前些天在网络上看到一个段子,背景是系统开发团队 DeepMind 公布,最强版 AlphaGo Zero 能零基础“自学成才”,在通过几天的训练后,其就以 100 比 0 的战绩击败了 AlphaGo,那位博主表示,人工智能打败人类最强选手之后又迭代了一次,都这么强了,它什么时候能洗个衣服做个饭?看完这个段子我又想起一个早年的说法,说我们手机的计算能力,早就超过了 NASA 之前用于处理人类登月数据的计算能力。

当然,通过大量计算得到的围棋能力跟智慧型机器人之间,人类大概还有几光年的路要走。所以段子给我们的问题是,究竟我们常常听到的所谓高新科技是什么?也不难想象我们作为普通用户来说,会问这些高新科技什么时候能给我们洗衣做饭,比如『我们都已经能把人送上月球,把探测器送上火星了,怎么会连地面上的自动驾驶都搞不定呢?』

自动驾驶这个概念在汽车行业出现没有太长时间,但是热度一直居高不下,除了技术难点之外,自动驾驶的可靠性也是行业里一直讨论的问题。比如用户会担心黑客入侵自动驾驶系统,人身安全可能就失去保障。

2010 年谷歌宣布正在研发无人驾驶技术,随后各家汽车厂商都开始各自的布局计划,包括奔驰、宝马、特斯拉等等,也还有像百度和苹果这样的科技公司参与其中。美国的一家研究机构发布的报告显示,在过去的三年间,全球共为自动驾驶汽车技术投入了 800 多亿美元。对于科技行业来说,这是一个不小的数字,但是从目前行业现状来看,还没有一家厂商推出完整的自动驾驶方案。

我们这里说的完整,是指能够全程解放驾驶员大脑的方案,不是像特斯拉现有的辅助驾驶。2016 年特斯拉的自动驾驶功能在路面上发生多起车祸,之后特斯拉官网上的“自动驾驶”改为了“辅助驾驶”。

按照行业的规则,自动驾驶共有 L0-L5 这 6 档级别,由 SAE International(国际汽车工程师协会)制定。我们看一张图简单了解一下:

u=2649684804,3456744040&fm=173&s=8CAA5C325B36748CC2FC9843030020F1&w=600&h=425&im.jpeg

用中文简单解释来说,L0 是人工驾驶,L1 是驾驶员辅助,L2 是半自动驾驶, L3 是有条件自动驾驶,L4 是高度自动驾驶,L5 全自动驾驶。

L1 能给驾驶员一些低自动化的帮助,比如自适应巡航(ACC)功能,其能够通过雷达探测与前车距离自动控制加减速,从而保持与前车的安全距离。类似的功能在不少传统汽车厂商的产品上都有出现,但这样的功能我认为跟自动驾驶四个字还是有不少距离的。

接着是 L2,我们还是拿特斯拉举例子,其所谓的自动驾驶目前就属于 L2 阶段。和目前大部分能够量产的其他 L2 阶段产品一样,它们能够实现的功能基本上是自动减速、规避其它车辆、车道保持、自动变道等功能,但是驾驶员不可以放松警惕,因为还有复杂的路面环境需要驾驶员观察处理。

在 L2 以后的等级中,汽车系统能够代替驾驶员进行行车环境的观察监控,理论上来说是一个硬件和软件技术的大版本迭代,眼下我们就处在这个迭代的过程中。

今年 7 月,奥迪发布了全新的 A8 车型,其搭载了“入门级别”的 L3 级自动驾驶系统,也在行业里引起了比较多的关注。之所以叫它“入门级别”,是因为这个自动驾驶系统只在 60km/h 以下的汽车时速和有清晰的隔离带的高速公路上下才能让驾驶员不用操作也不用观察。奥迪给这个自动驾驶系统起名叫做 traffic jam pilot,也就是拥堵自动驾驶。

即便还有诸多限制,但是完成这样阶段的自动驾驶也不简单,首先需要车辆具备完整的环境监测传感器。在奥迪 A8 上,共搭载有 12 个超声波传感器,4 个 360 度全景摄像头,1 个前置摄像头,4 个中程雷达,1 个长途雷达,1个红外摄像机用于夜视,车辆前部装备了激光扫描仪,另外当也还有常见的压力传感器和重力传感器等等等等。

0358ddc063fa440ab7a7556465bd7fce.jpg

另外一个关键性的硬件叫做 zFAS(中央驾驶辅助控制系统)了,其搭载英伟达的 GPU、Mobileye 的视觉芯片以及通信模块。在大量传感器的数据收集之后,所有传感器的数据都会集中到 zFAS 进行计算,从而得出最后的油门刹车转向等操作指令。

144597590.jpg

在路面上,当系统检测认为环境条件不能够继续使用自动驾驶的时候,会提醒驾驶员进行控制权的交接,如果驾驶员忽略了交接提醒,车辆会慢慢减速并进行泊车。当然这里我们也不禁要担心,如果复杂路况突发,那么交接控制权来规避危险的意义是不是会大幅下降?这或许也是奥迪把限制定在 60km/h 的原因,相对还是一个比较保守的做法。

汽车本身和科技水平发展值得期待,不过眼下全球也只有美国和德国的部分地区法规允许自动驾驶上路,可靠性、责任、保险等问题在很长一段时间里还是会成为自动驾驶的普及障碍。说到这里,自动驾驶这件事好像离我们还遥遥无期,对于私家车普通用户这个群体来说可能的确如此,但是如果放到特定的用途下,它们发挥的空间也许就会大很多。比如城市公交系统,部分城市的驾驶环境相对稳定,自动驾驶在日程上就有可能提前。

L4 和 L5 阶段中,车辆能够做到全自动驾驶,环境观察和突发的激烈驾驶都由系统进行应对。按照目前的行业发展速度来看,至少伊隆马斯克之前说的那句“2019 年让特斯拉车主在车里睡大觉”的话还是很难做到的。

前面提到的用户信任也是另一个行业很难克服的地方,这里我引用英特尔公司副总裁兼无人驾驶事业部总经理 Kathy Winter 在一篇文章中的段落做为今天分享的结尾,虽然也不够全面,但还是说出了一些自动驾驶值得期待的原因:

人们对自动驾驶汽车的恐惧让我有些困惑,人为错误导致的撞车事故每年会造成超过 100 万起交通事故死亡 ,按理说,人们应该恐惧的是人类驾驶的汽车。现在人人都开车,并且默认车道上迎面驶来的汽车会行驶在自己应该在的位置。在我看来,除非这些汽车是自动驾驶的,否则我们都应该感到恐惧。


如我所见,社会接受度将最终决定实现自动驾驶的时间。信任、技术和监管是自动驾驶的三大要素,而信任将最终将决定自动驾驶汽车的命运。我们能够通过完美的技术构建最好的汽车,但如果公众拒绝乘坐汽车,那么,该行业会寸步难行。
0人已收藏

相关文章

评论列表(已有14条评论)

请先登录再评论...

登录

最新评论