自動駕駛出租車服務在北京正式投入使用

導讀 某互聯網平臺自動駕駛出租車服務 在北京正式投入使用。消費者只需在手機APP上預約 就可以體驗高科技的自動駕駛服務。當然 這個自動駕駛

某互聯網平臺自動駕駛出租車服務 在北京正式投入使用。消費者只需在手機APP上預約 就可以體驗高科技的自動駕駛服務。當然 這個自動駕駛 與想象中的還不一樣 車里還有安全員 負責監控自動駕駛的車輛 在有問題的時候 隨時接管車輛。

自動駕駛 從沒有自動化的L0 到完全的、全場景的自動化L5 分為5級。目前的自動駕駛屬于L4級 即以激光雷達、高精度地圖、中央處理器、智能道路和交通設施為基礎的 完全的自動駕駛 駕駛者可以有 也可以沒有 但依然需要在特定場景下實現。車內的安全員 是監管要求 而不是技術需求。

自動駕駛汽車上路 這已經不是新鮮事了。今年6月 上海智能網聯汽車規模化載人示范應用啟動 滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務 用戶可在上海自動駕駛測試路段 免費呼叫自動駕駛車輛進行試乘體驗 車上同樣有安全員。

自動駕駛技術 一直是當下業界的熱門話題。目前 在這個領域 谷歌等互聯網廠商 特斯拉等新興汽車廠商 乃至奧迪、沃爾沃等傳統汽車廠商 都在發力深耕。這種努力已初見成效 目前 隨著底層技術 大數據的積累和深度學習算法等等的突破 人工智能領域正在爆發式發展。作為其中的一個子領域 以語言識別、圖像識別為核心的自動駕駛 正在走入生活。

一方面 我個人覺得 自動駕駛 永遠無法像人一樣駕駛汽車。機器的自主學習 自主對數據的理解 目前還限定在給定的范圍內。目前的機器學習 基于模仿大腦神經的反饋機制 依據歷史經驗 人類的所有仿生工程學上的成功 取得飛躍 都是在徹底弄清楚生理過程的機制之后 比如 粗淺的模仿鳥的飛翔 可以造出飛行器 但飛機的基礎 是空氣動力學。現在人類大腦的腦科學的發展程度還遠遠不夠 甚至可以說對大腦的運行過程知之甚少。從這個角度看 人工智能超越人類還為時尚早。

但另一方面 人工智能駕駛 可以做到足夠好 好到一個可以接受的安全水平。人類的生產、生活 并不是以安全為最高原則的。人會因為預算 放棄更安全的車輛配置 甚至僅僅為了方便 改用電瓶車 甚至為了享受 犧牲安全去酗酒、抽煙。所以 只要自動駕駛帶來的好處大于安全代價 就一定能普及開來。實際上 自動駕駛未必比人類駕駛得差。目前 北京市自動駕駛開放道路上已累計測試200萬公里 相當于繞地球赤道跑了50圈 達到了零事故的水平。所以 自動駕駛普及的技術條件 已經初步具備。

如果技術條件是普及商用的推力的話 那么 市場需求 則是巨大的拉動力。

麥肯錫發布的《展望2025決定未來經濟的12大顛覆技術》研究報告顯示 到2025年 智能汽車預估的潛在經濟影響為0.2萬億到1.9萬億美元 位列十二大顛覆技術的第六位。李彥宏曾預測 自動駕駛以車路協同為基礎 將能夠提升15%-30%的通行效率 從而為GDP貢獻2.4%-4.8%的絕對增長。

自動駕駛不僅僅是自動駕駛 它還有可能成為以后的某種流量入口。想象一下 當你的車能自動駕駛了 你要去哪里吃飯、看電影 不說它決定你的選擇 起碼會影響到你的選擇。這就是流量的入口。

所以 在強烈的需求下 即便完全擬人的全自動化不能實現 人類也會退而求其次 在特定的場景下實現L4級別的高度自動化 通過改造道路、交通規則來適應自動駕駛的需求。

社會一旦有技術上的需求 這種需求就會比十所大學更能把科學推向前進。當產業有了實際的好處 這本身就能加快產業的發展。自動駕駛商業化運營 上路行駛 在真實的路況中 接受檢驗、積累數據 是自動駕駛成熟的重要一環。研發需要資金 深度學習需要數據 所以 只有在市場中投入應用 不斷循環 才能獲得資金與數據 實現自身研發、升級。自動駕駛從市場獲能 再反過來賦能經濟 促進經濟增長與技術創新。

目前 自動駕駛的商用化普及 還有法律上的問題需要解決。自動駕駛涉及的法律問題很多 但歸根到底就一條:出事了 到底誰負責 是車主 還是廠家?從技術上講 神經網絡的負責性決定了很難知道AI是怎么決策的 一步步還原過程 可能需要的成本遠大于車禍賠償。從過錯角度看 車主會覺得 我都沒駕駛 為什么要我負責?但如果讓廠家負責 責任巨大 廠家一套自動駕駛系統的利潤 顯然無法覆蓋賠償的風險。其實解決方案很簡單 那就是自動駕駛每年的服務費。自動駕駛是一個需要外部支持的系統 繳納服務費 符合通常的商業邏輯。此外 服務費中包括的保險費 可以用來覆蓋自動駕駛導致的事故的賠償。

自動駕駛的商用化普及 還需要對道路進行智能化提升、改造 包括動態交通標示牌、智能化紅綠燈系統、車輛行駛線等智能感知系統、道路與車輛的互動智能設施。這需要大規模的投入 某種程度上 興建基礎設施以配合創新 不但符合當下新基建的大方向 也正是中國模式彎道超車的優勢所在。責任編輯:YYX

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