无人驾驶:在腾飞的前夜

2018-01-09编辑:冀凯 关键字:无人驾驶

  原本只存在电影中的虚幻,正一步步变化为现实。

  文 班智飞 黄波(北京)

  驾驶进入“无人之境”,改变的不仅是驾车“体验”,而且是整个汽车和交通产业结构,它将重塑一个人类出行的新世界(10.390, 0.01, 0.10%)。

  2015年,首次搭载无人驾驶系统的特斯拉将事故率降低了40%。次年10月,特斯拉发布“具有全无人驾驶功能”的Autopilot 2.0系统,宣布Model 3/X/S等全部搭载无人驾驶硬件——尽管只是高级辅助驾驶系统,但已足以作为标志性事件载入史册。

  2017年5月,百度创始人李彦宏,在百度AI开发者大会上向世人演示无人驾驶汽车的道路行驶,之后收到了来自交管局的罚单。11月16日的百度世界大会,李彦宏对此表态“无人车的罚单已经来了,无人车量产还会远吗?”

  上月月初,谷歌对外宣布,其无人驾驶汽车路测已完成超过400万英里(640万公里)。按照美国人平均的开车速度,400万英里,这大概需要开300年才能完成。

  2017年12月18日,北京市交通委联合经信委在国内投放了一颗重磅炸弹,出台了全国首个关于自动驾驶路测的政策法规,《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》,促进和规范无人驾驶路测,这是中国无人驾驶里程碑式的事件。

  无人驾驶,单单读起来就足以让人兴奋。原本只存在电影中的虚幻,正一步步变化为现实。

  无人驾驶是一个优雅的进化过程

  无人驾驶正如人类智力一样,不是一蹴而就,而是一个优雅的进化过程。按照智能化程度不同,人们往往将无人驾驶分为四个类别:

  L1级别,被称为特定功能的无人驾驶,提供给驾驶者一项基本的辅助功能,如辅助倒车、辅助加速、危险报警等;

  L2级别,被称为组合功能无人驾驶,能提供给驾驶者多项的辅助功能,如自动泊车、并线辅助等;

  L3级别,被称为需受控无人驾驶,汽车本身可以完成大量驾驶工作,在必要时需要人类接管,如最新发布的特斯拉汽车、以及最新发布的奥迪A8等。该阶段也是目前无人驾驶发展所处的阶段;

  L4级别,被称为完全意义上的无人驾驶,乘车人不需做任何辅助操作,完全由无人驾驶系统对汽车进行控制。

  那么,无人驾驶汽车何时能走入寻常百姓家?

  Gartner 2017年技术成熟度曲线预测,无人驾驶技术进入产业化大概在5-10年后。业界普遍认为2020年将实现L3级别高度无人驾驶汽车的量产。百度计划2020年实现无人驾驶汽车的全面量产,宝马计划2021年推出完全无人驾驶汽车,福特计划在2021年推出无人驾驶汽车,雷诺计划2020年推出高级无人驾驶汽车,PSA 计划2020年推出能够在一般道路上行驶的无人驾驶汽车。戴姆勒称,普通道路上实现无人驾驶的卡车将在2020年研发成功。各大无人驾驶技术研发企业与传统汽车生产产商均在努力加速实现无人驾驶汽车的商业化进程。

  L3级别的无人驾驶汽车已逐步走向量产,无人驾驶汽车上路还会远吗?

  三大核心技术推动驾驶进入“无人之境”

  无人驾驶为什么能实现“无人”?

  人类驾驶汽车主要靠眼睛、耳朵感知外部环境,用大脑分析外部环境,用手和脚控制汽车,最后完成驾驶。同样汽车要能实现“无人”的驾驶,必须有同样的功能实现对人的替代。因此,对外的环境感知、对行驶的决策、对行动的控制,这三大核心技术是无人驾驶得以实现的重要支撑。

  对外的环境感知:如同人的耳朵、眼睛等收集外界的数据,为“大脑”做出行驶决策做支撑,无人驾驶汽车也有自己的眼睛、耳朵,主要由摄像头、激光雷达、IMU惯性传感、高精度地图等组成,帮助车辆完成外部环境的感知。

  对行驶的决策:如同大脑对外部感知数据进行处理做出决策一样,无人驾驶汽车也有自己的大脑,主要由各种算法组成的无人驾驶系统来完成,如计算机视觉、深度学习等,通过数据的训练实现越来越精准的决策,最终实现完全意义上的无人驾驶。

  对行动的控制:如同人的手和脚对汽车的控制一样,无人驾驶要实现汽车的安全无误的行驶,单单知道怎么行驶还是不够的,还要对汽车的行动做好控制,目前主流的控制技术方案主要有两类,分别是基于人工智能控制的直接控制方案和基于规划跟踪的间接控制方案,来使汽车“动起来”。

  到达山顶的几条路线

  到达山顶,总有几条路可以选择,无人驾驶也是。为实现汽车的无人驾驶,企业正尝试多种方法:

  在环境感知方面,目前有两大流派,一种是以视觉为主导的多传感器融合方案,以特斯拉为代表。多线的激光雷达成本高昂,64线的售价高达7万美元,大规模量产成本过高。特斯拉用基于大量低成本的传感器,利用视频、图像分析,代替高成本的激光雷达,适配量产汽车,主要传感组件包括摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等。另一种是以激光雷达为主导,其他传感器为辅助的方案,代表企业如Google、百度等。它们的汽车以激光雷达为主,加上必要的毫米波雷达、超声波传感器、摄像头等进行辅助感知,来实现无人驾驶的感知功能。

  在行驶决策方面,主要由芯片和算法两大类主导。芯片类主导的又分两大流派,一种是以以色列Mobileye(已被英特尔收购)为主导,开发出的Mobileye? EyeQX?系列计算平台。国内的蔚来汽车、国外特斯拉早期自动驾驶芯片均为Mobileye提供。另一种是以英伟达为主导,提供的Nvidia Drive PX2自动驾驶的计算平台,该类芯片价格较高,功耗大,特斯拉目前使用的为英伟达的定制芯片。

  算法类主导的目前也有三种主流路径,一是基于神经网络,深度学习是关键,对数据依赖性极强;二是以规则为基础的决策系统,主要是“IF-THEN”决策系统,依靠具体的规则进行;三是混合决策,包括了以上两种决策方式,通过集中性神经网络优化,通过“IF-THEN”规则完善。

  在行动控制方面,目前主要有两大类技术路线,一类是基于规划—跟踪的间接控制。它是在满足自身动力和运动约束条件下,规划出一条安全运动轨迹,设计适当的控制律跟踪生成目标轨迹,实现无人驾驶。另一类是基于人工智能的直接控制,本质上是模拟人脑对车辆外在环境和车体本身的信息感知,由驾驶数据持续训练出行动算法控制模型,实现无人驾驶。

  蔚来汽车和特斯拉,分别是国内和国外已量产的自动驾驶汽车的代表,二者的技术路线颇为相似。环境感知方面二者采用的均是以视觉为主导的多传感融合,主要包括摄像头、毫米波雷达、超声波传感器组成。计算平台方面稍有差异,蔚来汽车使用的是Mobileye EyeQ4 芯片,特斯拉使用的是英伟达的Nvidia Drive PX2定制化芯片。行动控制方面蔚来汽车和特斯拉使用的均是博世的制动系统。谷歌的自动驾驶则与二者不同,蔚来汽车和特斯拉采取“渐进演化”的路线,由高级辅助驾驶逐步升级到无人驾驶,谷歌则采取“革命性”的路线,直接越过该阶段研发L4级别的完全无人驾驶汽车。在环境感知方面,谷歌以激光雷达为主导,其他传感器为辅助的形式进行研发。计算平台上也与二者不同,谷歌使用的是与英特尔合力研发的自动驾驶计算平台。

  无人驾驶——产业新风口

  无人驾驶会是一个新的产业风口,它会为汽车产业转型升级带来新契机,重塑以往由传统汽车支撑的产业结构。汽车、出行、物流、交通、保险等都会因为无人驾驶技术的加入变得有所不同。汽车产业将因无人驾驶变得智能化、信息化,由以往的卖终端向卖服务迈进;出行行业将因无人驾驶技术而重新洗牌,共享汽车将变得可操作;物流行业的运输人力成本将大幅下降,效率将大幅提升;交通也会因为无人驾驶将时交通拥堵和交通事故率大幅降低;因无人驾驶,传统车险将被颠覆,更偏向无人驾驶系统提供方而不是驾驶人的车险将逐步诞生。

  无人驾驶将改变人们原有的出行方式,传统汽车产业将迎来重大变革,新设计、新制造、新能源、新系统、新服务等等将为创业者提供全新的机遇。无人驾驶可以把人在车上的时间解放出来,这将彻底改变车辆的使用方式和人们现有的生活习惯。汽车将变成一个服务终端,你可以在上面购物、娱乐、工作等。正如长城企业战略咨询董事长王德禄所言:“智能手机、智能家居、无人驾驶汽车将成为未来三大智能终端”。

  全球竞相布局无人驾驶

  在技术的风口下,国内、国外、大企业、小企业都有自己的躁动与不安,怀揣着各自的梦想,奋力前行。

  全球各国纷纷出台战略计划,抢占无人驾驶产业风口。美国2016年宣布,未来支持无人驾驶发展,未来10年政府投入40亿美元助力无人驾驶发展,同时还宣布2年内豁免2500辆无人驾驶汽车遵循交通安全规定;英国2014年宣布,将于2015年1月开始允许无人驾驶汽车在公路上行驶,决定2017年向无人驾驶汽车项目总共投入大约一亿英镑作为资助;日本计划在2020年东京奥运上,实现L4级别的完全无人驾驶,并希望凭借“无人驾驶”的战略机遇,重新夺走其在亚洲区域的产业领先位置;德国2016年启动无人驾驶计划,计划在纽伦堡东部和慕尼黑北部之间的A9公路上进行无人驾驶测试。除此之外法国、瑞典、韩国等也纷纷入局无人驾驶,出台相关政策与战略计划,加速本国无人驾驶产业的发展。

  国内各创新区域也在无人驾驶领域加速布局规划。上海于2015年率先获批作为无人驾驶试点示范区,建成了全国首个全长3.6公里的“智能测试道路”,7月已向公众开放;深圳与美国密歇根州签署协议,将在深圳联合建设无人驾驶示范基地和无人驾驶小镇;浙江以杭州市云栖小镇和桐乡市乌镇为核心区域,建立了一个集智能汽车、智慧交通、宽带移动互联网于一体的试验验证示范区;天津积极构建智能网联汽车示范应用园区和体验基地,2017世界智能大会上推出首台无人驾驶通勤车;芜湖与百度在北京正式签订合作协议,宣布将在芜湖共同建设“全无人驾驶汽车运营区域”。除此之外还有保定、武汉、株洲等地均在积极推动无人驾驶布局。

  互联网企业、科技巨头、传统汽车制造商等争相布局无人驾驶,推动无人驾驶技术快速迭代。当前,全球领军企业都在积极布局无人驾驶生态体系。科技大公司、初创公司以及传统汽车制造商均在技术研发上竞争角逐。一方面,英伟达、谷歌、苹果、微软等IT巨头争夺无人驾驶的领先地位:英伟达发布Xavier无人驾驶运算平台,谷歌母公司Alphabet旗下有Waymo无人驾驶汽车,苹果正在秘密研发无人驾驶技术,开发无人驾驶软件,微软发布Air Sim平台为无人驾驶研究提供现实环境、车辆动力和感知,来保证无人驾驶汽车的安全;Uber、Lyft等出行运营商也在积极布局无人驾驶。另一方面,传统汽车制造商争先恐后布局无人驾驶:沃尔沃、奥迪、宝马、奔驰、特斯拉等将大量研发资金投入无人驾驶技术开发,并纷纷将最新研发产品进行路测,以期最先拿到无人驾驶领域的主话语权。

  中关村成为中国无人驾驶的创新中心

  中国在无人驾驶领域不缺乏优秀企业,甚至可以毫无保留的说在无人驾驶的浪潮下,中国涌现出了大量优秀企业,并且这些企业大多集中在中关村,羡煞旁人。

  中关村拥有目前可媲美谷歌无人驾驶的企业百度。百度在无人驾驶的布局已成为其人工智能布局中的重要一环。2014年百度启动“无人车研发计划”,为了加速研发,2015年百度成立无人驾驶事业部,喊话要在三年实现无人驾驶汽车的商用化,五年实现量产。百度也在通过努力一点点实现自己的“小目标”,2017年7月发布Apollo无人驾驶平台,帮助企业搭建属于自己的无人驾驶系统,同时上线了Duros系统,用来实现与车辆的交互。11月16日,在百度的世界大会上,宣布无人驾驶量产要提前两年,将与金龙客车在2018年推出中国首款无人驾驶微循环巴士“阿波龙”,还将与江淮、北汽在2019年,与奇瑞在2020年推出无人驾驶量产车型。

  除了百度这种平台型企业,中关村还拥有大量优秀的初创企业,分布在无人驾驶产业链的关键环节。比如,在环境感知方面,有中科慧眼、智眸科技、北科天绘、行易道、川速微波、四维图新(26.210, -0.63, -2.35%)、高德地图、北斗星通(33.350, -0.02, -0.06%)等;在视觉计算方面,有寒武纪、地平线科技、深鉴科技、商汤科技、格灵深瞳、旷视科技等;在无人驾驶算法方面,则有百度、滴滴、小马智行、驭势科技、图森未来、初速度科技 、智行者科技等;而在车外互动方面,则有车联网,千方科技(14.850, -0.20, -1.33%)、车网互联、飞驰镁物、博创联动等企业;而在整车制造方面,有北汽新能源、北京现代、北京奔驰、长安汽车(13.080, -0.03, -0.23%)等企业。

  在无人驾驶这一产业新风口,中关村成为了先起飞的大象。顶尖的人才资源、顶尖的创业氛围、领先的资本资源、领先的产业基础、宽松的政策环境在此交汇,使得中关村逐步成为全国无人驾驶产业的中枢,未来将成为全国乃至全球的无人车的“大脑”研发地。

  在可以预见的未来,无人驾驶这一技术新突破,将为消费者带来了新的驾驶出行体验,未来交通将呈现一个全新的世界。在那个世界里,没有酒驾、没有交通拥堵,只有极低的交通事故率,一切都变得井然有序。

  (作者系长城企业战略研究所研究员)

关键字:无人驾驶

来源: 新浪科技 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/article_2018010921284.html
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