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智能驾驶:“中国式”诺曼底登陆数据是王道

楼主:爱听好佛歌 时间:2020-11-29 16:47:22

电机驱动

李彦宏错过了移动互联网的上半场,但他再不愿错过下半场,毕竟,以移动的车辆为连接终端的物联网体系是当下仅存的尚未撬动、且能撑得起下一个千亿甚至万亿级空间的市场,放眼国内外,包括百度、谷歌、Uber在内的互联网企业均希望借助自身在大数据、智能驾驶领域积累的优势引领风口,而传统车企在面临风口到来之际,也不甘最终沦为互联网巨头的代工厂,在技术与商业通路尚未完全明确前,传统与新兴力量当下更贴近合作而非拆台,而磨合的结果,是一场从ADAS(高级驾驶辅助系统)到自动驾驶最终走向无人驾驶技术普及的“势能积聚”。

数据是王道

随着众多顶级人才和公司进入智能驾驶领域,人才的自然流动和开源技术的发展,像物体识别等许多核心技术点上的差异已逐渐被拉平,大家在绝对技术水平上的差距已经很小,而解决实际问题的能力差异却会越来越显着,这里面的核心就是数据。

这方面最有优势的还是特斯拉,因为它是让所有装配了Autopilot(世界首个量产的辅助驾驶系统)的车、让用户天天在真实生活场景中,为自己积累数据。目前特斯拉累计销量已超过20万辆,其中大部分车都配备了Autopilot硬件。

7月份,特斯拉高管公布,全球特斯拉电动车行驶里程已经超过了80亿公里。据外媒报道,即便车主没有启动Autopilot,它仍处于“影子模式”,传感器会捕捉数据,自动驾驶的算法会在后台做出自己的判断,但并不会真的去操控汽车。每辆特斯拉电动车都具备联网功能。最近,特斯拉甚至要求车主同意上传车载摄像头捕捉的视频数据。

特斯拉CEOElonMusk在其“蓝图计划Part2”中写道:我们预计,获得世界各地监管部门批准,需要积累大约60亿英里(接近100亿公里)的自动驾驶里程。当下,业内达成的共识是,想要提升算法,就要拿海量的驾驶里程来填充。不跑完足够多的里程,不知道这世界究竟多大。

目前自动驾驶车辆的学习里程才刚刚超过每天300万英里(接近500万公里)。所以才会有谷歌多年来派出普锐斯、雷克萨斯、考拉车、克莱斯勒等各种车队去实路测试,才会有Uber急切地在匹兹堡、旧金山投放自动驾驶测试车队,甚至不惜和美国加州当地车管局撕破脸。

国际大趋势如此,国产厂商自然也不甘落后,2016年4月,长安自动驾驶汽车完成了2000km高速公路路试;而早在2011年7月14日,红旗HQ3无人车就历时3小时22分钟,完成了从长沙到武汉286km的高速全程无人驾驶实验;2016年6月,国内首个无人驾驶示范基地在上海嘉定国际汽车城开园,而国内首个无人驾驶测评基地也将落户同济大学嘉定校区。同时,上汽集团和同济大学也已正式签订合作协议,共建超过1200亩的测评基地,这里有望诞生国内首套无人驾驶的认证体系。

从李彦宏坐着无人驾驶的jeep自由光,自五环一路开到北京国际会议中心事实释放了一个核心信号:做一个在理想状态下运行的demo车对于很多团队来说也许并不难,但是要解决极限工况下自动驾驶车辆如何应对的问题,在没有相关数据可训练的情况下,只怕再强的技术也是纸上谈兵。

不同技术流

在数据积累的饱和度尚未可观前,当下国内外互联网大拿或是车企巨鳄,对于智能驾驶的流派已经开始泾渭分明,或者说部分企业看重在技术没有完全明朗化前,边学边做中探讨当下的商业输出可能性,全球多数车企更倾向做ADAS(高级驾驶辅助系统),而另一部分则更倾向于待到智能驾驶技术发生质变时,再做市场切入。

7月11月,奥迪发布了新款旗舰A8轿车,这款车最引人注目的特性是允许驾驶员在交通拥堵时让车辆进入自动驾驶状态,驾驶员自己则可舒服地坐在座位上看电视。依据目前业界通用的自动化等级(2014年美国颁布),奥迪此次直接将技术推进到了无人驾驶的第三级,即有条件自动化,在有限情况下实现自动控制,系统在某些条件下可以完全负责整个车辆的操控,但是当遇到紧急情况,还是需要司机对车辆进行接管。

奥迪、日产和戴姆勒等车企对逐步增强车辆“自主”程度、在发生紧急情况时把控制权交还给驾驶员的系统持支持态度。福特、捷豹路虎等竞争对手则认为这一方式不安全。他们表示,只有当车辆“自主”技术能在所有情形下驾驶车辆时,它们才会给自己的汽车加装该技术。

福特、谷歌是第二种声音的强烈拥护者,他们认为:无人驾驶就要让汽车完全自主驾驶,不再需要方向盘、刹车和司机。而其他(或者称绝大多数)现实的企业方案都是,需要无人驾驶时汽车接管,而人类自己开车时,可以变回司机。方向盘、刹车踏板,该有的什么都不缺,即便被视为方案激进的特斯拉(ADAS世界的一位王者)也是如此。

车企重注AI

无论是什么样的自动驾驶方案,最终是要用在车上,从当下多数车企的表态看,2020年对于自动驾驶的初步实现是个坎,多家汽车厂商都宣布在这个时间节点要推出自己的完全自动化驾驶车型。但自动驾驶的真正实现依然是一个实践难度极高的系统工程,需要传感器、算法、执行单位的共同配合,更何况当下对AI技术依赖越来越深,目前没有任何一个车企能独立完成。

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