自动驾驶应该一蹴而就,还是循序渐进?|顿悟·自动驾驶

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雅斯顿原创文章 | 默默


2014年,谷歌发布了全新无人驾驶汽车。这一次,谷歌并没有延续前两代产品的设计思路,改造普锐斯或者奥迪TT等既有品牌的车辆,而是对新一代的无人驾驶汽车进行了全新的设计,既没有方向盘,也没有刹车。它所传递的信息十分明确:未来的自动驾驶一定是全自动化的,不需要人类驾驶。

 

这种跨越式的进化给汽车公司造成了巨大压力,也是传统汽车不能接受的,因为来自传统汽车企业数十年的行业经历告诉他们,科技公司这般轻装上阵会给自己造成巨大的灾难。


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只是,汽车行业大势所趋又逼迫他们不得不做出选择。如今的汽车行业有四种流行趋势,它们分别是电动汽车、无处不在的移动网络、汽车共享、自动驾驶。随着无人驾驶技术的逐渐成熟,这四种趋势也将逐渐聚焦整合为自主化这一特征。

 

于是,传统汽车企业有两种选择:一,研发属于自己的软件系统,二、与提供汽车操作系统的科技公司建立合作伙伴关系,只负责制造。


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从当下的发展局势来看,传统汽车公司选择了第一种,他们正在矢志不渝地推动自动驾驶的到来,但在某种程度上,传统汽车公司将无人驾驶汽车定义为一个过渡过程,他们特别偏爱一种十分缓慢的推进,比如第一阶段,他们将持续优化驾驶员辅助技术;第二阶段在少数高端车型上安装只是在特定情景下使用、自主驾驶能力有限的驾驶模块,而这种模块大多只能应用于高速公路行驶;第三阶段,将这些自主能力有限的模块向下渗透,用于更便宜的车型。


这种情况正在发生。凯迪拉克在2017年向外界发布了搭载超级智能驾驶系统的凯迪拉克CT6,这种系统可以在高速上实现完全的自动驾驶,但驾驶员双手不能离开方向盘。同样,奥迪也发布了搭载全新一代L3自动驾驶的旗舰轿车奥迪A8。如果情况顺利,未来随着摩尔定律发挥作用,凯迪拉克和奥迪都有可能将这套自动驾驶技术下放到更低级别的车型上。

 

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但我们又不得不说,传统汽车企业制造的自动驾驶系统归根到底只是一种驾驶辅助系统,面对工程师编写的500万到1000万条代码,这些汽车已经可以拥有管理刹车、定速巡航以及动力传动的能力,但这些代码最大的问题就是不具备无人驾驶最为看重的「学习」能力,从另一个角度来说,这些代码都是「错误」的。

 

很显然,如今传统汽车的汽车软件都是模块化编制的,他们是独立于汽车而运作的,极少或者不能进行信息沟通,而且这种自动驾驶功能依然很大程度上依赖人类操作,当人类掌控方向盘时,这些软件系统才能发挥正常功效,一旦脱离人类,这套系统便会几近瘫痪。


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虽然这种驾驶辅助系统有很大的局限性,但不得不说这是传统汽车公司能做出来最好、最安全的一套方案。因为我们要承认,汽车公司可能是机器人应用领域的专家,他们在自己先进化的工厂里,已经在大范围运用智能机器人组装汽车、喷漆、制造汽车。

 

自动化的工厂可以减少大量的人类员工,但这些和真正意义上的无人驾驶相差甚远,那些机械臂和如今许多驾驶辅助系统一样,他们都被固定在某一固化的环境里,依靠技术人员精心编写的程序,执行某项特定的任务。如果这个环境突然发生改变,智能机械臂也不会改变既定工作任务,这就意味着他们不具备从意外事故中学习的能力。


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如果希望把汽车驾驶得跟人类一样好,或者比人类更好,无人驾驶汽车的软件就必须足够聪明,它必须时时刻刻知道自己在哪里,知道周边有什么,可以预计未来将发生什么样的事情,并作出应对的计划。此外,他还必须做出正确的判断,比如在哪里停下,何时停下,何时刹车,何时变道等等。在此之下,影响未来汽车行业发展的关键就在于,谁能率先研发出一套完善的智能操作系统,拥有准确的人工识别能力。

 

可是明知如此,汽车公司也不能采用这种方案,迫使其选择和科技公司不同发展路线的根本原因在于他们需要承担安全的责任,而且过渡式的无人驾驶研发过程,可以延长他们对汽车行业的主导权。


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在过去的数十年当中,由于安全事故而引起的汽车公司召回数不胜数,比如,福特平托车事件以及2014年通用汽车点火开关故障等工程事故,都让人印象深刻。为此,汽车公司越来越注重安全,因为每一次的召回都要支出数十亿美元进行危机公关以及集体诉讼。汽车公司绝不再敢冒着安全隐患开发更大跨度的无人驾驶汽车,他们只敢在自己100%确定的领域内进行研究。

 

至于延长对汽车行业的主动权主要是汽车行业极高的进入门槛之外,汽车行业还承担着全球宏观经济稳定的责任。以美国为例,汽车以及其延展的整个产业价值链,汽车租赁、石油公司、汽车经销商、保险公司、媒体以及医疗,这一整套的工业链累计形成了接近2万亿美元的产业价值,这个数字已经可以占到2014年美国国内生产总值的11.5%。大型汽车制造商犯下的每一个重大错误,都将耗费整个产业价值链的大量资金,并且有损所有参与公司的名誉。


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由于汽车行业的高度封闭发展,制造和销售安全可靠、价格实惠的汽车,并不是一件很容易的事情。即便是一辆很简单的汽车,制造起来也十分困难,他需要先进的物流系统、高端的技术和精准的制造工艺。每一辆车都与全球数千家供应商有着商业往来,一辆汽车上有大约三万个零部件,单单将这些零部件组装起来就需要十七八个小时。所以,汽车行业不能快速迭代,以免对国家经济造成强烈的冲击。

 

1979年,当时全球第十大公司的克莱斯勒公司CEO李·艾科卡,曾经向美国国会申请15亿美元的贷款以挽救公司。这个决定可以说已经被载入史册,当艾柯卡被问及为何一个倡导自由市场体系的人会寻求政府救助时,艾科卡给出的答案是我们公司有14万员工及其家属,4700家经销商及其15万员工,19000家供应商及其25万员工,都依赖着克莱斯勒的正常运营,所以克莱斯勒的失败并不是艾柯卡一个人的失败,而是依靠克莱斯工作养家糊口的大众人民的失败。


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正如克莱斯勒所展现的,汽车行业牵涉到经济体量,大型汽车企业在几十年以来都充当着国家经济的支柱型产业,所以他们不敢放开手脚完全像科技公司一样轻装上阵,毕竟汽车公司不像科技公司那般船小好调头,一旦汽车行业遭遇灭顶之灾,那也意味着整个国家经济将经受灭顶之灾。

 

在这种情形下,无人驾驶在科技公司和汽车公司之间就又出现了两条道路:第一,苹果式将硬件和软件高度集合;第二,微软式,忽略不同硬件带来的不同,而采用一致的操作系统。未来,哪种方式更有胜算呢?


图 | 来源于网络


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