自动驾驶规模化落地还有哪些“路障”

  自动驾驶规模化落地还有哪些“路障”

  在描绘未来智能生活的小说或电影里,自动驾驶汽车是未来世界的“标配”。而现在,随着人工智能技术的不断发展,这一未来场景正在逐渐走进现实。

  今年6月,中国首例自动驾驶汽车在广州完成暴雨穿越隧道测试,而此前首辆无人驾驶出租车也已在广州上路。7月,百度公司董事长兼CEO李彦宏宣布其L4级无人车“阿波龙”正式量产……无人货运卡车、无人驾驶摆渡车等越来越多的成功试验似乎传递着这样的信号:自动驾驶将近。

  自动驾驶是近几年汽车领域最火热的风口之一。麦肯锡最新研究报告显示,至2030年,中国自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元。传统主机厂、互联网巨头、出行公司纷纷拥抱市场、卡位圈地。各类场景测试接续落地,大家都在探索如何实现自动驾驶技术的规模化商业应用,如何让人得以真正从方向盘上“解绑”。

 

  自动驾驶究竟距离规模化应用还有多远?哪些“路障”仍横亘在前?近日,在2018自动驾驶全球高峰论坛上,数家自动驾驶企业及产业链上下游企业齐聚广州,共同探讨自动驾驶的“上路”之道。

  自动驾驶还处于“BP机阶段”

  “如果以从‘大哥大’到智能手机的发展过程来类比,现在自动驾驶基本上还处于BP机的阶段。”飞步科技创始人兼CEO何晓飞表示,“无人驾驶最核心的技术在于‘无人’,这对自动驾驶系统对速度和响应时间的控制能力提出了很高的要求,我们目前的水平还不够高。”

  这一判断与自动驾驶公司AutoX创始人兼CEO肖健雄的看法相同,他认为,自动驾驶现在还处于非常早期的阶段,很多配套的产业链条尚不成熟,很多部件还不能依靠分工合作来完成,L4级及以上水平的自动驾驶大规模应用还需要不短的时间。

  按照美国汽车工程师协会根据系统对于车辆操控任务的把控程度所做的分类,汽车自动驾驶系统分为L0~L5共6个级别。在这样的等级划分中,L4级指高度自动驾驶,即在大多数场景下自动驾驶能够实现。而现有的市场上的量产载人车型基本应用的是高级驾驶辅助系统(ADAS),还远未到无人的水平。

  据了解,目前自动驾驶领域的企业多在载货以及封闭场景的载人方面探索,比较成熟的场景基本局限于企业园区、矿场、小区等。而相较于无人载货,载人的发展则更为缓慢。

  今年11月,文远知行与广州公交集团白云公司在广州大学城试运行自动驾驶出租车,不久即被交通主管部门叫停。“自动驾驶的运营场景需要非常细致的考虑,比如怎么去接客人、车门怎么打开、安全如何保障等问题”,文远知行联合创始人兼CE0韩旭指出,自动驾驶要考虑的问题非常多,想实实在在改变人们的生活,还需要一段时间。

  余下10%的技术需要90%的努力

  在对于自动驾驶的憧憬中,安全可靠是最基本的底线,这直接考验技术的成熟程度。

  L4级自动驾驶系统实现规模化“上路”,需要同时满足安全可控和技术可达两个目标,构建感知层、决策层和执行层技术架构,包括智能芯片、操作系统、应用软件、场景定义等流程,以及配套基础设施均相对成熟的产业生态支持。

  广汽研究院智驾技术部部长郭继舜认为,从技术层面来讲,目前量产还面临着三个主要难题。第一,感知不够准。在保证成本可控的前提下,现有的传感器可准确识别较大物体,但对于恶劣天气或复杂路况的感知判别能力尚无法支撑实际使用。第二,决策能力不足,自动驾驶需要在场景测试中学习尽可能多的场景处理方式,包括各种复杂路况,以决定车辆的行驶状态和路线。第三,车辆的可操控性还需提升。在脱离人类控制时,当操作系统下达指令之后,车辆在多长时间内能够完成指令,“也就是说能不能保证数以万计的车的执行能力,这还是一个问题”。

  其中,是否拥有足够的场景积累被视为自动驾驶“上路”的关键之一。Monenta(中国的一家自动驾驶公司)合伙人孙环表示,目前,人类司机平均行驶1亿公里大约会发生13起致命交通事故,而对于自动驾驶的期待是致命事故率降低一个量级,要达到足够的置信度需要多达百次的重复实验,这意味着以一套比人更加安全的无人驾驶系统行驶需要测试的总里程数要达到千亿公里,这对于现有的任何一家自动驾驶企业来说,都是个艰巨的挑战。

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