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世界第一,完全无人驾驶将首先在中国出现

最新更新时间:2017-12-01
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来源:内容来自网易科技 ,谢谢。


11月30日消息,据VentureBeat报道,创新总是会重塑社会,然而很少有创新能像无人驾驶汽车(AV)那样将对我们的生活产生如此巨大的影响。作为Lyft的早期投资者,全球风投公司梅菲尔德(Mayfield)的团队对创新如何影响交通有着浓厚的兴趣,但他们也认为应该从“以人为本”的视角来看待技术变革。



为此,梅菲尔德公司的纳文·查德哈(Navin Chaddha)与汽车生态系统中的关键参与者进行了一系列公开讨论,内容涵盖无人驾驶汽车的未来意义。参与讨论的包括来自Lyft、Peloton、特斯拉以及Zoox等颠覆性公司的企业家,来自宝马、梅赛德斯-奔驰、日产以及丰田等汽车领域的创新者,还有来自博世(Bosch)这样的技术制造商以及旧金山市政交通管理局的立法者代表等。以下就是我们讨论得出的一些主要结论:


1.告别汽车所有权,迎来“交通即服务”


在美国,大约有2.53亿辆汽车和卡车,它们95%的时间都傻傻地待在停车场里。这就意味着,在相当于美国康涅狄格州面积大小的停车场里,满是闲置无用的汽车。对于颠覆者来说,这里面蕴含着巨大机遇,这也是为什么像Lyft这样的公司正向无人驾驶汽车领域投入数以百万美元计资金的原因。但它的影响远远超过了用人工智能(AI)驱动的汽车取代人类驾驶员的范畴。


大多数人都认为,汽车将变成共享资产,汽车所有权成为过时之物。唯一的例外可能是那些需要特殊配件的人,比如自行车架、婴儿座椅或残疾人设施等。汽车保有率的下降可能会对汽车工业和整个社会产生深远的影响。


2.卡车运输行业发生巨变


在无人驾驶汽车出现前,我们很可能会首先使用可完全自动驾驶的车辆递送货物。这就是为什么首先受到“交通即服务”影响的行业可能是商业递送和长途运输的原因。如今,很少有发货人直接租用卡车。相反,他们聘请经纪人为他们做这件事。这导致基于网络的经纪人崛起,比如Uber Freight。而在自动化和实时数据可用性的支持下,无人驾驶车辆将进一步加速“经纪人”的兴起。


由于人类的疲劳不再是无人卡车运输过程中的影响因素,卡车可以全天候运行,并以更快的速度交付产品。它们可以在最需要的地方聚集,从而帮助提高调度效率。天气、交通和道路状况的实时数据可以帮助优化卡车的路线、速度和燃料效率。无人驾驶车辆甚至可以取消大多数仓库,货物只需要储存在卡车里,直到到达目的地。


规模经济决定了无人驾驶车辆将给大公司带来更大的优势,并可能导致进一步的行业整合。这也可能会颠覆美国经济的一个重要组成部分。


3.自动化车辆将首先在亚洲大城市出现


全自动驾驶车辆何时会成为标准?它将在首先出现在哪里?讨论组的一致意见是人口密集的大城市,或交通拥堵已经成为生活质量严重障碍的地方。全自动驾驶车辆可能会在2025年出现。


当汽车成为共享资源时,我们将需要较少的车辆,这也将减少交通。此外,汽车与汽车之间的沟通将使无人驾驶车辆以更紧密的形式行驶,这将使车道变得更狭窄,而交通流变得更快。这可能会改变城市基础设施的最终设计和管理方式。


但这一现象更有可能首先发生在中国的大城市中(或者像新加坡这样的国家中),这要归功于他们庞大的人口,而不是像伦敦、纽约或旧金山这样的地方。


4.安全与监管问题可能会带来障碍


有些因素可能会减缓全自动驾驶汽车的普及。涉及到无人驾驶汽车的高度公开死亡事件可能会使公众对它们产生反对意见,即使在统计学上它们比人类司机安全得多。


另一个影响无人驾驶汽车采用的障碍是网络安全,毕竟没有人想让重达1吨、时速上百公里的物体被黑客掌控。涉及无人驾驶车辆的安全问题还有很长的路要走。


但最大的障碍可能是监管方面的担忧。讨论组认为,有些监管机构对无人驾驶车辆将减少拥堵、提高环境质量、或为所有公民提供更好商品和服务的说法持怀疑态度。美国能源部关于无人驾驶汽车对环境影响的评估显示,无人驾驶汽车燃料消耗在减少90%到增长250%之间徘徊。


最重要的是,随着数十亿美元公共和私人投资涌入无人驾驶技术领域,这可能催生像亨利·福特(Henry Ford)发明汽车时的场景。梅菲尔德公司认为,关注这个领域是至关重要的,需要确保公司以改善人类生活的方式部署无人驾驶车辆。


目前国内水平

国防科大早在1992年成功研制出中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。2007年,与一汽共同研发红旗无人驾驶车,该车主要使用CCD图像传感器和激光雷达作为传感器,实现了高速路的无人驾驶。


2011年国防科大自行研发的HQ3,实现了从长沙到武汉286公里的路试。吉林大学研发了JLUIV-1型无人驾驶车,使用的是模糊控制加遗传算法修正的方式。上海交大在2005年就与欧盟合作Cyber C3项目,研究面向城市环境的区域交通智能车辆。


2012年,军事交通学院的“猛狮三号”,配备5个雷达,3个CCD图像传感器,1个GPS,以无人驾驶状态行驶114公里,最高时速105km/h。2016年,北京理工大学设计了一款无人驾驶赛车,使用了双目摄像头用于行人侦测、避障这样的局部路线规划。有意思的是,这车百公里加速仅3秒。


2013年,百度也开始搞自动驾驶汽车,2015年12月初,百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测跑,实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作,完成了进入高速到驶出高速不同道路场景的切换,最高时速达100km/h。下图就是百度的无人驾驶车。


今年9月1日,百度宣布其获得美国加州第15张无人驾驶测试牌照。百度在无人驾驶方面投入可谓巨大,包括建立硅谷研发中心,联合福特公司投资激光雷达厂商Velodyne (为谷歌提供激光雷达),早前百度还公布了其“三年商用”、“五年量产”的目标。


国内刚刚起步的无人驾驶技术研究是成为很多高端人才的关注点,前面说的北理工搞无人驾驶车的负责人姜岩,和原Intel中国研究院院长吴甘沙一起成立的驭势科技,就是一家专门从事自动驾驶研究的公司,在双目视觉方面有着深厚的技术积累,提供低成本纯视觉的自动驾驶解决方案,在限制性环境的自动驾驶技术方面取得了相当的进展。


当然类似的小公司还有很多,从不同的层面对自动驾驶技术展开研究。以上使用的技术基本上都是以CCD图像传感器、雷达测距等技术,简单的高速路况下,几乎都已经可以实现不错的自动驾驶性能,但是城市道路路况,问题还是非常多,毕竟总体来看,国内的自动驾驶依然处于起步阶段,还处于研发的原型验证阶段,与美国差距不小(不光自动驾驶,很多方面都是)。百度在这方面算是国内的领头羊的,与NVIDIA合作,同时也和政府联手推动自动驾驶技术。但是从路试距离上来说,百度相比谷歌也差得远。类似驭势科技这种专业公司的出现,也为国内的自动驾驶研究增添了一支强劲的力量。


今天是《半导体行业观察》为您分享的第1473期内容,欢迎关注。


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