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自动驾驶的商业化前景

2020-11-17周爽刘赟

中国市场 2020年28期
关键词:应用场景自动驾驶商业化

周爽 刘赟

摘要:汽车自动驾驶项目行业目前正呈现出巨大的商业应用前景,在不久的将来,自动驾驶将逐渐成就上万亿美元的产业生态,本文回顾了自动驾驶的历史,讨论了自动驾驶领域可能出现的应用场景,尝试着给出该领域商业化的可能途径。

关键词: 自动驾驶 应用场景 商业化

1自动驾驶简史

自动驾驶行业目前已经呈现出多彩的整体布局。据测算,未来十年,自动驾驶产业的经济体量将达到万亿美元规模。共享汽车向我们展示了一些未来共享经济的典型特征。由于自动驾驶汽车不需要司机,可以随时响应使用者的召唤,革命性地改变了租赁方式。城市里的自有汽车会大幅度减少,城市停车位也会相应大幅减少,大规模堵车现象会彻底得到解决。私家车的功能就会转化为提供驾驶体验服务,就像现在人们骑自行车锻炼身体一样。

汽车自身的形态也会发生质的变化,由于不需要人类驾驶员,方向盘也可以省略。汽车内部空间也可以设计成单人或双人座位,减少汽车的体积,从而节省了道路空间。所有汽车可以用车联网链接在一起,完成个人驾驶无法想象的行为,比如大量行驶方向一致的汽车可以像一个整体一样向前开,不用担心发生追尾事故。

自动驾驶也会深刻地改变人们的生活方式。以前,开车需要集中精力,无法做任何分心的工作,而自动驾驶可以让司机解放出来,在车里可以办公、学习、看视频、听音乐等,自动驾驶时间将会是一个休闲娱乐的时间,人类的生活品质将得到极大提升。

自动驾驶将会极大影响未来的经济格局,在已经过去的一个世纪里,汽车极大地改变了人类固有的经济格局和生活方式。创立了大量千亿美元的大跨国公司,汽车生态产业更是包含了从零件制造到交通服务的数百个服务领域。如今这些庞大的产业集团正面临着人工智能的介入,催生了巨大的传感器研发产业。据推算,截止2030年,自动驾驶技术将为汽车工业领域带来超过百分之三十的价值增量。

自动驾驶必须具备几个要素,首先是具有感知单元,也就是智能传感器和相应的感知算法,感知驾驶环境;其次,要有决策单元,作用是通过传感器得到的信息信息决定驾驶操作。最后要有控制单元,用来执行决策单元的决定,完成实际驾驶任务。

汽车自动驾驶可以从航空领域取得很多技术与经验。相对飞机驾驶而言,汽车驾驶环境更为复杂。飞机在起飞降落以及飞行途中,所需要的自动驾驶技术已经相当普及,飞行员的工作强度也因此得以大幅降低,在大多数天气条件下,飞行全过程都可以使用自动驾驶。甚至有些大机场还安装了各种着陆导航系统,用无线电信号为飞机提供导航。目前汽车上的传感器大都是感知自身的简单传感器,未来的发展方向必然是增加对外感知的附加传感器,这在客观上增加了自动驾驶的成本,所以如何降低传感器生产成本是未来发展的一个方向。

飞机的决策过程以及系统算法相对简单,而且不需要利用复杂度很高的深度学习系统。可虽然是这样,客运与货运时,飞行员必须全程在场监督飞行,随时准备接替自动驾驶,这对飞行员来说不是个大问题,因为大多数飞行员在上岗前都受到过严格训练,在出状况时能迅速控制形势,而大多数私家车司机就没有这种能力了。实验表明,自动驾驶模式转化为人为驾驶模式时,一般司机都很难反应过来,从而更容易导致事故。

上世纪八十年代,现代意义上的自动驾驶汽车由美国的卡内基梅隆大学研制成功,由于当时的软硬件技术还不成熟,这种汽车的最高时速被限制在32公里每小时以下。与此同时,全球一些有名的汽车厂商,诸如通用、丰田、奥迪、奔驰等也开始研制自动驾驶汽车,陆续产出一些原型车。中国的国防科技大学于1987年研制出第一批辆国产自动驾驶汽车,2003年与一汽合作改造红旗轿车,自动驾驶时的时速最高能达到130公里每小时,完成了自主超车测试。2011年改进型的红旗轿车从长沙出发到武汉自主行驶286公里。

谷歌在2009年创立了自动驾驶应用项目,完成了谷歌第一代由丰田普锐斯汽车改装的自动驾驶测试,并且申请了专利[1]。2012年,谷歌自动驾驶汽车正式获得美国车辆管理局颁发的正式执照,可以在路面上进行测试。截止到2016年,谷歌的自动驾驶车已经完成了超过200萬英里的实际路面形式行驶测试。

目前谷歌自动驾驶汽车在技术层面已经获得了长足发展。但是,这个项目的商业模式却并不清晰,无法为消费者提供切实可行的服务。谷歌对自动驾驶提出了很高的标准,要求汽车内的人工智能系统应该能应付接近100%的路面突发状况,否则就不能冒险退出存有隐患的汽车产品。与此同时,在谷歌技术成功的激励下,百度、苹果、特斯拉等大公司也加入了自动驾驶汽车的研制。

2自动驾驶的级别

2014年,国际汽车工程学会对自动驾驶的级别进行了规定,称为SAE标准,自动驾驶将被分为六个等级[2]。

第0级驾驶技术等价于非自动化驾驶,所有操作都由人类驾驶员操控。第1级和第2级属于部分自动化,驾驶操作都需要人类驾驶员与系统共同完成,目前人们经常使用的普通汽车技术处于第0级和第1级之间,特斯拉的Autopilot利用的辅助驾驶技术可以归为第2级技术,转弯以及加速或减速都由自动驾驶系统完成。

第2级和第3级的区别存在很大跨度,第3级中对道路状况的监控由第2级的驾驶员改换成自动驾驶系统,这就需要人工智能的参与。通常人们将这两个级别的区别视为辅助驾驶与自动驾驶的区别。

第3级的技术要求驾驶员始终处于待命状态,随时需要切换驾驶模式,从自动驾驶转换成人工驾驶,驾驶员无法自由上网或做别的事情。

现场实验表明,这一级别在实际驾驶场景中不是必要的而且会引发不可预测的事故。真正的自动驾驶必须是第4级或者第5级的,所以可以得出结论,未来自动驾驶的应用场景必须是这两个级别的,也就是自动驾驶在全部或接近于全部路况时都能完全操控驾驶。

3自动驾驶面临的商业化问题

第4级与第5级自动驾驶技术何时能商业化,还需要进一步的讨论。

自动驾驶公司NuTonomy于2020年为新加坡等十个城市提供自动驾驶出租车服务[3]。Delphi公司宣布自动驾驶系统已经达到SAE第4级的要求。特斯拉公司则宣称,目前已经上市的特斯拉汽车硬件指标完全符合SAE第5级要求[4]。

虽然各初创公司对技术上实现SAE第4级与第5级普遍持乐观态度,但实际情况可能有所不同,因为去除技术层面,还存在一些一些法律、经济、道德伦理甚至心理层面的问题难以解决。

从法律层面来看,已有的法律制度和保险体系与自动驾驶产业存在很多不匹配的地方。特斯拉公司的统计数据表明,在1.3亿英里的自动驾驶行驶过程中,只发生了一起致死事故,从概率上讲,比普通汽车的9400英里一次致死事故要低。另外,美国国家公路交通安全管理局通过调查发现,这一起事故实际上与自动驾驶系统无关,特斯拉的辅助驾驶系统让交通事故下降了40%。

在应用前景上,因为各国实际情况不同,会产生很多差异。美国人最初研究自动驾驶,在很大程度上是为了替代人任务繁重的长途运输司机,自动驾驶不存在疲劳驾驶的问题,而且美国的长途汽车司机存在短缺的问题,美国卡车运输路况及周围环境较为单一,驾驶难度不大,这些都是自动驾驶可以大显身手的地方。如果自动驾驶只是解决卡车司机短缺问题,肯定会得到大家的欢迎,可问题是,如果进一步取代现有的150万驾驶司机的话,就会造成卡车大量司机失业,从而引发社会问题,同时也会遭到工会组织地抵制。

美国政府以及国会对出台涉及自动驾驶的政策非常谨慎,因为自动驾驶最终会影响很多下层选民的就业,如果新技术最终遭到这些选民的反对,就会严重影响商业化的普及,进一步会影响自动驾驶领域的投资,还有自动驾驶产生的交通事故涉及伦理学方面的考虑,这些都会阻碍自动驾驶技术在美国的普及。

4自动驾驶在中国的商业化前景

中国是个发展中国家,道路网在不停的建设中,相比起任何国家都更容易为自动驾驶配置专用路面,制定针对性的交通法规,以此抵消自动驾驶本身出现的缺陷,减少技术性事故的发生概率。

中国有着集中力量支持关键技术的传统和经验,产品技术出现突破的阻力要小于美国和欧盟。中国建设了四通八达的交通网络,只用几年时间就建成了全世界最长、最快的高铁系统,这些方法可以用到自动驾驶领域。中国完全可以在第5级技术没有达到的时候降低标准,鼓励低级别的自动驾驶技术商业化。可以设计一些试点公路,甚至设立试点区域或者试点城市,建设能适用于自动驾驶的路况环境,能比欧美更早开始自动驾驶商业运营。在此基础上,可以一边运行,一边根据运行情况有针对性的改进技术、发展技术,进行技术迭代。这样,边运营边发展技术,能够更好地为技术实验提供实用数据和应用场所。

还有一点,在交通伦理道德方面,中国人会倾向于采取更务实的态度,既然自动驾驶能提供更安全的驾驶,为什么还要考虑自动驾驶造成的事故是不合理的,而人类驾驶员造成的事故是能够理解的。从这个角度来看,未来自动驾驶会在中国获得充分的发展。

中國的路况环境要远比美国复杂,每年都会有大量疲劳驾驶、酒后驾驶酿成的恶性交通事故。自动驾驶能够大幅度改善这种状况,消除这些本可避免的人为事故。

在交通运输领域,中国面临的最主要问题是因人口基数过大导致的交通拥堵问题。中国的大中城市人口规模都非常大,从几百万到上千万不等。如果每家都至少拥有一辆机动车,就会引发持久的交通拥堵问题,进而还会导致机动车尾气空气污染,很难摆脱长期大面积雾霾天气。自动驾驶可以让中国普通家庭不必拥有自驾车,出行使用共享车,从而实现自驾模式向共享模式的转变,这就节省了停车场地和车辆维护费用,大幅降低社会汽车保有量,从根本上解决汽车拥堵现象以及后续的空气污染问题。

在未来的中国,平时上班和下班可以使用无人驾驶出租车,商务活动也可以呼叫自动驾驶商务汽车。喜欢汽车的人还可以保有自动驾驶私家汽车,节假日能够体验自驾出行乐趣。自动驾驶便于政府统一管理,最优匹配,容易实现最优化管理。城市交通运输主力变成自动驾驶汽车,城市间的长途运输也会因为自动驾驶变得更加高效与便捷。

参考文献

[1]美国,US9134729B1[P/OL].https://patents.google.com/US9134729B1/en

[2]Automated driving levels of driving automation are defined in new sae international standard. J3016, Copyright ? 2014 SAE international[EB/OL]. http://www.sae.org/misc/pdfs/automated_driving.pdf

[3]Driverless taxi firm eyesoperations in 10 cities 2020[EB/OL].http://www.yahoo.com/news/driverless-taxi-firm-eyes-operations-10-cities-2020-142503529.html

[4]ELON MUSK.By 2018, our cars will have complete autonomy[EB/OL].http://futurism.com/are-we-really-only-two-years-away-from-car-autonomy/

作者简介:周爽,北京信息职业技术学院,讲师,本科,研究方向:营销;刘赟,北京信息职业技术学院,讲师,博士,研究方向:认知科学。

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