随着智能信息技术的不断推进,世界汽车产业也正在发生着显著变化,新能源车、自动驾驶技术、智能网联成了一众车企和互联网科技公司追逐的“新梦想”。而这项技术的出现就是为了解决道路拥堵、污染问题、资源浪费等问题,大家最美好的愿景就是打造一个高效率、无污染、有秩序的社会新环境。
自动驾驶技术的终极形态一定是无人驾驶,车辆只代表一个移动出行空间。根据国际汽车工程师协会(SAE International)将自动驾驶技术分为Level 0 - Level 5共5个等级,L0指的是人工驾驶,L1指辅助驾驶(已普遍使用) 、L2为半自动化、L3为高度自动化、L4为超高自动化驾驶(工况具有局限性)、L5为全自动化驾驶(达到人类驾驶水平)。目前而言大部分研究机构处于Lv.2等级左右,想要达到L4或L5那样美好的出行场景,可能需要三四十年甚至更长时间。
研发一辆具备全自动驾驶技术的汽车可不容易,由于需要上万个零件协同工作,自动驾驶除了硬件制造以外,还需要依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统等复杂的软件共同支撑。目前已经有很多车企和互联网科技公司参与研究,以Waymo为代表的是直接从无人驾驶领域开始的,而以特斯拉为代表的则是自下而上发展的。
虽然两者从不同的方向出发,但依然都存在着技术和产业链的难题,目前多数企业认为自动驾驶技术要由浅入深一步步走向高级,而创新工场董事长李开复认为,人机共同驾驶有着诸多不确定性的技术、法律、道德问题,因此实施起来挑战更多,所以自动驾驶应该将方向盘完全交给AI,不能迭代升级必须一步到位。
无独有偶,认同这一观点的还有Waymo公司,Waymo可以说是目前研发自动驾驶技术最先进的公司,他们曾允许员工在可靠条件下驾驶自动驾驶汽车出行,但规定驾驶员需要时刻掌控驾驶权监控行驶,可在实际行驶中很多员工擅自离开驾驶位,进行其它活动。谷歌正是因为意识到“人”才是最大的不确定性因素,所以下定决心越过L3等级,直接做L4/5级自动驾驶。
就L4/L5等级而言,目前看好的企业非常多,从OEM、Tier1,到传感器、控制、决策、执行方案供应商,整条产业链呈现出欣欣向荣的景象。但笔者认为就算到了L4/L5级别也不一定“叫好又叫座”。
1.首先技术还不够成熟。目前的无人驾驶汽车都是依靠摄像头、激光雷达以及其他的传感器来收集数据。但是,目前的技术还不是很完备,即使是摄像头,激光雷达能够探测到车前的物体,也不能保证百分百的有效识别。另外,由于光学雷达加工难度比较高、产量小,所以售价也非常昂贵,一颗 64 线光学雷达的售价就得 4、50 万人民币
2.道路状况复杂。汽车道路的复杂路况是难以预测的,雨雾冰雪天气,道路基础设施环境差、行驶途中发生特殊情况,这些常常会给传感器造成干扰,影响汽车做出正确判断,就像车云之前体验特斯拉Autopilot2.0时提到的那样,车辆行驶过程中会遇到其他车辆Cut in的情况,而这时,前方车辆车尾没有完全进入传感器视线,传感器无法及时识别车辆,从而出现意外事故。
3.数字黑客影响。安全是自动驾驶需要考虑的首要因素。自动驾驶汽车依靠V2V通信和V2I的连接,这其中包括了电子邮件、电话、短信、上网和位置数据传输。如果车辆被黑客攻击、干扰、数据盗窃、幽灵车辆或恶意行为。将会使乘客处于危险之中,并造成严重事故。
4.缺乏高效的频谱。频谱不足是许多国家面临的主要障碍。寻找专用频率范围是支持自动驾驶的关键。自主驾驶汽车和工业应用需要6GHz以下的中频段,需要实现连接速度和无线链路可靠性间的平衡。在很多地方,这些频率需求量很大,很难保证自动驾驶车辆所需的可靠服务。
5.一直会充满不确定性。事实上目前自动驾驶技术面临的最大问题是“不确定性”,到目前为止没有哪家公司敢保证旗下自动驾驶方案100%安全,有人会说开车还会出事故呢,但你想想看开车出事故大多是因为人为原因造成的,而自动驾驶技术即使到了L4/L5级别却依旧存在着“不确定性”因素,所以你不会知道它到底什么时候会出现问题。另外,由于研发成本及技术难题还需要长期攻克,如果短期内没有跨越式进展,资本也将慢慢失去耐心,一大批公司相继倒闭,到时候玩都玩不起了,还怎么走下去呢?
6.相关人才难以培养。目前国内对于自动驾驶技术方面的人才还处于十分缺失的状态,能够从事相关行业的人才寥寥无几,自动驾驶涉及多学科技术,从生物学、自动化、机械化、计算机到电子信息科学等等都有涵盖,人才的培养需要在一个系统性的框架下进行才更有效。但目前大部分院校学科的建设尚处初期,各学科难以形成合力。
综上所述,目前自动驾驶技术虽然处于火热状态,但依旧离我们非常遥远。无论是相关人才的培育、核心技术的发展、还是配套产业链的成长,都还需要走上很长很长一段路,绝非一朝一夕能够有所成就。而眼下资本的追逐只是将这个概念带到了普通民众面前,到底最终能不能到达L5完全驾驶阶段,还是一个问号。
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