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我为什么还要开车?
2020-01-15 17:00

我为什么还要开车?

文章所属专栏 前沿技术情报所

十年前(应该说刚开始十一年前)的2009年的12月,Google的自动驾驶汽车计划正式曝光,并引来科技业与汽车业对自动驾驶汽车的大量关注。尽管它也同时惹来大量的争议,但科技领域的大佬,均对自动驾驶均相当乐观,大多认为自动驾驶汽车时代很快就会来临。


Google在2016年构想的无人驾驶汽车,连方向盘都没有。图片来源:PC World


虎嗅就曾提到:通用宣称2019年投入全自动汽车生产,这些车没有方向盘或不用司机介入;Delphi和MobileEye的Level 4系统也定于2019年;Nutonomy这样的创业公司也计划明年在新加坡街头部署数千辆无人驾驶出租车,而2019年,刚好就是交作业的一年。但最后科技界和汽车业交了什么功课?我们等了十年,连一台商用中的L4级别自动驾驶汽车都没等到。


为什么汽车还是这么笨?现在就等Odin为大家剖释原因。


目前的自动驾驶发展情况


首先,让我们回顾一下目前自动驾驶汽车技术的发展情况。


现在部份全新的市售汽车,已经备有“自动驾驶”功能,这些车子能在巡航时自动转弯和维持行车道,在前方有障碍时减速或停车,或挤塞时自动走走停停等。比较先进一点的自动驾驶汽车呢,更能识别交通灯号和交通标识,从而按交通规则行驶。可是,目前尚未有一台商用级别的自动驾驶汽车,能在完全不经人为干预下,完全“点对点”的把乘客送到目的地。


简言之,目前的“自动驾驶汽车”,仅属“高级辅助驾驶”(Advanced driver-assistance systems, ADAS)功能,远远算不上是“自动驾驶/无人驾驶”。


SAE自动驾驶分级表。图片来源:腾讯汽车


根据国际汽车工程师协会(SAE)为自动驾驶制定的5个级别(上图),以目前自动驾驶汽车的水平来说,普遍只能满足L2水平,并努力向L3水平迈进,与最初Google构想中的L4/L5级别的“完全的无人驾驶”(Completely driverless)相差甚远。


科技界和汽车界苦干多年,都是无用功吗?也不全是。


特斯拉目前在使用的“环境感知”方式的自动驾驶。图片来源:特斯拉


这十年来的自动驾驶汽车,一直都使用“环境感知”和”路径规划”的方式发展。自动驾驶汽车能通过多种视觉传感器,感知四周环境,测量自己与其它物件的距离,并实时生成四周的立体地图,再通过算法确定自己在地图里的位置,规划精确的行车路线,并回避各种障碍。与此同时,相机传感器也可以辨识交通灯、交通标志和道路上的标志线,以作判断汽车的停进和维持行车道之用。


这些技术很难吗?不完全是。从原理上,汽车业这十年来走的路,其实根本与吸尘机器人差别并不太大:大家都使用卷积神经网络进行图像识别、各种深度感知的机器视觉技术、实时定位与地图构建(SLAM)、人工智能规划路径等技术。不少自动化的吸尘机器人,早就能进行自动化的家居清洁服务。


自动驾驶发展的真正难题


汽车厂这十年来所做的,并非“如何实现”自动驾驶,而是“如何把自动驾驶的错误率降到最低”。


自动驾驶技术真正方案?


业界没想过用新技术来克服吗?当然是有的,那个技术叫做V2X,Vehicle-to-everything,车联网。


自动驾驶与智能城市


为什么自动驾驶汽车,会比人类驾驶汽车更安全?不是因为什么超级电脑或激光雷达,而是因为智能城市里,交通是一套不断自我调整的有机系统。交通系统自动化程度愈高,城市活力就会愈高。


更难实现的智能城市


以目前城市的网络水平来说,根本不可能承担这样巨大车联网信息,所以业界一直期待,未来的5G高速网络能实现车联网,藉此让真正的“无人驾驶汽车”出现。


自动驾驶汽车,路在何方?


苦等十年,为什么我们的汽车还是这么笨?


因为自动驾驶汽车的路,真的很不容易走。

本文是 前沿技术情报所 付费栏目文章