近年來(lái),隨著汽車(chē)智能化的不斷升級(jí),無(wú)人駕駛備受關(guān)注,成為公眾熱議話題。那么,無(wú)人駕駛車(chē)輛究竟能給人類帶來(lái)什么效益?是否會(huì)快速普及到私家車(chē)領(lǐng)域?又給監(jiān)管部門(mén)帶來(lái)哪些問(wèn)題呢?請(qǐng)看公安部道路交通安全研究中心特約專家、交通工程師郭敏的分析。
發(fā)展無(wú)人駕駛車(chē)輛的原因
美國(guó)曾于 2004、2005 和 2007 年舉辦了三屆無(wú)人駕駛比賽,即 DARPA 大獎(jiǎng)賽,不僅激發(fā)了業(yè)界與高校的極大熱情,被公認(rèn)為無(wú)人駕駛的里程碑事件,還使無(wú)人駕駛車(chē)輛走進(jìn)大眾的視野,成為公眾談?wù)摰脑掝}。
在這些談?wù)撝?,有些?wèn)題需要認(rèn)真回答:為什么要發(fā)展無(wú)人駕駛車(chē)輛?無(wú)人駕駛車(chē)輛到底有什么好處?這是實(shí)實(shí)在在的社會(huì)問(wèn)題,也是商業(yè)問(wèn)題,需要有清晰的答案來(lái)幫助無(wú)人駕駛車(chē)輛可持續(xù)發(fā)展,避免產(chǎn)生不切實(shí)際的期望。最近幾年,這個(gè)問(wèn)題得到了準(zhǔn)確的回答,一些最初的誤區(qū)也得以理清。
無(wú)人駕駛車(chē)輛是為你我這樣的私家車(chē)主準(zhǔn)備的嗎?
很多人認(rèn)為,無(wú)人駕駛技術(shù)一旦成熟,會(huì)像現(xiàn)在的汽車(chē)一樣進(jìn)入尋常家庭。其實(shí),如果仔細(xì)測(cè)算下無(wú)人駕駛的成本,這樣的模式不會(huì)是其技術(shù)成熟后的主要商業(yè)模式。達(dá)到全自動(dòng)的無(wú)人駕駛車(chē)輛,應(yīng)該不會(huì)在你我的采購(gòu)清單里,至少在看得見(jiàn)的未來(lái)是如此,業(yè)界對(duì)于這一點(diǎn)已形成共識(shí)。
無(wú)人駕駛車(chē)輛分為兩大塊,一塊是傳統(tǒng)車(chē)輛組成的包(vehicle package),另一塊是自動(dòng)駕駛包(autonomous package)。傳統(tǒng)的車(chē)輛也許只要一二十萬(wàn)元人民幣,但如果加上自動(dòng)駕駛包,成本會(huì)飆升數(shù)倍,甚至達(dá)到上百萬(wàn)元。除此以外,自動(dòng)駕駛包里的精密儀器需要經(jīng)常保養(yǎng)和調(diào)校,對(duì)連機(jī)油都不會(huì)加、輪胎都不會(huì)換的私家車(chē)主來(lái)講,無(wú)人駕駛汽車(chē)日常的保養(yǎng)和調(diào)校費(fèi)用恐怕無(wú)力承擔(dān),也不劃算。
因此,全自動(dòng)的無(wú)人駕駛車(chē)輛應(yīng)用對(duì)象并不是私家車(chē)主,而是通常說(shuō)的商用營(yíng)運(yùn)車(chē)輛,譬如物流公司、出租車(chē)公司等。近幾年,在運(yùn)輸領(lǐng)域飛速發(fā)展的“出行即服務(wù)”(MaaS)及共享汽車(chē)概念已經(jīng)逐步落地。對(duì)商用營(yíng)運(yùn)車(chē)輛來(lái)講,無(wú)人駕駛可以節(jié)省人工成本,足以攤銷自動(dòng)駕駛包帶來(lái)的成本,這也是共享汽車(chē)企業(yè),如 Uber、Lyft,投入巨資研發(fā)無(wú)人駕駛車(chē)輛的原因。
無(wú)人駕駛車(chē)輛能帶來(lái)什么效益?
對(duì)于無(wú)人駕駛車(chē)輛能帶來(lái)的好處,Dr. Emilio Frazzoli 以美國(guó)市場(chǎng)為例,給出了一系列數(shù)據(jù)來(lái)證明無(wú)人駕駛車(chē)輛將在安全、減少擁堵、改善健康、提高生產(chǎn)力、共享汽車(chē)五個(gè)方面帶來(lái)巨大好處,其每年能產(chǎn)生的效益大致如下:
這些數(shù)據(jù)足以回答為什么發(fā)展無(wú)人駕駛車(chē)輛的問(wèn)題。人們雖有不同看法,但大多數(shù)仍然贊同其結(jié)論,只是對(duì)其安全考量有異議。在一些研究者看來(lái),其在減少事故方面所帶來(lái)的效益及對(duì)社會(huì)的貢獻(xiàn)足以成為投資的理由,但提高生產(chǎn)力和共享汽車(chē)的效益不能完全確定。
無(wú)人駕駛的分級(jí)
為推動(dòng)無(wú)人駕駛車(chē)輛發(fā)展,美國(guó)道路交通安全管理局(NHTSA)曾在 2013 年給出了無(wú)人駕駛的分級(jí)方式,一共分為 L0-L5 六級(jí)。然而,國(guó)際汽車(chē)工程師聯(lián)合會(huì)(SAE)認(rèn)為這樣的分級(jí)方式不夠?qū)I(yè),在 2014 年推出了仍是 L0-L5 六級(jí)的更為專業(yè)的分級(jí)表,并于 2018 年更新到了第三版——SAE J3016-2018,其在 2016 年也得到了 NHTSA 的接受。目前,無(wú)人駕駛汽車(chē)企業(yè)在介紹自己的產(chǎn)品時(shí),一般都會(huì)引用 SAE 的分級(jí)表來(lái)為產(chǎn)品定位。
目前市面上商用無(wú)人駕駛能達(dá)到的最高級(jí)別都,至多幫助駕駛?cè)俗鲂┲T如跟車(chē)行駛、自動(dòng)泊車(chē)的工作,稍有復(fù)雜的環(huán)境,輔助駕駛就難以控制車(chē)輛,必須由駕駛?cè)藖?lái)接管,畢竟,一旦出了事故,機(jī)器不會(huì)承擔(dān)責(zé)任。對(duì)普通人而言,如果搞不清輔助駕駛和自動(dòng)駕駛的區(qū)別,只要記住這些責(zé)任區(qū)別就可以。
之前有報(bào)道,輔助駕駛和自動(dòng)駕駛的區(qū)別在于外部環(huán)境的支撐,無(wú)法做到自動(dòng)駕駛是因?yàn)闆](méi)有智能網(wǎng)聯(lián)或智能運(yùn)輸系統(tǒng)支撐,如果有支撐,就能做到自動(dòng)駕駛。這其實(shí)是一種誤區(qū):無(wú)論用什么樣的外部支撐,輔助駕駛都無(wú)法達(dá)到自動(dòng)駕駛級(jí)別,L3 到 L4 是個(gè)門(mén)檻,能否跨越這個(gè)門(mén)檻取決于車(chē)輛本身。自動(dòng)駕駛的含義在于獨(dú)立完成各種場(chǎng)景下的行駛,獨(dú)立是指沒(méi)有任何外部助力,這和駕駛?cè)笋{駛車(chē)輛一樣,取得駕駛證的駕駛?cè)藨?yīng)該能自己一個(gè)人開(kāi)車(chē),需要教練員的駕駛?cè)耸遣缓细竦鸟{駛?cè)恕?/p>
對(duì)普通人來(lái)講,可以通過(guò)上述兩個(gè)指標(biāo)來(lái)了解無(wú)人駕駛車(chē)輛的實(shí)際能力;對(duì)監(jiān)管部門(mén)來(lái)講,會(huì)比普通人多些觀察、了解的方式,譬如要求各企業(yè)及時(shí)上報(bào)遇到的情況或意外,以此來(lái)觀察產(chǎn)品能力。監(jiān)管部門(mén)很難做到對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛的事先監(jiān)管,因?yàn)槁飞峡赡艹霈F(xiàn)的場(chǎng)景過(guò)多,難以一一檢測(cè),甚至連主要場(chǎng)景也很難覆蓋,所以只能把監(jiān)管放在事中或事后。因此,無(wú)人駕駛車(chē)輛是否合格,并不能通過(guò)組織鑒定會(huì)或在試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行試驗(yàn)的方式得出結(jié)論。監(jiān)管部門(mén)至多在邀請(qǐng)專家評(píng)測(cè)實(shí)地測(cè)試后,發(fā)一些要求有限的測(cè)試資格,至于車(chē)輛是否合格,只能在實(shí)踐中才能慢慢得到檢驗(yàn)。如果接受測(cè)試的無(wú)人駕駛車(chē)輛在試驗(yàn)場(chǎng)都會(huì)發(fā)生意外或無(wú)法跑完全程,其面臨的挑戰(zhàn)會(huì)很大。
無(wú)人駕駛汽車(chē)已經(jīng)研發(fā)出來(lái)多年,怎么還不普及。人工智能棋手也能戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍,按道理無(wú)人駕駛汽車(chē)應(yīng)該更簡(jiǎn)單。事實(shí)并非如此,AI 下圍棋戰(zhàn)勝人類,只是一種基于大數(shù)據(jù)的算法在特定情況下比人類強(qiáng),無(wú)人駕駛汽車(chē)卻復(fù)雜多了,它要辨別、分析、計(jì)算和作出各類型的安全操作。下面就簡(jiǎn)單介紹無(wú)人駕駛汽車(chē)有多復(fù)雜:
1. 視覺(jué)感知
無(wú)人駕駛汽車(chē)需要和人一樣識(shí)別道路的寬窄、路面的狀況、各種交通標(biāo)志和交通信號(hào)燈等。它要感知前后左右四個(gè)方向的物體是什么,物體的速度及運(yùn)動(dòng)方向。它就是在模仿人類的視覺(jué)感知。
要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)感知,需要兩種設(shè)備:
(1)傳感器,如毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器,它能探測(cè)存在的物體和測(cè)量距離,它能以每秒數(shù)百萬(wàn)次的頻率發(fā)出光波,再去接收光波反彈回來(lái)的信號(hào),構(gòu)建出周?chē)h(huán)境的三維圖像,就像蝙蝠靠發(fā)出和接收高頻聲音來(lái)辨別洞穴環(huán)境一樣。
(2)攝像器。因?yàn)閭鞲衅鞯姆直媛实?,不能?zhǔn)確識(shí)別環(huán)境中物體,我們需要用高精攝像器作為圖像視覺(jué),用于識(shí)別道路、信號(hào)燈、標(biāo)志、樹(shù)木、人、動(dòng)物……等,出現(xiàn)在周?chē)h(huán)境中的物體。
2. 大數(shù)據(jù)
無(wú)人駕駛汽車(chē)要經(jīng)過(guò)大數(shù)據(jù)分析來(lái)準(zhǔn)確識(shí)別物體。
這里的大數(shù)據(jù)是指攝像器和傳感器收集的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間的識(shí)別訓(xùn)練后,整理上傳云端的數(shù)據(jù)。例如讓系統(tǒng)通過(guò)物體的形狀、顏色、溫度、動(dòng)態(tài),去分辨那是什么。系統(tǒng)受訓(xùn)練的時(shí)間越長(zhǎng)和越頻繁得出的數(shù)據(jù)就越精確。
3. 駕駛方案
計(jì)算機(jī)的視覺(jué)感知數(shù)據(jù),傳送到系統(tǒng)后先進(jìn)行預(yù)測(cè)軌跡分析,再計(jì)算出最佳駕駛路線,作出最安全的操作決策。要從復(fù)雜和大量的環(huán)境數(shù)據(jù)中進(jìn)行多重計(jì)算,需要高效率的算法和強(qiáng)大運(yùn)算能力的芯片支撐。
4. 定位
定位最常用的方法是全球定位系統(tǒng)定位,也就是我們常用的 GPS,但是普通的 GPS 定位精度在 10 米左右,如用作無(wú)人駕駛汽車(chē)定位,顯然它不能找到停車(chē)場(chǎng)的入口……。無(wú)人駕駛汽車(chē)只能用厘米級(jí)精度的定位系統(tǒng),如高精度 GPS、一維馬爾科夫定位、北斗定位系統(tǒng)等。
5. 操作控制
目的地已定位,最佳行駛路線也計(jì)算好,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)既定路線,使用最佳駕駛方案,對(duì)汽車(chē)駕駛行為作出決策,如加油前進(jìn)、剎車(chē)、左右轉(zhuǎn)向,等。
我國(guó)經(jīng)過(guò)多年的持續(xù)積累,在人工智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展,部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要突破。據(jù)媒體報(bào)道:2018 年,中國(guó)國(guó)內(nèi) 8 家公司的自動(dòng)駕駛汽車(chē)在北京市內(nèi)的行駛里程達(dá) 15.36 萬(wàn)公里(95442.6 英里),其中百度公司的行駛里程與無(wú)人駕駛技術(shù)方面在中國(guó)國(guó)內(nèi)均遙遙領(lǐng)先,已達(dá)到全球領(lǐng)先水平。
由此看來(lái),無(wú)人駕駛汽車(chē)縱使十分復(fù)雜,卻離我們不遠(yuǎn)。
責(zé)任編輯:Ct
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