「軟核看研報」無人駕駛是否有終點?
2020-12-09 科技慧研報軟核分享有價值的研究報告
五年前我剛拿到駕照，第二天便開車上路，當晚就在路口追了寶馬的尾巴。前面的寶馬急剎避讓衝出來的行人。後方的我踩剎車不夠快準狠，就悲劇了。幸好寶馬大叔沒有難為我這個萌妹，叮囑我以後綠燈不要著急起步，開著受傷的寶馬消失在了霓虹的車流裡。
當時我就有一個夢想—車能自己開就好了。至少回家我能少挨一頓批。
我也就想想而已。小時候夢想發明一臺自動寫作業的機器人，現在也沒個著落。但科學家不同，在他們眼中，無人駕駛是可能的，且是不可避免的。
汽車早已成為我們生活密不可分的一部分。仿佛從工業革命開始起，它就一直存在。一切如此自然。
自動駕駛從誕生至今，50年實在並不是一段很長的歲月，但已足夠讓這個世界發生巨變。
自動駕駛的軟核科普
我平日閱讀自動駕駛的研究文章，至少得硬著頭皮讀幾遍。因為自動駕駛涉及的知識範圍太廣了。而如果我們更關注「它是誰？它是如何走入尋常百姓家的？」，討論的意義會更實際。
我們聊自動駕駛，首先得區分它的等級，因為一切的技術都是為了爬上更高的等級，實現更高智的目標。在2019年5月，電信管理論壇TMF聯合英國電信、中國移動、法國Orange、澳大利亞Telstra、華為和愛立信等成員，合作定義了自動駕駛網絡L1到L5的高階分級標準。無人駕駛L5是自動駕駛的終極目標。
自動駕駛網絡L1到L5的高階分級標準L1：輔助運行與維護（如制動防抱死系統）
L2：部分自動駕駛網絡（如自適應巡航系統，自動剎車輔助系統、自動泊車系統等系統）
L3：有條件自動駕駛網絡（如在交通擁堵情況下自動跟車行駛，遠程倒車入庫）
L4：高度自動駕駛網絡（能夠完全自主上路）
L5：完全自動駕駛網絡（進化成智慧機器人）
目前，全世界自動駕駛最先進的研究梯隊在哪個階段？
L3-L4等級。這是第一梯隊車企重點攻破的階段。但各企業在實現高級別自動駕駛的路徑不一樣。
科技巨頭的智能汽車級別相對較高，大多處於L4，技術路線相對激進；傳統車廠、造車新勢力的級別多處於L2到L3升級的階段，技術路線相對穩健。
有趣的是，仔細留意L4級別的配置，是不是很像一個具備五覺六感的人？
你猜對L4級別的公司了嗎？按照路徑發展下去，無人駕駛正在逐步被實現。現代傳感器+計算機+大數據平臺的能力，和人眼+人腦開車相比較，哪一方更理智？我做不到眼觀八方，而計算機可以做到。
自動駕駛有終點嗎？
計算機可以比人更理智。這不由得引出另一個問題，無人駕駛的汽車究竟有沒有可行性呢？究竟無人駕駛進化到什麼程度才能消除所有安全隱患？
特斯拉在很多年以前就稱通過自身的硬體算法和車身搭載的攝像頭，可以實現無人駕駛。直到2016年，一輛開啟自動駕駛功能的Model S在高速行駛中一頭撞向了一臺白色大貨車。車主當場死亡。這是世界上第一起自動駕駛致死案件。
後續的事故調查揭露，ModelS先是將前方的白色貨車誤認為是一朵白雲，後又因為貨車表面很平整將其判斷為鋪在地面的路牌，最終導致悲劇發生。
危機就是轉機。特斯拉之後進行一些列顛覆性的改寫，目前車輛可以輕鬆完成90%的非幹預駕駛。車輛的系統已經精細到能識別路邊的一顆野草。
自動駕駛的確離我們越來越近了
在科技巨頭們還在爬L4-L5科技樹的時候，我們把目光放回當前：L2和L3的自動駕駛真的已經駛入了我們的生活。
我們日常接觸的多是L2應用。拿我的愛車舉例子，自動泊車系統，面對高難度的車位，簡直是我的福音。混合動力系統，從啟動、行駛到停車的整個過程，在混合動力系統的指揮下，發電機發動機相互配合，讓車子始終保持在一個穩定的低油耗狀態。一個月加一次95的油，省心又省錢。
L3如何大規模應用？幾大企業給出了不同的落地方案。
Waymo發布了RoboTaxi服務WaymoOne。目前已經完成了超過 10 萬次載客。這是無人駕駛商業化變現的一種重要模式。
國內則由百度Apollo領銜。Apollo是全球最大的自動駕駛開放平臺，Apollo已經形成自動駕駛、車路協同、智能車聯三個開放平臺。
把自動駕駛與業務結合最緊密的是滴滴。大數據能力讓滴滴在人工智慧上抄了個捷徑。不過滴滴在一些細節的處理上並不理想。例如雨天無法起步，路口的表現非常保守，行駛車速全程控制在了40km/h以下等等。
自動駕駛另外一個典型例子就是無人配送。美團無人配送車早前已經在北京順義區配送美團買菜的訂單，公開道路常規化運營至今已完成5000多單。
阿里的ET物流實驗室從2015年開始研發無人配送車。如今無人車已在上海、天津等地的校園和居民社區投入使用。
京東X事業部於2016年研發出第一臺無人機原型，無人配送車已在長沙、貴陽等20多個城市落地，並將無人車出售給了日本樂天。
那這是真正的「無人駕駛」嗎？暫時不是。
一個關鍵問題依舊沒有被解決——「無固定場景」。這些服務依舊是在固定場景下實現的，唯一的駕駛場景，獨立的運行路線，與真正意義上的全自動駕駛依舊有很大的差別。
全自動駕駛時代還沒有到來。技術要求的提升、成本把控的降低、道路環境的改善、政策條例的完善、售後服務的轉型，這些因素都會影響無人駕駛落地的可能性。
然而，在實現全自動駕駛的過程中，科技以超乎想像速度在發展。每一次的進步都是效率的提升，都是對人的一次的延展。無人駕駛將會延伸人類的腳。
結尾
時間像潮汐，一轉眼50年過去了。我們已經身處於自動駕駛時代了。
在21世紀，汽車早已是生活中的一種規則。但是汽車工業所帶來的問題也日益凸顯，土地稀缺、能源危機、環境問題已經成為全人類的困境。
科學家和企業家目前已經達成了一種新共識——通過無人駕駛達成新的平衡。
無人駕駛一定能實現我的願望——在更通暢、更安靜的路上，走最科學的路線。我在車內舒服地鬆開手腳，從機械操作的捆綁中解脫。看本書，補個眠，敷個面膜。在準確的時間內，汽車機器人把我安全送達。
也許你會問，無人駕駛有那麼重要嗎？值得嗎？
至少能避免更一些極端的社會悲劇吧。
「科技的進步並非通往單一真理的簡單直線。我們所說的進步，體現在現在去追求更為恰當的世界觀念，和更為融洽地與世界的互動。」——Ian Hacking
最後，感慨一下，自動駕駛發展才50年，就已經使全球汽車產業發生了巨變。我非常好奇：再過50年，我們會迎來一個什麼樣的時代？
畫外音：很多東西一旦被創造出來，就未必是能夠以人的意志為轉移了。我們要做的是做好心理準備。
它也許會在幾十年後到來。
也許永遠不會到來。
又也許，就在不久之後。
#無人駕駛離我們有多遠#
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本文整理自「硬創公開課 Online | 無人駕駛」專場。分享嘉賓是馭勢科技聯合創始人姜巖，他是北京航空航天大學博士、美國伊利諾大學香檳分校聯培博士研究生，研究領域為自動駕駛系統架構設計和規劃控制。1、靠什麼實現無人駕駛產業化雷鋒網：馭勢具體在做什麼？進度如何？ -
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你可以在相應的應用商店搜索「微軟翻譯」或「Microsoft Translator」下載。對話發起者在應用程式中產生一個會議代碼，其他人便可輸入此代碼加入聊天。每個人在自己的手機或 PC 上可以看到或聽到自己設定語言的翻譯結果。目前微軟翻譯支持 9 種語言的語言輸入，和近 60 種語言的文字間翻譯。點評：翻譯這份工作岌岌可危啊。 -
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