别光顾着年终总结丨2017年的无人驾驶旅途:选择哪条路,要翻哪座山
人工智能自动驾驶
亿欧
李基祥
2016-12-30 14:55
[ 亿欧导读 ] 沃尔沃无人驾驶项目负责人Rothoff说,汽车在很早以前就成了自由的象征,而无人驾驶汽车将延续自由的概念。问题在于,无人驾驶带来的自由将直接改变我们的出行,还是一步步将它升级改造?让我们在2017年到来之前,一起谈谈。
无人驾驶 图片来自“视觉中国”

2016年末,当大家都忙着年终总结的时候,谷歌默默地其将无人驾驶项目从Google X实验室剥离了出来,成立了一家名为Waymo的公司,这家公司迅速和克莱斯勒及本田等一众整车巨头达成了合作。Waymo独立出来的真正用意似乎很明显,就是要开发无人驾驶技术的商业化价值。

备受业内和公众关注的无人驾驶,真的已经发展到商业化的地步了吗?国内无人驾驶技术的推进进程如何呢?哪些公司跑在无人驾驶相关赛道的前沿?

值此新旧交替之际,亿欧梳理了未来实现无人驾驶的思路及面临的问题,对国内相关领域比较值得关注的20余家公司进行了盘点,供大家参考。

选择哪种道路实现无人驾驶?

目前美国政府的无人驾驶标准,共分为5个等级,Level0为完全由人类司机操作,而Level4则不需要人干预的完全无人驾驶。目前,想要实现Level4无人驾驶的公司主要分为两种思路。

①智能辅助驾驶系统:包括特斯拉在内的,研发生产汽车前装、后装ADAS的公司,认为要实现全自动驾驶首先要从辅助驾驶开始,一步步推进,经历Lv1、Lv2、Lv3,通过累积辅助驾驶设备,最终完成Lv4的无人驾驶目标。

②整合无人驾驶解决方案:以谷歌百度等互联网科技巨头为代表的一部分公司,希望直接实现从有人驾驶到无人驾驶的突破;其中一部分人认为,要真正改变汽车这个行业,一部分一部分升级换代是无法做到的,只有将它作为一个整体去进行改变。

智能辅助驾驶系统

智能辅助驾驶系统也就是我们常说的ADAS(Advanced Driver Assistant Systems),亿欧在这里盘点了7家比较值得关注的国内智能辅助驾驶初创公司。

国内部分智能辅助驾驶技术公司

 目前ADAS前装、后装产品和系统,主要有以下这些功能。

智能辅助驾驶的主要功能

智车优行CEO沈海寅曾说:“无论新品牌还是老品牌,最关键的就是要符合大势、符合用户需求,这才是品牌的生命力所在。”而智能辅助驾驶逐步进化到无人驾驶的思路,无疑是印证了这句话,从用户需求、市场趋势入手,逐步实现新技术的升级和推广。

 整合系统解决方案

下面列举了3家提供整合无人驾驶解决方案的国内初创公司。 

国内无人驾驶整体解决方案公司

上述三家公司中,驭势科技已经有了无人驾驶汽车的原型车,并开始在其公司园区内试运行,而且还可以实现自动充电等功能。

不过在整合无人驾驶系统方面,主要还是国内外巨头领跑。目前,真正在无人车开发进入到公开上路测试阶段的互联网科技公司,仅有谷歌,百度与Uber三家。

谷歌

2016年4月,谷歌无人驾驶汽车正式走出硅谷的道路,开始在美国柯克兰、华盛顿、凤凰城和亚利桑那进行路测。

2016年12月,谷歌宣布成立独立无人驾驶技术公司Waymo,新公司迅速与多家汽车巨头宣布了合作,这种积极推动无人驾驶技术商业化的做法,也被认为从侧面验证了其无人驾驶技术一定程度的成熟。

百度

2016年8月,百度与福特合作,向Velodyne旗下的激光雷达公司Velodyne LiDAR投资1.5亿美元,而激光雷达是百度无人驾驶汽车的核心传感元件。

2016年9月,百度宣布获得美国加州政府颁发的无人车上路测试牌照。

2016年11月,百度无人车在乌镇互联网大会上公开上路测试。

Uber

2016年8月,停止与滴滴正面对抗的Uber在放弃中国区业务后,迅速收购了无人驾驶技术公司Otto,后者在2016年11月完成了无人驾驶长途运输测试。

2016年9月,Uber无人驾驶出租车在美国匹兹堡开始了试运行,这是无人驾驶汽车首次开始提供出行服务。

哪些技术是无人驾驶和智能驾驶系统的眼睛?

目前,用于无人驾驶的感知技术主要有三类,视觉传感器及计算机视觉算法、毫米波雷达、激光雷达。

下面列举了这三个领域内7家国内初创技术公司。

智能驾驶相关感知技术公司

在无人驾驶的感知技术选择上,这三种方式各有优劣。

视觉传感器

优势:分辨率远高于其他传感器,可以获取足够多的环境细节,包括读取道路标志、信号灯等;视觉传感器(摄像头)价格低,有利于控制成本。

不足:受环境影响较大,在阴天、夜晚、隧道等光线不足的环境中受到较大的制约。

毫米波雷达

优势:设备体积小、质量轻、空间分辨率高;毫米波穿透烟雾、灰尘的能力更强,具有全天候的、全天时(大雨天除外)使用的特点;另外,毫米波雷达的抗干扰能力更强。

劣势:毫米波雷达由于波长限制,探测距离有限。

目前,毫米波雷达的主要供应厂商还集中在国外,不过以行易道为代表的国内车用毫米波雷达技术公司发展很快,在技术上已经几乎与国外厂商持平。

激光雷达

优势:穿透距离远,高性能激光雷达可以实现200米范围内,精度高达厘米级的3D场景扫描重现。

劣势:价格昂贵,例如百度无人车所使用的64线旋转式激光雷达,价格可以达到8万到10万美元;遭遇烟雾介质以及雨雪天气时,性能表现一般。

速腾聚创联合创始人张冲也曾表示,目前激光雷达最大的劣势就是价格太贵,不过,激光雷达的量产化和成本控制是速腾聚创和业内同行们一直在努力的方向。

由于三种感知方式的性能各有长短,多数从事整合无人驾驶系统开发的公司,都会选择三种方式结合的方案。同时,其他传感技术,如超声波技术和红外线技术,以及这些技术的算法融合也会给传感器产业带来巨大的市场,并推动无人驾驶技术的发展。 

什么在掣肘无人驾驶的发展?

激光雷达价格昂贵:未来三到五年或许可以解决

目前,由于激光雷达精度高、反应速度快,建模范围广的特点,尤其受主流无人驾驶技术公司青睐。

虽然特斯拉拒绝了激光雷达,选择采用了毫米波雷达作为主要感知手段,但这与其技术目的有关,特斯拉的无人驾驶目前还只能看作辅助驾驶的手段,并不是真正脱离司机操作。因此对于短距离探测需求更大,而不需要激光雷达大范围的探测特点。

普林斯顿大学肖建雄教授就曾表示,激光雷达是唯一能实现百分百安全的无人驾驶方案。然而这项技术目前最大的问题是价格昂贵。

虽然今年七月百度无人车项目负责人王劲曾表示,其激光雷达的价格已经降至8万美元,并且目标是将激光雷达成本降低到500美元。但真正实现这一目标,可能还需要三到五年的时间。

无人驾驶伦理问题:算法透明化和法律法规完善

引人关注的无人驾驶事故

自从各大公司的无人驾驶汽车开始上路测试,并且陆续出现事故后,关于无人驾驶技术的伦理层面讨论就从未停止过。

事实上,算法确实可以比人类做到更加精准的操作,规避风险,提前制止事故的发生,但在这个过程中对于算法的决策却存在一些伦理问题。我们可以试想一个可能的事故场景:你坐在无人驾驶汽车上等待红灯,正后方驶来一辆汽车,这时你的无人驾驶系统自动规避了后方驶来的车辆,它就可能冲入人群当中;而如果不做规避,可能会对自身造成损伤。

在这种情景里,人和机器最大的不同,是人类的举动可能出于惊慌和本能,而机器的举动则来自算法的选择,是一种有意识的决定。因此,程序员和工程师们很有可能需要为这种行为负责。

当然,对无人驾驶的伦理问题进行讨论不是为了阻止这种技术的发展,而是为了它的完善。除了技术的发展以外,无人驾驶算法的标准化,相关法律法规的完善也至关重要。

无人驾驶未来趋势预测

无人驾驶行业火热的2016年即将过去,在此,笔者对未来无人驾驶的发展趋势进行了粗略预测,仅供参考。

一、ADAS作为智能出行的初级阶段产品,将率先普及和实现商业化,市场潜力很大;而该领域涉及三维场景重建,单目/双目视觉方案等技术门槛较高,传统汽车配件厂商如果没有积累,进行竞争难度很大,因此该领域的初创公司会进入一个快速增长期。

二、无人驾驶的技术发展很快,更多的问题集中在成本缩减和社会观念普及上,因此明年将会有更多的无人驾驶技术公司上路测试。

三、在谷歌宣布剥离Waymo之后,又有传出消息称百度将独立无人驾驶项目,这一举动可能意味着其商业价值越来越明显。具备付费能力的整车厂商不满沦为代工,会更多与互联网科技公司进行合作,或对无人驾驶技术创业公司进行收购。

四、政府对无人驾驶的上路测试把控后越来越明确,可能会有标准化的无人驾驶技术规范出台。届时,国内外无人驾驶技术公司,其数据和算法透明化可能会成为新趋势。

五、在国外,Uber已经进行了无人驾驶专车和无人车货运的试运营;而在国内,2015年9月宇通客车就已经进行了无人驾驶大客车的路测。未来无人驾驶技术或许会首先在具体出行场景中落地(如货运、客运、出租车等),再逐渐进行推广普及。

谷歌对无人车大规模普及,给出的答案是2020年;Elon Musk对特斯拉实现无人干预的智能驾驶技术,给出的答案是三年后。虽然无人驾驶技术不会立刻普及,但不妨对它继续保持乐观的态度,因为未来可期!

本文作者李基祥,亿欧专栏作者;微信:ligi_avd(添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注);转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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