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不只是IT和制造的事,自动驾驶还与哪些领域有关?

对于自动驾驶,驭势科技公司创始人吴甘沙所设想的远景给记者留下了极其深刻的印象:在十字路口,车辆不再按照信号灯排队等候,而是通过车与车之间的有效通信,按照特定的速度通过路口,彼此之间不会互相干扰。

不过,关于自动驾驶的美好遐想与真正商业化的距离无疑还很大。无论是身为“BAT”三巨头之一的百度,还是互联网新锐乐视,都认为在中国实现自动驾驶并非易事。百度全球高级副总裁王劲表示,“中国的道路状况是世界上最复杂的国家之一”;乐视超级汽车中国智能驾驶副总裁倪凯则称,“中国应该是全世界自动驾驶实施起来最困难的国家之一”。中国工程院院士李德毅认为,汽车与地铁、高铁不同,前者是在开放的道路条件下行驶,后者则是在一个特定的时间段或者空间段单独享有路权。“出行有风险,开车需谨慎,安全无尽头,智能无界限。不要轻易地讲全天候,更不要轻易地讲全自动。”他说。

人工智能对自动驾驶至关重要

为了确保自动驾驶的安全,有人认为可以用传感器将汽车武装到“牙齿”,多装些摄像头、毫米波雷达,甚至是激光雷达。但倪凯认为,毫米波雷达对空间的解析度和分辨率不是很强,而激光雷达不仅面临着成本的问题,并且在周围都是汽车的时候会造成遮挡。此外,除了道路交通标识要清晰规范外,行车人的交通行为是否规范同样重要,在车辆排队时有人喜欢加塞,甚至在道路拥堵时逆向行驶,碰到这种情况,自动驾驶的车辆难以做出正确的反应。“如果是在美国研制的自动驾驶车,你能够指望在这样的路上开吗?我觉得答案是否定的,真正的自动驾驶系统要落地必须要在中国本土研发。”倪凯说。

在王劲看来,自动驾驶汽车中最关键的设备是具有深度学习功能的人工智能系统。通过摄像头识别汽车,百度去年的准确率是89.6%,今年提高到了90.13%,但王劲坦承:“这样的水平还是远远不够,不足以保证无人车的安全,因此仅用摄像头是不足以完成自动驾驶这样的挑战的。”

令人高兴的是,美国白宫此前发布的统计数据显示,所有论文中有深度学习这个关键词的论文数量,中国已经超过了美国,并且被引用的数量同样超过了美国。“虽然这不是说中国在深度学习方面超过了美国,但至少说明中国在人工智能领域确实走在了世界的最前列。”倪凯说。

自动驾驶测试规范需尽快制订

据了解,美国内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州和密歇根州已经有了专门的自动驾驶测试牌照,近期美国交通部也发布了美国联邦关于自动驾驶的规范。倪凯表示,我国在规范的制订方面还是稍微落后于美国,美国确实是全球在制订自动驾驶规范法律上最领先的国家。“我国因为现行法规不允许在高速公路上进行测试,因此进行自动驾驶测试也是不允许的。目前自动驾驶的产业联盟包括政府部门在内正在制订一些草案,希望未来会有更多的法律法规来规范我们在中国的测试工作。”倪凯说。

李德毅院士就直言:“仅由研究院所和高校利用后改装的汽车,在封闭的道路环境下进行自动驾驶试验和比赛,已经成为过去时,现在已经进入了智能车工程化和市场化的新阶段。”他认为,智能驾驶的试验、示范与评估迫在眉睫。

智能车产业化的8个里程碑

目前,智能车零部件从车载传感器到驾驶脑,从零部件性能、可靠性到整车的智能鲁棒性(在异常和危险情况下系统的生存性能)评测,正在形成规模化生产智能车的全新产业链条。李德毅院士表示,智能车的产业链很长,它不仅是IT和制造两家的事情,而且是全社会的事情。展望未来,他对我国智能车产业化的发展进程设定了以下8个重要里程碑:

第一,谁能成为我国生产车载毫米波雷达、激光雷达、夜视雷达量产首家过千台的企业?第二,谁能成为我国生产线控转向、线控制动、线控动力系统量产首家过千台的车企?第三,谁能成为我国量产符合车规级的驾驶脑首家过千台的微电子企业?第四,政府何时能发放我国自动驾驶车生产许可证?何时能发放智能车驾照?第五,谁能成为我国智能车量产首家过千辆的车厂?第六,哪家企业能成为我国首个将智能车用作移动共享工具的服务性企业?第七,哪个城市能成为我国首个快速公交智能车联网运行城市?第八,到哪一年,中国道路上行驶的所有车辆中,有10%达到“机驾为主,人可干预”?

李德毅院士认为,未来国内外智能驾驶示范项目将越来越多,各种各样的智能商用车社会化运营将比智能轿车的私人购买要早,其商业运营模式甚至会改变城市和社会的组织形态,快速公交、特种车辆、社区通勤、景区观光将成为智能车最先应用的领域。

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