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自動(dòng)駕駛:眼前僅有駕駛 自動(dòng)尚在遠(yuǎn)方

自動(dòng)駕駛:眼前僅有駕駛 自動(dòng)尚在遠(yuǎn)方-DVBCN
近日,百度公司董事長兼CEO李彥宏宣布其L4級(jí)無人車“阿波龍”正式量產(chǎn),即將發(fā)往國內(nèi)北京、雄安、深圳、平潭、武漢等地進(jìn)行商業(yè)化運(yùn)營。市場一片驚呼。
 
自動(dòng)駕駛,近幾年汽車領(lǐng)域最火熱的風(fēng)口之一。麥肯錫最新研究報(bào)告顯示,至2030年,中國自動(dòng)駕駛相關(guān)的新車銷售及出行服務(wù)創(chuàng)收將超過5000億美元。
 
傳統(tǒng)主機(jī)廠、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、出行公司紛紛擁抱市場、卡位圈地。大量創(chuàng)業(yè)者也帶著華麗麗的PPT一股腦兒地涌入自動(dòng)駕駛行業(yè),各自都在說著自己的精彩故事。在他們身后,資本的力量不斷加碼。根據(jù)中國電動(dòng)汽車百人會(huì)的統(tǒng)計(jì),2015年到2017年11月,自動(dòng)駕駛汽車相關(guān)領(lǐng)域的投融資事件共193起,金額達(dá)1438億美元。
 
無人車量產(chǎn)的消息鋪天蓋地,市場情緒被不斷調(diào)動(dòng),自動(dòng)駕駛的時(shí)代仿佛明天就要來了。然而,隨著今年3月18日,Uber自動(dòng)駕駛測試車在美國亞利桑那州的一撞,一切似乎都冷靜了。
 
百度無人車量產(chǎn)的消息就像一顆石子投入了水中,又激起了大片水花,賺足了眼球的同時(shí),也引起了業(yè)內(nèi)人士的質(zhì)疑。按照美國汽車工程師協(xié)會(huì)(SAE)的定義,汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)分為L0~L5共6個(gè)級(jí)別,在這樣的等級(jí)劃分中,L4級(jí)指高度自動(dòng)駕駛,即在大多數(shù)場景下自動(dòng)駕駛能夠?qū)崿F(xiàn)。“阿波龍”是否真正能達(dá)“標(biāo)”,暫時(shí)得打一個(gè)問號(hào)。
 
國科嘉和基金管理合伙人王戈最近在第29屆國際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)智能車大會(huì)上的一段話引起了業(yè)內(nèi)的共鳴。他說,對于實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛的時(shí)間,主機(jī)廠一般比較保守,至于有人說五年北京街頭就能實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛,基本屬于“屁股決定腦袋”。
 
自動(dòng)駕駛的故事講了這么久,落地卻仍存在諸多困難。未來,自動(dòng)駕駛將如何駛向遠(yuǎn)方?
 
究竟選擇撞向哪兒
 
“在碰撞無可避免的情況下,無人車會(huì)撞向一個(gè)人的一側(cè)還是撞向一群人的一側(cè)?”“往前行駛會(huì)撞到人,往旁邊讓會(huì)撞到欄桿而導(dǎo)致車內(nèi)乘客受傷,無人車會(huì)怎么選擇?”
 
“撞向哪兒”是一個(gè)經(jīng)典的法律倫理問題。在有關(guān)智能駕駛的論壇中,業(yè)內(nèi)人士總喜歡拿這個(gè)問題來說明智能駕駛技術(shù)的不成熟。去年,中科院自動(dòng)化所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、自動(dòng)化學(xué)會(huì)副理事長兼秘書長王飛躍在接受中國青年報(bào)·中青在線記者采訪時(shí),用“初中生”來形容當(dāng)時(shí)無人車的發(fā)展情況。今年,面對同樣的問題,他說當(dāng)時(shí)的預(yù)估還是高了,“它離(初中)畢業(yè)還有很長一段距離。”
 
很長一段時(shí)間,國內(nèi)對自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展都過于樂觀與自信,王戈記得,三年前和自動(dòng)駕駛的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)聊天,許多人考慮的是直接往全自動(dòng)駕駛方向發(fā)展還是像傳統(tǒng)主機(jī)廠一樣漸進(jìn)式發(fā)展,全然沒考慮底層技術(shù)的研發(fā)問題。“企業(yè)拼命吹氣球,也不管吹不吹破,都急于變現(xiàn),恨不得明天就上路。”王飛躍也一臉激動(dòng)。隨著自動(dòng)駕駛事故的頻發(fā),這樣的泡沫總算慢慢消退了。
 
目前,業(yè)內(nèi)多數(shù)專家認(rèn)為,我們當(dāng)前的自動(dòng)駕駛技術(shù)基本介于L2級(jí)和L3級(jí)之間,從整體的研究發(fā)展來講,L2、L3級(jí)的研發(fā)主要集中在企業(yè),L4、L5級(jí)集中在科研機(jī)構(gòu),其中需要突破的瓶頸還很多。
 
“無人車關(guān)鍵要解決兩大問題,場景理解和自主運(yùn)動(dòng)”,西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所的崔迪瀟博士表示,場景理解的核心是要處理傳感的數(shù)據(jù),在傳感數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上給出場景結(jié)構(gòu)化描述,并進(jìn)行幾何、物理及語義層次上的推理,這些將會(huì)形成無人車自主運(yùn)動(dòng)的時(shí)空約束,自主運(yùn)動(dòng)則要根據(jù)時(shí)空約束來適應(yīng)場景的動(dòng)態(tài)變化,控制車輛。而現(xiàn)在,“無人車的目的性和主動(dòng)性都不足”,崔迪瀟表示,現(xiàn)在的無人車計(jì)算效率低、環(huán)境適應(yīng)性差、自學(xué)能力不足,在復(fù)雜的交通環(huán)境中遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類駕駛員。
 
想讓無人車變得更智能,底層技術(shù)短時(shí)間突破不了,技術(shù)人員只能讓它不斷去學(xué)習(xí),積累數(shù)據(jù)。他們正在不斷給無人車加裝雷達(dá)以期它“看”得更清楚,一幅幅地圖也不斷被無人車的“大腦”所記憶,但復(fù)雜的交通場景根本描述不完,種種突發(fā)狀況的發(fā)生也讓無人車手足無措,同時(shí),高昂的路測成本也令數(shù)據(jù)的收集變得困難。
 
在本世紀(jì)初,王飛躍首次提出了基于社會(huì)物理信息系統(tǒng)(CPSS)的平行駕駛框架,在平行駕駛的框架下,當(dāng)人類司機(jī)駕著物理車輛奔馳時(shí),作為“軟件機(jī)器人”的智能代理,也開著對應(yīng)的“虛擬車”同時(shí)在虛擬世界中奔馳。虛擬場景的構(gòu)建大大減少了數(shù)據(jù)收集的成本,但無法主動(dòng)學(xué)習(xí)、分析場景做出決策始終是現(xiàn)階段的無人車邁不過去的坎兒。
 
警惕自動(dòng)駕駛中的“馬糞問題”
 
雖然無人車的落地仍困難重重,但不可否認(rèn),這幾年,智能駕駛的發(fā)展取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)步。王飛躍記得,1997年,加州圣地亞哥舉行Demo'97(The NAHSC 1997 Technical Feasibility Demonstration )無人車集中演示時(shí),一輛車的成本要上百萬美金,而現(xiàn)在只要幾百萬元人民幣。國內(nèi)無人車剛開始路測時(shí),速度還沒有人走得快,現(xiàn)在已經(jīng)能開幾十碼。技術(shù)每天都在變化,有關(guān)智能駕駛的各種研究、討論也多了起來,王飛躍提醒,在討論問題時(shí)要警惕自動(dòng)駕駛中的“馬糞問題”。
 
100多年前,馬是人們出行的主要交通工具,當(dāng)時(shí)在倫敦、紐約這些大城市,有十幾萬匹馬在維持著整個(gè)城市的運(yùn)轉(zhuǎn)。隨著人口的增加,人們生活水平的提高,對馬的需求也越來越大,隨之而來的是城市的馬糞該怎么處理的問題。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)時(shí),倫敦的馬每天能產(chǎn)生3000噸馬糞,30萬升的馬尿。1894年,《泰晤士報(bào)》預(yù)測,在接下來的50年里,倫敦將被高達(dá)9英尺的馬糞淹沒。
 
一場“馬糞危機(jī)”成了城市的噩夢。1898年,紐約市主辦了首屆國際城市規(guī)劃會(huì)議,其中最重要的議題就是馬糞問題,因?yàn)槿蚋鞯氐某鞘薪?jīng)歷著同樣的“馬糞危機(jī)”。但經(jīng)過幾天討論,會(huì)議未找出任何解決方案,只能草草收場。后來,隨著汽車的普及,“馬糞危機(jī)”消失了。
 
“在人工智能時(shí)代,當(dāng)我們研究討論如何解決車輛的無人駕駛問題時(shí),不斷討論如何讓無人車在與有人車混開情況下長久時(shí)間內(nèi)不出現(xiàn)事故,這是否正是當(dāng)下遇到的‘馬糞問題’?”王飛躍表示,當(dāng)無人車足夠智能之后,就把“有人車”代替掉了,“就像汽車把馬車代替掉一樣,很多問題是不存在的。”
 
王飛躍告訴中國青年報(bào)·中青在線記者,現(xiàn)在有些專家的研究方向是錯(cuò)的,他們用這些錯(cuò)誤的假設(shè)來告訴自動(dòng)駕駛的研發(fā)團(tuán)隊(duì)要注意哪些問題,而“所謂的問題根本不是問題”。這種研究不僅耗費(fèi)時(shí)間而且容易走彎路。
 
在他的理念中,未來無人車會(huì)普及,而“有人車”會(huì)慢慢失去路權(quán),只會(huì)在一些賽車場見到,整個(gè)城市的生態(tài)會(huì)慢慢改變,無人車本身就會(huì)成為一個(gè)生活場景。
 
大海里如何養(yǎng)出“鯨魚”
 
在自動(dòng)駕駛技術(shù)全面升級(jí)之前,很長一段時(shí)間,無人車只能在特定場景下使用,在業(yè)內(nèi)人士看來,這是一片藍(lán)海,也是無人車最快能商用的地方,價(jià)值巨大。“找特定場景扎扎實(shí)實(shí)做下去”也是王飛躍對自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)企業(yè)的建議。他認(rèn)為,礦山、物流、市政、碼頭四個(gè)場景是最適合無人車落地的,也是急需無人化的。
 
慧拓智能機(jī)器有限公司副總裁王健曾多次考察露天煤礦,“條件非常艱苦”是他對礦山工作的評價(jià)。“人開著礦卡沿著整個(gè)山頂盤旋著一圈一圈下到坑底,然后剝離土方,再一圈圈上去,開到排土場再把土倒掉,工作環(huán)境很惡劣。”王健說,礦區(qū)作業(yè)環(huán)境比較危險(xiǎn),但工作路線比較單一,這樣的場景就很適合無人駕駛,而以現(xiàn)在平行駕駛汽車的技術(shù)水平,完全能勝任這樣場景下的工作,“國外礦山已經(jīng)出現(xiàn)無人車應(yīng)用案例了”。
 
除了做特定場景的整車,想要在自動(dòng)駕駛這片大海中養(yǎng)出“鯨魚”,王戈認(rèn)為,往自動(dòng)駕駛的上游找機(jī)會(huì)也能以點(diǎn)破面。
 
“如果要?jiǎng)?chuàng)業(yè)我們就做單點(diǎn)化,比如信號(hào)系統(tǒng)、巡航輔助、光學(xué)設(shè)備、控制器……這樣就避免了跟行業(yè)巨頭發(fā)生直接的競爭。”王戈表示,主機(jī)廠關(guān)注整體的投入產(chǎn)出比的問題,一個(gè)配件想做好至少需要研發(fā)兩三年時(shí)間,耗費(fèi)的人力物力都很大,這時(shí)他們就會(huì)選擇“拿來主義”,“這是創(chuàng)業(yè)非常好的點(diǎn)。”
 
另外,王戈建議從整體宏觀和生態(tài)圈的角度考慮創(chuàng)業(yè)的項(xiàng)目,做融合的設(shè)計(jì)方案也很好。隨著行業(yè)的變遷,工程化和集成化變得越來越重要,“大家做好自己那個(gè)部分的同時(shí),別忘了在客廳留幾個(gè)門和別的地方接口,這很關(guān)鍵。”
 
除此之外,王戈認(rèn)為,場景數(shù)據(jù)是自動(dòng)駕駛企業(yè)制勝的根本,決策算法是企業(yè)的核心競爭力,這兩個(gè)方向都是深海,至于會(huì)不會(huì)成為其中的巨鯨,就要看誰更愿意沉下心來做了。“講故事沒有關(guān)系,很正常,也是促進(jìn)整個(gè)行業(yè)和產(chǎn)業(yè)成熟的方法,但是別講故事講得自己真信了,這就麻煩了。”
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