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怎么才能把一批无人驾驶车开上街道?

转载 2019-10-17 10:34:28

来源:品玩 王飞

2019年9月,我们报道了无人驾驶汽车项目百度Robotaxi在长沙落地运营的一些情况。就在最近的一周内,Google旗下的Waymo也有曝光出他们即将要“拿掉”在凤凰城运营的Robotaxi上的安全?#20445;?#25104;为连安全员都没有的真正的“无人驾驶汽车”。

在过去一到两年的时间里,无人驾驶技术在多个场景里确实有一些落地,比如机场的无人驾驶行李车、高速上的自动驾驶跟车技术、在矿场里的无人车、公园园区的接驳车以及车库里的自动泊车技术等。看起来,无人驾驶技术已经真正落地。

不过,产?#36947;?#20851;于无人驾驶的落地还有一些声音:比如有分析认为无人驾驶技术早已经成熟,目前?#30343;?#32570;少批量降低成本的路径,没有场景买单;再比如有些分析还提到无人驾驶应该率先落地在园区或是机场码头,然后再深入公共交通,鉴于一些聚光灯下的事故,主要是出于对安全?#30446;?#37327;,他们认为技术仍然不成熟;再比如有些技术分析还提到虽然感觉上无人驾驶技术已经ready,但实?#20107;?#22320;时的connercase(小概率事件)还是有很多,存在一些技术短板。

无可否认,无人驾驶是一个极其庞大的?#20302;常低?#36234;大,声音就越多。所有无人驾驶技术其实都向着一个最终的问题前进:怎么才能把一大批无人驾驶汽车开上街道?

安全与小概率事件

2016年,美国一辆高速自动驾驶?#21050;?#20013;的特斯拉撞上了路口的货车,导致特斯拉驾驶员直接死亡。这也是人类给无人驾驶技术亮起的第一个红灯。

报告指出,特斯拉所配备的计算机视觉技术未能成功检测到反光的白色货车,成为了第一个connercase,同时毫?#25758;?#38647;达因为技术视角?#33041;?#22240;,雷达波束从货车下侧穿过,导致计算机?#20302;?#26410;能识别到货车。事故发生后,特斯拉才改进了无人驾驶?#20302;常?#24182;修改了官网AutoPilot的定义。

实际上,近些年无人驾驶技术的爆发来自于以深度学习为基础构建的AI无人驾驶?#20302;常?#27604;如特斯拉,基于深度学习的算法在计算机视觉方面的应用提供了在车辆行进中?#33041;?#27979;控制,从而构成了特斯拉无人驾驶软体?#20302;?#23618;面的技术基础。但事实也证明,如今仍然存在人类驾驶和计算机驾驶的理解偏差。人们并?#20945;?#27491;信任无人驾驶。

同样的事?#39542;褂小?018年3月,一名行人在美国被Uber的自动驾驶汽车?#19981;?#36523;亡。而调查显示,当时说因为受害者从阴暗处突然冲上道路,安全?#24065;?#27809;能及时处理。

数据显示,Waymo平均每行驶1.8万公里会出现一次脱离(人工干预),这已经是2018年DMV年度路测数据表中表现最好的公司。但数据归数据,也免不了现实的残酷。

跟无人驾驶相关的三个主要技术是感知、规划和控制,但安全问题主要出在感知和规划上。

DMV的事?#26102;?#21578;显示,2016年,Waymo的一次事?#36866;?#22240;为在十?#33268;?#21475;右转时,无法辨认挡在路上的沙袋,导致被后车追?#30149;?/p>

2017年,通用的无人驾驶汽车Cruise也因看不明?#36164;致?#21475;不断?#20102;?#30340;?#39057;?#24613;刹,然后被后车追尾造成车祸。

人们已经在感知上做了一些努力,比如建立大范围的高精地图,给予车辆更安全的感知和预测能力。

什么样的自动驾驶?#20302;?#33021;够克服中国这么大的范围覆盖,甚?#38142;?#29702;以百万千万来计数的这?#25351;髦指?#26679;的场景,以及这种connercase,这是最难的。四维图新自动驾驶AI负责人李阳告诉PingWest品玩,“如果你是在一个小的区域测试,比如城市,50辆车在城市里一直测,基本上你要遇?#38477;?#20107;情还?#24378;?#20197;测?#38477;模?#20294;可能还有万分之一测不到。”

四维图新切入无人驾驶领域的切口在于高精地图。现在,四维图新在高速场景已经实现了30万公里百分之百的覆盖,在明年实现城区级覆盖。高精地图将在路口提供更多维度的信息,比如车道线、路牙的位置,路牌的详细信息甚至弯道的曲率以及车道的仰俯角度等等,这将有助于无人驾驶的提前感知和预测。

高精地图相当于给无人驾驶汽车打开了“上帝视角”。而驭势科技CEO吴甘沙认为,无人驾驶汽车的熟练度也不是熟一个区域就可以。“高精地图建起来,?#25345;?#24847;义上来说它已经很熟了。但有些东西永远不会熟,比如那种长尾connnercase,因为你永远有没见过的情况。”

成本和谁为它买单

驭势科技成立于2016年2月,致力于用人工智能和大数据重构人?#33216;?#30340;交通,为十亿级人群交付安全、舒适、高性价比的全栈智能驾驶技术方案、产品?#22836;?#21153;。吴甘沙对PingWest品玩表示,驭势科技要在明年(2020年)实现无人驾驶技术的规模?#36234;桓丁?/p>

吴甘沙把无人驾驶行业的发展比作大航海时代。“大家千州并发,竞争的‘竞’正在发生。我们正在处于这个阶段。”而在“竞”之后是“争?#20445;?#26159;抢地盘的阶段,“有人会成为无人驾驶的滴滴,有人成为顺丰,有人在园区里玩,有人在矿区里玩。大家处于这个航道中的不同位置。”

而到达新大陆先要满足几个条件。第一个是规模化,不能?#30343;?#20960;十辆车在测,第二是无人化,一定要去掉安全?#20445;?#31532;三是常态化,不能是现在的双规?#21050;?#35268;定时间规定范围),最后是运营,而不?#30343;?#28436;示,要为客户提供价值。

实际上,过去一段时间无人驾驶领域存在一个观点:就是技术已经ready,但还没有场景为技术和成本买单。拿无人驾驶的Robotaxi举例,一辆L4无人驾驶原型车,英伟达的计算模块可能要2万到5万美金,一个128线激光雷达要6万美金左右,不加一些高精度惯导以及其他辅助摄像头,一辆车的成本已经达到了100万人民?#26131;?#21491;。

“短时间内L4就是很难有人给他买单。”李阳说,“你想想,这个方式以国内?#30446;?#21333;价,还要限定区域我觉得还挺难的。”

想实现广义上的、大范围的无人驾驶技术,汽车供应链成熟度也是一个问题。软件技术?#35272;?#20110;?#38047;?#30340;?#24067;?#26080;人驾驶也是根据如今?#38047;?#30340;?#21152;?#36710;而设计,“天花板会很明显。”

软件推动?#24067;?#21319;级之后会进入新的循环?#21050;?#29616;在看?#38477;?#36710;厂的车辆还没有达到最终的量产?#21050;?#21482;有camera(摄像头)和ridar(毫?#25758;?#38647;达)是接近量产形态,现在其他还不是明确的量产方案。”李阳说。

驭势科技把自己定位成足球比赛中的中场,在技术上提供更广泛的业务覆盖——打造成熟可行的技术中台,开放SDK和解决方?#31119;?#22312;合?#23454;?#26102;间,合?#23454;?#22320;方,把球传给合作伙伴。驭势科技的一个业务场景是机场无人驾驶行李车,无人车?#20808;?#33410;车斗,两车并行,每辆无人车可以省掉3个驾驶?#20445;?#21516;时提高了行李到达效率,“真正为客户实现价值。”

吴甘沙认为无人驾驶技术已经成熟,但重点还是要放在落地场景的打磨上,这些都是少人的小场景——“比如机场无人车,我需要时时刻刻监?#29992;?#19968;个车斗,确保它是没有被乱动的;我要确保车斗与车?#20998;?#38388;并没有人卡在那里;我要确保在运的过程当中没有行李掉在地上;?#19968;?#35201;确保在走的过程当中中间停下来,没有人?#20302;到?#21435;把行李拿走了。”


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