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是科技產業界的“流量明星”,也是機遇挑戰并存的“種子選手”自動駕駛,漸行漸近

2019-06-05 09:24來源:人民網-人民日報瀏覽:

  

 

  數據來源:《北京市自動駕駛車輛道路測試2018年度工作報告》

  核心閱讀

  作為目前科技產業界的熱門領域,自動駕駛的發展引人關注。一方面,隨著人工智能技術的助推,自動駕駛的產業遠景令人期待;另一方面,應用場景有待明確,安全性能亟須保障,自動駕駛落地的技術挑戰也不少。

  經過最初的探索,整個行業已漸趨務實和理性。自動駕駛要“進化”,需要軟硬件性能的全面提升,也離不開基礎設施、政策法規等產業體系的搭建和完善。

  科技產業界的“流量明星”自動駕駛面孔多樣:極具潛力的遠景給人無限期待,高度復雜的挑戰又令人心生遲疑。

  一方面各大企業攜最新產品亮相,為自動駕駛“吆喝”;另一方面專家為自動駕駛落地把脈,應用前景仍不明朗。日前在貴陽舉辦的2019數博會上,自動駕駛就呈現出這樣不同的面孔。

  從理念到產品,自動駕駛能否邁過技術長河,將在哪些領域率先應用,離你我還有多遠?

  形態革新

  汽車變得更聰明

  自動駕駛之所以曾看似遙不可及,很重要的原因是機器太“笨”了。而今,借助最新的人工智能、雷達、地理信息等技術,機器變得更聰明:不僅能“看”,還沒有盲區;有了“智商”,懂得變道和轉彎、加速和剎車。路口是紅燈還是綠燈、左轉還是右轉、與前車保持多遠距離……理論上,都可以通過機器來判斷。

  從有人到無人,變化的不僅是駕駛形態。在自動駕駛專家、馭勢科技聯合創始人吳甘沙看來,出行方式的革新還將創造新的業態——乘客經濟,即在路上工作、消費和娛樂。

  自動駕駛的革新,離不開基礎設施、政策法規等外在環境的支撐。近年來,我國推進汽車、交通、通信融合,搭建了比較完整的產業體系;在技術環境方面,5G、人工智能等聯動布局,也形成了較為完整的產業鏈條。

  我國較早探索無人駕駛立法和測試體系。截至去年底,北京、上海、深圳等先后發布了地方性自動駕駛汽車測試管理規范或征求意見稿。北京汽車股份有限公司汽車研究院智能化部部長張永剛建議,國家層面應形成一套統一的標準測試體系,從場景、算法、測試方法等多方面完善對自動駕駛的評價。

  技術升級

  攻關是一場艱難的“長征”

  前景看似很美妙,但在自動駕駛面前有一條技術長河,大家都在“摸著石頭過河”。

  自動駕駛涉及的技術非常廣,涵蓋軟硬件多方面,任何一個環節“瘸腿”都跑不起來。

  比如,無人車看清周邊環境,需要精密的感知技術。中科院自動化研究所研究員王飛躍介紹,近年來,汽車的感知能力快速提升,但遇到雨、霧等惡劣天氣時,它就成了“瞎子”,目前仍沒有完美的解決辦法。

  要讓無人車根據環境做出選擇,還需要高效的“大腦”。然而,自動駕駛是遵守規則的“好學生”,現實中的路況通常瞬息萬變,機器難以對一些突發情況做出合理的決策。

  此外,與幾乎所有人工智能應用一樣,自動駕駛要“進化”,需要“喂”入大量的數據,這又非常耗費時間。

  王飛躍介紹,自動駕駛離不開通信技術,有了更快、更穩定的傳輸,才能形成一套智能車聯網系統。專家在數博會上表示,5G通信將是推進自動駕駛落地的關鍵。

  吳甘沙認為,做自動駕駛,越往后難度越大,是一場艱難的“長征”:“我們目前完成的99%也許只是征途的1%,最后的1%可能還需要99%的努力。”不過,業界專家認為,自動駕駛總體上是一個工程問題,就像建房子,不是搭建海市蜃樓,難在如何造出來、造好。

  與很多人工智能應用類似,與國際領先國家相比,我國在算法、核心硬件上相對較弱,但有數據和應用場景的“主場優勢”。“當前自動駕駛技術還不成熟,一個影響因素是計算效率不夠高。”地平線創始人兼首席執行官余凱說。

  自動駕駛專家、禾多科技創始人倪凱介紹,我國交通密度大、場景比較豐富、市場大,有助于本土企業積累豐富的道路測試數據,形成一套適應我國情況的解決方案。

  安全,是研發自動駕駛汽車的初衷。某機構測算,要證明無人駕駛在絕大多數情況下比人駕駛安全,需要跑上110億英里,這意味著用100輛車沒日沒夜跑500年。業界把每行駛多少里程需要人工干預一次,作為衡量自動駕駛技術成熟度的標準之一。目前,表現最優秀的無人車的數據是1.1萬英里。“建立自動駕駛安全性的全球標準很重要。”專家表示。

  應用落地

  “步步為營”成業界共識

  根據車輛的智能程度由低到高,業界把自動駕駛分為從L0級到L5級的6個等級。其中,L1、L2等輔助駕駛技術應用已經比較普遍,但L3級別以上還未大規模落地。

  如果向業內人士詢問自動駕駛的應用場景,你可能會得到多種甚至對立的答案。

  倪凱介紹,大體來說,產業界有兩種研發路徑。一是“一步到位”的模式,即研發L4級別的自動駕駛汽車;二是“步步為營”的模式,即在傳統汽車上逐漸新增一些自動駕駛的功能,再向完全自動駕駛過渡。

  王飛躍的判斷是,自動駕駛會從廠區、機場、碼頭等特定封閉場景普及,之后是市政公交、出租車,最后才是開放的城市道路。

  經過多年嘗試,“步步為營”的路線逐漸獲得業界認同。

  事實上,自動駕駛興起頭幾年,產業界對技術的估計過于樂觀,加上國際上數起資本并購的刺激,出現了一些泡沫。2018年以來,一些產品交付不如預期,又發生了幾起無人車事故,自動駕駛明顯降溫。

  “自動駕駛比較容易做出展示,但要落地很難。”IDG資本執行總監丁飛說,自動駕駛熱的降溫,是成長過程中要交的學費。

  然而不少業界專家認為,當前,自動駕駛降溫,對行業可能是好事,有利于真正做創新的企業冒出來,從而在自動駕駛全球產業鏈中占據一席之地。

  倪凱介紹,人工智能技術正從各領域助推自動駕駛發展,整個行業也在努力提升軟硬件性能。業界預計,未來3到5年,某些L3級別自動駕駛車輛將實現規模量產,而在代客泊車、高速公路等限定場景下,L4級自動駕駛將開始應用,下一個10年或是落地關鍵期。

  《 人民日報 》( 2019年06月05日 12 版)

來源:人民網-人民日報編輯:penghui
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