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[導(dǎo)讀] 我們談?wù)摕o人駕駛(自動(dòng)駕駛)的時(shí)候,大多時(shí)候是在談?wù)摷夹g(shù)的進(jìn)展。 雖然技術(shù)上我們有所欠缺,但總歸,我們已經(jīng)能在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛了——前一到兩年,不管是汽車主

我們談?wù)摕o人駕駛(自動(dòng)駕駛)的時(shí)候,大多時(shí)候是在談?wù)摷夹g(shù)的進(jìn)展。

雖然技術(shù)上我們有所欠缺,但總歸,我們已經(jīng)能在實(shí)驗(yàn)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛了——前一到兩年,不管是汽車主機(jī)廠還是Google這樣的科技公司,都可以把他們的無人車拿出來亮一亮,比如讓無人車跑到測試場地里,人少的大馬路上,但終究要落實(shí)在我們生活的社會(huì)中,難度是挺大的。

后來我們知道了,讓無人車跑到路上,就像是一個(gè)時(shí)刻被連在線上的大腦赤裸的上路。它需要認(rèn)識(shí)環(huán)境,與環(huán)境對(duì)話,它需要通信,要對(duì)抗一些信號(hào)干擾。所以,真的要跑到馬路上,挑戰(zhàn)還是不小。

上個(gè)星期,PingWest品玩參與了騰訊汽車舉辦的一場AI活動(dòng)。

由于騰訊在行業(yè)中的地位,我們這個(gè)大會(huì)的陣容也是十分豪華了——騰訊說這次大會(huì)從籌備到舉行歷時(shí)4個(gè)多月,到最后邀請(qǐng)了谷歌無人車之父SebasTIan Thrun,北汽集團(tuán)董事長徐和誼,英特爾全球人工智能戰(zhàn)略規(guī)劃總經(jīng)理Fiaz Mohamed,美國高通公司高級(jí)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)總監(jiān)李儼,中國工程院院士李駿,寶馬中國互聯(lián)駕駛研究院與自動(dòng)駕駛聯(lián)合副總裁Robert Bruckmeier、蔚來汽車創(chuàng)始人李斌,長安汽車(000625,股吧)副總裁劉波等30多位重量級(jí)嘉賓出席并圍繞“誰主‘進(jìn)化’?”展開對(duì)話。

這個(gè)大會(huì)倒是很有代表性的——科技行業(yè)內(nèi)研究自動(dòng)駕駛的、傳統(tǒng)車廠講究數(shù)字化轉(zhuǎn)型的、政策方負(fù)責(zé)指定方案和行業(yè)調(diào)研的,甚至是業(yè)內(nèi)的一些分析師和媒體都參與其中。

騰訊汽車概括提煉了汽車AI進(jìn)化路徑,首次提出“三階五維”概念。 三大階段主要指:技術(shù)爆發(fā)期、混合過渡期及智能交通時(shí)代;五大維度分別為:政策法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施、高精地圖、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與接受程度。

目前,行業(yè)正邁進(jìn)第一階段:技術(shù)爆發(fā)期,未來四年間,5G通訊、FPGA、全新的經(jīng)過不斷修正改進(jìn)輔以大數(shù)據(jù)訓(xùn)練支持后進(jìn)化的AI算法、低成本激光雷達(dá)、全新的客戶端OS界面、云端技術(shù)都將爆發(fā)式發(fā)展,刺激商用化的人工智能無人駕駛車輛在2021年左右出現(xiàn)。

技術(shù)爆發(fā)期后,人工智能無人駕駛車輛受制于電池能量密度以及其他能源行業(yè)問題,基礎(chǔ)交通設(shè)施需要、人工操作車輛壽命等因素,人工操作車輛與商業(yè)化人工智能無人駕駛車輛將經(jīng)歷一個(gè)12年左右混合過渡時(shí)期。

最后正式步入第三階段:智能交通時(shí)代, 智能交通,強(qiáng)人工智能無人駕駛車輛開始顛覆性的普及應(yīng)用,并極大的促進(jìn)TaaS 2.0(運(yùn)輸即服務(wù)的無人駕駛時(shí)代 TransportaTIon as a Service 2.0)。差不多就是因?yàn)檫@樣的概念,我們看到不少車企、互聯(lián)網(wǎng)科技公司提出的2020-2025年的完全自動(dòng)駕駛規(guī)劃。

不過,這次大會(huì)咖雖然都很大,但聽到最后,我卻得出了一個(gè)簡單的結(jié)論——

無人駕駛在中國做,還真是有點(diǎn)難。

其實(shí)在很早之前,我與不少行業(yè)內(nèi)做無人車的公司、業(yè)內(nèi)人士有過一些交流。總體上,在中國落地?zé)o人駕駛,我得出的一個(gè)結(jié)論就是——最困難的仍然是不可預(yù)知的交通環(huán)境。

當(dāng)然,說了這么多,講得大實(shí)話一些,就是中國的老司機(jī)們、新司機(jī)們都太不遵守交通規(guī)矩了——這些東西是要靠人的認(rèn)知來學(xué)習(xí)的,而不是依據(jù)考試?yán)锏目颇恳欢?。我們中國的交通路況實(shí)在是比國外復(fù)雜的多——有的有自行車道,但電動(dòng)車還騎到機(jī)動(dòng)車道的,有的沒自行車道,干脆自行車也直接上主路的。

中國的交通元素特別復(fù)雜——海外可能沒有那么多電動(dòng)車、行人也會(huì)按照交通燈來走、街邊沒有煎餅攤、兩條車道其中也不會(huì)有一條被停車的站滿……

對(duì)了,那些人可能還時(shí)不時(shí)的晃你一下,根本不看后邊有沒有機(jī)動(dòng)車。

有人說,自動(dòng)駕駛感應(yīng)器那么精確,比人的直覺的靈敏度高多了,不就是為了解放我們的雙手雙腳的么——檢測到人,一腳急剎不就完了么?

這就要說到在一些視野盲區(qū)里,其實(shí)老司機(jī)們到那都會(huì)自動(dòng)備一腳剎車的。但自動(dòng)駕駛汽車沒這經(jīng)驗(yàn),一看綠燈全速通過,結(jié)果左側(cè)公交車視野盲區(qū)殺出來一個(gè)三蹦子……恐怕它自己都剎停不了,直接把人撞飛了。

很多車企喜歡運(yùn)用人工智能來處理駕駛習(xí)慣的問題,所以即使這樣,在中國的駕駛習(xí)慣、交通路況就需要單獨(dú)學(xué)習(xí)。

寶馬中國服務(wù)有限公司互聯(lián)駕駛研究院與自動(dòng)駕駛聯(lián)合副總裁RobertBruckmeier講了這層意思。

他舉了一個(gè)例子,在慢速的路況超車情況下,不少西方的海外城市的運(yùn)動(dòng)軌跡是,超車打左轉(zhuǎn)向燈,左側(cè)車點(diǎn)剎車,右側(cè)快速超越;而中國市場內(nèi)是,右側(cè)超車可能沒打轉(zhuǎn)向燈,左側(cè)車被右側(cè)車快擠到道路邊線的位置,趕緊減速,右側(cè)車突然意識(shí)到打燈了,快速超越。

寶馬嘗試把德國的AI放到中國,發(fā)現(xiàn)完全行不通?;诘聡鵁o人駕駛車隊(duì)的經(jīng)驗(yàn),到了中國后發(fā)現(xiàn),德國的AI探測到周圍的車會(huì)很疑惑——這些灰色的車為什么要走到我的車道上呢?所以就不知道怎么做了。

寶馬舉這個(gè)例子很簡單,如果要按照西方國家的數(shù)據(jù)訓(xùn)練自動(dòng)駕駛汽車拿到中國來用,在理論階段,那都可能不太能實(shí)行。所以在中國做自動(dòng)駕駛,就得中國研究中心來做,得用中國的數(shù)據(jù),學(xué)習(xí)中國的風(fēng)格。

不過歸根結(jié)底,這是在探討路權(quán)的問題。而在實(shí)際生活的數(shù)據(jù),有的時(shí)候會(huì)比這樣的情況更復(fù)雜,幾個(gè)月前,我在我的一篇文章《有中國特色的無人駕駛》中提到過一些觀點(diǎn):

比如人們可以很簡單的從其“不走直線”下意識(shí)的判斷前邊的司機(jī)可能是個(gè)新手,然后減速;人們會(huì)在一個(gè)相對(duì)復(fù)雜的交通環(huán)境下總結(jié)開車的技巧,因?yàn)檫@些都是人學(xué)習(xí)后的經(jīng)驗(yàn)。但汽車決策目前只有更精確的感知,以及更復(fù)雜的算法決策,但那些超出算法決策范圍的情況可能會(huì)在中國發(fā)生。

比如人們知道在高峰期間繞過擁有復(fù)雜路況的五道口,無人駕駛汽車可能只能硬著“頭皮”根據(jù)高精度導(dǎo)航走走停停——來了一個(gè)人橫穿馬路,停下;快遞三輪從狹小的空間穿越,停下;兩側(cè)車道強(qiáng)行加塞,停下;面對(duì)這么多的情況,無人車的決策和預(yù)判系統(tǒng)變得非常復(fù)雜,可以說會(huì)非常的有中國特色了。

那么多的車企喜歡在美國加州拿一個(gè)資格進(jìn)行路測,卻很少能有人在中國的社會(huì)道路上搞一個(gè)自動(dòng)駕駛測試。中國在這方面相對(duì)保守——為了保護(hù)公眾的安全,不安全的東西不能上路,但無人車不上真實(shí)路段就沒法變的安全。

想想還真覺得挺難的,暫時(shí)是個(gè)死結(jié)。

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