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特斯拉无人驾驶出车祸 国内的无人车在规划怎样的未来?
作者:佚名 文章来源:本站原创 点击数: 更新时间:2023/9/5 21:49:17 | 【字体:

  张无艳近日,特斯拉Model S因自动驾驶功能引发的车祸事件被曝光。事情虽然发生在五月份,但由于这是特斯拉发布Autopilot功能以来的首起致命车祸,无人驾驶的相关话题随后被推上风口浪尖。

  在无人驾驶技术安全性被热议的同时,7月3日,百度宣布与乌镇旅游达成合作,双方将推动在乌镇景区道路上实现最高级别的无人驾驶。7月6日,北汽集团宣布与辽宁盘锦红海滩景区战略合作,将无人驾驶汽车正式推向商用。

  相比于特斯拉提供Autopilot辅助驾驶功能而言,国内的无人驾驶厂商更加激进,他们推向商用的是完全意义上的无人驾驶汽车。

  从这一点来看,中国企业在无人驾驶领域似乎领先于美国。然而,业内人士认为,百度、北汽最先在景区运行无人驾驶,依然是商业模式上的创新,距离真正全天候全工况条件下的无人车普及时代甚远。

  目前无人驾驶技术在识别和传感技术上并不能达到绝对的安全可靠,成本也非常之高,只有当这两点被解决之后,真正的无人驾驶时代才会到来。

  2015年12月14日,在宣布完成首次路测的4天后,百度正式成立自动驾驶事业部。负责百度商业产品与技术体系的高级副总裁王劲兼职出任总经理。王劲在随后称,百度的无人车项目将三年商用五年量产。

  百度内部不愿具名的人士也曾称,百度无人车研发晚于谷歌,但商业变现的进展上,百度会比谷歌更早一步。半年之后的今年5月,百度跟芜湖市签订合作协议,将在芜湖建设“全无人驾驶汽车运营区域”。7月3日,百度又与乌镇旅游达成合作,将在乌镇景区的公共道路进行日常化运营。按照规划,百度接下来还将与全国十几座城市达成无人车商用落地合作。

  有此打算的并非只有百度一家,北汽不仅是想在景区的道路上运营无人车,还计划以出售车票的方式挣钱。在今年4月的北京车展期间,北汽正式对公众展示其无人驾驶汽车。北汽新技术研究院副院长荣辉当时就透露,正在跟地方政府合作,将无人车投入运营。

  7月6日,北汽集团和辽宁盘锦市政府签署协议,在红海滩景区落地无人车项目。最快到今年9月,游客将能够在红海滩景区北部22公里的线路上乘坐北汽无人摆渡车。

  据荣辉介绍,首批投入的20辆无人车是拆除了方向盘的电动汽车,有4座的小客车,也有20座以上的中巴车。而票价会与当地物价局和景区管委会等多个机构协商后决定。“既然是商业化,双方肯定是都要挣钱的”,荣辉预计,景区无人车项目今年将会保持在“微盈”或者“微亏”水平。

  其实,将无人车放到景区中运营,被业内人士视作在目前技术水平下最好的商业变现手段。清华大学教授邓志东认为,无人车辆的传感和识别系统达不到绝对安全可靠,就只能在限定的区域,限定的路线年开始,邓志东带领的团队在无人驾驶领域已经进行了7年的研发,他们的无人车早已投入路测。

  “在景区这种限定区域,高精地图和路况数据都便于获取;景区路况比较单一,人流车流都比较稀少,对车辆识别和检测的要求都不会太高”,邓志东说。以北汽在红海滩投入的无人车为例,因为景区道路条件良好,人车分流,将投入运营的无人车既不会安装高精度地图,也不会安装激光雷达。“技术越简单,安全性就会越高,成本也会更低”。

  在北汽的发布会上,有媒体记者问荣辉:特斯拉已经出了车祸,无人驾驶汽车能安全吗?

  在特斯拉车祸的新闻曝光之后,无人车还安不安全似乎成了很多人心中的疑问。一位汽车工程师告诉新浪科技,他所在的几个交流群里对无人驾驶技术的讨论持续了几天。因为是第一次完全依赖自动驾驶而造成的伤亡事件,很多人对无人驾驶技术刚刚萌生的信心又开始动摇。

  其实,不管是依靠高精度地图和激光雷达,还是依靠摄像头提供视觉识别和传感器实现的无人驾驶,普及的一天都不会很快到来。

  特斯拉的车祸是一记警钟,无人驾驶技术还不是绝对安全可靠,邓志东认为,“人类水平的环境感知技术目前尚未成熟,现阶段的产品还仅仅是辅助驾驶或人机共驾,未到完全自主驾驶的L4级,人不能完全撒手不管去看DVD”。

  “虽然技术还存在缺陷,然而,相对于人类驾驶员的致命车祸发生率,特斯拉的Autopilot功能还是会降低很多”。作为无人驾驶汽车领域的研究者,邓志东显然不希望这样的事件影响无人驾驶或自动驾驶技术的发展。

  无人车进入景区,更多是商业模式的创新,对目前而言是很重要的一步。“目前这个阶段无需过度考虑设备成本的问题,但商业化必须朝降低成本的方向走”,邓志东说。

  无人车要想普及,首先要解决的是成本高企问题。因为激光雷达和各类传感设备的高售价,无人驾驶取代人类司机现在还不经济。此前,王劲透露,百度无人车的一个激光雷达成本约为50万,而他们最希望几年后激光雷达的价格下降到3000美元。

  另一个很重要的问题就是数据收集处理。高精度地图和精准导航都需要庞大的数据库支撑;除此之外,不同行车条件遇到的不同物体和不同状况也需要数据收集并建模。还有一些技术上的问题,比如保证传感器更加可靠,视觉检测能力更强。“解决这些问题,是深度学习等人工智能技术的机遇与挑战”,邓志东说。

  “如果能够解决这些难题,实现最高级别的无人驾驶,乐观估算的时间段是在2026-2030年间,悲观点就不好说了”,随后邓志东又补充一句,“但我是乐观派”。

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