全人工模式?事

Uber无人驾驶汽车恢复测试

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为人们关注和讨论的焦点。

故不断的Uber无人驾驶汽车测试项目一路走来分外艰辛,不得不关停亚利桑那州的无人驾驶汽车项目,而硅谷地区以及匹兹堡地区重启无人驾驶汽车测试项目也遭遇各种问题,不过Uber近日宣布,公司在匹兹堡恢复无人驾驶汽车测试,无人车将会重新上路,不过测试受到严格限制,目前只能启用人工模式。无人驾驶,似乎远没有外界预期的美好……

模式或产业而言都是极为困难的,除了需要海量资源投入外,时间也是必不可少的。从马车到汽车,人们用数千年的时间去改变出行模式,而从传统汽车到无人驾驶、智能汽车又需要花费多长时间呢?

无人驾驶不仅仅是技术上的突破,更是人们生活、出行习惯的改变,从叫车、开始行驶、更改行程、处理错误和紧急状况到让车停靠在路边并下车,整个无人驾驶应用和体验的流程与传统出行模式具有较大差别,即使大众对于先进技术发展下,相信机器AI在驾驶领域比容易被情绪影响的人类做得更好,但整个交通出行模式的改变,依旧需要漫长时间的适应于体验,才能在终端市场建立起足够的信心,从而逐渐被大众所接受。

技术发展始终是原动力

有统计数据显示,全世界每年有120万人死于汽车或与交通相关的事故,其中有93%是人为失误造成,而如果采用无人驾驶或者自动驾驶汽车,这一死亡数据将有望下降90%。当然,也有不同的声音存在,密歇根大学交通运输研究所(TRI)的研究报告称,无人驾驶汽车的交通事故率比普通汽车高,比例约为9.1比1.9,也就是说前者事故率接近后者的5倍。

事实上,大众也非常清楚,当街道上的汽车都支持无人驾驶系统,当汽车辅助驾驶系统检测到车辆间距小于安全距离时主动强制停车时,无人驾驶汽车安全性恐怕远高于普通汽车,当然,这个前提是所有的车都搭载并使用无人驾驶系统,而且无人驾驶系统故障率低至一定水平。

想要从安全性上说服大众接受无人驾驶,必然需要海量测试数据和时间验证,这好比新药从研发到制造、临床试验最后到销售需要经历漫长的 过程一样,无人驾驶汽车除本身产品和技术需要持续不断的路测数据来证明其安全、实用外,更需要整个产业生态环境的支持。

在车辆推进辅助驾驶系统配置及无人驾驶技术研发、装备时,整个城市交通控制需要足够的智能化以适应无人驾驶汽车应用,从道路建设到交通管网监控到道路信息交互,整个城市立体化的智能交通才能真正满足无人驾驶汽车需要,当然,无论是智慧城市还是无人驾驶汽车,足够聪明且能够持续学习成长的AI系统也是相当重要的。

从责任到保障的服务体系

除了依靠技术推动整个智能交通发展外,从责任到保障的服务体系也是无人驾驶落地的重要一步。当前各国都在积极拟定和颁布无人驾驶领域相关法律法规,但需要注意的是,作为传统汽车制造与科技两大领域融合的产物,无人驾驶不仅仅上路需要有法律法规的监管,其产业制造、产品标准同样需要相关规范的落实。无人驾驶改变整个交通出行体系的同时,相关法律法规也应该是系统的、立体的,从而推动整个行业持续、规范、健康地成长。

全球范围内的竞赛

作为汽车工业的未来,抓住无人驾驶就等于抓住未来,不仅是科技和汽车两大阵营企业积极布局无人驾驶领域,全球各国对无人驾驶技术发展和应用也报以积极态度。

从定义、分级、技术开发、汽车制造以及各项安全犯规和道路交通规则等一系列覆盖无人驾驶发展各方面的法律法规制定都是各国积极推动的重点,美国自2010年以来就在联邦层面出台支持自动驾驶技术的战略性文件,并在各州积极进行立 法,推动无人驾驶路测及相关工作;德国作为大众、戴姆勒和宝马等多家全球知名汽车厂商的发源地,也是世界上较早重视自动驾驶汽车并对其进行测试实验的国家之一,并在2017年通过首个自动驾驶相关法律,允许自动驾驶在特定条件下替人类驾驶;日本也早在2015年酝酿针对自动驾驶汽车立法,并在2016年制定了自动驾驶普及路线图……

推动立法的同时,各国在毫米波雷达、超声波雷达、计算机视觉、计算平台、通信标准等各个领域都在鼓励甚至扶持相关企业参与竞争,以谋求在未来科技变革中处于有利地位。以无人驾驶涉及的汽车通信为例,车联网相关通信标准的建立对于国家整体智能交通而言是非常基础的存在,由车辆与车辆通信 ( V2V)、车辆与基础设施通信 ( V2I)、车辆与行人通信 ( V2P)等构成的网联汽车技术(V2X)本身就是相当庞大的技术体系,其应用除汽车领域外,其本身涉及的5G、DSRC技术同样在各个科技领域都是极具战略价值的存在。

写在最后:无人驾驶路漫漫

烧表面上看,Uber无人驾驶汽车恢复测试无非是一家互联网科技企业沉浮的插曲,但其却是科技企业造车的缩影。面对确定的汽车工业发展方向,想要沿着正确的方向走下去,需要的不仅仅是激情与魄力,更需要时间的沉淀。唯有在一轮又一轮的洗牌中存活下来,才能继续在无人驾驶这条道路上行驶下去。

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