【科普】千字解读自动驾驶的十个实用冷知识

驭势科技企业号2021-11-19 18:32
本文章内容来自企业自主发布
自动驾驶如今究竟发展到什么阶段了?下一个风口在哪?万亿市场的背后存在着多少不为人知的博弈? 在驭势科技首期自动驾驶线上知识分享课堂,驭势科技联合创始人、董事长吴甘沙先生,通过讲述十个实用的冷知识,拉近你与自动驾驶之间的距离。

自动驾驶如今究竟发展到什么阶段了?下一个风口在哪?万亿市场的背后存在着多少不为人知的博弈?

在驭势科技首期自动驾驶线上知识分享课堂,驭势科技联合创始人、董事长吴甘沙先生,通过讲述十个实用的冷知识,拉近你与自动驾驶之间的距离。

以下为吴甘沙先生课程内容摘要:

说到自动驾驶,大家经常用两个成语来描述:一个叫“耳熟能详”,另外一个叫“不明觉厉”。今天,我想借用十个实用的冷知识来跟大家说清楚自动驾驶到底是什么,自动驾驶到底处在一个什么阶段,明天后天我们又会到达哪里。

冷知识一:今天你看到的自动驾驶多数不算是自动驾驶

自动驾驶有 L0到L5的划分,在L0到L2的时候有一个关键词叫做辅助,而只有在 L3到 L5的时候这个关键词才叫自动。L0其实是一种驾驶辅助,L1才是辅助驾驶。驾驶辅助还是司机在驾驶,系统只辅助性地提供警告,辅助驾驶是系统在驾驶,但司机要随时辅助、并承担安全责任。L1是单项辅助驾驶,L2是组合性的辅助驾驶。L3以上才是自动驾驶,指自动驾驶系统真正能够负起责任,当系统察觉异常的时候,再把控制权交还给人类司机,也就是说,这样的一个系统已经具备了独立的责任能力。到L4以上,它不仅仅是自动驾驶,而且是无人驾驶已经没有司机这个角色,当然系统要负起全部的责任。

冷知识二:奇数代的L3可能会难产

一个比较有意思的现象,在我们的技术的更新迭代过程中,往往会出现一个现象:奇数代混不好、偶数代又比较强,比如说我们的移动通信,1G大家都没怎么听说,2G大家广泛使用,3G是过渡型的,4G又是比较成熟的。

再看我们的自动驾驶L2目前大家在广泛使用,L4是大势所趋,而L3许多人倾向于认为会“难产”。L3是实现从司机负责到系统负责的一个重要节点,但是跨越这一节点需要付出极大成本,需要增加很多的冗余,成本要乘以2。当系统不能实现L3的时候,还要要降级到L2。所以车辆成本至少要乘以2.5,再加上保险等各方面费用,车辆实际售价可能要高于2.5倍,但是功能看上去却和L2没有多大差别。

另外从技术层面上看,系统负责、司机辅助意味着系统不能承担责任的时候,车辆的控制权需要交还给司机。每一个购买L3系统的车主都希望他们在系统运行的时候去看书,甚至去睡觉,当你处于这样的状态之下是否能够实现和系统的交接,这个问题暂时还不能得到一个准确的回答。 

冷知识三:我们要等很久才能买到L4的乘用车

首先,L4级别的乘用车要达到真正实现意味着要做100万张试卷,连续拿100万次100分,这是一个比较难达到的目标,90/10原则告诉我们:达到90%我们只需要10%的时间和努力,最后10%可能还需要90%的时间和努力。

其次木桶原理告诉我们,一个木桶能够容纳多少水取决于最短的那块木板,在L4级别的系统里可能有一千个以上的木板,一个木板短了影响的就是整个系统的安全性、可靠性。

最后就是先有鸡还是先有蛋的问题,今天的L4级别车都是很少的试验车,很少意味着很贵、无法大规模复制,无法大规模复制意味着没有办法大规模地获得数据、验证驾驶的安全性,所以成本降不下来,还是很少,陷入死循环。

冷知识四:买不到L4级的自动驾驶汽车,但是会先买到自动驾驶出租车的服务

首先出租车只需要在一个城市内使用,不需要满世界用,出租车公司对成本不敏感;其次出租车可以实现混合派单模式,如果路线比较简单可以派出自动驾驶出租车,路线比较复杂可以派出有人出租车,在自动驾驶技术没有百分百成熟时,这种方式提高了自动驾驶出租车服务落地的可能性。

冷知识五:非载人场景比载人场景更快规模落地

第一,非载人场景更加高频刚需。比如自动驾驶在物流方面的应用是每周7天、每天24小时全天候的应用,如果需要人类司机操作,则需要一天三个司机,用一个自动驾驶系统取代三个司机显然是个更划算的生意。环卫车往往是在凌晨三点到六点出发,而自动驾驶在这个时间内工作比人类在这个点出发更人性化。

第二,非载人的环境下,对于车辆舒适性要求不高,自动驾驶车辆就可以更多地关注在安全上,从算法的角度看,确保不漏检,偶然有误捡也可以接受。从而,降低了技术落地的门槛。

驭势科技打造成长城跑EV无人物流车

冷知识六:非载人场景,看好未必叫好

就比如大家比较看好的干线物流,但是适用于干线物流的L4级重载卡车却没有在中国实现大规模投入。首先,在出错成本上,重载卡车的刹车距离长,一旦出现事故就很有可能是一个重大恶性安全事故,在中国重载卡车还没有办法大批量上高速;其次重载卡车数量少导致了产业链相对不成熟,重载卡车稳定性与可靠性就保证不了;第三,就是技术适应度的问题,小概率事件背后有着巨大的出错成本,使得法律法规暂时还没有对自动驾驶放开。

总体来说,整个逻辑链是首先是技术要胜任,其次对于重型、高速的车辆要确保产业链成熟,然后要看出错成本,如果这些都不是问题,法律法规就会水到渠成。

冷知识七:叫好也未必叫座,必须满足核心需求

自动驾驶需要满足用户的核心需求。

首先是成本。最近十年交通、运输、仓储、邮政从业人员工资上涨了许多,对于两班、三班倒,淡季和旺季的需求弹性非常大,或未来几年有显著扩产的客户,非常适合导入无人驾驶。在工资之外,很大的一块是管理成本。过去10年适龄劳动力减少了大几千万,招人越来越难,春节、疫情或从业人员生病都会造成劳动力缺失,而培训新人又要花费极大成本,这时候自动驾驶就可以抓住客户的需求。

其次是效率,制造业的数字化转型、精益生产和准时生产,常常因为某些环节人的不确定性导致无法闭环,无人驾驶可以极大提高系统运作的效率。

第三是安全,不仅仅是减少交通事故,还存在很多其他的安全需求,比如化工厂司机的安全保障、机场和口岸的新冠疫情防控、畜牧业生物疫情防控、保税区和海关的防偷等都有极大的价值。

驭势科技无人物流车在香港国际机场运营

冷知识八:中国的自动驾驶还得中国公司解决

首先,社会的接受度不一样,中国的消费者对自动驾驶兴趣更为浓厚,中国消费者中49%认为自动驾驶非常重要,只有2%不想拥有,而德国和美国的消费者只有16%认为自动驾驶非常重要,有30%的消费者不想拥有。

第二,交通的复杂程度不同,中国的交通复杂程度远远比美国高很多,车辆数量多,道路情况复杂,可以看见神出鬼没的外卖小哥、穿马路的行人、越过黄线超车的汽车,总有你所预测不到的新场景出现,这要求自动驾驶拥有更好的算法。

第三,自动驾驶涉及到地理信息数据等一些敏感数据,必须要中国公司管理这些数据。

第四,自动驾驶技术还需要许多年才能大规模成熟,车路协同可能是中国可以弯道超车的路线,当然,现阶段标准还没形成,生态还在建立,商业模式还需要进行探索。

冷知识九:自动驾驶对社会的巨大涟漪效应将远超我们的想象

自动驾驶可以应用在个人出行、机场、公交、出租、干线、物流、城市环卫等多个场景。包括一节一节连接起来的车厢所组成的公交车队;无人快递车可以挨家挨户送快递,也可以直接快递到你正在行驶的车子身边;无人超市可以开到你的家门口,降低冷链物流成本;你也可以享受到无人驾驶鞋店、卫生间、冷饮车、垃圾车等等,甚至人类都可以直接在自动驾驶安家,这会大大影响房价,自动驾驶未来有着无限可能。

冷知识十:那些伦理问题都不是问题

困扰大家比较多的是伦理问题:电车难题。这个问题不止自动驾驶算法无法解决,摆在真人面前也无法解决,因此不能奢求自动驾驶算法做出正确判断。这个问题有个前提是刹车失灵,但是自动驾驶的工程师勇于对刹车失灵说“不”,把自动驾驶的性能做到最高级。同时未来有人驾驶车也会和现在的赛马、赛车一样远离公共道路,这样更能保证自动驾驶的安全落地。

+1
2

好文章,需要你的鼓励

参与评论
评论千万条,友善第一条
后参与讨论
提交评论0/1000
36氪APP让一部分人先看到未来
36氪
鲸准
氪空间

推送和解读前沿、有料的科技创投资讯

一级市场金融信息和系统服务提供商

聚焦全球优秀创业者,项目融资率接近97%,领跑行业