這些空間會(huì)增加人們的居住場(chǎng)所或工作場(chǎng)所
首先為滿(mǎn)足全自動(dòng)駕駛技術(shù)的要求,激光雷達(dá)還未能實(shí)現(xiàn)低成本量產(chǎn);其次交通物聯(lián)網(wǎng)的V2X技術(shù)及基礎(chǔ)設(shè)施也還未開(kāi)始研發(fā)建設(shè)。最后,如果無(wú)人駕駛汽車(chē)面臨一場(chǎng)不可避免的車(chē)禍,左轉(zhuǎn)是兒童,右轉(zhuǎn)是孕婦,那么它該如何選擇?涉及到道德的問(wèn)題一直在等待著法規(guī)的完善。不過(guò)軟件部分的高精度地圖與自動(dòng)駕駛的算法已經(jīng)獲得了較大的發(fā)展,這讓自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)有了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
樂(lè)觀來(lái)看,10到20年之內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)將會(huì)普及,而自動(dòng)駕駛時(shí)代的到來(lái)會(huì)比過(guò)去任何一次技術(shù)進(jìn)步都更能對(duì)我們的生活產(chǎn)生顛覆式的影響。
首先,我們對(duì)汽車(chē)的消費(fèi)模式將會(huì)發(fā)生較大的變化,而這一變化又將深刻改變汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局。其次,伴隨著事故率的降低,加速了車(chē)險(xiǎn)行業(yè)的改革,我們的通勤、出行習(xí)慣也會(huì)產(chǎn)生較大改變,并且自動(dòng)駕駛汽車(chē)??啃枨蟮母淖円矊?huì)讓過(guò)去的停車(chē)場(chǎng)不復(fù)存在。這樣城市的結(jié)構(gòu)、商業(yè)設(shè)施的布局都會(huì)讓我們的生活發(fā)生翻天覆地的變化。
谷歌曾認(rèn)為從2級(jí)自動(dòng)駕駛做起來(lái)的特斯拉,因?yàn)槌鲇诔杀究紤]并沒(méi)有采用激光雷達(dá),它就像青蛙一樣,即使跳的再高再快,也不能“飛”。但直接開(kāi)發(fā)5級(jí)自動(dòng)駕駛的“天鵝”谷歌,雖然解決了所有技術(shù)問(wèn)題,但他們的成本太高,普通家庭難以支付。那么到底什么是自動(dòng)駕駛等級(jí)?實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的硬件又是什么?今天我們和星河研究院分析師吳極與你一同分享我們關(guān)于無(wú)人駕駛技術(shù)硬件設(shè)備方面的研究,下周我們將會(huì)與你討論自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的軟件應(yīng)用及未來(lái),希望對(duì)你有所幫助。
1. 高精度預(yù)計(jì)算地圖,壟斷 vs 競(jìng)爭(zhēng)
自動(dòng)駕駛是目前汽車(chē)產(chǎn)業(yè)乃至科技行業(yè)中受關(guān)注度最高的技術(shù)之一,此前A16Z的合伙人Frank Chen便在一場(chǎng)活動(dòng)中講到了對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)產(chǎn)業(yè)鏈,以及對(duì)未來(lái)在自動(dòng)駕駛技術(shù)影響下的社會(huì)與經(jīng)濟(jì)等多方面變化的看法。借著他的觀點(diǎn),星河研究院吳極又增加了一部分內(nèi)容與分析,我們今天就來(lái)探討一下,自動(dòng)駕駛技術(shù),準(zhǔn)備好了嗎?
一步到位 vs 迭代升級(jí)
美國(guó)汽車(chē)工程師協(xié)會(huì)(SAE)提出了自動(dòng)駕駛的6個(gè)等級(jí),目前大多數(shù)汽車(chē)尚處在第一級(jí)中。圍繞著這一分級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)生了兩種不同的發(fā)展路徑,其中百度與Google的無(wú)人車(chē)是想要直接發(fā)力第五級(jí),實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛的功能,而Tesla目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)路線應(yīng)該是想要偏向于盡快量產(chǎn)實(shí)用,再隨著技術(shù)的進(jìn)展不斷的迭代升級(jí)。
第0級(jí) 有司機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)駕駛這一級(jí)不需要任何自動(dòng)駕駛能力,而是需要專(zhuān)門(mén)的司機(jī)駕駛汽車(chē)。
第1級(jí) 能夠進(jìn)行一些輔助這些汽車(chē)有著包含ABS、自動(dòng)巡航在內(nèi)的功能,基于這些功能車(chē)輛能夠在一些特定環(huán)境下維持行駛的狀態(tài)。
第2級(jí) 半自動(dòng)駕駛在這一級(jí)別中,汽車(chē)的控制系統(tǒng)可以在特定情況下接管汽車(chē),但司機(jī)還是需要坐在駕駛位并全程監(jiān)控駕駛情況。一般情況下這一功能適用于高速公路場(chǎng)景,司機(jī)不需要操作,但需要坐在駕駛位并確保汽車(chē)自動(dòng)控制程序一直能夠保持穩(wěn)定。
第3級(jí) 部分情況下能夠自動(dòng)駕駛該水平意味著駕駛員不必一直監(jiān)視系統(tǒng),但依然需要呆在能夠快速控制并恢復(fù)汽車(chē)行駛狀態(tài)的位置。這意味著駕駛員不需要時(shí)刻把手放在方向盤(pán)上監(jiān)控情況,但能夠在系統(tǒng)判定緊急情況并發(fā)出警報(bào)后及時(shí)接管。
第4級(jí) 高度自動(dòng)化由自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成特定場(chǎng)景或一段路途中絕大部分的駕駛,在這一級(jí)別中駕駛員已經(jīng)不需要對(duì)自動(dòng)駕駛狀態(tài)做任何干擾。
第5級(jí) 全自動(dòng)駕駛最高級(jí)別的自動(dòng)駕駛技術(shù),這意味著在全部旅途、全部情況下都不需要司機(jī)的干預(yù),自動(dòng)駕駛程序就能夠獨(dú)自完成所有情況的處理,此時(shí)也將會(huì)淡化司機(jī)這一角色。
傳感器、車(chē)聯(lián)網(wǎng)與基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)設(shè)備作為必要的硬件設(shè)備構(gòu)成了技術(shù)的一大發(fā)展方向,同樣為無(wú)人駕駛汽車(chē)提供駕駛算法以及車(chē)用高精度地圖的軟件業(yè)務(wù)也是技術(shù)發(fā)展中不可或缺的必要環(huán)節(jié)。
實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的必要硬件設(shè)備
本地化是一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)的術(shù)語(yǔ),意味著軟件將會(huì)依據(jù)其周?chē)沫h(huán)境條件選擇合適的執(zhí)行策略。
首先,傳感器是至關(guān)重要的硬件設(shè)備,對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)來(lái)說(shuō)相當(dāng)于它的眼睛。通過(guò)傳感器無(wú)人駕駛汽車(chē)能夠識(shí)別道路、其他車(chē)輛、行人、障礙物及交通基礎(chǔ)設(shè)施。目前傳感器主要分為激光雷達(dá)、傳統(tǒng)雷達(dá)和攝像頭這三個(gè)部件,在應(yīng)用層面攝像頭又有單目和雙目之分。
激光雷達(dá):
激光雷達(dá)目前是被采用比例最大的設(shè)備,Google、百度、Uber等公司的自動(dòng)駕駛技術(shù)目前都依賴(lài)于它,這種設(shè)備被架在汽車(chē)的車(chē)頂上,能夠用激光脈沖對(duì)周?chē)h(huán)境進(jìn)行距離檢測(cè),并結(jié)合軟件繪制3D圖,從而為自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供足夠多的環(huán)境信息。
但目前的問(wèn)題是激光雷達(dá)的價(jià)格高達(dá)80000美元,在其降低成本之前不可能被量產(chǎn)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)采用。好在目前已經(jīng)有一些方案能夠降低激光雷達(dá)的成本,例如將上述“機(jī)械”式的激光雷達(dá)改變?yōu)椤肮虘B(tài)”激光雷達(dá)。
固態(tài)激光雷達(dá)能夠通過(guò)電子部件進(jìn)行相控陣掃描,并不需要依靠?jī)?nèi)部機(jī)械部件的旋轉(zhuǎn),這樣不僅能把激光雷達(dá)越做越小,也控制住了成本。目前全固態(tài)激光雷達(dá)的主要研發(fā)廠商有Quanergy、以色列的Innoviz以及TetraVue等企業(yè),但均未實(shí)現(xiàn)量產(chǎn),Quanergy宣布其純固態(tài)激光雷達(dá)已經(jīng)在進(jìn)行測(cè)試,如果順利的話2018年初可實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。
而前不久接受了百度與福特投資,目前是機(jī)械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)最大企業(yè)的Velodyne,僅開(kāi)發(fā)出“混合固態(tài)激光雷達(dá)”,而這一產(chǎn)品還是要靠?jī)?nèi)部的機(jī)械部件實(shí)現(xiàn)360°的高速旋轉(zhuǎn),僅僅實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品的小型化,算是過(guò)渡產(chǎn)品。國(guó)內(nèi)企業(yè)鐳神智能、禾賽科技及北科天繪也推出了內(nèi)部旋轉(zhuǎn)式的混合固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品。
傳統(tǒng)雷達(dá)與攝像頭:
由于激光雷達(dá)的高昂價(jià)格,走實(shí)用性技術(shù)路線的特斯拉便采取了更加切合實(shí)際的路線發(fā)展其“輔助駕駛”功能,其采用的硬件便是傳統(tǒng)的雷達(dá)和單目攝像頭。這一設(shè)備其硬件原理與目前車(chē)載的ACC自適應(yīng)巡航系統(tǒng)類(lèi)似,依靠覆蓋汽車(chē)周?chē)?60°視角的攝像頭及前置雷達(dá)來(lái)識(shí)別三維空間信息,從而確保交通工具之間不會(huì)互相碰撞。
國(guó)內(nèi)的高德地圖也已經(jīng)在推進(jìn)地圖數(shù)據(jù)的高精度化,在未來(lái)高德希望能夠利用高精地圖數(shù)據(jù)支撐自動(dòng)駕駛的發(fā)展,自動(dòng)駕駛再產(chǎn)生新的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)科學(xué)自動(dòng)化的處理,變得更新更準(zhǔn),更能被機(jī)器電腦使用和學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù),最終形成高精地圖數(shù)據(jù)的生產(chǎn)閉環(huán)。地圖行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的巨頭百度也早有布局,目前高精度地圖已經(jīng)是百度最重要的戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)之一。
目前基于單目攝像頭的半自動(dòng)駕駛系統(tǒng)還遠(yuǎn)未成熟,此前特斯拉導(dǎo)致駕駛員死亡的事故便是因?yàn)槠鋯文繑z像頭誤將掉頭的白色集裝箱貨車(chē)錯(cuò)誤的識(shí)別為了空中的白云而未能及時(shí)剎車(chē)。
雙目攝像頭的測(cè)距方式則是通過(guò)對(duì)圖像視差進(jìn)行計(jì)算,直接對(duì)前方景物進(jìn)行距離測(cè)量。雙目攝像頭的原理與人眼相似,難點(diǎn)在于計(jì)算量大,對(duì)計(jì)算單元的性能要求非常高,這使得雙目系統(tǒng)的產(chǎn)品化、小型化的難度較大。因此目前寶馬i3、特斯拉以及日產(chǎn)ProPilot等自動(dòng)駕駛技術(shù)均采用了單目攝像頭設(shè)備。
星河研究院預(yù)計(jì),短期內(nèi)基于雙目攝像頭的算法與處理器將會(huì)得到較快的發(fā)展與自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的青睞,但其低解析度、相對(duì)激光雷達(dá)準(zhǔn)確性較低的特點(diǎn)在面對(duì)未來(lái)成本不斷降低的激光雷達(dá)的競(jìng)爭(zhēng)中很大概率要敗下陣來(lái),因此不出意外的話實(shí)現(xiàn)第五級(jí)別的全自動(dòng)駕駛功能很大概率還是要建立在激光雷達(dá)技術(shù)之上。
2. V2X vs 紅綠燈
V2X是一個(gè)能夠讓車(chē)輛與周?chē)囊苿?dòng)交通控制系統(tǒng)通信的技術(shù),V2V技術(shù)則允許車(chē)輛與其他車(chē)輛互相通信。這是未來(lái)全自動(dòng)駕駛汽車(chē)所依賴(lài)的一項(xiàng)技術(shù),但遺憾的是相比于火熱的傳感器領(lǐng)域,V2X技術(shù)的研發(fā)創(chuàng)新還很冷清。
通過(guò) V2X 技術(shù),道路上的汽車(chē)彼此間可以通過(guò)開(kāi)放頻段交換數(shù)據(jù),具備了與其他汽車(chē)和路邊基礎(chǔ)設(shè)備分享實(shí)時(shí)駕駛信息以及生成預(yù)測(cè)路況信息的能力。
通過(guò)實(shí)時(shí)共享汽車(chē)駕駛數(shù)據(jù),在同一條道路上的汽車(chē)就能共享自己的實(shí)時(shí)位置以防止交通事故,交通信號(hào)設(shè)施也可以依據(jù)車(chē)輛的通行需求合理安排交通順序,降低車(chē)輛的等待時(shí)間,而V2P 技術(shù)則能讓行人和自行車(chē)騎行者也加入到這個(gè) V2X 的環(huán)境中來(lái),使用他們的手機(jī)來(lái)發(fā)送和接收警示信息,保證行人的安全通行。
更大膽的設(shè)想是,如果汽車(chē)之間可以互相通信,并且實(shí)現(xiàn)了完全的自動(dòng)駕駛,那么紅綠燈便沒(méi)有理由繼續(xù)存在了。沒(méi)有了紅綠燈后,交通設(shè)施將會(huì)需要智能的調(diào)度算法和對(duì)交叉路口極嚴(yán)密的監(jiān)控,但相比于交通運(yùn)輸效率的提升,這些設(shè)施的成本就不是問(wèn)題。
另外在一些情況下車(chē)輛能夠提早的預(yù)判危險(xiǎn)情況,如果一定會(huì)發(fā)生事故或是在車(chē)輛已經(jīng)確認(rèn)遭遇撞擊后可以通過(guò)V2X系統(tǒng)廣播信息求助,從而極大的提升車(chē)內(nèi)人員被救治的效率。
根據(jù)美國(guó)交通部的數(shù)據(jù),V2X 技術(shù)能夠降低 80% 的交通事故率。僅僅在美國(guó),這就將每年減少 59.4 萬(wàn)次交通事故并拯救多達(dá) 1321 條人命。
除了上述對(duì)硬件的需求外,自動(dòng)駕駛技術(shù)更離不開(kāi)軟件方面的突破。高精度地圖是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)資源,而機(jī)器學(xué)習(xí)與工程算法則是使高精度地圖、傳感器與V2X設(shè)施所獲得的數(shù)據(jù)真正實(shí)現(xiàn)價(jià)值的手段。
自動(dòng)駕駛汽車(chē)在軟件方面的需求
以下,供你參考。
現(xiàn)在每個(gè)人出行都會(huì)用谷歌地圖、蘋(píng)果地圖、百度地圖及高德等產(chǎn)品,并且他們都有一個(gè)不錯(cuò)的準(zhǔn)確度令我們?cè)诔鞘兄锌梢员憬莸耐ㄐ小5钊祟?lèi)用戶(hù)滿(mǎn)意的地圖精度距離滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛汽車(chē)的需求還很遠(yuǎn),因?yàn)樗狈α寺访嫔嫌袔讞l車(chē)道、車(chē)道的邊緣位置、隔離帶與路障位置等極為具體的信息。
因此給自動(dòng)駕駛汽車(chē)開(kāi)發(fā)其專(zhuān)用的高精度地圖便成為了必不可少的任務(wù)。國(guó)內(nèi)外較大的地圖提供商目前都已經(jīng)在高清地圖領(lǐng)域展開(kāi)了積極的行動(dòng),意圖盡快的占領(lǐng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)用地圖市場(chǎng)更多的份額。
每個(gè)城市都有不同的駕駛習(xí)慣,所以未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)如何處理好本地化問(wèn)題成為了其實(shí)際應(yīng)用前必須突破的障礙。如果算法不能夠做到本地化,那么在班加羅爾適用的自動(dòng)駕駛安全措施很明顯將會(huì)在波士頓造成嚴(yán)重的交通擁堵,其他城市亦然。
HERE生產(chǎn)高清地圖的策略與Google類(lèi)似,這兩家公司目前都是一次性采集一整個(gè)街區(qū)的數(shù)據(jù)。HERE通過(guò)車(chē)頂安裝的四個(gè)廣角的24 兆像素?cái)z像頭、旋轉(zhuǎn)式的激光雷達(dá)、陀螺儀以及GPS 系統(tǒng),依靠自有算法能夠生成高清地圖。按照Here的預(yù)期,用于自動(dòng)駕駛高清地圖服務(wù)預(yù)計(jì)將在2020年能夠上線。
具體來(lái)說(shuō),單目攝像頭先通過(guò)圖像匹配進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別,再通過(guò)目標(biāo)在圖像中的大小去估算目標(biāo)距離,準(zhǔn)確識(shí)別是準(zhǔn)確估算距離的第一步。因此單目識(shí)別技術(shù)需要建立并不斷維護(hù)龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫(kù),如果缺乏待識(shí)別目標(biāo)的特征數(shù)據(jù),就會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法識(shí)別以及測(cè)距,很容易導(dǎo)致事故的發(fā)生。
A16Z的合伙人擔(dān)心高精度地圖會(huì)存在壟斷的機(jī)會(huì),因?yàn)樗J(rèn)為在自動(dòng)駕駛時(shí)代人們將不得不完全依賴(lài)于這些成本高昂地圖,且這個(gè)目前沒(méi)有法律所管轄的領(lǐng)域也急需監(jiān)督。
星河研究院認(rèn)為從我國(guó)情況來(lái)看這種擔(dān)心有些多余,在國(guó)內(nèi)資本充足的現(xiàn)狀下,多家地圖企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)才是比較現(xiàn)實(shí)的情況,而其高昂的成本多半要先由風(fēng)險(xiǎn)投資商承擔(dān),再到后期尋找合適的變現(xiàn)模式。目前高德已經(jīng)宣布其高精度地圖對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)免費(fèi)開(kāi)放,而預(yù)計(jì)隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇,為了市場(chǎng)份額而爭(zhēng)相免費(fèi)的情況將不可避免。
2. 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 工程算法:
算法是支撐自動(dòng)駕駛技術(shù)最關(guān)鍵的部分,目前主流自動(dòng)駕駛公司都采用了機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法來(lái)實(shí)現(xiàn)。
而海量的數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)以及人工智能算法的基礎(chǔ),通過(guò)此前提到的傳感器、V2X設(shè)施和高精度地圖信息所獲得的數(shù)據(jù),以及收集到的駕駛行為、駕駛經(jīng)驗(yàn)、駕駛規(guī)則、案例和周邊環(huán)境的數(shù)據(jù)信息,不斷優(yōu)化的算法能夠識(shí)別并最終規(guī)劃路線、操縱駕駛。
現(xiàn)在面臨的主要問(wèn)題是相比于模型計(jì)算,真實(shí)行駛場(chǎng)景中的算法需要的數(shù)據(jù)過(guò)多且計(jì)算量超出了現(xiàn)有能力。目前已經(jīng)有了不少對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)化的嘗試,例如OpenAI的Universe這一項(xiàng)目,未來(lái)這一問(wèn)題或許能夠通過(guò)近似簡(jiǎn)化以及計(jì)算能力的提高得到解決。
同時(shí)在機(jī)械以及路徑規(guī)劃方面較為優(yōu)秀的工程算法也不應(yīng)該被棄之不顧。這兩者最主要的區(qū)別是工程算法依靠固定的邏輯及規(guī)則運(yùn)行,而機(jī)器學(xué)習(xí)能夠結(jié)合歷史經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)計(jì)算出最優(yōu)結(jié)果。
Boston Dynamics令人驚嘆的機(jī)器人的算法中并沒(méi)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),但依然擁有了令人印象深刻的成果。因此即使工程算法在執(zhí)行效率上與基于深度學(xué)習(xí)算法的Alpha-Go并不在一個(gè)水平,但將兩者的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合依然能夠有效的提升機(jī)器學(xué)習(xí)的最終效果。
3. 算法通用化 vs 本地化:
1. 激光雷達(dá) vs 傳統(tǒng)雷達(dá)與攝像頭
高清地圖服務(wù)商一般先要使用類(lèi)似于谷歌街景車(chē)的技術(shù),用車(chē)頂上的高清相機(jī)、雷達(dá)等設(shè)備把周?chē)h(huán)境全部掃描記錄,再通過(guò)算法優(yōu)化最終得到厘米級(jí)別的地圖數(shù)據(jù)。
但我們無(wú)法為每一個(gè)不同駕駛習(xí)慣的地區(qū)都編寫(xiě)特定的算法,因此能夠?qū)崿F(xiàn)本地化的自適應(yīng)綜合算法成為了關(guān)鍵,這種自適應(yīng)算法要做到能夠通過(guò)學(xué)習(xí)社會(huì)習(xí)俗及典型的當(dāng)?shù)厝祟?lèi)行為來(lái)使自動(dòng)駕駛汽車(chē)獲得更好的表現(xiàn)。
自動(dòng)駕駛技術(shù)在普及過(guò)程中,以及完全實(shí)現(xiàn)后將會(huì)對(duì)社會(huì)造成的影響
出行是人們生活中最基本的需求之一,因此隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的逐布實(shí)現(xiàn),我們的生活也將產(chǎn)生巨大的變革,而涉及到出行行業(yè)的汽車(chē)制造、出行服務(wù)商、保險(xiǎn)、市政等等環(huán)節(jié)都會(huì)發(fā)生巨大的變革。
1. 傳統(tǒng)汽車(chē)廠商 vs 互聯(lián)網(wǎng)公司
汽車(chē)產(chǎn)業(yè)是一個(gè)龐大的鏈條,涉及到了上下游無(wú)數(shù)的零配件制造與配送體系,其影響范圍僅次于房地產(chǎn)業(yè)。老牌汽車(chē)廠商們擁有的全套汽車(chē)制造基礎(chǔ)設(shè)備,豐富的汽車(chē)設(shè)計(jì)、制造經(jīng)驗(yàn)以及熟練的流水線運(yùn)行管理經(jīng)驗(yàn)都是其相對(duì)于跨界造車(chē)的科技創(chuàng)新企業(yè)的優(yōu)勢(shì)。
并且傳統(tǒng)汽車(chē)廠商已經(jīng)認(rèn)識(shí)到未來(lái)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展主要是基于軟件基礎(chǔ)之上的,因此他們積極的在硅谷設(shè)立辦公室,高薪雇傭IT技術(shù)人員。例如福特汽車(chē)就在硅谷設(shè)立了自動(dòng)駕駛研究與創(chuàng)新中心,而寶馬此前更是另辟蹊徑選擇了與百度進(jìn)行自動(dòng)駕駛的技術(shù)合作。
但科技創(chuàng)新企業(yè)的機(jī)會(huì)也依然很大。通過(guò)靈活超前的設(shè)計(jì)理念以及優(yōu)秀的軟件開(kāi)發(fā)能力,一大批的初創(chuàng)科技型造車(chē)企業(yè)涌現(xiàn),蔚來(lái)汽車(chē)下線的超跑打破了全球最快電動(dòng)車(chē)速度記錄且已經(jīng)在實(shí)際道路開(kāi)展自動(dòng)駕駛路試,行業(yè)領(lǐng)頭羊特斯拉更是宣稱(chēng)其2018年將具備年產(chǎn)50萬(wàn)輛汽車(chē)的規(guī)模,且這些汽車(chē)都可以選配最新的輔助駕駛功能。
國(guó)內(nèi)廠商在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域也構(gòu)成了一極,科技創(chuàng)新類(lèi)公司中,車(chē)和家同蔚來(lái)汽車(chē)一樣也在實(shí)驗(yàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)并希望將其盡快量產(chǎn),百度等軟件公司在自動(dòng)駕駛算法及硬件上也有著很高的技術(shù)壁壘,傳統(tǒng)主機(jī)廠商中上汽、北汽、長(zhǎng)安都對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)有著大額的投入,且長(zhǎng)安作為第一家進(jìn)行實(shí)車(chē)展示的主機(jī)廠商其自動(dòng)駕駛汽車(chē)已經(jīng)有超過(guò)1萬(wàn)公里的測(cè)試?yán)锍獭V袊?guó)作為世界上深度學(xué)習(xí)論文發(fā)表數(shù)量最多的國(guó)家,其自動(dòng)駕駛技術(shù)十分值得市場(chǎng)的期待。
2. 購(gòu)買(mǎi)汽車(chē) vs 購(gòu)買(mǎi)服務(wù)
如果作為消費(fèi)者的我們把從汽車(chē)制造商購(gòu)買(mǎi)汽車(chē)的習(xí)慣,轉(zhuǎn)變?yōu)橄蝾?lèi)似Uber和Lyft這樣的出行公司購(gòu)買(mǎi)交通服務(wù),這將會(huì)令汽車(chē)制造商從以往的B2C模式轉(zhuǎn)型為B2B公司,即制造商向出行公司提供設(shè)備,而出行公司向消費(fèi)者提供服務(wù)。
可以預(yù)見(jiàn)汽車(chē)工業(yè)的發(fā)展會(huì)更類(lèi)似于航空業(yè),消費(fèi)者不會(huì)關(guān)心駕駛何種汽車(chē)出行,只需要在服務(wù)平臺(tái)發(fā)布需求并等待接單即可。
需要注意的是隨著商業(yè)模式的變化,是否未來(lái)自動(dòng)駕駛汽車(chē)也會(huì)和飛機(jī)一樣千篇一律毫無(wú)特點(diǎn),以便于出行服務(wù)公司壓縮成本節(jié)省開(kāi)支呢?這一現(xiàn)象或許將會(huì)對(duì)汽車(chē)制造行業(yè)產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。
3. 汽車(chē)保險(xiǎn),保汽車(chē) vs 保硬件
在如今每25起交通事故中,有24起都是因?yàn)槿藶殄e(cuò)誤而發(fā)生的,比如說(shuō)超速、分心駕駛、醉駕、闖紅燈等。因此現(xiàn)在的汽車(chē)保險(xiǎn)價(jià)格,由司機(jī)所在的城市人口、居住地和購(gòu)買(mǎi)車(chē)輛的車(chē)型、價(jià)值等數(shù)據(jù)精算得出,但未來(lái)隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的到來(lái),事故率顯然要趨近于0,因此保險(xiǎn)行業(yè)的變革勢(shì)不可免。
也許未來(lái)保險(xiǎn)的精算會(huì)基于汽車(chē)所處城市、汽車(chē)制造商是誰(shuí),或者擁有汽車(chē)或租賃汽車(chē)的人的身份來(lái)判定,而保險(xiǎn)的模式也不一定會(huì)局限在年費(fèi)這一單一場(chǎng)景下。但保險(xiǎn)價(jià)格的最終計(jì)算方法目前還是無(wú)法推測(cè),因?yàn)殡m然事故率會(huì)趨近于0,但一旦發(fā)生事故,車(chē)上昂貴的激光雷達(dá)系統(tǒng)、地圖分析計(jì)算機(jī)和其他硬件設(shè)備的維修或更換將會(huì)耗費(fèi)超過(guò)以往數(shù)倍的資金,因此保險(xiǎn)公司將會(huì)面臨怎樣維修成本目前來(lái)看無(wú)法確定。
處于混合駕駛情況下的保險(xiǎn)業(yè)將更加混亂,畢竟自動(dòng)駕駛車(chē)輛與人工駕駛車(chē)輛混合存在的階段不可避免,屆時(shí)責(zé)任認(rèn)定都會(huì)成為很復(fù)雜的問(wèn)題。
4. 上下班,通勤 vs 步行有一個(gè)論點(diǎn)是未來(lái)通勤時(shí)間將會(huì)比現(xiàn)在更長(zhǎng),原因是通勤時(shí)間已經(jīng)不再是生活的支出成本。當(dāng)所有汽車(chē)都具備自動(dòng)駕駛功能的時(shí)候,交通指示燈和事故都不復(fù)存在,而我們可以利用通勤的時(shí)間在車(chē)上做任何事情。
但自動(dòng)駕駛汽車(chē)和汽車(chē)服務(wù)運(yùn)營(yíng)商的存在也將釋放很多諸如停車(chē)場(chǎng)、修車(chē)店等在內(nèi)的城市空間,這些空間會(huì)增加人們的居住場(chǎng)所或工作場(chǎng)所,因此人們或許將會(huì)住在距離工作地點(diǎn)很近的地方,而不像今天一樣需要長(zhǎng)距離通勤。
一些業(yè)內(nèi)人士預(yù)測(cè)自動(dòng)駕駛的時(shí)代將會(huì)在2020—2040年到來(lái),我們將會(huì)在有生之年看到這一奇妙的世界,對(duì)于大眾來(lái)說(shuō)從現(xiàn)在就做好準(zhǔn)備迎接未來(lái)是當(dāng)下最好的選擇。
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