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自动驾驶的前景并没有那么乐观

2018-1-5 17:14 41 0 编辑:xuni99
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“2017年12月2日,一聲令下,深圳的无人驾駛公交車正式上路了……这是中國首次,全球首例在開放的道路上進行無人駕駛。今天开始,當你在深圳搭乘公交時,看到駕驶位是空的,方向盘还會自己动,千萬不要再驚訝……”本月初,一篇名為《別了司机!剛刚深圳打響第一枪!》的自媒體文章在網络上广泛傳播。
雖然緊接著深圳巴士集团就用三個關鍵詞——有人驾驶、试验线路、只针对特定人群開放,对該文章內容做了澄清,同时表示“無人驾駛的实現,仍停留在功能和技術层面”。這場博人眼球的闹劇背后所反映的自動駕駛“亂象”,还是引起了業界的深思。
“可以看到,當前社會對于自动驾駛有两種截然不同的态度,一種是盲目的樂觀,就像深圳阿爾法巴智能驾驶公交上路,部分媒體描述的那樣;另一種則是过分的悲觀,覺得要实現汽车自动驾駛完全不可能。”日前,沃尔沃汽車亞太區研發总監顾劍民博士接受盖世汽车采訪時表示。
“但我的態度是‘謹慎的樂观’。什么意思?就是說業界如果想在未來3~5年之内,實现全場景的無人駕駛,或许不太可能,但这并不等于未來5年或者10年仍做不到。”顾劍民認为,研發自動驾驶是一个循序漸進的過程,行业可以先从某些特定场景的自动驾驶或者特定功能的自动駕駛做起,然后再逐步擴展到全场景的自动駕駛。如果一开始就瞄準完全的自动駕驶,不仅法律不允許,技术方面也難以达到要求。
傳感器总會有局限性 自動駕駛一定需要V2X
如果從谷歌自動駕駛汽車雛形2009年被曝光開始算起,業界大規模研发这項“黑科技”已經有了八年的时间。期间,經过无数次的思想碰撞和技術創新,業界對于自動駕駛汽車应該怎样去架構、究竟需要什么樣的技術,已经有了比较明确的答案,即汽車自动駕驶系统主要包括感知、決策和控制三個層面,這其中任何一个环节出现差錯都難以實現汽车自動化和智能化。
正是有了这样的方向指引,目前業界对于自动驾駛的技术研發重點,也主要是圍绕這三個方面展开。譬如感知方面,為了讓自动駕駛汽車能夠拥有像人一樣甚至“超人類”的环境感知能力,在行车途中準确获取车辆周邊的環境信息,企業们紛紛給汽车装上了攝像頭、毫米波雷達乃至激光雷達等傳感器,充当汽車的“眼睛”。事实證明确实可行,谷歌無人車、特斯拉的上路就是很好的例子,拋開自動駕驶不談,这些傳感器的“加身”,確實会让汽車的性能大大提升,實现更高水平的安全驾駛。
“但若就自動駕駛而言,光靠車辆本身的傳感器难以实现,因為傳感器總会有局限性,即使加上高精度地圖。”一个很明显的案例是发生于2016年5月的特斯拉Model S致命事件,作为全球第一起因自动駕驶而致死的事故,这起車祸的原因之一就是特斯拉自动驾駛系統在明亮的阳光下,沒有監测到白色的半挂拖車,从而導致兩车相撞。虽然后来特斯拉对系统進行了多次升级,傳感器技术也有了新的突破,傳感器的局限性依然存在,甚至被業界奉為最佳解決方案的激光雷達,在雨雪霧等極端天氣下,性能也會大打折扣。
“從這一点上来讲,要實现真正的自动驾驶,特別是L4以上的自动駕駛,没有V2X技术,是難以成功的。”而有了V2X技術,不僅可以弥補當前各種傳感器在辅助驾駛過程中的功能缺陷,對于很多人存疑的汽车“聽覺”技術,其實也是一种补充。
“如果類比現在人类駕駛员开车的狀態,聽覺在駕駛过程中也很重要,可以帮助驾驶员听清车內車外的各种警報声音。”那么怎么補齊自動駕驶汽車在這一塊的技术“短板”呢?顧剑民认為,基于DSRC或者LTE-V的V2X技術,能够让自动駕駛汽车在有其他特殊車輛靠近时,提前知晓并进行避讓,而这也將是未来汽車“聽”方面的主要需求,至于内部的警報声,则可以通過CAN總线形成信息閉環。
從小概率事件到市場 自動驾駛仍存多重难題
據波士頓咨詢公司預計,到2035年,全球無人驾驶汽车的销量將達1200万輛,其中超過四分之一將在中国出售。毋庸置疑,在全球汽车產业智能化、自动化大潮下,未来汽車产品的形态之一必然是自动驾驶,而中国則将是自動驾駛的主战場。正因为如此,當前幾乎所有主流車企都在积极開展自動驾驶相关研发,加速這項“黑科技”的量产落地。
不过,正所謂“理想很丰满,現實很骨感”,即使是現在,各大車企、各行各業針對自動駕駛已經進行了无数次的技术迭代,V2X也取得了明顯进展,要实现量产仍存多重难题。其中技術方面,據顾劍民透露,目前主要有兩大技术難點。
“一是怎么去预測人的行为。就像我们现在开车,總会遇到行人、騎自行車的人、骑電瓶車的人等各种不同的公共道路使用者,我們需要预测他們的行为一样,即使现在已經推出了完全的自动駕駛汽車,只要路上還有其他的弱勢道路使用者,必然會存在自动駕驶汽車与其他道路使用者的互動,这就需要去預測人的行為。比如前面过馬路的老人是繼續往前走,還是停下来,抑或往回走。然而事實卻是,即使經驗比較充足的人類駕驶员,尚且不能准确判斷,更別說机器或自动驾駛車輛。
二是如何减少corner case帶来的潛在危险。虽然這里談的是小概率極端情况,但汽车不同于其他很多消费產品,一旦碰到corner case,结果很可能是車損人傷,甚至车毁人亡。如果出現这样的情況,对于整车廠來说,需要承擔很大的法律责任。所以这也是目前業界比较担心的。”据悉,現在也有很多企業在針對corner case进行相關的研发,以覆蓋盡可能多的corner case场景,提高自动駕駛汽車的安全性和穩定性。
而在这些技术因素之外,顧剑民认為,還有一些非技術因素也不容忽視。
“譬如法律法規的不完善,不過这個國家目前正在積极推动中,相信很快会有相关的成果發布。另一个原因就是市场,特別是市场的接受度。对于自动驾驶,過去我们經常看到有第三方調查說,中国的顧客是最愿意接受自動驾驶的,市场接受度甚至高达70%—80%,但其实這種調研結果与顾客实際的購買行為是有偏差的,真正愿意接納自动驾驶的消费者數據很可能沒有這么多,尤其在顧客知道這種自動駕驶系統需要額外付費,所謂天下沒有免費的午餐。像特斯拉就是这样的商业模式,可能只有很少一部分人愿意為之买單,体驗這種高科技。”这就需要企業去衡量,考量市场的接受度和盈利模式。
当然,最关键的是,目前技術还做不到真正的无人駕驶,甚至一个最普遍的用車場景——在人車混雜的場景下,汽車駛離小区停車位,驶出小區,開上马路,目前的技術條件下都很难做到。“這種情况下,即使車企將自動駕驶系统作为一個選装系统提供给消费者,也很容易淪為鸡肋,因为體驗不好,还不如消费者自己駕驶。所以现在很多車企其實都在考虑,假如未來这套自动駕駛系統成熟了,法律允许了,保险等配套也都跟上了,顧客能不能接受,愿不愿意花這個钱。”
基于場景和功能 循序漸進推动技術商業化
隨着汽车自动化、智能化發展渐入高潮,在自動驾駛領域,如今組装一輛自动駕驶樣车進行Demo演示,對于越来越多的企業來说不再是難事,也不是大家關注的焦点,反而對于自動駕驶技术的商業化落地,開始被不斷提上日程。
如Apollo和金龍合作的無人駕駛巴士“阿波龍”,预計明年將量產并展開示范运營;广汽自主研發的L3自動驾駛汽车,宣布将于2019年年底量产;日產則承诺到2020年,實現完全自动駕駛技術的商業化……仿佛不过兩三年的時間,大家將看到大量的自动驾駛汽车投入運營。
然而,事实并非如此。“如果自動駕駛要最终落地,我認为兩個領域有望率先實現:特定場景的自动駕驶,比如某段封閉的道路,里面没有其他的行人、骑自行车的人等道路使用者,場景相對较简單;特定功能的自動駕駛,类似于縱目科技最近演示的自動泊车以及自主泊车。”
顾劍民认為,企业可以从這两條路線,結合自動化由第一階段、第二阶段、第三阶段逐漸向上研发,因為自動駕駛的研发需要循序漸進,技術积累和迭代,从主動安全到駕駛辅助,然后是辅助驾駛,最后做到自動驾駛乃至真正的無人駕驶。至于要实現完全的自动駕駛落地,在某種程度上則需要國家像出臺雙積分政策支持新能源產业一样,出台类似的政策支持自动驾駛的商業化量产。
“值得一提的是,即使將来自动驾驶量产了,也很有可能是作為一個選装系统,只有客戶愿意多花钱,才有可能享受到自动驾驶技术紅利。”为什么這么说?在顧劍民看来,除非有一天技术方面可以實現完全的无人駕驶,人駕驶汽车是非法的,否則無法避免人機共駕情况的出現。而只要人類駕驶员还有操控汽车的可能,或存在操控汽车的需求,还需要體驗驾驶的乐趣,车企就不能通过諸如取消方向盤等方式剥夺人類驾駛員的駕驶權,否則可能很多人不愿意買这样的車。
“因此,我認为在可以预計的一段時间內,大部分汽车的自动駕駛功能將可以選装,以保證人類駕駛员在某些情况下可以拥有駕駛權,自己來開車,享受駕驶的乐趣。而在類似堵车、个人比較疲惫的情况下,或者需要做其他的事情时,則可以選择把驾驶權交給汽車,让汽车自动驾駛。”
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