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自动驾驶来了但有些问题跟你想得不一样

自动驾驶来了但有些问题跟你想得不一样(图1)

  得益于人工智能技术的爆发,自动驾驶汽车作为一种特殊的具身智能和机器人,也迎来了一轮技术和应用进展。

  早已开始自动驾驶出租车商用实验的武汉,也成为了万众瞩目的“全球无人出租车第一城”。然而,在网红主播们和乘客们一边调侃“傻萝卜”跑得慢,一边觉得价格“真香”、没烟味、空调自由的同时,数万出租车司机却在呼吁,甚至有人破坏车辆。

  对于自动驾驶这一新生事物的普及,几年前大家都还觉得遥遥无期。但这一次,恐怕是真的需要认真思考了。我们的城市、市民甚至城市规划和交通领域的专业人员,对此大都还没有做好准备。

  安全是所有问题的基础。自动驾驶可以普及的基本前提,就是比人开车更靠谱。这是有明确的定量证据的。因疲劳、分心或醉酒等造成的人为错误,是交通事故的主要原因。而自动驾驶依靠各种高精度传感器和算法,出错的几率趋近于零。即使硬件或者算法出错,也会通过多重冗余设计避免单点故障风险。至于说被黑客攻击这些风险,是普遍存在于所有数字化系统中的,我们能做的只是通过更好的技术手段和更高的安全标准来防范。

  当然,极个别的 Corner Case 的确无法通过路测和模拟驾驶穷举,这些情况包括但不限于恶劣天气、非常复杂的城市环境、非预期的人类行为等。基于大模型的端到端神经网络算法一定程度上改善了这一问题,但与人类混合驾驶、共享路权,仍然是最大的风险。

  限制人类驾驶员上路,减少行人干扰自动驾驶车辆,是比较理想的解决方案。当然,这需要非常复杂的道路系统形态和管理手段调整配合。在高速行驶状态,相当于现在的高速路、快速路等场景,自动驾驶应独享路权,至少是独享车道。因为大规模自动驾驶情况下,车辆会首尾相连高速编队,前后左右都只留极小的空隙,以大大节约道路空间。这种状态人类驾驶员是根本无法参与的。类似在高度自动化的流水线中,人类只能监督无法参与具体工作。那热爱驾驶的人怎么办?还有赛道嘛。

  但在最后几公里的末端道路,自动驾驶车辆会降低速度,与行人和慢行系统友好相处,或者直接替换为慢行交通工具和步行。这一进化过程需要城市规划的创造性想象,大幅降低高等级道路比例、密度和面积,省下的空间用来腾挪变成慢行系统和绿地系统。

  自动驾驶测试在早期阶段通常需要安全员,直接在车内监控车辆运行,并在紧急情况下接管车辆,以防止潜在的事故。但为什么几乎一夜之间,安全员就不再是标配了呢?

  除了法规的松绑,其实主要的变化还是接管需求越来越少,安全员职责从随时准备接管到偶尔的干预脱困。比如窄路会车、路口博弈、被切入等场景时,自动驾驶往往会显得比较笨,不管的话可能会原地踌躇很久。这时并不需要一人一车配备安全员,而是大都转为远程辅助和接管。基于低时延的 5G 网络,安全员可以同时基于动态调度管理多个车辆(按现行法规,每人最多可以远程监管3台车),并与乘客进行必要的交流。另一个潜台词是,在紧急时刻,机器决策已经远比人靠谱。云代驾安全员是自动驾驶取代司机后产生的一个新的职业。

  这个问题更加复杂,因为堵车并不仅关系交通系统,而是整个城市功能分区、职住空间分配规则的结果。有种常见的说法,自动驾驶提高了车辆和道路的运行效率,所以会缓解堵车,但如果不堵车了,大家又会买更多的车,重新造成拥堵。这其实是现代城市交通的基本悖论,但在自动驾驶时代未必成立。

  我们所谓的未来城市,并不是源自自动驾驶一个独立的技术,而是基于整个人工智能、具身智能带来的产业革命的完整影响。人们的工作方式、通勤行为都会是完全不同的。在疫情期间,本以为遥不可及的数字游民、混合办公等形式已经司空见惯,基于会议软件甚至 XR 技术的远程在场体验更加成熟之后,上下班通勤也许都是比较特别的行为了。所以这件事不确定因素还是太多,我们还无法判断。

  好,我们再回来讨论下买车这件事。自动驾驶出租车的逻辑,其实更像是公交车,而不是私家车。24 小时都在运转,只有充电的时候会去城市边缘,如果是换电,就可以完全无休。除了夜间没有需求的时候去郊区停车,城市里面不再需要停车场。车辆回归了交通运输的属性,只要在需要的时候有车用就好了,而且使用成本会远远小于之前自己保有车辆。

  自动驾驶汽车运行成本低,除了共享和复用,以及不需要司机以外,对城市能源系统的贡献和收益也不可忽视。作为移动的储能设备,一个城市的电动车电池加在一起有非常巨大的容量,不但可以通过充放电策略管理,在时间上削峰填谷,还能通过空间调度算法实现空间上的能量转移,不依赖电网而实现能量的时空调度。这本身就是有商业价值的能力,如果有合适的运营调度方案,也许可以实现近零成本用车。

  那么私人拥有一辆汽车的意义是什么呢?需要的时候从遥远的郊区叫过来?当然,不考虑成本的话,你当然可以仍然高价持有一块停车场,养一辆豪车自用,也不让他去拉活儿,保证车内的绝对隐私。但这个,就像现在的相机或者说别墅一样,有奢侈品的属性了。

  电动化其实已经很大程度改变了汽车的结构,只是大家还按习惯的样子在设计,比如仍然存在但空着的车头前备箱。而自动驾驶对空间逻辑的改变会更大,而且并不限于车内的空间逻辑。

  由于自动驾驶解放了司机,释放了驾驶位,很大概率也没有前后和倒车的概念。车的移动和机械属性被压缩到了底盘里,而空间属性则被进一步放大。

  车厢可以理解为一个房子,里面的功能是完全开放的。房车的逻辑有点类似,但房车通常是移动的时候是车,停靠的时候才激活房子的属性。自动驾驶汽车则在移动的时候可以承载各种空间功能。电影院、咖啡厅、教室、酒店、餐厅、理发店等功能,都可以在移动中实现。路上的时间不再是消极等待的。除了家人可以一起在路上做很多事情,像拼车一样,你也可以约陌生人提供各种专业服务,当然也许很快就要变成通用机器人服务。注意不要想做一些不合法的事情,毕竟车上会有摄像头(至于能不能付费关闭就不好说了)。

  如果车子变成了移动的功能空间,那么它停下来是不是就变成了我们通常理解的房子?这就需要更开放的想象力了。其实一百多年前的城市里还没有什么公路、功能分区,汽车、电梯、工业化等出现之后,建筑师和规划师们才发明了我们的现代城市,才有了《雅典》。如果房子都能移动和改变性质,如果道路的功能不再是连接不同功能的土地,那整个建筑和城市的建造和规划逻辑都会完全颠覆。

  够用了。目前国内主流的自动驾驶技术仍然是规则穷举+高精地图路线,比起特斯拉RSD存在代差,但与waymo水平相当,所以也谈不上很落后。由于有激光雷达等更多的传感器支持,安全性其实是不差的,感受上通常只是没有那么流畅,操作显得笨一点、不太会变通。而且正是因为技术有差距,我们才更需要鼓励自动驾驶企业在复杂实际道路上测试,获取更多训练数据,减少与同行的差距。

  再说一下之前比较热门的车路协同,旨在通过车辆与路侧设备(如交通信号灯、路侧传感器、监控摄像头等)之间的通信,提高道路安全、效率和用户体验。用路侧传感器实现超视距感知,降低单车感知成本,成本不低,但是比较符合国内的基础设施投资逻辑。随着传感器成本的快速下降,以及算法水平的快速提升,车路协同的必要性似乎是下降了不少。

  其实,车路协同在某些复杂和特定的交通场景下仍然具有重要价值,尤其是对于提高整体交通系统效率和安全性方面。随着自动驾驶占比快速提升,编队行驶、协同避障等场景将会大幅提升全网运行效率,这是单车智能无法实现的。当然,完全分布式的车联网和算法也是有可能实现的,这也许就要看特斯拉和马斯克的想法了。

  自动驾驶带来的冲击,其实只是技术变革背景下“人-机-环境”关系变革挑战的一个缩影。对于未来,有太多的不确定性。新技术和社会与环境适配,是技术落地的前提,需要对场景的创造性想象。比如自动驾驶汽车直接放到为人类驾驶设计的道路上,就像当年汽车跑在马车路上,要限制到比人还慢的速度。因此,我们提出了未来城市概念,以及“人、机、环友好”理念。

  技术总会向更加安全和经济的方式演进,与其讨论如何限制发展,倒不如更多去思考新的模式和机会。因为基础设施等因素,自动驾驶大比例替换司机还需要相当长的时间。当然,社会救济、技术伦理等也是需要整个社会去积极思考和讨论的。

  新的技术产生新的就业岗位不是必然发生的,前提是教育和培训系统有足够快的响应速度。我们已经看到云代驾这种岗位已经出现,而且在舒服的房间里取代狭窄的车内,甚至帮人脱离了矿山、井下等危险环境,这无疑是非常正面的案例。

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