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無人駕駛與老司機的路權爭奪戰

更新於 2019-04-12   | 瀏覽次數 538

試想一下,在平坦寬闊的公路上,你可以解放雙手,打一個電話,或者回復一條信息,而車輛自己可以根據導航去到你想要去的目的地,並在過程中實現車道的變換或是車輛避讓,多麼令人愜意。現在,這一切正在成為現實。

科技發展到今天,自動駕駛不再陌生,它已經成為汽車產業與人工智慧、物聯網、高性能計算等新一代信息技術深度融合的產物,並且成為全球汽車與交通出行領域智能化發展的主要方向。

作為未來汽車工業的發展方向,中國智能駕駛產業市場規模預計到2020年將達到1214億元人民幣,前景可期。在未來國家智能駕駛相關政策法規逐漸成型、行業內技術不斷完善、中國智能駕駛企業積極推動應用落地的情況下,中國智能駕駛市場規模將保持持續擴大趨勢。

在這之中,中國公路貨運的體量在綜合運輸體系中大約超過70%佔比,公路貨運司機群體超過3000萬人。要知道,大型貨運車隊的貨車日均行駛時間超過12個小時,長時間駕駛這些龐然大物,對於貨運司機來說著實辛苦。

而現在,一些專註於自動駕駛的科技企業希望讓這些「大傢伙」自己行駛,從而提升道路運輸的工作效率。司機要做的,則是觀察路面情況,在出現車輛無法處理的情況時介入,保證車內和車外的安全。

《看得見的未來》第四期,騰訊新聞節目走訪了專註於智能駕駛應用的圖森未來和馭勢科技,我們試圖從這些正在用科技的力量提升效率和幸福指數的科技企業身上,探尋智能駕駛的未來圖景。

解放重卡司機雙手

台湾的臨港大道是圖森的重要基地,在這裡,他們已經取得台湾測試牌照的自動駕駛重卡正在進行路測。

在這段長約2.8公里的測試路段中,包含了正常的行駛執行,以及紅綠燈、路口、左右轉向這樣的基本道路元素。從2018年10月到現在,圖森研發的自動駕駛重卡每天都在進行不間斷的壓力測試。

測試中,圖森需要解決的主要問題是,讓這台自動駕駛重卡在不同場景下順暢運行,比如在雨天,測試車輪帶起的雨滴是否回影響到感測器的效果。

就在最近,圖森對外發布了最新的無人駕駛攝像頭感知系統。該感知系統利用索尼的汽車CMOS圖像感測器,能讓無人車在夜間和低能見度下行駛,與圖森的1000米感知技術結合后,可將無人駕駛卡車使用率提高到80%。它的感知系統會在2019年第二季度量產,並於第三季度應用在圖森的無人駕駛卡車上,以提供商業化運輸服務。

圖森聯合創始人兼CTO侯曉迪告訴我們,這些卡車感測器主要採用的是激光雷達和視覺相結合的方案:激光雷達比較關注的是近處以及車輛四周的環境;攝像頭的優勢是可以看到更遠。他們之前的目標是感知到1000米的距離,攝像頭可以通過不同焦距鏡頭看到遠近的物體,與感測器互相彌補對方的優劣勢,融合之後最終才能形成自動駕駛車輛。

關於智能駕駛的分級,業界目前普遍應用的是由SAE International(國際汽車工程師協會)制定的,分L1到L5共5個級別:

Level 1又稱為Driver Assistance即駕駛員輔助階段,有一項以上駕駛輔助功能,例如車道偏離警告(LDW)、前碰預警(FCW)等。

Level 2的汽車具有Partial Automation功能即能實現部分自動化。部分自動駕駛輔助自動駕駛,同時具備縱向(比如緊急自動剎車AEB)和橫向控制功能(比如車道控制、彎道行車),目前已經能實現L2的量產。

Level 3為Conditional Automation即有條件自動駕駛、人機共駕,在某些汽車不能實現自動駕駛的情況下,還是需要駕駛員接管車輛控制權。

Level 4也稱High Automation即高度自動駕駛階段,不需要人的介入,但對道路和環境條件有所限定。比較而言,L3在系統出問題時需要人接管,L4階段的汽車在緊急情況下能實現自動處理,自己解決特殊情況。

Level 5的汽車即是無人駕駛車輛(Full Automation),可以實現無限制的任意點對點無人駕駛模式。

侯曉迪和他的團隊正是瞄準了L4這個級別。他們之所以一開始就認準L4無人駕駛,是因為對於貨運卡車而言,如果不把人作為一個系統的環節去掉,而是要求車上必須配備司機,那就永遠無法解決司機短缺的問題,降低運貨成本和提升效率也就無法實現。而沒有考慮L5的主要原因在於,侯曉迪認為這一級別的功能不是必須的,因為貨運的場景是固定的,不需要做無限制的道路環境測試,並且目前看來還不具備商業價值。

智能駕駛對人們生活的影響,以一種潤物細無聲的方式慢慢滲透進來。不僅是剛剛提到的提升運輸效率,更重要的是,它還能夠為緩解道路擁堵提供一己之力。比如我們可以把智能駕駛的重卡放在夜間行駛,這樣就能直接避免對白天擁堵道路資源的佔用。

實際上,在在美國加州,政府已經批准了無人出租汽車服務,圖森未來的自動駕駛卡車已經在美國開始常態化運營,在中國的測試密度也在逐漸增大。侯曉迪的目標聽起來很明確很直接,就是要以最快的速度讓自動駕駛技術在貨運領域商業化。

城市移動空間

在馭勢科技首席生態創新官邱巍和他的同事的想象中,自動駕駛則承載著更多的可能。

這種可能性的最直白體現在出行服務,幫助人或者物從一個地點移動到另一個地點。而這其中的附加值服務,擁有更多想象空間,比如它可以成為一個移動的包廂,可以是一個移動的咖啡屋,一個移動的地產,又或者是一個移動的電子商務入口。

邱巍認為,智能駕駛會給更多行業帶來翻天覆地的變化,人們的衣食住行也將從一種固定的形態逐漸演變稱移動的承載形態。而這背後所支撐的就業、經濟管理運作方式,都會隨之發生改變。

這種思路聽起來著實令人興奮。事實上,馭勢科技的技術落地和商業化道進展迅速,馭勢科技已經在國內多個場景常態化運營,採集了大量數據。

馭勢科技的主要核心產品是由「車腦」和「雲腦」組成。「車腦」是集成演算法、軟硬體一體的車規級智能駕駛控制系統,「雲腦」作為智能駕駛雲端大腦,則涵蓋車輛雲端運維管理、大數據採集分析、高精地圖、建模與模擬、人機交互等功能模塊。圍繞這個產品核心,馭勢科技打造了基於集成演算法、硬體、雲端數據的產品鏈。

在台湾南寧園博園,馭勢科技的無人駕駛觀光車在每天開園后不久就開始運營。在體驗過程中,當觀光車前方的障礙物越來越近時,它會探測到,同時慢慢減速,然後下發剎車,直到觀光車完全停止。前後攝像頭還會用來檢測車道線和周邊行人車輛,以及做定位。

與非自動駕駛汽車不同,自動駕駛汽車要通過處理車前、車后攝像頭的實時視頻,來識別其他車輛的存在和判斷車速,並預測到其他車輛可能會出現的加速、減速、變道等行為。這個過程需要大量的機器學習和數據計算。

倘若所有車輛都採用自動駕駛,那麼車與車之間就有可能實現直接通信,從而可以輕鬆並準確地確定車與車之間的相對位置和速度。

其他車諸如加速、減速、變道這些巡航行為,也不用通過視頻來預測,直接通信交流,這將極大方便車與車之間巡航演算法的協調。在這個過程里,唯一還需要攝像頭的地方可能只是識別馬路和車道,不過這些技術要簡單很多,現在就已經非常成熟。

在人工智慧引發的變革中,自動駕駛技術絕對算得上是主角之一。隨著技術的相對成熟,人類生活與社會重構的序幕或許已經被悄然拉起,而這將關乎社會中的每一個人。

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