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(本文撰写于2018年年初)
进入2017年,人工智能技术以更快的速度渗透各行各业。综合利用各种人智技术的无人驾驶领域,在这一年无论深度还是广度都有了空前的发展。传统车厂和新兴企业纷纷重装投入,无论是人力还是物力投入,都居各垂直行业之首。
从目前的趋势看,无人驾驶将是人工智能剧烈改变人类社会的开端,影响至少包括重塑价值数十 万亿美元的交通运输行业,物流行业和共享出行业。它所涉及的物联网,智能芯片,边缘计算,视觉技术等将引领其他传统领域的人智化转型。无人驾驶所需要的超强计算力,是以往任何一台计算机不具备的,实际上是一台超级HPC。它对计算力的追求,也将推动其他领域计算力的增长和普及。无人驾驶汽车本身对网络的需求,以及驾驶习惯改变后司机乘客对网络内容的需求,将推动5G的大发展,也将促进云计算的大发展。
除了车厂,明确将无人驾驶作为公司级战略的公司,已经有NVidia,Intel,Tesla,谷歌,百度等公司。
本文通过粗略大广角的全景式扫描,尝试简单介绍无人驾驶领域的现状。时间和精力所限,大多蜻蜓点水浅尝辄止,部分稍有深入分析,意在供读者参考。
从三年前的将信将疑到现在的大举投入,传统车厂已经越来越清晰地意识到,自动驾驶技术即将为汽车商业模式带来颠覆式的改变,这可能是自内燃机发明以来,汽车行业最重大的变化。TaaS 2.0(运输即服务 Transportation as a Service)正在成为业界探讨的热点。
整个过去的2017一年里,自动驾驶产业化在多个方面取得了很大进步,包括产业链整合、成本以及车联网。研发的是平台级产品,技术上开放,商业上不排他,在传统车厂的研发历史上,这样的开放态度是少见的。在自动驾驶激烈的竞争态势下,合作成为最主流的选择。曾经的竞争者走到了一起,整个供应商的关系也在重组,Tier1、Tier2以及主机厂,也从未如此深入绑定在一起。群雄并起,合纵连横,在百年汽车历史上,从未有如此规模和深度的合作。这源于四个核心的驱动因素:降低技术风险、分担研发成本、缩短研发时间以及锁定客户。在合作的同时,大家也都留一手,确保不被别人卡死。
在自动驾驶芯片领域, 三足鼎立状态已然形成:英特尔+Mobileye、英伟达、高通+NXP。尤其以英特尔联盟和英伟达联盟风头最劲。但为了不拴在一家芯片供应商身上,各大车厂也都留有余地。
要达到真正无人驾驶,需要把高精度激光雷达,图像识别,交通标识识别,3D高精度地图,人工智能,深度学习等等结合起来才可能达到。当前看起来,即使作为无人驾驶领域的先锋,特斯拉离L4这个目标还很远。谷歌的无人驾驶技术应该是最好的,但越研发越保守,至今都不敢量产。无人驾驶车领域仿佛10几年前的智能手机领域,风云际会,微软,诺基亚塞班,苹果轮番上阵,谁会想到最流行的竟然是安卓?
无人驾驶级别由国际自动机工程师学会(SAE International)制定,已经获得全球广泛接受。简单来说:
• Level 0,无自动化, 由驾驶员全权操作汽车,可以得到警告和保护系统的辅助。
• Level 1,驾驶支援, 根据驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作。
• Level 2,部分的自动化, 根据驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供支援,其他动作由驾驶员操作。先进的驾驶员辅助系统,可以在特定环境下控制方向盘和刹车,但算不上无人驾驶。
• Level 3,有条件的自动化, 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员根据系统请求提供适当的应答。确实可以驾驶汽车,但只能在有限的情况下发挥作用,需要有司机随时接过汽车的控制权。
• Level 4,高度的自动化, 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员根据系统请求不一定提供应答,限定道路和环境条件。在实践中,它可以完成人类司机能够完成的多数任务,但只在有限的地理区域有效——即地图绘制完善的区域。
• Level 5,完全的自动化, 由自动驾驶系统完成所有驾驶操作,驾驶员在可能的情况下接管,不限定道路和环境条件。系统是成熟的无人驾驶系统,可以自动开到任何地方,驾驶技术堪比经验丰富的老司机。 目前自动驾驶汽车的级别是由厂商自己设定的,还没有第三方机构对其进行评估。
各国政府对于自动驾驶的政策一直以来都十分小心谨慎,不过在这两年也相继开放了自动驾驶车在公开道路上进行测试的口子。
2016年联合国在三月份修订了维也纳道路交通公约。在原来的公约里要求,驾驶权必须被掌握在驾驶员的手里。而在修正案里,所有只要是符合联合国的车辆管理条例,或者是驾驶员可以人工关闭的自动驾驶技术,就可以被用到交通运输中。这项修正案在一个月之后就正式实施,相当于是给了自动驾驶车一个合法的身份。中国并不在维也纳道路交通公约的公约国中。2016年工信部已经完成了自动驾驶法规的草案,不过目前还没有正式出台,在草案出台之前,所有的公开道路测试都不被允许。
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