百度發(fā)布阿波羅計劃_全球首款L3自動駕駛量產(chǎn)車型

從2017年4月,BAT巨頭百度發(fā)布“阿波羅計劃”,到7月奧迪發(fā)布具有“全球首款L3自動駕駛量產(chǎn)車型”之稱的全新一代A8,再到2018年初,初創(chuàng)公司小馬智行和景馳科技就雙雙在廣州開啟無人駕駛車試運營,北京市發(fā)布自動駕駛路測相關(guān)文件,明確自動駕駛車輛可以在北京上路進行測試……下面就隨汽車電子小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。

回顧過去一年,自動駕駛在硬件、算法等核心技術(shù)日趨成熟,相關(guān)法律法規(guī)體系不斷完善的大背景下,正逐漸從車企、零部件企業(yè)和科技公司爭相搶占的熱點技術(shù),變?yōu)榕c大多數(shù)消費者出行息息相關(guān)的民生熱點,越來越深入普通大眾的生活。

然正如奇點汽車自動駕駛架構(gòu)總監(jiān)李建鵬所說,自動駕駛給社會帶來便利的同時,其實也對大家提出了更多的挑戰(zhàn)。特別在近兩年,全球發(fā)生了多例自動駕駛汽車事故,充分說明了這項技術(shù)目前還不夠成熟,未達到可以運營的條件。

一個突出的問題是安全,眾所周知自動駕駛汽車運行時,需通過與云端通訊,來獲取車輛本身和交通相關(guān)的信息,同時自動駕駛汽車也會頻繁上傳一些信息到云端。在這個過程中,如果系統(tǒng)本身存在漏洞,或者操作不當,很容易給黑客提供攻擊的便利,這在之前已經(jīng)有真實的案例,由此給自動駕駛汽車提出了一些關(guān)于安全的新課題,特別是網(wǎng)絡安全。

此外,李建鵬認為自動駕駛在產(chǎn)業(yè)化方面,也面臨多項挑戰(zhàn)。比如算法,現(xiàn)在很多主機廠進行自動駕駛汽車研發(fā)時,都是放一臺很大的電腦在車上,從商業(yè)化的角度,這樣的方案其實很難量產(chǎn)——特別在考慮成本和功耗的情況下,所以現(xiàn)在很多企業(yè)都把目光放在了研發(fā)高性能芯片上。傳感器也是一樣,雖然在很多研發(fā)自動駕駛汽車的企業(yè)看來,激光雷達在環(huán)境感知方面有很好的的表現(xiàn),但礙于成本,激光雷達現(xiàn)在離量產(chǎn)也還有很遠一段距離。

而除了上述技術(shù)方面的挑戰(zhàn),在李建鵬看來,目前產(chǎn)業(yè)界在自動駕駛運營過程中的配套基礎(chǔ)設施建設、高精度地圖技術(shù)、自動駕駛數(shù)據(jù)、法律法規(guī)以及人才方面,也都面臨較大的挑戰(zhàn)。

“以基礎(chǔ)設施為例,現(xiàn)在自動駕駛汽車和路之間的協(xié)同只停留在示范區(qū),盡管車跑得很快,但是沒有‘路’。”中國汽車技術(shù)研究中心智能汽車研究室暨汽車軟件測評中心主任王羽分析道。“還有法律法規(guī)問題,大家可以看到,北京自動駕駛走得很快,率先進行了路試。但是建立管理規(guī)范以后有一個問題——什么車上路?政府領(lǐng)導對這個問題很謹慎。還有上路以后風險誰來承擔?也是一個不容忽略的問題。”

博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)自動駕駛產(chǎn)品經(jīng)理黃羅毅對自動駕駛在技術(shù)方面面臨的挑戰(zhàn)作了更深入的闡述。在他看來主要有五點:安全挑戰(zhàn),包括人身安全、功能安全和信息安全三個方面,尤其是將來自動駕駛汽車都會聯(lián)網(wǎng),車輛必須具備處理車內(nèi)和車外各種信息安全的能力。傳感技術(shù)挑戰(zhàn),就自動駕駛汽車而言,如果想最終量產(chǎn)并上路,需要360°、高可靠、高準確度、可以優(yōu)勢互補的傳感器方案。電子電氣架構(gòu)方面的挑戰(zhàn),特別要考慮諸如電源的冗余、傳感器的冗余、制動系統(tǒng)的冗余、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的冗余等。系統(tǒng)智能上的挑戰(zhàn),雖然在很多人的觀點里,研發(fā)自動駕駛汽車就是開發(fā)一個可以代替人類駕駛員開車的機器,但這個機器不應該是冷冰冰的、沒有感情的,而應該能夠像人類一樣思考,能懂得人類的思維。定位技術(shù)上的挑戰(zhàn),特別是能夠?qū)崟r、精準地對自動駕駛汽車進行定位,這一點格外重要。

隨后,黃羅毅特別針對AI技術(shù)在自動駕駛汽車上的應用挑戰(zhàn)進行了分析,他認為主要的難題有四個:第一,傳統(tǒng)汽車的感知技術(shù)是基于規(guī)則的,一旦出現(xiàn)問題,很容易找出問題所在,但AI技術(shù)就像一個“黑匣子”,出了問題更多的時候只是知道調(diào)整參數(shù),而不知道問題的根源。第二,AI算法需要非常大的功耗,而如果要將其運用在量產(chǎn)車上,就需要把AI算法進行壓縮,放在特定的芯片上,這在目前也很難實現(xiàn)。第三,基于AI技術(shù)的自動駕駛汽車,一旦出現(xiàn)問題,該如何快速發(fā)現(xiàn)問題并進行修復,消除隱患。第四,對于搭載了大量算法和軟件的自動駕駛汽車,該如何做驗證,驗證每一項功能的安全性、有效性,每一項技術(shù)是可靠、可信、可使用的。

來自奇瑞汽車智能車技術(shù)中心的黃勇角度則與上面兩位嘉賓有所不同,他主要從技術(shù)創(chuàng)新和市場競爭方面切入,分析了目前自動駕駛所面臨的挑戰(zhàn)。特別是市場競爭,現(xiàn)在很多二級和三級供應商直接參與了自動駕駛前沿合作,行業(yè)已經(jīng)不像之前那樣,由整車廠和一級供應商合作生產(chǎn)汽車,賣給經(jīng)銷商,然后經(jīng)銷商賣給終端用戶。而是隨著新一輪產(chǎn)業(yè)變革的日趨深入,出現(xiàn)了更多新的模式,跨界合作及競爭就是其中一種,這在之前是沒有的,需要參與其中的企業(yè)去學習。此外,黃勇認為,目前自動駕駛在產(chǎn)品專業(yè)化和人才方面,也有很多需要努力的地方,尤其是人才,當前汽車電子從硬件、軟件到芯片、人工智能算法,對人才的需求都是越來越大。

不過,就像蓋世汽車CEO周曉鶯所說的那樣,中國市場顯著的特色是人多、錢多、市場大、容錯率高,很容易扎堆跟風推波助瀾,當所有的聰明人(未必是技術(shù)專家)都扎進來之后,競爭變得無比殘酷,而能適應市場并生存下來的,往往是能因地制宜靈活進行技術(shù)應用的實干家,這是中國獨特的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定的濃度和深度,氛圍起來了,就非常容易形成群體性創(chuàng)新,很容易結(jié)合區(qū)域特色,形成應用型創(chuàng)新模式。所以,盡管目前國內(nèi)在自動駕駛汽車研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化方面面臨諸多挑戰(zhàn),當“玩家”越來越多,大家集思廣益,中國汽車產(chǎn)業(yè)或許真的可以借助自動駕駛“彎道超車”也未可知。