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自動駕駛汽車上路需要分幾步

454398 ? 來源:工程師吳畏 ? 2018-12-29 11:39 ? 次閱讀

自動駕駛汽車上路,需要分幾步?

李開復告訴你,如果讓自動駕駛完全取代人工駕駛,還需要至少 20 年。

當然,現在讓自動駕駛的汽車上路,不是不能實現。僅看創新工場投資的幾家自動駕駛公司,商業化落地已經成為他們今年正在實現的事情。

在創新工場主辦的 2018 自動駕駛全球高峰論壇中,創新工場董事長兼 CEO 李開復說到,現在是未來交通的上半場。之所以稱之為上半場,是因為未來的交通變革是今天幾乎無法想象的。

李開復用汽車做了一個對比:當年第一輛汽車出現的時候,誰能預測到今天的交通會是這樣?

汽車是一生做的「最壞的投資」

未來交通的上半場是什么樣?李開復用了三個關鍵詞,共享、無人駕駛,和電動汽車。

這三個詞匯之所以能夠登上未來交通的舞臺,最主要的原因是目前的交通到了急需技術變革的地步。

如果把全球各個大城市放在一起比較,大概率會得到一樣的結論,城市人口正在快速增長,擁堵問題在所難免。而交通的擁堵問題一旦形成了,只會加劇擁堵。李開復說到,一輛車 96% 的時間是停滯的,只有 4% 的時間存在價值。而這 4% 當中,0.5% 是在尋找停車,0.5% 是堵在路上,只有 3% 是真正在開車。「如果你自己有車,我可以很負責地告訴你們,這是你一生做的最壞的投資。」

共享、無人駕駛和電動汽車三項在功能、場景和環保方面都有著絕對優勢,比如無人駕駛,就是解決交通擁堵最好的手段之一。

創新工場投資了四家無人駕駛公司 Momenta、馭勢科技、飛步科技,文遠知行,在各個場景都可以進行相應落地。如馭勢科技選擇了在非交通道路上的低速行駛,35 公里以下的情況讓擺渡車可以做到完全無人駕駛。

李開復此前提到,人工智能有四個浪潮都在同時進行:互聯網智能化(Internet AI)、商業智能化(business AI)、實體世界智能化(perception AI)、自主智能化(autonomous AI)。其中的一個代表就是無人駕駛這樣一個領域。創新工場 COO 陶寧告訴極客公園,不僅僅是無人駕駛場景,在選擇人工智能所有的創業企業的時候,創新工場考慮的標準第一是可以商業化的技術,如果商業化遙遙無期,技術再好也沒有辦法真正做成創業;第二創業團隊要有一個非常明確的商業落地的大方向。

無人駕駛的「爭議點」

人工智能的浪潮到來,給無人駕駛帶來無限的可能。李開復說到,當 AI 進入汽車以后,它其實是把每輛汽車改造成了一個的智能+自動的駕駛汽車。而且未來有很多技術都可能由無人駕駛推動的,包括未來機器人、AI、高清地圖、控制系統、汽車制造等等都可能是操作系統,像微軟的 Windows 和谷歌的安卓。

然而距離真正的全場景的無人駕駛,我們可能還要等很長一段時間。對于目前的自動駕駛分級,有人認為應該從 L1 開始做起,逐漸做到 L5 級別的真無人駕駛。但李開復不同意這個觀點,他認為應從 L4 一步到位,以后的車根本無法人機協作。

文遠知行的創始人兼 CEO 韓旭也表示,在一臺有輔助駕駛系統的車上,讓人接管車需要 17 秒鐘,在放松狀態下突然接管,17 秒鐘內沒辦法控制車輛。

在技術上的挑戰還有很多。李開復表示,未來的一個理想情況是,無人駕駛會經過物聯網彼此交流。比如一輛車可以通知附近的車,自己爆胎了;因為車與車之間互相交流,并且有高清地圖技術的加持,兩輛車可以在兩三公分的時候擦過,人受不到傷害。「自動駕駛將取代人類駕駛。當然還有 20 年,30 年還是 40 年,這是有一些爭議存在的。」

當智慧城市與未來交通真正到來的時候,根據路況和特別路權需求,城市甚至可以隨時掌握根據交通實時路況應變的潮汐道路,參與城市運力調度,120、119、110 等生命通道可按需獲得有限路權。

除此之外,在技術之外,特殊情況還會有很多問題。在保險方面,自動駕駛是一個值得討論的問題。如果無人駕駛出事了,是誰來負責?是汽車公司還是做軟件的公司,還是做軟件的工程師?如果不做出來這樣的抉擇,會阻礙整個無人駕駛往發展的進程。李開復舉了一個例子,當年信用卡出來的時候,如果卡被盜了,是消費者買單還是商家買單,還是金融卡公司買單?當時決定由金融卡公司買單以后,他就作出各種防盜措施。整個系統就沉淀下來。

另外,自動駕駛來臨的時候,司機會不會遇到失業問題?

在李開復的新書發布時,他曾表示:「基于當前技術的發展程度與合理推測,我認為在 15 年內,人工智能和自動化將具備取代 40-50%崗位的技術能力。」

雖然無人駕駛還有很長一段時間到來,但是司機作為一個大群體,也許會面臨永久失業。他們何去何從的問題,也值得社會探討。

李開復曾說到:「你應當避開人工智能能夠完成的工作、了解人工智能做不到的事情。同時你也應該把這看作是一個機會,可以讓你的工作更多樣化、不再那么單調。」

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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