当前位置:首页 极科头条 国家战略指引下 “新旧势力”智能网联汽车的发展之路 2017-05-23 11:33:26 来源:盖世汽车 领域:政策指南 浏览:593

随着传统汽车造成的能源消耗、环境污染问题日益突出,交通拥堵安全事故长期居高不下,汽车自动化、网联化及电气化作为应对这一系列社会问题最为行之有效的方法,正吸引了众多汽车业内外人士的广泛关注,甚至还被认为是实现中国汽车产业快速跃升的新路径。在此背景下,近两年国家在多个指导性文件里都把智能汽车、网联汽车作为未来汽车产业升级的重要方向,进行战略部署。

如2016年10月份发布的《节能与新能源汽车技术路线图》,明确到2020年,搭载有驾驶辅助及部分自动驾驶功能的车辆市场占有率将达到50%;到2025年,约15%的车辆具有高度自动驾驶功能;到2030年,接近10%的车辆能够实现完全自动驾驶。2017年4月,工信部、发改委、科技部三部门联合发布《汽车产业中长期发展规划》,指出要以新能源汽车和智能网联汽车为突破口,引领整个产业转型升级……发展智能网联汽车正逐渐由行业变革上升为一项国家发展战略。

那么,在当前政策及市场的双重利好下,国内智能网联汽车发展现状究竟如何呢?汽车智能化、网联化后,会给人类生活带来哪些改变?为了早日迎接这些改变,企业的做法都有哪些?还面临哪些挑战?针对这些问题,在日前举办的2017中国汽车论坛上,来自产、学、研三界的多位专家学者展开了深入的讨论。

智能网联汽车如何改变人类生活?

世界经济论坛汽车区资深经理Andrey Berdichevskiy认为,推广智能交通会带来一系列的连锁效应。首先是共享出行,未来无人驾驶汽车将在共享出行方面扮演重要的角色,从而大幅减少道路上汽车的数量。与此同时,由于车与车、车与路、车与其他交通设施之间都实现了联网,届时汽车可通过计算合理地规划路线,减少不必要的行驶路程,缩短平均行驶时间,最终实现二氧化碳的排放大量降低。

百度副总裁邬学斌则提到了安全、高效和经济。安全即发展网联汽车、无人驾驶汽车可大幅减少道路交通事故的发生,当前中国每天在交通事故中死亡的人数,现场死亡约118人,间接死亡大约在450人左右,虽然有了无人车后并不能完全杜绝这些伤亡,但却可以减少;高效即提高出行效率;经济就是无人车时代,出租车等公共交通可以省掉聘请司机的费用,降低出行成本。且随着无人车和智能汽车的发展,产业逐渐成熟,核心零部件成本也会进一步下降,从而产生经济价值。

长安汽车工程研究总院智能化开发中心副主任何文更加关注的是个人汽车生活的改变,如出行方式、行车环境、用车体验、人车生活内容等,让智能网联汽车通过与周边环境、办公室及智能家居等互动,给驾乘人员提供更智能、便捷、多样化的用车服务,提高出行效率。

不过正如博世底盘系统中国区市场与战略发展总监余红说的那样,自动驾驶并不是一件一蹴而就的事情,可以逐渐逐级去完成。且由于智能网联汽车涉及的技术相较于传统汽车更复杂,增加了人工智能、软件工程、大数据等多项新兴技术,必须是政府、产业和每个交通参与者共同努力,政府主导,做好顶层设计,产业和交通参与者配合,才能少走弯路。

“新旧势力”如何抢滩布局?

作为国内较早一批进入无人驾驶领域的企业,百度在自动驾驶汽车研发上有着丰富的经验,特别对于实现自动驾驶的基础技术——人工智能,百度有深厚的积累,这也使得自动驾驶研发热潮下,百度比其他很多企业走的都快。

据了解,百度在2015年就与宝马在自动驾驶上达成了合作,通过双方合作研发的自动驾驶汽车成功在北京高速道路上完成测试。2016年11月,18辆百度无人车在桐乡市子夜路智能汽车和智慧交通示范区内首次进行开放城市道路运营,实现全程无人工干预的L4级无人驾驶技术。今年上海车展期间,百度发布了“Apollo”计划,再次提速自动驾驶研发。

邬学斌透露,Apollo是一个开放、完整、安全的软件平台,它设计的主要目的是给整个智能驾驶和无人驾驶汽车工业提供一个快速创新的生态,给他们一套完整的软硬件和服务解决方案。其中,开放的部分有软件主要的核心能力,比如感知、路径规划、车辆控制等,会通过开放代码或者通过API的方式来开放,让所有生态系统的参与者充分利用这些能力。但对于国家政策不允许开源的地图和定位,以及非百度独自拥有的知识产权,则不能开源。

“我们目前制定了一个‘三步走’计划。首先在今年7月份,我们会开放封闭场地的自动驾驶能力;年底,我们会输出在城市简单路况下的自动驾驶能力;在2020年前,逐步开放至高速公路和普通城市道路上的全自动驾驶。在这个之前,我们把高速公路还有城市道路都进行开放,这是我们的发展计划。因此,我们希望这个项目的组成人员有中央和地方政府、汽车制造商、传感器等核心部件制造商,还有出行服务提供商、通讯服务提供商、科研机构、院校等,组成一个完整的生态,大家彼此依存、共同进步。”

江淮计划从四个围度来逐步实现汽车智能化、网联化,分别是辅助驾驶、部分自动驾驶、有条件的自动驾驶以及高度自动驾驶,其中高度的自动驾驶将在2025年实现。

至于具体规划,江淮汽车技术中心电子电器研究院副院长李卫兵透露,智能互联上,2018年江淮会实现车联网大规模的推广应用,到2020年会出现V2X产业技术的准备。智能服务方面,江淮发展了自己的车联网平台,争取在2018年实现远程车辆控制、远程车辆诊断,以及数据的收集和分析;在2020年,将依托智慧城市、智能交通,构建大的车载汽车服务。自动驾驶方面,2018年实现所有L2级量产;2020年计划实现有条件的自动驾驶,高速公路上的自动驾驶以及特定城市自动跟车功能、特定场景下泊车功能。

李院长表示,目前主流的无人驾驶技术有两大路线:由ADAS往上走和直接介入无人驾驶,这两条路线在现阶段是并存的,且在未来很长一段时间内仍会并存,因此江淮在这两条路线上都要有所储备和准备。江淮作为国内一家商乘并举的企业,凭借齐全的产品线,进行智能网联技术研发有非常好的载体,一旦有所突破,可迅速渗透到其他细分市场。

长安则有自动化的“6 5 4”战略,即面向2025发展,搭建6大技术平台,掌握5大核心技术,分4个阶段实现智能产业应用化。目前,长安已经在本部设立了自动化研发中心,在美国底特律设立了研发部,在硅谷设立了创新实验室,同时还筹建了印度软件中心,在全球形成了长安各有侧重的研发布局。

技术方面,长安已经完成了自动泊车的开发;半自动泊车批量应用,适配超过138个关键场景;而全自动泊车系统,预计2018年可以完成,达到行业领先水平。就自动驾驶而言,凭借三级自动驾驶技术,2016年长安已经完成了从重庆到北京近2000公里的长途路测,其中涉及了长安三级自动驾驶的七大核心技术、七大核心功能,突出三大特点,预计在2020年以前进行量产。

车联网产品方面,长安已经实现了规模化应用,同时推进了V2X的开发。2015年7月,长安借助美国的测试基地,完成了九大典型场景的应用,下一步将在2018年完成17个功能量产状态的开发,长安汽车工程研究总院智能化开发中心副主任何文表示。

产业跃升还面临哪些挑战?

随着越来越多的企业加入智能网联汽车研发阵营,一定程度上加速了传统汽车的智能化、网联化发展。然总的来看,目前市场上好用且有用的车联网产品并不多,众多车企在这块新蓝海前步履仍稍显缓慢,即使一直走在领域前列的谷歌和百度,也没有达到规模化试运行,难以应对各种复杂情况下驾驶的场景。对此,会上各位专家学者也都表明了看法,大家一致认为需要政府的支持和关键技术的合作创新。

首先,政府支持上,需要相关部门完善法律法规和技术标准,加快应用试点,打造车路的协同。包括制定自动驾驶上路测试的相关法规,目前国内无人驾驶车辆很多都只在内部封闭测试场地进行测试,而不能在公共道路上进行测试,这样技术方面很难取得突破性进展,毕竟现实中交通工况千变万化,而在特定场所无论怎么模拟都会有差别。

明确自动驾驶汽车试验商用性的合法性和相应牌照、证书和规定的要求,定义企业、驾驶员、保险等违规事故中的责任与规则,并选取示范城市作为试运行。建立核心的传感器模块、通讯模块、导航模块、V2X协同驾驶辅助、自动驾驶相关系统的标准体系。

其次,关键技术合作创新上,可由政府加强政策引导,促进高校、科研院所、企业协同,攻关并掌握核心技术与资源。如操作系统,目前手机和电脑都有操作系统,但汽车没有,如果未来国内企业能够在这一领域有所突破,必定能引领智能网联汽车的发展。核心的传感单元上,譬如激光雷达,本土厂商大多保持在4线、8线水平,32线及更好的传感器产品相当缺乏。此外,还有信息安全,系统架构等,这些下一步需要做的,需要车企和科研院所、高校,以及整个产业链的关键基础供应商合作,构建跨行业的合作平台,推动智能网联汽车产业快速发展。

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9家公司进行自动驾驶测试,一年报告2578次故障 在每年1月,在美国加州公路上进行自动驾驶汽车测试的公司都需要对机动车辆管理局(DMV)递交一份报告。这份“脱离报告”中需要包含前一年所有自动驾驶汽车故障:不论是硬件故障、软件出错,还是仅是人类驾驶员的怀疑,只要驾驶员从自动驾驶系统手上拿回了控制权,都需要被记录在报告中。 去年的报告表示,在美国加州的路上,每3小时就有一辆自动驾驶汽车出问题。所幸的是,没有一次故障曾造成车祸。 在2016年,加州一共有9家公司进行自动驾驶测试,而他们总共报告了2578次故障。由于DMV要求对故障进行详细报告,公众可以看到关于各家公司测试的详细资料:各公司进行了多少英里的测试,在哪里进行的测试,以及到底出了什么错。 关于各公司自动驾驶测试的资料 从上图我们可以看到,谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶子公司Waymo的测试项目还是业界第一:其635868英里(约102万公里)在2016全加州自动驾驶汽车行驶的里程里占了95%。Waymo的60辆自动驾驶汽车一共出现了124次故障,有51次是因为软件导致。但是该数字与2015年相比已经实现了大幅度的降低,从每1000英里0.8次降低到每1000英里0.2次。 相比之下,Bosch(博世)则在3辆自动驾驶汽车一共行驶了983英里的情况下报告了超过1400次故障 ,相当于每1000英里1467次故障。不过,这并不意味着Waymo的汽车要比Bosch的安全8000倍,因为每个公司对故障的定义都不同。 Waymo并不把每次人类驾驶员从系统手中拿回控制权都算为故障(这种事情每年都会发生数千次)。Waymo对故障的定义需要对每次事件都进行“如果驾驶员没拿回控制会发生什么”的拟真计算,并且只对系统可能做出危险行为的事件才定义为故障。在2016年,Waymo计算出有9次事件如果驾驶员没有介入就会发生车祸。与2015年相比,虽然行驶的里程翻了倍,但是这类严重安全事故却减少了(2015年为13次)。 “从Waymo的报告来看,他们的技术得到了极大的进步。”南卡罗来纳大学的教授Bryant Walker-Smith对此说道。“但是我想知道Waymo的系统能否通过实现低危环境,比如在紧急车道停车,来处理由系统发起的'脱离',而不是直接'脱离'给人类。” 在对各公司的故障率进行对比时,另外一个问题就是各公司所进行的测试都是不同的。比如全面测试项目,目前就只有Waymo和通用汽车公司旗下的Cruise Automation在做。在首年的测试中,Cruise的20多辆测试用车从2015年6月只行驶了不到5英里(约8公里)进步到2016年9月的2000多英里(约3200公里)。在此同时,Cruise的故障率也实现了大幅度的减少,从每1000英里(约1600公里)500次减少至3次。 除了这两个公司之外,没有任何公司在2016年的测试超过了5000英里(约8000公里)。几大汽车公司,比如宝马、福特以及奔驰甚至都没有超过1000英里(约1600公里)。Walker-Smith对此表示“这些少量的里程加上大量的故障意味着这些公司的测试来自于一些单独项目,研发工程师会为了获得真实数据偶尔使用一辆路试车”。 而本田和大众虽然都有测试许可,但是去年没有在加州的公共公路上进行任何测试。因为这两个公司的测试都是在私人跑道或其他州进行的。 最神秘的脱离报告莫过于Tesla的。在2015年,Tesla的故障为零,这意味着要么Tesla没有在加州进行任何测试,要么Tesla的车都是完美的。但是今年Tesla却在550英里(约885公里)的行驶里报告了182次故障。 不过,这182次里的大部分都来自于去年10月的一个周末,Tesla调动了4辆车来拍摄一个视频。Tesla大多数的测试也都是在其他州以及赛道进行的,在此之外,他们还能从自己客户那数千辆装有AutoPilot的汽车里得到上千万英里的道路数据。 于2016年开始自动驾驶汽车测试的公司,包括Zoox,Drive.ai,Faraday Future,以及NextEV在明年此时才需要递交脱离报告。而宁愿抛弃测试计划也不愿意申请测试许可的Uber则选择了在亚利桑那州和宾夕法尼亚州进行测试。这两州不需要进行路试的公司报告故障。
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0评论 2017-03-27
自动驾驶之激光雷达在2016年都有哪些进步? 激光雷达作为自动驾驶最重要的传感器之一,撑起了自动驾驶的半壁江山。大公司如谷歌、宝马、奔驰、奥迪和沃尔沃,汽车供应商如博世、德尔福、大陆和先锋;初创企业如 Cruise Automation,NuTonomy 等,都在其自动驾驶系统中使用激光雷达。 如果你有朝一日看见无人驾驶汽车在路上奔驰,那么只能说明一个问题:无人驾驶汽车终于拥有了“灵敏的眼睛”。而这双“眼睛”不是别的,正是激光雷达。据 Lux Research 报告,到 2030 年,激光雷达将在自动驾驶领域收获近亿美元的商业机会。 国内,北科天绘、速腾聚创、禾赛科技以及傲视智绘等初创公司也推出各自产品。国外,汽车零部件供应巨头采埃孚宣布收购位激光雷达公司 Ibeo40% 的股权;Quanergy Systems 在 B 轮融资中获得 9000 万美元; Innoviz 在今年 8 月宣布完成 900 万美元 A 轮融资;英飞凌在今年 10 月收购位于荷兰的半导体公司 Innoluce 准备开发激光雷达芯片…… 现在,我们就来盘点一下海外的激光雷达公司,看看这些公司在激光雷达领域都有哪些进展。 Velodyne Velodyne 成立于1983 年的加州硅谷,在激光雷达领域可以算得上是老大哥了。它在 DARPA 的无人驾驶汽车挑战赛中,凭借 HDL-64 固态混合激光雷达传感器成功获得关注。 Velodyne 与车厂以「LiDAR Club」的形式合作,目前已经同 10 家高科技企业和 9 家汽车厂商开展紧密合作,共同推进 19 项自动驾驶汽车项目。 目前公司已经量产销售的激光雷达有三款:HDL-64E(64 线)、HDL-32E(32 线)、VLP-16(16 线),这三款产品将在 2019 年进行迭代更新。谷歌、百度、Uber 采用的是 64 线产品,单个定制的成本在 8 万美金左右。Velodyne 称如果拿到百万级订单,价格将为 500 美金以内。 前不久,Velodyne 还放出消息称,通过氮化镓(GaN)单片集成电路的应用,能够加固激光雷达组件并且缩小其体积,提升可靠性,并降低成本。2016年 8 月,Velodyne LiDAR 获得福特汽车与百度 1.5 亿美元的共同投资。 Quanergy 成立于 2012 年底的Quanergy可以算得上是一家后起之秀,目前团队规模为百人左右,多为技术研发出身,主要成员来自 Google、IBM、霍尼韦尔、奥迪、福特、博世、戴姆勒、高通等企业,在光学、光电子、光电元件、人工智能软件和控制系统领域都有着深厚积累。 公司一直致力于降低激光雷达的成本。在今年 1 月的 CES 展上,Quanergy 发布了 S3,号称是全球第一款固态激光雷达传感器,并表示如果订货量只要达到一万台,成本就有望控制在 100 美金以下。 S3 采用的是相控阵方式(Optical Phased Array),也就是指利用大量个别控制的小型天线元件排列成阵面,每一个单独立孔子,通过元件发射的时间差就能合成不同相位的主波束。这一技术目前而言已经普遍应用于传统雷达,但它对相关组件的尺寸要求相对较大,且对各个部件的协作也提出了很高的要求。换句话说,固态激光雷达距离产品市场化还有很长的路要走。 但即便如此,Quanergy 依然获得了大量风投的青睐:2014 年 5 月,Quanergy 获得来自三星电子风险投资,特斯拉创始人及清华企业家协会天使基金的种子投资;2014 年 12 月,Quanergy 完成 3000 万美金 A 轮融资。2015 年 Quanergy 获得德尔福战略投资,前者收购 Quanergy 部分股权,目前两家公司的工程师正在努力研发激光雷达系统;2016 年 7 月,Quanergy 获得 9000 万美金的 B 轮融资。 Ibeo Ibeo 是一家成立于 1998 年的激光雷达供应商,位于德国汉堡,在 2000 年被传感器制造商 Sick AG 收购,后于 2009 年独立运营。 在2016年 8 月,Ibeo 同样有新动作,汽车零部件供应巨头采埃孚(ZF)宣布收购其 40% 的股权,旨在获取技术与环境感知算法的相关技术。 在车用激光雷达领域,Ibeo 是最早选择嵌入式方案的公司,代表产品是 4 线的 LUX,价格在 10 万人民币左右。据相关人士透露,如果实现量产,车厂能拿到的价格大概在 3000 人民币以下。与 Velodyne 及 Quanergy 一样,它也在研发固态激光雷达技术,不过目前尚未有具体成果的消息。 Innoluce 2016年 10 月份,德国芯片厂商英飞凌宣布收购荷兰半导体公司 Innoluce,准备利用其来提升自动驾驶传感技术的领先优势,为高性能激光雷达系统开发芯片组件。 公司旗下最出名的产品是硅基固态 MEMS 微反射镜,它能够对 LiDAR 测距中的激光束进行调整,目前已经取得独家专利。不论是从视角分辨率、还是视野宽度及刷新率来看,Innoluce 的 1D 反射镜都比传统的 2D MEMS 效果要好。而对温度、振动的敏感度较低的特性,也让 Innoluce 的可控制性与成本降低了不少。此外,它们家还研发和相关信号处理集成电路的固态激光扫描模块。 在实际应用上主要包括两个方面,一为 ADAS 及自动驾驶的激光雷达软硬件支持,其固态扫描模块能够达到 200 米以上的远程监测,及小于 0.1°的高分辨率。另外,其价格也将有望压低在 100 美金以下。另一个方面为适用于智能大灯的激光扫描。智能大灯能够基于激光探测,根据天气状况为驾驶员提供最佳的驾驶体验。 Innoviz 以色列雷达传感器公司 Innoviz在今年 8 月完成了 900 万美元的 A 轮融资,由著名风险投资人 Zohar Zisapel、以色列本土风投公司 Vertex Venture Capital、Vertex,还有以色列本地的一家汽车零售初创公司参与投资。 这家公司目前正在开发自动驾驶的核心技术之一——智能三维传感、传感器整合及准确的绘图定位。公司表示要在 2018 年前推出高精度固态激光雷达 InnovizOne(HD-SSL),整体尺寸将缩减为 5cm*5cm*5cm 大小,能适配不同的光线条件,在保证鲁棒性的前提下,还要将价格控制在 100 美金以下。 TriLumina TriLumina公司是美国新墨西哥州一家半导体激光照明产品企业,成立于 2013 年。它致力于开发芯片产品,与此同时降低激光雷达的尺寸及成本。该公司表示,它们合作研发的固态 LiDAR 传感器预计将于 2017 年投入市场。公司的主要投资机构包括 Cottonwood Technology Funds 、Stage 1 Ventures 及 Sun Mountain Capital。 LeddarTech 2007 年成立于加拿大的 LeddarTech,前身是加拿大国家光学研究所的子研究项目。目前 Leddar 已经获得了独家激光雷达专利,能为用户提供高敏感度、识别率高且即时的识别算法。 此前 LeddarTech 在 6 月份公布了无人驾驶汽车的固态激光雷达 IC 路线图,目前正与法雷奥合作研发「最便宜的」激光雷达传感器。12 月 5 日,官网上宣布了其将在 CES 2017 展出的新产品——2D 及 3D 高精度激光雷达应用方案。 Phantom Intelligence Phantom Intelligence同样是一家加拿大公司,秉承的是“以人为本”的宗旨,并以“拯救生命、排忧解难及节约出行时间”为终极目标。目前,Phantom Intelligence 与欧司朗光电半导体事业部合作开发一款低成本的集成式激光雷达,能够用于城市驾驶的低速障碍物探测。 根据媒体报道显示的信息,公司的其中一款概念产品按照「宽度远大于高度的扁矩形形状排列」,拥有 16 个(2*8)的二极管阵列,可探测距离达 30 米。 作为自动驾驶的“眼睛”,激光雷达的技术进步无疑会为其添上浓墨重彩的一笔。笔者也同样相信,产品与技术能够在未来成为每一家科技公司的心之所向。
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0评论 2017-03-28
自动驾驶会不会是个伪需求? 需求也是分类的,比如个体需求、资本需求、人类社会需求。可以看得出的是,目前关于自动驾驶技术的推进,应该是技术驱动>需求驱动。 从个体需求上来看,短期内大众对于自动驾驶技术更多的是处在一个噱头当中。目前市面上进入 L3 级别以上的自动驾驶的消费级汽车均以 ADSD 系统为基础,配备部分辅助、半自动驾驶的功能来降低驾驶员操作需求。消费者能够接触到的相关车型其实也不多,最入门的都是今年新款的 E 级、5 系之类的豪华车。 但是对于资本来说,自动驾驶的意义则比较重大。按照目前的自动驾驶实现方式,以大数据、地图功能、传感器技术、视觉识别、人工智能等几项主要技术协作完成。 考虑到近几年的资本增长点,从 2000 年初的电子硬件,到互联网,再到移动电子设备和移动互联网,目前手机等个人消费电子设备的增长已经到顶,资本必须寻找新的技术增长点。 而刚才提到了几项实现自动驾驶的协作技术,无论是大数据还是地图服务,还有视觉识别、人工智能等都是下一波科技商业化的热潮。 对于资本来说,这几项技术代表着科技的发展趋势,也是下一波备受看好的增长率和回报率。所以我们能看到英伟达的股票以 250% 的增幅领跑 2016 年,这里面和老黄关于人工智能和自动驾驶技术的战略部署密切相关的。 说到社会需求的话,这里就涉及到不同地区的文化、科技、政策等因素了。对于美国而言,现在是资本(华尔街)、技术(硅谷、底特律)均到位,美国政府也成立了自动驾驶委员会以监管自动驾驶系列问题,成员包括通用 CEO、谷歌无人车子公司 CEO、Uber 北美总经理、LA 市长等商、政届精英。 传统的汽车强国德国的话,三大集团不仅收购了 HERE 地图股份,也和 Mobileye 就 ADSD 系统深度合作,包括 CES 上大量展出的技术,看得出都在为自动驾驶做战略布局。 大陆地区的话,可以看一下 2016 中国人工智能创业公司 TOP50,其中从事计算机视觉识别的公司占比 40%,大数据(商业智能)公司数量和语音识别(自然语言处理)公司数量次之,分别为 20% 和 18% 左右。此外还有涉及自动驾驶的(6%),以及围绕 AI 相对更专注底层芯片和算法的、提供人工智能方案的公司(4%)。 可以说,从个人角度来看,自动驾驶无非就是躺着看报纸这种夸张噱头的东西,当然还有惜命怕死等比较基础的感情元素。 按照目前的发展状况,传统车企就自动驾驶的态度还是相对「暧昧」。比如大部分家用轿车只敢停留在 L2 级别的自动驾驶,这里面除了成本因素之外,也有着消费者受教育程度的限制。 例如进入 L3 级别的特斯拉 autopilot 1.0 系统,除了在指定路况下使用之外,对驾驶员也有诸如手握方向盘等限制,远不及 L4 级别的 Eye Off 和 L5 级别的 Mind off。按照目前自动驾驶级别的划分来看,L3 级别最为模糊,也最容易出现用户滥用功能导致危害公共安全等情况发生。 所以从宏观角度来看,自动驾驶是对政府基础建设(路况、交通管理)、车企技术和资本配合、消费者观念的更新的一项综合考验。随着人口老龄化的加剧,生产力在将来肯定会受到约束。 从政府的角度来看,自动驾驶属于人工智能在单一专业领域的一次先行试验,也是对国家生产力提升、资源配置改善优化的一次综合挑战。 能够在自动化这个浪潮中走在前端的国家也会面临失业率和人员配置的问题。例如刚过去的 2016 年美国大选,民粹主义的胜利和英国退欧的黑天鹅,这里面充当票仓的不少人正是因为自动化生产和全球化资产配置而失去了工作机会。 所以紧盯着什么「女司机」、「特斯拉车祸」这种狭隘的层次来看待自动驾驶的话,那自然是一个很市井的新潮技术,吹过牛就忘了。 但是上升到哲学,或者宏观经济学角度来看的话,自动驾驶作为人工智能领域的先行者,第一次提出了人很有可能是多余的这个观念。接下来引用几句废话,纯当总结了吧。 工作本应该有人类来完成,现在越来越多的工作开始由机器辅助人类完成,甚至部分开始由机器独立完成。决定也本来应该由人类凭感觉和直觉作出,然而现在越来越多的决定是建立在算法和实验上的。在此过程中,人类逐渐变得无用和多余,这就是为什么世界正在发生非常严重的变化。 人类渴望对混乱的现实建立起理性与秩序,算法的判断力则是建立在计算机海量的储存能力和迅捷无比的数据挖掘能力之上的。 在资本主义生产的链条中,个体人被规训以机器为模版的生产工具,一切以高效率、准确性、低成本为衡量个体价值的标准,将所有个性化行为悉数抹去,只剩下能够倍流程化和优化的操作步骤。 无人驾驶不需要任何欲望或者感情就能替代司机,因为按照现实世界经济系统的设定,司机的工作就是吧人、物从 A 送到 B,廉价迅速即可。 对于一个资本和技术都就位的东西,对于一个由全世界最聪明的一群人在努力推进的技术,我没有理由认为这是一个「伪需求」。 而自动驾驶有一个优势是目前全世界所有技术、教育都无法做到的,即可以将路上行驶的所有车辆的驾驶水准统一在一个水平,或者之上。
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  • 伪需求
0评论 2017-03-28
你还想要无人驾驶汽车吗? 网易科技讯3月14日消息,据每日邮报报道,科技公司正忙着研发和测试无人驾驶汽车,然而最新研究显示,人们可能因过于担忧安全而不愿乘坐它们。美国汽车协会(AAA)发布报告显示,3/4美国人称对于乘坐无人驾驶汽车感到害怕,只有1/10的受访者称与无人驾驶汽车分享道路感觉更安全。然而,有59%的人希望自己的汽车中能配有无人驾驶技术。 美国汽车协会汽车工程与行业关系主管格雷格•布兰农(Greg Brannon)说:“有关汽车自主性的竞赛已经开始,许多公司都在努力推出能够上路的无人驾驶汽车。然而,尽管美国司机渴望购买配有无人驾驶技术的汽车,但他们依然担心全自动驾驶汽车的安全。”美国汽车协会2016年调查显示,3/4的美国人对乘坐无人驾驶汽车感到害怕。最新调查发现,这种情绪依然没有改变。 此外,59%的美国人希望自己购买的下辆汽车中能配有自动驾驶功能。对此,布兰农说,司机们渴望获得帮助,但还未准备好放弃全部控制权。布兰农表示:“美国司机可能已经在当前汽车上体验过司机辅助技术,觉得它们依然不足以取代人类司机,他们的看法是对的。这些技术会随着时间推移而改变,但更重要的是,消费者需要明白,今天的汽车依然需要你的眼睛观察路面,需要双手控制方向盘。” 根据新的议案,到2017年年底,没有方向盘、刹车板甚至没有司机的无人驾驶汽车,可以在美国加州公路上进行测试。此举将大大促进无人驾驶技术的发展。在过去几年中,科技公司和汽车制造商始终在加州公路上测试无人驾驶汽车。但监管机构坚持称,这些汽车必须配有方向盘、刹车板以及备用司机,以便在紧急情况下接管汽车。 不久前,加州机动车管理局提议,无需人类司机的真正无人驾驶汽车将可在公路上进行测试。这种测试可能在2017年底开始,若获得美国政府许可,这种汽车最早于2018年就可向客户交付。尽管美国政府鼓励开发无人驾驶技术,但要求保留方向盘。作为美国人口最多的州和最大的汽车市场,加州始终代表文化潮人的角色,其决策将对全美产生重大影响。 加州新车规正接受公开聆讯和评论,也可能发生改变。但监管机构希望它能在今年12月份生效。新车规的最大变化在于,允许公司在无人陪伴的情况下,对无人驾驶汽车进行测试。但它依然需要远程监控,并在紧急情况下确保安全。 无人驾驶汽车引发许多争论,支持者认为它们将来比人类驾驶汽车更安全,因为它们不存在分心驾驶、疲劳驾驶或醉驾等情况。在加州2年多的测试中,无人驾驶汽车上的人类司机只有少数几次接管控制权。一年前,谷歌旗下子公司Waymo宣称其无人驾驶汽车已经自动行驶68万公里,其中司机进行了11次干预,以免发生碰撞。今年年初更新数据显示,Waymo的汽车以无人驾驶模式行驶了102万公里,但没有提及人为干预的次数。 目前,总共有27家公司获得加州车辆管理局的许可,能在加州公路上测试无人驾驶汽车。Waymo的原型车还在德克萨斯州公路上行驶,因为该州法律并未禁止全自动汽车上路。其他州也在推出新规,吸引公司前往测试无人驾驶技术,包括密歇根州,该州州长已经签署法令,允许没有司机的汽车在公路上进行测试。
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