汽车行业转型升级速度在加快,汽车产业同仁已经达成一个共识:在未来,汽车新“四化”将取代传统汽车研发的三大件“发动机、变速箱和底盘”,成为未来汽车技术与应用革新的主要方向和特点。
什么是新四化?
即电动化、网联化、智能化、共享化。这里面,虽然没有直接提到无人驾驶,但是这里面,网联化和智能化,是实现无人驾驶的基础与前提。
百度研发的“阿波龙”
无人驾驶技术是目前人工智能领域最贴近实际的应用,国外的谷歌、Uber、特斯拉等知名企业,宝马、奔驰等知名车企,还有国内的百度、腾讯、阿里巴巴都在投入巨资研究这个技术。
今年的6月中旬,工信部正式颁发了5G商用牌照。越来越多的人期待5G技术普及以后,汽车从部分自动驾驶模式进化到完全实现无人驾驶,那样,就可以不用考驾照,设定目的地,直接上车,启动后它走它的路,我美美的休息一会儿或是做点其他事情,打游戏,上网看电影、移动办公,只等着到达目的地,下车走人,车子自动泊位……
看上去好美是吧?可惜,实现这一目标还是太过遥远了。
先来看最近一个真实案例:
美国在亚利桑那州的一名女性在穿越马路的时候被一辆测试的Uber自动驾驶的汽车撞伤致死,由此所引发的无人驾驶技术安全性的讨论迅速成为热点,有人认为这是人工智能的缺陷;官方则说并不是Uber的错,是一场人为事故。有业内人士在交流中透露说,一方面是这个女性突然横穿牙路,速度太快,又是夜间,另一方面这辆车的识别系统,并未识别出这是一个人,而是认为这是一个类似塑料袋的物体,所以并未采取紧急制动。
这就在一定程度上证明,无人驾驶技术还没有发展到令人完全放心的地步。
特斯拉在2019年第一季度公布的数据也很有意思,在其自动驾驶仪安全性报告中提到,自动驾驶仪启动情况下发生的事故率再次有所增加。特斯拉称:“在第一季度,启动自动驾驶仪的情况下,车辆每行驶287万英里会发生一起事故。而在没有启动自动驾驶仪的情况下,每行驶176万英里就会发生一次事故。实现自动驾驶,是为了保障安全性,如果自动驾驶的安全性还不如人工驾驶,那只能说明,这个技术还有很多缺陷。
5G+深度学习算法+高精度传感器,才是实现彻底无人驾驶的关键。从更专业的角度来定义,智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶,并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。
距离这一步,真的还很遥远。这是一个体系的互助协同,不是单独的一辆车,摁下无人驾驶的钮,就可以实现的。
更关键的,还有一个法理问题:如果无人驾驶的车辆,在高速行驶中遇到紧急情况,一边是悬崖,一边是行人,如果必须要选一个,这辆智能的车辆,选哪一个?无论它的选择是什么,是否能代表车主的意愿?
所以,在高度规范的道路交通秩序下,结合5G的普及,实现无人驾驶是可能的,但是在混乱的交通状况下,不确定的因素越多,无人驾驶,必然会产生各种新问题。
最完美的情况是,在特别的路段或区域(智慧城市),汽车云与交通云协同,还要满足三个关键词:
1、跨视距: 满足视距和非视距的环境感知,增强感知信息的内容和准确度;
2、低时延: 满足5 毫秒以内的车云交互,实现远程紧急控制以及编队行驶;
3、高性能: 降低终端的计算压力,实现多维数据实时分析和场景决策。
在这样的理想空间里,无人驾驶将是出现事故隐患率最小的,但这样的空间,需要投入大量的资源财力来建设,所以说,无人驾驶,会率先在一些特定的场所或道路内实现,例如港口、矿区、景区,如果是开放的区域,可能会在相对固定线路的公交上实现。
普通道路上实现完全的无人驾驶,还有很长的一段路要走,国外有行业专家认为,未来几十年内,自动驾驶技术还无法做到无处不在,无人驾驶汽车也将一直存在限制。那么,现在的我们,还是老老实实的学交规,考一个驾照吧!
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