自動駕駛愛與恨:人類出行史上最狂野的奏鳴曲

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天使在左,惡魔在右。

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起原 | 未來汽車日報(ID:auto-time)

文 | 程瀟熠

編纂 | 吳巖

圖片起原 | pixabay


跨除夜的前兩天,一輛黑色的2016款特斯拉Model S駛離美國加迪納91號高速公路,在高速狀況下闖了紅燈并撞上一輛2006年產的本田思域。本田車內兩名乘客當場消亡,特斯拉車內兩人被送往病院,沒有生命危險。 

幾小時后,一輛特斯拉Model 3撞上了一輛停在美國印第安納州高速公路左側車道上的消防車,車內的夫妻倆一亡一傷。

雖然美國警方尚未確定事變發生時是否有自動駕駛系統介入個中,但以往的教訓,讓質疑之聲再次對準自動駕駛。據彭博社報道,美國國度公路交通安然治理局(NHTSA)查詢后認為,包括2019年12月7日特斯拉追尾美國警車在內的13起特斯拉汽車事變,或許都是司機在使用Autopilot系統時發生的。

2018年1月特斯拉Model S碰撞事變  起原:KCBS-TV

人們一面試圖勾勒解放雙手、自由出行的美妙畫面,一面臨傾向盤脫離掌控布滿猶疑和擔憂。一連絡續的致命事變,更是讓這種對未知事物的恐懼被放大到了極致。 

美國汽車協會發布的一項研究申報浮現,71%的美國受訪者害怕乘坐自動駕駛汽車,近90%的受訪者擔心自動駕駛存在手藝問題。受訪者中,只有7%的人“非常熟悉”自動駕駛汽車。

但這仍然擋不住人們對自動駕駛的好奇和熱情。1月3日發布的銷量數據浮現,特斯拉2019年全年交付約36.75萬輛,同比增進50%,占美國電動車市場75%的份額,也是荷蘭最暢銷的車型。蔚來汽車CEO李斌則在2019年10月透露,已有60%的蔚來車主開通NIO Pilot駕駛輔助系統。

自動駕駛成了一項讓人又愛又恨的功能。以至于多少人不禁捫心自問——人類是否需要自動駕駛?


自動駕駛:殺人照樣救人?

年近花甲的周成是駕駛輔助系統的資深用戶。作為福特福克斯L2級自動駕駛車型的首批車主,他已經習慣了在高速公路上使用ACC自適應巡航功能。 

他是老同伙中第一個甘心考試自動駕駛汽車的人,別人都是開了幾十年車的老司機,“讓他們信任開車時間沒多久的機械非常難”。他身邊大多數人感受自動駕駛只是玩笑話,“有生之年弗成能實現”,但周成仍滿懷等待。他感受到七八十歲時,自己應該能買到一輛自動駕駛汽車。

自適應巡航系統介紹  起原:福特

但他也承認,“現在手藝切實弗成靠”。 

周成只敢在路況簡練、標識清楚的高速公路上使用駕駛輔助功能,因為自動駕駛尚未有明確量化標準,這讓他很不寧神。比如人的回響速度在0.2-0.8秒之間,百公里的剎車距離為40-60米,換成自動化系統,“誰知道它能快若干”。

在他看來,今朝的自動駕駛在特定場景或試車場上“玩玩可以”,但面臨復雜路況和突發事件,還達不到人腦的回響速度。

他的焦慮并非杞人憂天。 

近年來,特斯拉在自動駕駛模式下已發生多起致命事變。谷歌Waymo在回收多種安然法子之余,仍將無人駕駛商業化的規劃延遲。Uber自動駕駛汽車在2018年3月發生過一路致命事變,原因是自動駕駛軟件檢測到一位橫穿馬路的女性后,剖斷為無需避讓。

谷歌旗下自動駕駛公司Waymo車型  起原:Waymo

但鮮為人知的是,對比起致命事變,自動駕駛救了更多人。 

一位百度自動駕駛資深工程師向未來汽車日報(ID:auto-time)坦言,特斯拉的Autopilot以及市面上的同類產品,今朝只能定義為輔助駕駛。雖然輔助系統使用欠妥曾導致事變,但它其實也避免了多少事變,救了更多人。“每一次AEB(自動剎車輔助系統)的觸發,根本就是避免一次碰撞的發生。” 

特斯拉2019年第三季度安然申報浮現,在Autopilot介入的駕駛活動中,平均每434萬英里(約合698萬公里)行駛里程申報一路交通事變,頻率遠低于人類駕駛時的每270萬英里申報一路事變。NHTSA最新數據浮現,美國平均每49.8萬英里(約合80萬公里)行駛里程,即發生一路碰撞事變。

今朝主流車型搭載的L2+級自動駕駛屬于駕駛輔助,手藝已趨成熟。它雖然無法徹底接管汽車,但能像“駕校鍛練”一樣,提醒駕駛員調整車道或跟車距離等。 

尼克森2018年發布的申報浮現,消費者體驗亟待改善的場景首如果泊車位和低速擁堵路段,L2+級駕駛輔助功能中的ACC及自動泊車功能,可根本知足需求。

不過,這只是治標不治本,難以根治出行痛點。要想找到降低交通事變、解放人類的最終方案,還得靠L5級完全自動駕駛。

自動駕駛場景化需求 

起原:尼克森2018自動駕駛市場與消費者洞察白皮書


自動駕駛來了,人類真能自由?

今朝,自動駕駛所面臨的難關,仍然是L3級及以上自動駕駛手藝難以落地。 

按照自動駕駛對于車輛操控的接管水平寧駕駛區域劃分,自動駕駛可分為L0-L5六個級別。從L2級往上,自動駕駛研究分為兩種路線。 

美國汽車工程協會(SAE)2014年制訂的自動駕駛分級標準 
起原:前瞻研究院

以特斯拉為代表的大多數整車廠商,選擇并吞L3級手藝難題,按分級順序循序漸進地拾級而上。另一種,是以谷歌旗下Waymo為代表的自動駕駛科技公司,它們選擇跳過L3級,直接研發L4級及以上自動駕駛手藝。 

L3級自動駕駛汽車可行駛在復雜路況上,并由自動駕駛系統進行駕駛把握。這意味著人類司機的角色將會展現改變——從手動把握到看管。 

然而,在谷歌最初的自動駕駛項目測試中,這項看似簡練的看管工作非常難完成。 

當時,谷歌無人駕駛汽車團隊將部門自動駕駛汽車分配給了谷歌員工,讓他們在天天上下班的路長進行測試。據《紐約時報》報道,每輛車上配備兩位專業司機,每人拿一份相同航行駕駛清單的文件。坐在駕駛座位上的人需要時刻貫穿小心,預備好在發生非常景遇時接管汽車。

但車內監控視頻浮現,這些被委以重任的測試員很隨意在車上被其他事情分心,比如復原手機信息、看片子甚至睡覺。有網友在Twitter上吐槽,“敷陳我不用自己開車,但又不克放松小心,這本身就是個悖論,我還不如自己開車。

Waymo測試車在路上  起原:Waymo

面臨難解的分心問題,2014年,谷歌的自動駕駛工程師決意,將人類完全清掃在駕駛過程之外。

2019年1月,福特也以“不知若何負責任地治理L3級自動駕駛系統把握權的轉移”為由,發布拋卻L3級研究,直奔L4級自動駕駛汽車研發。 

但即使L3級落地難題重重,飛躍、一汽、北汽新能源、長城、奇瑞、小鵬、威馬等諸多車企,照樣決意在2020年推出具備L3級自動駕駛功能的量產汽車。此前,奧迪A8已成為全球首款L3級自動駕駛量產車型。 

“奧迪做了L3級往后,之前說要跳過L3的某些國際車廠就焦炙了。”恒潤智能駕駛事業部總司理兼首席手藝官薛俊亮,2018年在民眾場合提到,因為奧迪L3級汽車已經出來搶占市場,而L4的落地至少要往后推3-5年,其他車企擔心奧迪會搶占整個空檔期。

薛俊亮認為,L3和L2.5其實都是“中央過渡狀況”,是立法者或許行業協會給車廠的緩沖期。然則必然要教育消費者,“這不是自動駕駛,要悠著點開”。


“創業公司沒有機會”

和簡練的駕駛輔助功能對比,L4級及以上的無人駕駛汽車對于通俗人,還顯得十分遙遠。 

在百度無人車從事研發工作的韋立,如今已完全適應在無人車上工作,但仍然對第一次的乘坐時的經驗印象深刻。“跟第一次坐飛機的臉色一樣,手腳出汗,既主要又害怕。

智行者CEO張德兆感想到更多的,則是掌控汽車的興奮感。“我調個參數它就會跑快一點,調其余參數還能轉向。”張德兆敷陳未來汽車日報(ID:auto-time),當時他在汽車后排用代碼開著無人車從清華大學一路跑到北清路,再開回清華大學。因為長時間在移動狀況下垂頭看屏幕,他在車里就吐了。 

自動駕駛汽車行駛在路上  起原:Waymo

韋立敷陳未來汽車日報,現階段難免會有多少猛起步跟急剎車,為了測試系統能力,車輛行駛也不會很平穩,測試時強烈的暈車回響在真正商用后一般不會展現。 

今朝,國內已有多家自動駕駛公司在園區、港口、礦區等特定場景跑馬圈地,如智行者、圖森未來、馭勢科技等。在無人駕駛出租車(Robotaxi)領域,Waymo率先撤去安然員進行純無人駕駛試運營,中國自動駕駛初創企業小馬智行去年11月起對加州爾灣的數百名居民開放無人駕駛出租試點處事,AutoX則規劃今年在深圳、上海規模投放無人駕駛出租車。

小馬智行在美國加州爾灣的BotRide無人出租車處事  
起原:小馬智行

無人駕駛正以飛快的速度進入人們的生活,但這一切或許只是個起頭。 

“若是要做車規級標準的軟硬件,必需要在數學以及組織長進行證實,確定這個器材本身是可控并且不亂的,才能真正在工業長進行應用。”北京理工大學無人車隊的胡晨向未來汽車日報透露,今朝的無人駕駛手藝還談不上人工智能,大多是機械地倚賴于傳感器和芯片。無人車的碰撞事變恰恰證實,光靠單車感知是不足的,道路也需要多車感知系統。

底細科學與應用科學素來無法劃等號。

在實驗室前提下成功的產品,往往需要數十年才能成熟應用。第一臺蒸汽機早在1712年就已展現,但它直到95年之后才展現在輪船上。

“馬斯克曾說過一句話,激光雷達的展現,讓人人有了手藝提高的錯覺。百度無人車前資深產品司理謝萊敷陳未來汽車日報,以前激光雷達首要用于測距,激光雷達公司并未想過產品可以用在自動駕駛行業,所以并沒有統一的零部件標準。

無人駕駛汽車的零部件若是要實現量產,需要供給商制訂嚴峻的標準內參,這是實現量產化的需要前提。但在實際中,線機到百度無人車團隊手中,還需要自行標定標準和組裝。在謝萊看來,這個行業還需要他們一層層推進財富鏈改變。

自動駕駛算法環節財富鏈  起原:36氪研究院

另一個制約自動駕駛行業快速成長的成分,是零部件昂貴的代價。 

以百度自動駕駛方案使用的激光雷達為例,百度曾透露使用了1個Velodyne的64線激光雷達HDL-64,代價約為7.5萬美元,3個Velodyne的16線激光雷達VLP-16,每個代價8000美元,總計9.9萬美元,約合人民幣67萬擺布。

過于高昂的成本,讓L4級以上自動駕駛汽車量產面臨很大挑戰,甚至讓部門初創企業起頭擺蕩研發路線。

“現在很迷茫,再不商業化或許會撐不下去了。”國內一家小有名氣的L4級自動駕駛初創企業高層向未來汽車日報(ID:auto-time)透露,因為L4級自動駕駛商業化遙遙無期,公司已起頭考慮從頭起頭研究L3級及以下自動駕駛手藝。

但小馬智行CEO彭軍認為,L4級以上自動駕駛才是初創企業的機會,L3級(比L4級)更難做,L2級手藝已經相對成熟,現在考慮的是供給鏈成本把握、質量保障,大規模生產。“這件事情是大公司、Tier 1、OEM整車廠的菜,創業公司沒有機會。

激光雷達對人類的識別 起原:Velodyne

從業者武斷地相信無人駕駛必然會實現,但不是所有人都能撐得下去。 

一位自動駕駛財富鏈投資人透露,資源仍然看好自動駕駛,只不過一些小的公司不會再去看了。“投資人手里也沒那么多錢了。”


天堂照樣地獄?

自動駕駛事實何時實現商業化,成了一個懸而未決的敏感問題。 

麥肯錫在2018年的一篇申報中瞻望,基于對自動駕駛底層手藝成本曲線的估算,2025-2027年將是自動駕駛的拐點,因為此時將是自動駕駛與人類駕駛的經濟平價點。這意味著,自動駕駛每公里的總成本將與司機駕駛傳統汽車的成本簡略持平。

May Mobility自動駕駛公司CEO埃德溫·奧爾森(Edwin Olson)經由其總結的自動駕駛摩爾定律角力,因為無人駕駛汽車如今的機能僅相當于人類駕駛員的0.01%,按每16個月機能翻一番的勢頭角力,自動駕駛系統想和人類駕駛水平相當,起碼獲得2035年。

埃德溫·奧爾森總結的自動駕駛摩爾定律  起原:May Mobility

10年的成長周期,不論敵人部企業照樣初創公司而言,都是不小的挑戰,是以,合縱連橫、抱團取暖或成趨勢,跨領域合作將成為自動駕駛商業化成長的主旋律。

中國電動汽車百人會認為,未來的自動駕駛商業化模式簡略如斯:由整車企業負責量產,解決方案供給商供給手藝處事,處事運營商搭建大數據平臺,負責車隊的治理和運營,為終端用戶供給處事。個中,處事運營商將施行輕資產運營,由金融機構供給資金撐持。 

Waymo走的恰是這條路。在Waymo的商業化合作構造中,有整車廠捷豹路虎和菲亞特克萊斯勒,車輛維護公司安飛士和AutoNation,保險公司Trov,以及處事運營商沃爾瑪、Lyft和DOR。 

自動駕駛推翻的將不單是汽車本身,而是人類的出行習慣。 

2018年加州大學-戴維斯交通研究所的一份申報浮現,自從打車軟件供給更隨意的“點到點”處事,芝加哥的公交系統使用率下降了6%。跟著私家車數量削減,麥肯錫認為,未來僅美國區域可削減泊車位面積需求約57億平方米,機場、辦公樓等泊車場的收入將顯著下降。

多倫多大學自動駕駛研究申報 起原:AITechYun

自動駕駛使汽車成為智能終端,意味著,人類將享受更便捷的出行處事。 

但2018年,魯特.布里奇斯在新書《我們自動駕駛的未來:天堂照樣地獄?》中提出了一個尖利的問題:

美國平均一輛車坐1.06個人,按照這一數據推算,到2027年(不考慮無人車帶來的車輛、車程和空車率增量),需要1.144億輛車來搭載1.213億人。但今朝,高峰期的9900萬輛車已經讓公路系統擁堵不堪。

無人駕駛的展現,將讓“單人獨有一輛車”的出行習慣加倍根深蒂固。白叟、殘疾人等原先動作不便的人參預,將使出行大軍加倍遠大。解放雙手和更自由的駕駛時光,讓人們的棲身地不再拘泥于公眾交通蓬勃的城市中心,無形中增加車輛行駛旅程。更何況,魯特還作了一個勇敢的假設,因為無人車的成本極低,一些人或許會頻繁地讓“空車”自行取物接人,增加空車率。

魯特提出的解決方案,是免費的超級無人公交車(eSAVs)。

按照他的設想,eSAVs將在專用車道上,像魚群一樣整潔整潔地快速移動。車隊可以同時加速、轉向和制動,所有車在1/1000秒內頻頻領頭車的動作。他瞻望,這種車隊的客流量是今朝公交系統的7倍。到2027年,不到5%的eSAVs,將在高峰時期運載40%的乘客。

有序移動的魚群  起原:BBC

若是這個瘋狂的設想真的實現,到2027年,美國只需要6050萬輛車,比1.144億輛少了28.6%。 

更艱難的事態,存在于自動駕駛面臨的倫理困境。

倫理學領域有一個知名的思惟實驗,叫“電車難題”。一輛失控的電車一路向前疾走,即將碾壓軌道上的5個人。你可以用拉桿讓電車開到另一條軌道上,但那條軌道上也有1個人。這個1967年由英國哲學家菲利帕·富特(Philippa Foot)提出的難題,在自動駕駛領域衍生出了新的意義——

自動駕駛汽車是否應該為了隱匿跑到路中央的5個孩子,而選擇開到人行道上撞死1個成年人?

自動駕駛的展現,讓這個至今仍存在錯誤的難題,從純粹的設想和瞬間的抉擇,被放大為普世的道德困境。若是工程師選擇“更小的惡魔”,真的是正確謎底嗎?

這當然只是一種猜想。無人車未必是未來交通的最終形態,純電動航行車或許會斥地更多或許性。但有一點可以確定,科技的成長素來都是一把雙刃劍,解決舊問題的同時,還會帶來新的風險。

天使照樣惡魔,謎底全都藏在人類的一念之間。

(應受訪者要求,文中周成、韋立、謝萊、胡晨均為化名)

(我是36氪未來汽車日報作者程瀟熠,關注出行黑科技、自動駕駛等行業動態,隨時迎接交流及爆料。請加微信tuanzi_C,添加請備注姓名、公司、地位。


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