距离彻底解放双手自动驾驶还有很长路要走紫水晶

2022-07-13 06:02

 作为人工智能领域最难以落地的技术之一,自动驾驶很久以前就以科幻形式存在于大量的文学影视作品中了。这不仅体现了人类在科学、艺术领域无限的创造力,更从侧面印证了人类对于这项充满魔力的技术的向往。

在不少人看来,自动驾驶就是上车以后,轻轻一按,在没有驾驶员控制的情况下就可以自动实现跟车,超车,减速等等一系列操作。然而从当前的辅助驾驶功能来看,距离彻底“解放双手”还有一段距离。

在2019年泰达论坛上,来自汽车行业的专家、企业高层就如何实现自动驾驶商业化落地进行了深度研讨。

不仅是技术的难题

那么,要实现真正的自动驾驶到底有多难?

在自动驾驶中有一项非常重要的核心技术就是“高精度地图”——如果你要求自动驾驶的车辆像人类驾驶员一样敏锐地判断路面,那么像目前的高德、百度地图和GPS定位精度显然是不够。

其实从目前来看,要实现真正意义上自动驾驶,痛点就在如何使多个传感器间进行有机协助。在自动驾驶过程中,人工智能机器通过精准识别交通情况,做出判断。

简单来说,就是车辆之间需要相互交换行驶速度和目的地信息,才能实现自动的超车和变道;在设有交通信号灯的路口,更需要提前进行信息交互以便减速或者及时通过路口。

所以要想实现这一系列操作就需要高精度的传感器和地图,因此为了承载这些大规模的数据就需要更快速的网络及运算效率更高的芯片来支撑。而从目前来看,无论是传感器本身,还是支持传感器的车载芯片,能够兼具成本和算力优势的解决方案少之又少,这就给实现自动驾驶汽车商业化落地带来了不小的挑战。

对此,长安汽车智能化研究院总经理何举刚在2019泰达论坛上也表示:“现在在技术层面自动驾驶还有很多瓶颈,包括激光雷达、包括地图的精度,还有特别是在中国的特殊情况,我们地图要偏转,我们怎么拉回来,还有很多问题需要解决。”

除此之外还有一个不可忽视的问题,就是法律配套问题,完善制定相关法律对于自动驾驶有着重大的意义。目前来说发生交通事故,责任归属一般是驾驶者。未来自动化驾驶下,如果发生事故,责任判定是驾驶者还是汽车厂商必须有更加明确的法律条例规定和说明。然而,自动驾驶存在的问题远不止于此,还有很多亟需解决,包括安全问题,场景化问题等。

资源整合是必然趋势

然而即便面临巨大挑战,也没能动摇各方势力进军自动驾驶领域的决心。从目前来看,主要有四类自动驾驶技术研发企业。第一是软件及互联网公司,如谷歌、百度等;第二类是传统汽车企业,包括通用、日产、丰田、本田、宝马等公司;第三类是跨界企业,如Uber、滴滴、苹果等公司;第四类就是以特斯拉为代表的造车新势力。

在众多势力涌入自动驾驶领域之后,就出现了一个有意思的现象。随着L2技术成果的落地,L3技术的向上突破,个别造车新势力和自主品牌都“承诺”很快能实现L4级自动驾驶,再加上特斯拉偶尔也出来放个“卫星”,不少人都对厂家所说的自动驾驶将很快实现商业化落地这句话深信不疑。

不过传统车企就冷静多了,从不轻言自动驾驶时代会很快到来,就连博世等零部件巨头也发言:“自动驾驶是一个漫长和艰巨的旅途,谁也不敢说自己能全盘搞定。”

对此,广汽研究院智能驾驶技术部负责人、广汽L3/L4无人驾驶技术总监郭继舜也在2019年泰达汽车论坛上发布演讲时表示:“广汽等车企在研发过程中充分认识软硬件的局限性。意识到如果达到L2以上,需要非常好的时效概率、现在的算法还需要尽可能多的打磨,才能在商业里面更可用。L3和L4从测试到量产还有非常长的路要走。”

值得一提的是,广汽新能源在7月28日的广汽智能科技大会上宣布,将在9月上市的Aion LX“豪华智能超跑SUV”上搭载ADiGO(智驾互联)生态系统以及L3级自动驾驶技术。而这不仅是广汽的技术突破,更是全行业在自动驾驶领域的新突破。

然而这还只是自动驾驶走向商业化落地过程中的一小步,L3和L4看似只是一步之遥,但对于商业化落地来讲,则需要硬件及软件在内的整个产业链的融合及协同。郭继舜表示,在这种情况下,广汽对自动驾驶的规划是全局的渐进、局部的革新。自动驾驶有非常多的技术,它的技术链很长,并不是每一个技术控制都能够实现跃变,在面向十万、百万、千万的用户的时候,广汽选择渐变发展路径,大规模进行L3和L4的量产开发。同时也支持更多科技公司,让技术能够更好的落地。

郭继舜表示,由于自动驾驶的复杂性,OEM和Tier1从竞争关系,在产业链上出现了共生共赢的关系。与此同时,各个车厂之间开始形成联盟和抱团,开发一款合格的能够量产的L3级别的驾驶需要两百亿人民币,这个不是相对薄弱的OEM可以负担的。他认为,为了最终实现人类出行的零伤亡,市场上OEM之间,T Tier1之间空前团结。

随着技术级别的提升、研发成增大以及一些行业性和社会性的难题,单凭一家企业之力显然难以为继,结成联盟是必然的。对此,何举刚也表示:“在传统汽车的整车厂,我们总结出来传统车厂是1+4核心能力,四大工艺加发动机。智能网联背景下整车厂核心能力是什么,就是资源整合,这是总的原则。”

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