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都2020年了自动驾驶汽车这道大餐为何还不上桌?

2020-02-27 10:26:12

  每当我们谈到自动驾驶汽车,就仿佛未来已经在眼前。

  《卫报》2015 年时曾预言称,「到了 2020 年后排才是驾驶员的专座」。

  2016 年,Business Insider 又用到了《2020 年 100 万台自动驾驶汽车上路》这样的大标题。

  自动驾驶行业的头部玩家们也信心满满,包括通用、Waymo、丰田在内的巨头,都曾宣称要在 2020 年搞定自动驾驶汽车。

  跳票王 Elon Musk 更是乐观异常,预言特斯拉 2018 年就能实现自动驾驶。

  2020 年到了,他们集体被打脸。

  为什么自动驾驶的理想与现实出现了如此脱节?

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  自动驾驶的大脑是人工智能,而刚刚过去的十年是这项技术的黄金发展期,我们见证了 AI 在翻译、语音信号生成、计算机视觉、目标识别和博弈能力上的巨大进步。

  曾经,AI 连图片上的猫猫狗狗都辨认不出。现在,这类任务却是小菜一碟。

  也正是 AI 的迅速发展,让人类有些飘飘然了,研究人员想当然的认为,我们能将 AI 技术的一些成功复制到其他领域。

  但切换到自动驾驶汽车上,当下 AI 技术的局限性马上就表现出来了。

  即使投入了大量时间和金钱,也没有团队能让 AI 得心应手的解决现实问题——即让自动驾驶汽车获得高度可靠性。

  现在来看,如果有了训练数据就能迎刃而解,因为当下的机器学习系统需要这些「养料」。

  但是,数十亿小时的精华驾驶数据去哪儿找?这在时间还是金钱方面都不允许。再者,各种极端状况都是随机发生。

  为了解决数据荒,各家公司都使上了浑身解数。

  他们组建车队派测试车上路,搞模拟器训练自动驾驶系统,还不断通过重复某个场景进行定向提升。

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  工程师们几十年前就开始设计自动驾驶原型车,其背后的理念非常简单,即用摄像头武装汽车,使它能对周边物体进行追踪并做出相应的反应。

  但如此简单的描述省略了很多复杂的东西,毕竟驾驶是最复杂的人类活动之一。

  因为我们在驾驶时还会与其他交通参与者进行眼神交流,以确认到底谁该先行。

  同时,人类还能积极应对天气变化,在关键时刻做出判断,而这些很难编进代码中。

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  就拿 Waymo 的自动驾驶汽车来说,Waymo 不但要用上摄像头和雷达,还得靠昂贵的激光雷达来保驾护航。

  有了这些传感器,车辆才能搭建出周边实时态势图。

  在物体探测和追踪能力的训练上,自动驾驶公司更是需要投入天量的数据,这也是 Waymo 孜孜不倦积累测试里程的原因。

  通过一系列努力,这些公司确实在不断向成功靠拢。

  比如 Waymo 在凤凰城的自动驾驶出租车已经开始逐步取消安全驾驶员。如果一切顺利, Wamyo 今年就会在其他城市开辟新战场。

  但这个过程并非一蹴而就,Waymo 到了新地盘甚至可能要从零开始。

  从积极的角度来看,我们其实正在向自动驾驶时代靠近,毕竟 Waymo 在亚利桑那的自动驾驶打车服务已经开始逐步取消安全驾驶员了。

  Cruise 的同类服务虽然 2019 年跳票了,但今年有希望真正落地。

  今年 2 月初,Cruise 还发布了没有方向盘和踏板的自动驾驶汽车 Origin,这款车可是为量产而来的。

  至于特斯拉,也随时有可能通过 OTA 推送让几十万辆车拥有自动驾驶能力。

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  当然,对自动驾驶的未来,业界也不乏质疑的声音。

  最近,大众集团 CEO Diess 就表示,全自动驾驶可能永远也实现不了。虽然 Diess 的预测有些「刺耳」,但现实确实如此,我们谁也说不准真正的自动驾驶汽车何时才能落地。

  从某种意义上来说,我们现在处在一个尴尬的转型时刻,理想与现实之间还有差距。

  我们可以说自动驾驶今年就能实现,但它实现的前提条件是在限定场景。如果你想要终极版的自动驾驶,也可以说它永远无法实现。

  当然,各家公司在研发上肯定不会放松,因为他们都想通过先发优势,在出租车、卡车、物流和配送等场景瓜分蛋糕。

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  在中国,自动驾驶经历过去几年的发展,刚刚进入试水部署与小批量产的新阶段。

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  恰逢发改委联合 10 大部委发布《智能汽车创新发展战略》,为中国的智能汽车与自动驾驶发展指明了战略愿景和方向。智能汽车与自动驾驶是大时代的机遇。

  2020 年又逢新冠肺炎疫情席卷各地,非常时期各行各业百废待兴。

  自动驾驶与无人化的科技奔赴抗击疫情的一线,低速自动驾驶与限定场景的应用迎来发展的新机遇。

  我们也相信,随着时间的推移,自动驾驶这项技术最终会成为人类生活的一部分。

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