阻碍自动驾驶发展的不只是技术,还有交通Bug专栏

砍柴网 / 陈希 / 2016-11-03 12:51
未来自动驾驶汽车,并不会那么快来临。即便是技术超前完成,投入市场使用仍需长时间的抗战。无人驾驶更多的需要政府导向性的推动,如果没有政府的推动,从基础建设的角度,...

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互联网汽车的发展进程由原来关注焦点的配置、发动机,逐渐转移成辅助驾驶、自动驾驶。在这个互联网时代里,汽车制造商历经转型但领先优势却不在,至少在自动驾驶方面,未闻硬件的刚需是可以替代软件算法的,当然,这两个都必不可少,但在硬件极具稳定的发展上,软件的开拓更令人担心牵挂罢了。

若是解决了硬件问题,与此同时软件也在不断完善,那么自动驾驶就会离我们更近吗?据麦肯锡(McKinsey & Co)和彭博新能源经济资讯(Bloomberg New Energy Finance)日前联合发布报告称,2030年高级别自动驾驶汽车将达到整体销量的50%,电动汽车将占到2/3。乍一看这只是个预期数值,可依旧存在太多期待与侥幸,就论谷歌放声2020年实现自动驾驶,再到其他同类型公司给出的2025年的时间预期,此报告就显得过于乐观了,更别妄谈高级别(Level 4)自动驾驶的销量。

自动驾驶的定义大多数群体对其的概念是懵懂混乱的,以为无人驾驶便是传说中的无人车,在此小编首先要纠正的是,自动驾驶是处于辅助力量,并非一味的依靠汽车与系统驾驶决策,如若真正的完完全全的达到一个无人状态下,是需要人工智能质的飞跃,而非目前的弱人工智能形态。

对于自动驾驶有着标准的分级,如下图可见。如今日常的汽车是L1级别,能实现部分功能自动化,譬如加速减速、定速巡航、线路纠正、防追尾等,但局限在于一次只能启动一项功能。而L2则是优化与连通了L1,局限性缩小,也就是说人为干涉,特斯拉、宝马等都具备其特性,甚至可以说接近受限自动驾驶的L3。但L4的机制却并非那么简单,它需要拥有自主意识,也就是所谓识别与决策能力的总和,而这依旧指向于人工智能,这时汽车才能达到我们常言之的高度自动化。

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据IBM商业价值研究院对21个国家的175位汽车行业高管进行的调查显示,只有8%的人认为2025年前,完全无人驾驶可以得到推广,87%的人认为半自动驾驶技术将普及,所以总的来说L4的期待与预判言之过早。不仅如此,未来就算能达到高度自动驾驶水平,可依旧难以实现民用普及。

第一,成本与建设方面。众所周知,自动驾驶的决策能力需要建立在识别认知能力上的,所以原始信息收集的质量和全面性是最为关键的,这也是自动驾驶技术的主要核心——传感器,所需要的传感器有激光雷达、电磁波雷达、超声波雷达、被动视觉传感器(摄像头+算法),由于偏离严重,譬如激光雷达擅长远距离侦测、精确高,电磁波雷达侦测速度与应用场景广,超声波则是适用于近距离,而摄像头能识别颜色与复杂的图形,其中内含图像识别的算法,所以说若是构建识别这一能力,其中耗费不言而喻。

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就拿谷歌无人汽车为例,其核心是智能软件和感应设备,首先通过换挡、加速、刹车以及机械手臂接入,用摄像头、雷达编码、谷歌地图进行指导控制,通过特定的执行器机械手最终实现无人驾驶,而这辆车的成本至少在200万美元。其次是外部定位加地图数据的建设,是为解救上述视觉图像的短板问题——稳定性不好。需要用差分GPS,中国可以用差分北斗实现车道级导航,但是大规模用,需要建立差分观测站网,和通信塔是一个意思,时长所需至少20年,且存在地域局限。

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第二,交通BUG与规章局限。最为关键的是交通规章的设立、事故负责性问题,如今的车辆事故是由驾驶人员承担民事责任的,但若是购置无人驾驶车辆了,也就等于雇用了系统去开车,那么是由软件公司、车厂或是给机器认证的机构承担事故责任吗?如果由车主承担,花钱购买无人驾驶功能显得鸡肋。再者,高度自动驾驶的出现,使得传统驾驶规章改变,就像幽灵堵车,单靠自动驾驶行驶时迎刃而解,但其中夹杂着大量传统汽车呢?在不规范的驾驶上无人车难以实现,就如谷歌汽车无法识别卡车横面从而导致事故,所以还需解决车与车间如何通讯,通讯技术数据的提取、总结、下载、归纳如何配送至车辆,车与路如何交流与路标识别,因为只有将车与路、车与车、车与网络全部建立起来才可能实现自动驾驶。

未来自动驾驶汽车,并不会那么快来临。即便是技术超前完成,投入市场使用仍需长时间的抗战,就像阿里互联网汽车总监侯剑说的,无人驾驶汽车要投入市场,首先车企能有一个开放的态度,解决技术壁垒,形成标准化;其次,无人驾驶更多的需要政府导向性的推动,如果没有政府的推动,从基础建设的角度,智能交通系统很难实现,更别说后续发展与成本受限。

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