等无法预测行为的个体存在时,AI也无法像经验丰富的司机们一样灵活规避不可测的危险。

  二、成本高昂。激光,雷达,成像和声呐传感器,再加上加强版GPS接收器,和用来计算所有这些数据的电脑,还有处理判断决策的AI研发费用,这些加起来,往往能是车本身标价的好几倍了。而从谷歌的waymo自动驾驶面包车的情况来看,搭载大量传感器的车身外型,也实在是不敢恭维。

  三、故障漏洞风险。控制系统作为程序是有可能发生故障,甚至被认为恶意的制造故障的。特别是自动驾驶这种高复杂度,高自动化的系统,出现问题的环节就越多。克莱斯勒被爆安全漏洞召回140万辆车,技术强如特斯拉也被黑客入侵过。如何保障自动驾驶系统能长期绝对稳定的运行,又如何防御外来的恶意,也为自动驾驶的未来添上一层变数。

  四、事故追责复杂。当交通事故与无人车有关的时候,判定责任人的备选名单里又多了无人车的拥有者和无人车的生产商家。是无人车本身有问题,还是车辆的所有者在使用时不规范导致,又或者是对方全责?如果对方也是无人车呢?人们在判断时主观上会有意愿倾向,会加大事故责任判定的复杂性和准确度。

  人们在讨论汽车安全性的时候,实际上很容易忽视:由人来驾驶汽车本身也有很高的几率发生事故。判断无人车是不是安全,标准不应当是能不能完全保证安全,因为有人驾驶也无法完全保证,而应当是无人车能不能做到比人类,或者说大多说人类要好。

  无人车也是科技创新的发展趋势

  公路无人车,对于还没真正进入市场的商品,首先要看这个商品是否真的有需求,还要考虑需求是否大于实现成本。飞机、地铁早期失事率、成本极高,现在也随着技术的进步得到了普及。现在的情况是,目前有可能实现的无人车方案在成本、技术成熟度、舒适度方面的优势并没有特别突出。

  即使近几年技术方面能够成熟,大部分人依然需要时间来熟悉这件新事物,短时间内的市场可能不会太大,但就像移动支付一样,一旦大多数人都能接受无人车进入自己的日常生活,这个市场将成长到一个惊人的份额。公路上的无人车,将是一个具有极大潜力,但短时间内不太能获得巨大成长的市场。除去最难实现,也最有潜力的公路自动驾驶,无人车还有一些更方便的切入口。

  封闭轨道驾驶,相比于公路上的复杂性,封闭轨道上的自动驾驶就简单得多了,事实上,包括中国在内的多个国家和地区都已经开始实验性的投入无人驾驶的地铁和有轨电车等轨道交通。不出意外的话,封闭轨道上的无人驾驶应该会更早真正进入市场。而那时,也可以帮助公路无人车更早更快的获得大众的接受度,进行市场铺垫。

  另外,在物流配送领域,配送无人车更是拥有广阔的前景,甚至是迫在眉睫。快递、外卖行业的人力成本越来越高,高到刘强东都不得不对自己兄弟动了刀子,而目前中国的物流市场规模已达12万亿。如何在站稳脚跟的同时尽量降低成本,成了物流公司的燃眉之急,无人车将是解决这个问题的利器。

  因此,目前各大物流相关公司都在倾全力研发低速无人车,美团只用单线雷达,成本只有十几万人民币完成的无人配送车已然成型。滴滴、菜鸟、京东等行业巨头也在紧锣密鼓的准备,加上国外已经有相对成型的低速无人车,大概三年之内,大型城市应该就能实现无人车物流配送。

  无人车研发已经如火如荼

  目前在产品研发上,谷歌兄弟公司waymo暂时是全球公认的技术领跑。Waymo进入自动驾驶领域已经有十年时间,测试里程数在行业遥遥领先。加州公布的数据也显示,Waymo在自动驾驶系统脱离率方面遥遥领先于对手。去年开始waymo也进行了大规模商业化试运营。资讯机构 Navigant Research 最近公布的报告显示,根据每家公司在「愿景」、「商业化策略」、「合作方」、「量产计划」、「技术」以及「产品持久力」这几个方面的综合表现打分排名。Waymo名列头筹。

  另外,特斯拉目前预计有超过 40 万辆搭载了 Autopilot 系统的车子在道路上行驶,单日行驶里程超过了 1300 万英里。如果未来这个车队的规模增加至超过 100 万辆,那么每月产生的有效行驶里程将到达 10 亿英里的量级。对一家已经有成熟产品落地的车企而言,这种真实世界产生的「数据」根本不是问题。考虑到目前搭载硬件 2.0 版本的特斯拉车型每个月可以获得近 10 亿英里的行驶里程,获得的数据量之大是 Waymo 无法企及的。之后硬件 3.0 版本上线后,搭载了 AI 芯片的这套系统会更有利于特斯拉算法的迭代。创始人马斯克对特斯拉有着相当程度的自信:“我不认为哪家企业能在特斯拉之前打造出一套综合性的自动驾驶解决方案。除非它们保密工作做得太好了。我觉得这种可能性不大,对特斯拉而言,任何车企都不是我们的竞争对手”。

  由于投入高,行业积累足,本来Uber在无人车领域占据了相当大的先发优势。过去3年,Uber 在无人驾驶汽车项目上已经投入了至少20 亿美金。但由于在去年3月份的无人车事故产生的影响太过恶劣,虽然交通部门认定Uber方无责,依然给Uber带来了沉重的打击。此前Uber已经关闭了亚利桑那州等多地的无人车测试项目,300多名测试车辆的司机全部被解雇。此后,Uber再度宣布关闭自动驾驶卡车项目,全力开发自动驾驶轿车。在8月,负责无人车人工智能的高管甚至已经离职并投奔竞争对手Lyft。现在重整旗鼓再次进军无人车领域的Uber正在顶着巨大的压力前行。

  2017年,百度推出无人驾驶开放平台——阿波罗计划(Apollo)。时至今日,包括福特在内的超过100家汽车相关产商加入,Apollo平台已经搭建成了最大的自动驾驶生态圈。2018年7月,百度宣布已开始进行L4级无人驾驶巴士的小规模量产和试运营。在国内的无人车研发进程表上,百度一骑绝尘。

  由于技术的限制,目前无人车市场的局势尚不明朗。中国几乎百度一家独大,而国外谷歌的waymo暂时也将其他竞争者甩开一段距离。但谁能分得最大的一块蛋糕,并不是谁能造出第一台完成品,谁能第一个投产决定的。考虑到成本,算法区别带来的驾驶或者说乘坐体验、软硬件的稳定度、合作伙伴的研发生产速度,甚至政策改变和意外事故都有可能产生巨大的影响。但可以肯定的是,赢家只可能从现在已经有一定成果的选手中产生了。无人驾驶技术的研发周期太长,先发者又都拥有不俗的研发力量,现在开始追赶或许已经来不及了。

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