「籠子」里的無人駕駛

“籠子”裡的無人駕駛

無人駕駛時代真的來了嗎?

就在不久前,京東無人配送車、深蘭科技無人零售車等也出現在人們視線中。而傳統車企方面,凱迪拉克可實現在高速公路上釋放雙手的智能駕駛技術已於日前發佈,不久之後將應用於量產車輛中。特斯拉預計8月將發佈全自動駕駛汽車,通用汽車正向美國政府申請在2019年之前讓其全自動駕駛汽車上路行駛,蔚來汽車計劃在2020年底前實現L4級自動駕駛。

從表面上看,全自動駕駛汽車比任何時候都更貼近現實。但事實並非如此簡單,“ L4、L5級無人駕駛最終到2025年、2030年能不能實現還是問號。”瑞銀中國汽車行業分析師鞏旻在接受《中國新聞週刊》記者採訪時表示,包括阿波龍在內,目前國內的自動駕駛汽車行駛都有一個前提,那就是在限定的區域內,而非開放道路。

場景制約

然而,這仍然難逃“限定場景”的制約。按照計劃,這批量產100輛的巴士將發往北京、雄安、平潭、廣州、深圳等地的封閉園區投入運營。

“籠子”裡的無人駕駛

限定場景的特點是,路線既定、偏向機械式操作、意外狀況少見、對人工干預需求較小等,這也是自動駕駛車輛率先選擇實現場景測試以及運營的場所。而從道路測試來看,雖然國內不少地區已經允許無人駕駛測試車輛上路,但也仍然在嚴格限制試車路段和場景。

“開放道路測試對自動駕駛技術發展至關重要。”上汽集團前瞻技術研究部總經理張程告訴《中國新聞週刊》記者,開放道路是更加自然的交通環境,有利於蒐集實測數據、瞭解自動駕駛汽車的不足。從目前情況來看,這一環節仍需要大量的時間及精力來進行測試。

在全球諮詢管理公司麥肯錫的一份研究報告中指出,自動駕駛汽車的三大發展方向,就是自動駕駛出租車、長途貨運卡車、最後一公里的遞送服務。其中,在城市和高速公路工況下,自動駕駛汽車也是逐步從“限定場景”的自動駕駛過渡到 Level 5 全自動駕駛。

也就是說,限定場景,是全自動駕駛實現上路的一道難以跨越的路障。“不能上車輛公告,不能獲取運營證,不能上車輛牌照,沒有安全標準,沒有明確的交通法規等等。”在業界人士看來,自動駕駛技術商業化還有很長的路要走,除了突破技術瓶頸,還涉及道路設施改造、法律法規配套等問題。甚至有一種觀點認為,自動駕駛的終局就是特定場景特定用途,開放環境的自動駕駛只有等到更為高級人工智能出現。

循序漸進

與乘用車不同的是,商用車幾百輛的下線即稱得上量產。

“籠子”裡的無人駕駛

而傳統車企,在應用自動駕駛技術前,考慮更多的則是如何達到最高效率和最大安全性可靠性及性價比。“初期無人駕駛的車輛非常昂貴,它在商業運營車輛才能夠吸收這麼昂貴的成本。”鞏旻表示,這也是為什麼傳統車企在自動駕駛技術的應用上堅持循序漸進。

與此同時,大批量的普及對安全性要求非常嚴格,這也是目前傳統車企鮮少有接近產品級的全自動駕駛汽車的原因之一。

從目前情況來看,國內的多數量產車型均實現了L1級輔助駕駛系統,例如例如車道偏離警告(LDW)、前碰預警(FCW)等;而少數車型加裝了L2級半自動駕駛系統和L3級高度自動駕駛系統。應用L2級的車企包括特斯拉Autopilot(自動輔助駕駛)、凱迪拉克Supercruise(超級巡航)和沃爾沃Pilot Assist(自動駕駛輔助)。量產版發佈L3的,只有全新奧迪A8,這輛車也是目前量產車所能達到自動駕駛的最高水平。不過,據長安汽車副總裁劉波表示,長安的無人駕駛戰略是逐步推進技術成熟,並計劃在在2020年將L3級別的自動駕駛推向市場來進行示範運行。而L4級超高度自動駕駛系統和L5級全自動駕駛系統仍處在研發和實驗階段。

“籠子”裡的無人駕駛

事實上,L3級別和L4級別的差距並不明顯,理論上是在同樣實現高度自動駕駛的基礎上,人和系統的操控比重有所區別。而就在這一環節,車企則出現了較大的計劃差異。

福特、豐田、沃爾沃等車企紛紛表示,要跨越過L3級,直接升級到L4級自動駕駛階段。在福特亞太區智能移動戰略總監雷先同看來,L3級別需要駕駛員隨時做好接管車輛的準備,這就使駕駛過程增加了很多不確定因素。而從L2直接到L4,是為了徹底消除人類對汽車自動駕駛行為的干擾。

沃爾沃汽車中國區研發總監顧劍民也認為,L3級其實是一個“人機共駕”的過程,雖然駕駛員可以撒手,但又要準備隨時接管,“這本身就自相矛盾”。

目前並不是所有的企業都要跳過L3級,各個企業的意見並不統一,清華大學蘇州汽車研究院智能網聯研究中心主任戴一凡告訴《中國新聞週刊》記者,人機切換無論是在技術還是在駕駛員行為方面一直存在巨大的爭議,因此企業想要跳過這個階段也合乎情理。但這也意味著這些企業註定要放棄一些市場,面對搭載L3級自動駕駛技術的車型,它們可能無法提供相對應的競爭車型。

“預計從2020年開始,L3級自動駕駛市場會迎來爆發。”蔚來資本總監呂元興表示,雖然目前自動駕駛還處於從L2向L3過渡的關鍵階段,但隨著芯片、算法、高精度地圖等技術的日趨成熟,政策法規的不斷完善,新的技術更迭將很快來到。


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