辅助驾驶已来,无人驾驶离我们还有多远?

科幻照进现实,无人驾驶真的来了。

即便不算概念车和小规模量产的车,早在2014年,特斯拉发布的全轮驱动版Model S就已经配备无人驾驶功能。

当时,特斯拉为自己的“自动驾驶”取名“Autopilot”,和普通的跟车相比,全轮驱动版Model S可以实现自动泊车,识别行人和路标,自行控制车速,车道偏离预警,自动变道,自动巡航等功能,当检测到限速标志时,车子甚至可以自动减速到限速值之内。之后,特斯拉的“无人驾驶”技术不断演讲,到如今2018年版的特斯拉Model S已经可以达到自动驾驶的Level 2的的级别,并且正在接近Level 3。

此处提到的“Level ”是用的美国对无人驾驶的分级标准。美国SAE(汽车工程师协会)为ADAS定下的标准为:

达到辅助驾驶级别的特斯拉早已量产,而还有很多厂商的概念车和小批量生产阶段。那么问题来了,辅助驾驶已来,无人驾驶离我们还有多远?

“质变”需要“量”的积累

对于无人驾驶来说,人工智能的算法逻辑固然重要,但“量”的验证更加重要。从蹒跚学步到快步飞奔不仅仅需要方法得当,还需要时间和大量的练习。

多于无人驾驶来说,机器学习的量越大,能够做出判断的准确率就越高。不管在测试场(或封闭道路条件下)进行,还是直接在公路上进行都行,但两者都需要时间和车辆量的积累,不是短时间可以速成的。

包括苹果公司、软银等公司投资滴滴出行,除了对共享出行看好之外,也在盘算无人驾驶的数据,毕竟不管是苹果和软银都终将入局无人驾驶领域。而滴滴出行拥有大量的驾乘出行数据,甚至在未来,类似滴滴出行直接推出无人驾驶车队也是很可能的。

昂贵的配套

无人驾驶汽车,硬件和软件都和传统汽车的配置不太相同,需要激光雷达、多元传感器、视觉摄像头、人机交互系统、车辆间交互系统等等。

以已经实现量产的特斯拉为例,之所以Tesla自动驾驶系统采用“摄像头+40倍计算能力”的方案而不是像Google等尚在测试或者小规模生产的厂商使用激光雷达,真实的原因是基于成本考虑。但从安全角度来说,激光雷达是更可靠的,只是目前的成本低对于特斯拉来说还比较高,尚不再可接受的价格空间内。

除开硬件成本,软件成本诸如V2X通信(车辆与基础设施的通信)、高精度地图等同样价格不菲,而且相较于硬件而言,车辆与基础设施的通信、高精度地图等尚不成熟,而且不是无人驾驶厂商单独可以解决的,涉及到产业链,甚至是政府部门的规划,短期内也难以实现。

伦理和法律

即便将来无人驾驶技术达到了可以上路的标准,依然还需要法律和伦理跟上。就目前的情况来看,当路况发生意外的时候,无人驾驶汽车做出的判断,是否应该优先保护车主,还是要为了保护装满孩子的校车,而牺牲掉车主自己?暂时还没有答案。

法律的角度,无人驾驶车目前依然困境很大,绝大多数走在比较前的国家都是在测试上立法,基本完全放开的只有美国。

从刑事的角度来看,将来无人驾驶放开以后,涉及到刑事法律谁来承担主体责任,目前依然无解,毕竟不管是被动的还是主动的,出现问题以后,刑事主体谁来担?这是一个很大的课题,是很现实的东西。

从民事的角度来看,一辆无人驾驶汽车涉及到很多研发主体,硬件、软件、人工智能,当事故发生时,涉及到民事赔偿,谁来作为民事赔偿主体?目前依然是相对滞后的。但法律的制定和完善同样也是需要时间的。

可以预见的短期

在技术和法律等前提条件下,无人驾驶在短期内肯定会采用限速和特定的应用场景。毕竟依然需要在限速环境下,逐步检测和完善无人驾驶系统的可靠程度。

完全上路,不管是高速还是城市道路,都不太可能,很可能先从一些特定场景开始应用。

校园、景区、企业园区、机场、或者一些特定的场景,道路情况和线路都不复杂的地方落地。

未来憧憬

终将有一天,届时行驶的主流汽车都是无人驾驶车,基于无人驾驶的汽车或交通工具会像水、电一样,成为日常生活中的基础设施。

受益于无人驾驶技术,未来人类的交通工具、行驶的道路,将迎来一个更安全、更环保、更高效的世界。

让我们期待着无人驾驶的时代尽早到来!

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