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【科拷荟原创】天使or魔鬼!汽车无人驾驶离我们有多远?

  最近,汽车无人驾驶技术遇到了不小的麻烦。3月18日,美国亚利桑那州一名女子深夜横越马路时,被一辆Uber自动驾驶测试车撞死。Uber当即表示,暂停自驾车在美国和加拿大的测试计划。3月23日,38岁的特斯拉Model X车主在加州山景城附近驾驶处于Autopilot模式车辆,在行驶过程中汽车突然撞向高速公路隔离带并起火,车主伤重不治身亡。虽然Waymo首席执行官 John Krafcik称特斯拉车祸与无人驾驶技术无关,但依旧掀起公众对汽车无人驾驶技术的质疑与担忧。汽车无人驾驶有多难?它到底是给人便利的天使,还是夺人性命的魔鬼呢?

  汽车无人驾驶为什么那么难?

  无人驾驶,即将驾驶员人工驾驶运输工具的职能交由自动化系统完成,在技术领域不是一个新话题。上世纪九十年代,巴黎地铁14号线就已经实现无人驾驶技术,由列车运行自动化系统操控,是世界上首条实现自动驾驶的地铁线。北京首都国际机场3号航站楼与广州地铁APM( Automated People Mover systems,旅客自动捷运系统)线也已经实现无人驾驶的全自动旅客运输系统。除轨道交通外,飞机的起飞降落早已可由无人驾驶操控,但需驾驶员的实时监控。上海国际航运中心也已在洋山深水港建成国内首个全自动化集装箱码头。

  轨道交通、机场、港口都已经实现无人驾驶,为什么汽车明显滞后呢?这主要是因为汽车无人驾驶具有以下两点其他交通环境所无需考虑的难点:第一,汽车没有固定的轨道或航线;第二,汽车并非处于封闭的智能交通环境。这两点不同显然要求汽车无人驾驶技术更灵敏、更智能。

  无人驾驶汽车的秘密武器与核心技术

  无人驾驶汽车无需酷炫的外表,其所需要的硬件装备主要只有三种:摄像头、雷达和激光雷达。前两种普通汽车已有安装,倒车时的自动测距所使用的就是雷达。激光雷达为无人驾驶汽车所特有,其工作原理与雷达相同,但反应更为灵敏。

  除硬件设备外,无人驾驶汽车的核心技术主要是机器人技术(Robotics)、云计算(Cloud)和人工智能(AI)。机器人技术负责自动执行工作的机器装置的研发及其成本的降低,包括雷达及线控系统等,所处环境的信息采集、如何发动汽车、如何停车由它完成;云计算负责的是整体环境的信息采集,每辆车都是云环境中的一个主体,将车况上传到云端,从而实时更新整体路况信息;人工智能代替人脑负责给汽车提供指令,制定驾驶速度、行车路线等,是汽车无人驾驶技术中最关键也是难度最大的技术,这需要大量路况数据的采集与分析,让机器能自主学会在对应的情况下该采取的措施。

  汽车无人驾驶的愿景与瓶颈

  在最理想的蓝图中,无人驾驶汽车完全取代有人驾驶汽车,从而创造一个安全、高效、秩序井然的出行环境;同时,用餐、购物等活动也可以由无人驾驶汽车直接驾驶到用户门口进行。在近一点的愿景中,到2025年,用户可以实现躺在车里,快速安全舒适地抵达目的地。

  在愿景中一切都是那么美好,但现实真能如我们所愿吗?在各大自动驾驶开发公司美好描述的背后,诸多隐患也被社会各界议论纷纷。

  Q1 无人驾驶真的安全吗?

  安全,是人们出行的首要考虑因素,如果科技的发展让便捷高效以丧失安全为代价,那定然是得不偿失。人们对无人驾驶的恐惧,实际上是对新技术的恐惧,这是任何一门新技术发展的必然阶段。想当初火车刚跑起来的时候,许多人称之为怪兽,可现在它几乎可以被称为最安全的出行方式。从恐惧到信任,一方面需要技术的进步来提高实验的成功率,让数据说话,向公众表明其安全性;另一方面需要让公众认识新技术、了解新技术,从而破除黑匣子带来的心理障碍。

  Q2 我坐得起无人驾驶吗?

  无人驾驶发展之初,必然是贵族的游戏,当今社会的技术研发早已不是古希腊一个人在小黑屋里瓶瓶罐罐捯饬捯饬就能出成果的时代了,科研是烧钱的熔炉,昂贵的价格是其不可避免的代价,但成本的降低也是其必然趋势。研发人员现在就正在硬件装备的融合使用与成本的降低上下功夫,以期早日实现物尽其用,让每个人都能享受到科技带来的新便利。

  Q3 无人驾驶事故谁来负责?

  重大技术在社会上的应用与推广所涉及的远远不仅仅是技术问题,还必然涉及法律法规、社会服务、环境配置、消费观念、生活习惯等等方面,甚至还会带来世界观、自然观的冲击和改变。比如“无人驾驶事故谁来负责”就是一个急需法律解决的配套问题,按照现在的法律来说,生产商和驾驶者都需要负责,生产商是因为安全度没有把控必然需要负责,而驾驶者则是因为现阶段无人驾驶汽车都提醒特殊情况人工介入所以也需要负一部分责任。但无人驾驶必然会越来越少地需要人为干预,届时法律会不会改变,还需相关人士的积极研讨。

  综上所述,为了实现我们的美好愿景,我们现阶段需要实现:第一,硬件装备的融合使用与成本降低;第二,高精度地图的获取;第三,车载通讯模块的互联网终端通讯服务,实现车与车之间的对话;第四,人工智能算法优化与实验。除此之外,用户的心理障碍与消费认知、法律法规的监管与标准化、智能环境配套设施的建设、软硬件设备的定价与迭代也需要及时同步跟进。

  文字:冷玥

本文来自:中国数字科技馆
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