5G來了,期待「無人駕駛」的人要失望了,恐怕你還得考駕照
汽車行業轉型升級速度在加快,汽車產業同仁已經達成一個共識:在未來,汽車新「四化」將取代傳統汽車研發的三大件「發動機、變速箱和底盤」,成為未來汽車技術與應用革新的主要方向和特點。
什麼是新四化?
即電動化、網聯化、智能化、共享化。這裡面,雖然沒有直接提到無人駕駛,但是這裡面,網聯化和智能化,是實現無人駕駛的基礎與前提。
無人駕駛技術是目前人工智能領域最貼近實際的應用,國外的谷歌、Uber、特斯拉等知名企業,寶馬、奔馳等知名車企,還有國內的百度、騰訊、阿里巴巴都在投入巨資研究這個技術。
今年的6月中旬,工信部正式頒發了5G商用牌照。越來越多的人期待5G技術普及以後,汽車從部分自動駕駛模式進化到完全實現無人駕駛,那樣,就可以不用考駕照,設定目的地,直接上車,啓動後它走它的路,我美美的休息一會兒或是做點其他事情,打遊戲,上網看電影、移動辦公,只等著到達目的地,下車走人,車子自動泊位……
看上去好美是吧?可惜,實現這一目標還是太過遙遠了。
先來看最近一個真實案例:
美國在亞利桑那州的一名女性在穿越馬路的時候被一輛測試的Uber自動駕駛的汽車撞傷致死,由此所引發的無人駕駛技術安全性的討論迅速成為熱點,有人認為這是人工智能的缺陷;官方則說並不是Uber的錯,是一場人為事故。有業內人士在交流中透露說,一方面是這個女性突然橫穿牙路,速度太快,又是夜間,另一方面這輛車的識別系統,並未識別出這是一個人,而是認為這是一個類似塑料袋的物體,所以並未採取緊急制動。
這就在一定程度上證明,無人駕駛技術還沒有發展到令人完全放心的地步。
特斯拉在2019年第一季度公佈的數據也很有意思,在其自動駕駛儀安全性報告中提到,自動駕駛儀啓動情況下發生的事故率再次有所增加。特斯拉稱:「在第一季度,啓動自動駕駛儀的情況下,車輛每行駛287萬英里會發生一起事故。而在沒有啓動自動駕駛儀的情況下,每行駛176萬英里就會發生一次事故。實現自動駕駛,是為了保障安全性,如果自動駕駛的安全性還不如人工駕駛,那只能說明,這個技術還有很多缺陷。
5G+深度學習算法+高精度傳感器,才是實現徹底無人駕駛的關鍵。從更專業的角度來定義,智能網聯汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置,並融合現代通信與網絡技術,實現車與X(人、車、路、雲等)智能信息交換、共享,具備複雜環境感知、智能決策、協同控制等功能,可實現「安全、高效、舒適、節能」行駛,並最終可實現替代人來操作的新一代汽車。
距離這一步,真的還很遙遠。這是一個體系的互助協同,不是單獨的一輛車,摁下無人駕駛的鈕,就可以實現的。
更關鍵的,還有一個法理問題:如果無人駕駛的車輛,在高速行駛中遇到緊急情況,一邊是懸崖,一邊是行人,如果必須要選一個,這輛智能的車輛,選哪一個?無論它的選擇是什麼,是否能代表車主的意願?
所以,在高度規範的道路交通秩序下,結合5G的普及,實現無人駕駛是可能的,但是在混亂的交通狀況下,不確定的因素越多,無人駕駛,必然會產生各種新問題。
最完美的情況是,在特別的路段或區域(智慧城市),汽車雲與交通雲協同,還要滿足三個關鍵詞:
1、跨視距: 滿足視距和非視距的環境感知,增強感知信息的內容和準確度;
2、低時延: 滿足5 毫秒以內的車雲交互,實現遠程緊急控制以及編隊行駛;
3、高性能: 降低終端的計算壓力,實現多維數據實時分析和場景決策。
在這樣的理想空間里,無人駕駛將是出現事故隱患率最小的,但這樣的空間,需要投入大量的資源財力來建設,所以說,無人駕駛,會率先在一些特定的場所或道路內實現,例如港口、礦區、景區,如果是開放的區域,可能會在相對固定線路的公交上實現。
普通道路上實現完全的無人駕駛,還有很長的一段路要走,國外有行業專家認為,未來幾十年內,自動駕駛技術還無法做到無處不在,無人駕駛汽車也將一直存在限制。那麼,現在的我們,還是老老實實的學交規,考一個駕照吧!
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