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2020-08-14 09:57:35

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据说谷歌自动驾驶就曾遇到过不少意外:比如,几个小孩在高速路上玩青蛙。不过话说回来,路途虽比想象中遥远,但并不意味着终点不会到来。以自动驾驶为例,它最基础的原理就是将人类司机目力所及的一切物体,路人,建筑,其他车……都构建成三维模型,关心它们之间的移动趋势,估算速度,预测路线,有冲突就刹车或绕路。原因很简单,AI处理不了意外。

原因有很多,比如在单纯的概率层面,机器犯错更少。所以全球自动驾驶竞争的核心不是一步到位,而是比谁先在这个动态平衡的过程中处于领跑地位,率先跑完验证自动驾驶社会价值的全部流程。

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最重要的是,自动驾驶产业开始完成与社会系统的对接。嗯,技术是自动驾驶的底层动力,但人们也不免好奇,自动驾驶技术的终点将是哪里?L5的野望说来也巧,也在最近,特斯拉CEO埃隆·马斯克表示:全自动驾驶技术有望在今年年底前推出。

作者:李北辰,独立撰稿人,国内数十家媒体专栏作者,关注技术驱动带来的社会变革。大概半个月前,这一团体标准已通过线上形式组织召开标准启动会,内容包括确认robotaxi运营标准的框架和提纲,以及重点围绕测试车辆管理规范,保障性管理规范,测试驾驶员管理规范,测试中心风险分析与预案以及载人运营等标准内容展开讨论。出租车尚且如此复杂,未来更大基数的私家车更是如此。一百多年后亦是如此,从汽车与信息文明相遇的那一瞬间,一切悲喜就已不可避免。事实上,马斯克曾在世界人工智能大会开幕式上就表示,特斯拉已非常接近L5级自动驾驶技术,有信心在今年开发出这项技术的基本功能。所以,即便新发明带来的好处只比问题多一点,这一点就是人类进步的动力。

以谷歌为例,谷歌母公司Alphabet为Waymo每年投入10亿美元,今年上半年,Waymo还首次从外部融资22.5亿美元用以支持自动驾驶技术的研发和商业落地。所以不要被量产这一模糊的概念所蛊惑,任何试图深度嵌入到整个社会系统中的技术,都涉及技术,场景,生态,政策,习俗乃至伦理等一系列必备要素,没凑齐,就是没凑齐,急不得。

由于本发明实施例中,终端设备根据车辆外部环境数据和初始定位精度确定机动车辆的目标驾驶参数,所以目标驾驶参数会随车辆外部环境数据的不同而变化,进而与外界环境相匹配,提高机动车辆自动驾驶的安全性。虽然大多数人离它真正普及还很远,但如开篇所述,命运自有时间表。

所谓L5级自动驾驶,你可以简单理解为:无人驾驶系统能够在任何条件下驾驶车辆。一方面又要脚踩刹车,等一等配套设施和政策法规的逐步完善。

但从逻辑上,这也几乎意味着,无人车做不到所谓绝对的准确性,因为真实的交通是一个复杂生态系统,随机分布着各种意外。其实就像香烟,大约公元400多年,人类开始使用烟草,而一旦香烟诞生,你觉得它还会从世界上彻底消失吗?永远不会。数十年前,AI概念诞生初期,当时的研究者心高气傲,并不满足于将机器仅用于计算,他们试图让AI完整拷贝人脑的思考过程,让机器知其然,也知其所以然。与其他科技领域一样,马斯克在自动驾驶身上表现出极度的乐观,但却仍有反对者对完全自动驾驶的交通系统表示悲观,甚至最极端的说法是:L5或许是一个梦

与其他科技领域一样,马斯克在自动驾驶身上表现出极度的乐观,但却仍有反对者对完全自动驾驶的交通系统表示悲观,甚至最极端的说法是:L5或许是一个梦。在没有Autopilot自动辅助驾驶参与但有主动安全功能的驾驶过程中,平均每227万英里的行驶里程会发生一起交通事故

所以我今天就是从体验的角度探讨未来的汽车。所以不光是从产品上,还包括整个企业的转型里面,转向数据化、智能化。

在数据化的新时代中,陈斌波表示,敏实集团接下来要实现整个企业的数字化转型,结合未来产品的方向和电动化,要占据一定的物理空间。我们作为零部件厂商,一直是在整个大的体系里面,而且我们也是基本上跟全球所有的OEM厂商都有合作关系,包括传统车厂,也包括新能源车厂,都有非常多的合作关系。

所以不光是从产品上,而且是整个企业的转型里面,转向数据化、智能化。它不是以他一个电动车的概念卖的好,而是以他快速迭代的智能化,作为一个很重要的卖点推向市场,所以才取得这样的一个优势。你的基本架构要开始按照这样的框架,这是立足的根本。陈提出,未来的汽车在数据方面的体验会更加丰富,未来我们不管是三年五年,甚至是十年,更长的时间来看,更智慧的汽车,一定是为了用户。

本次论坛以冬芽为主题,旨在后疫情时代经济下行、行业寒冬等特殊情况下,汽车产业能够聚力冲浪前行。因为实际上汽车经过了一百多年的发展,基本的构建要素,已经是做到了非常不错,不是说做到极致。

以下是陈斌波的发言实录:陈斌波:今天非常荣幸探讨这样一个脑洞大开的题目,我是在零部件厂工作,所以跟大家一块讨论这个话题,更多的是吸取未来的一些想法。那么在这个上,肯定会把其他的功能搭载在上面,所以有不同的客户体验。

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