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自动驾驶商用化之路越走越宽

发布时间:2019-09-13 19:34:54

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日期:2016-10-18 09:11:08来源:物联中国 点击:501次 核心提示:商业价值的产生是可以多元化的,在达到终极目标的过程中,或者限定场景,或者限定功能,就有可能将自动驾驶应用落地,产生商业价值。作为一  商业价值的产生是可以多元化的,在达到终极目标的过程中,或者限定场景,或者限定功能,就有可能将自动驾驶应用落地,产生商业价值。

 作为一家面向自动驾驶和智能家居的解决方案公司的创始人兼CEO,余凯经常会被问及这个问题:真正的无人驾驶什么时候实现?如果短期不能实现,商业化路径是什么?

 诚然,谈起自动驾驶, 自动驾驶技术到底什么时候能成熟? 应该是公众问得最多的一个问题。尤其是,连日来围绕自动驾驶的 大新闻 不断。

 9月19日,美国交通部和国家公路交通安全管路局(NHTSA)联合推出了全球第一个针对无人车的管理条例 《联邦自动驾驶汽车政策指南》,核心内容为要求汽车制造厂商对自动驾驶汽车上路进行全面的安全评估;北京时间10月14日有消息显示,德国联邦汽车管理局(FMA)发表致特斯拉车主公开信,在这封邮件中FMA表示,自动驾驶仪功能只是一个辅助系统,不等同于车辆的高度自动化的实现,司机在操作时必须保持注意力集中。

 减少交通事故和拥堵的希望

 自动驾驶 不安全 的负面印象,多半来自特斯拉和谷歌这两大无人车 急先锋 不断传来自动驾驶汽车酿出交通事故的消息所致。

 据ABC报道,美国当地时间9月2 日,谷歌无人车在山景市与一辆商务货车撞在一起,所幸并未造成人员伤亡,这被认为是谷歌汽车遭遇的 最严重车祸 比照的应该是今年 月,谷歌无人驾驶汽车与一辆公交巴士发生轻微碰擦。

 相比之下,特斯拉就没有这么轻松了。今年5月,一辆特斯拉Model S在佛罗里达州与一辆卡车相撞,司机身亡;9月一辆特斯拉电动车在德国北部的一条高速公路上撞向一辆旅游巴士,司机受轻伤 当时特斯拉发言人表示,自动驾驶仪正常工作,其使用与事故无关。

 迫于压力,特斯拉在更新版本的软件系统上,将 自动驾驶系统 更改为 辅助驾驶系统 。

 这其中涉及到自动驾驶汽车的分级体系。美国汽车工程师协会(SAE)将自动驾驶分为0~5级(L0~L5),其中L1~L2可归为辅助驾驶一类,主要依赖高级辅助驾驶系统(ADAS)来实现,这种智能系统仅起到辅助作用,并不能让驾驶者的双手得到解放;L ~L5则归为自动驾驶一类,依次为有条件的自动化、高度自动化和完全自动化。其中L5级别的全自动无人驾驶,目前还没有企业能实现。

 事实上,业界认为,若上路汽车实现L ~L5级自动驾驶,交通事故将大幅减少。

 吉利汽车董事长李书福作为今年全国两会的政协委员,就在其 加快自动驾驶立法 的提案中明确提出,研究表明95%的交通事故和人的错误驾驶行为有关,自动驾驶可以从根本上纠正这一错误,真正有效降低交通事故死亡率并提高道路安全。

 地平线机器人汽车业务总监李星宇告诉记者,近日,美国政府表示计划在年内把该国国内的交通事故死亡人数降为零,而自动驾驶被认为是实现这一计划的基石。

 李书福解释说,针对事故高发,自动驾驶的计算机控制当然比我们人类反应更快,能够及时对危险情况作出最优反应,较少出现刹车踩得晚这种情况,犯错概率也更小。此外,在对道路状况作出评估时,运用地理信息系统的自动驾驶比人看到的更广更多,可以避免视觉死角,同时对于车辆本身的情况也会更了解,可以减少隐患。

 此外,在理想状态下,按照交通规则设计的自动驾驶系统能依靠大数据来优化路径,把车流合理分配到不同道路,计算出路况、车辆数甚至红绿灯频次,合理规避拥堵。

 自动驾驶卡车异军突起

 完全无人驾驶毕竟是终极目标,谷歌、特斯拉自动驾驶汽车试验事故不断也正印证了即便是从L2向L 过渡都是艰难的一步。个中原因,按照图森互联CEO陈默的话来讲,实现完全自动驾驶的难点是 产业链较长,是需要很多核心技术去融合和集成的产品,而国内专注于这一领域的公司相对而言还较少 。

 图森互联还是个刚刚成立一年的年轻公司,专注于计算机视觉和人工智能。以低成本的硬件传感器,配合基于深度学习的算法,图森互联也出品了其自动驾驶解决方案。只不过,在垂直领域内,图森互联把目标放在了物流行业的自动驾驶解决方案上,主要针对大型货运。

 据了解,图森互联已与某重汽车厂达成战略合作伙伴关系,将在自动驾驶领域展开合作。

  这些运输商业用车大多运输路线固定,基本是两个物流集散地的点对点运行。而且,运行的区域大多临近高速公路,避开市区运行的复杂情景,路况相对简单。 陈默说,长途运输多数情况下道路上都是车辆,可控性更高,风险性更低。

 按照国家要求,长途运输一般都配备两个司机,以中途换人,确保安全。而使用自动驾驶技术,可以至少帮助物流公司节省一个司机的成本。

 更重要的一个原因是,陈默认为,货运车辆是生产工具,企业出于降低成本、增加安全性的需求,更有动力进行技术升级。 企业级应用更容易接受新生技术。 他说。

 此外,相对城市用车,货运自动驾驶的研发难度更低,也更易于实现商业落地。事实上,美国和欧洲已经在这一领域迈出了商业化步伐。

 李星宇告诉记者,今年年初,谷歌无人车团队技术天才Anthony Levandowski和谷歌地图原负责人Lior Ron离开,成立了初创公司Otto,仅仅半年后,移动出行巨头Uber就在7月份宣布以6.8亿美元高价收购Otto。Otto的商业化前景非常明确:提供面向货运卡车的自动驾驶运营服务。

  考虑到这家初创公司仅仅成立半年,可以断定他们主要依赖之前在谷歌开发的技术。而现在,这项技术的商业价值已经得到投资方认可。 李星宇说,使用自动驾驶,对于物流公司而言,人力成本的节约以及运输效率的提高是毋庸置疑的。不得不说,Uber的眼光很准。

 根据路透社的消息,Uber从明年开始就会提供货运服务。更多的公司开始跟上,欧洲六大卡车制造商(沃尔沃、戴姆勒、达夫、依维柯、曼、斯堪尼亚)已经组建超 12 辆车的无人驾驶卡车车队上路测试。

 自动驾驶的未来

  Otto的成功,其实是一个技术与市场结合的漂亮案例。 李星宇说,一项技术的研发,一开始也许是面对一个极为长远的目标,但其技术达到一定程度后,在某些场景下就可以产生商业价值了。因此通过限定使用场景,就可以降低技术实现难度。

 李星宇指出,如果顺着与自动驾驶卡车相同的思路去探索商业化路径,会发现不少行业都可以在短期内实现。他举例说,在仓储物流行业,亚马逊和京东已经部署了自动导引运输车(AGV);而用于农业的自动驾驶车辆由于在田间进行低速移动的场景难度很小,可以用较低的技术难度实现自动驾驶,转场时可用其他运输车辆转移;在局部封闭场所如旅游景区、机场、码头、矿区工地等,多数是特种车辆如挖掘机、起重机、小型电动车等,也较容易实现自动驾驶。此外,随着技术的进一步发展,更多的自动驾驶场景将得以实现,如有固定的行驶线路的城市公交、公司班车等,可以有选择地施行自动驾驶。

 而对于私家车,李星宇提出,其自动驾驶的应用普及也可以按照场景的不同逐步深入:例如先在高速公路上实现,然后是停车场,最后才是开放道路。

 一份来自通用汽车的调查显示,在超大型城市, 0%的汽油浪费在寻找停车位的过程中,而中心城区的停车时间通常超过15分钟。

  停车场的自动驾驶其实意义很大,而停车场的驾驶环境也相对友好,速度低,不存在天气因素,也是封闭场所,其实现难度明显要比开放道路低。 李星宇说。

  目前公众对于自动驾驶的质疑,其实是有一个前提,那就是允许汽车在任何时候、在任何开放道路上都可以行驶。这无疑是终极目标,拿一个最难的场景去评估一项在发展中的技术,自然很容易得出较为悲观的结论。 李星宇说, 正如我们在前面看到的自动驾驶卡车的例子一样,商业价值的产生是可以多元化的,在达到终极目标的过程中,或者限定场景,或者限定功能,就有可能将自动驾驶应用落地,产生商业价值。

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