某互联网平台自动驾驶出租车服务,在北京正式投入使用。消费者只需在手机APP上预约,就可以体验高科技的自动驾驶服务。当然,这个自动驾驶,与想象中的还不一样,车里还有安全员,负责监控自动驾驶的车辆,在有问题的时候,随时接管车辆。
自动驾驶,从没有自动化的L0,到完全的、全场景的自动化L5,分为5级。目前的自动驾驶属于L4级,即以激光雷达、高精度地图、中央处理器、智能道路和交通设施为基础的,完全的自动驾驶,驾驶者可以有,也可以没有,但依然需要在特定场景下实现。车内的安全员,是监管要求,而不是技术需求。
自动驾驶汽车上路,这已经不是新鲜事了。今年6月,上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动,滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务,用户可在上海自动驾驶测试路段,免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘体验,车上同样有安全员。
自动驾驶技术,一直是当下业界的热门话题。目前,在这个领域,谷歌等互联网厂商,特斯拉等新兴汽车厂商,乃至奥迪、沃尔沃等传统汽车厂商,都在发力深耕。这种努力已初见成效,目前,随着底层技术,大数据的积累和深度学习算法等等的突破,人工智能领域正在爆发式发展。作为其中的一个子领域,以语言识别、图像识别为核心的自动驾驶,正在走入生活。
一方面,我个人觉得,自动驾驶,永远无法像人一样驾驶汽车。机器的自主学习,自主对数据的理解,目前还限定在给定的范围内。目前的机器学习,基于模仿大脑神经的反馈机制,依据历史经验,人类的所有仿生工程学上的成功,取得飞跃,都是在彻底弄清楚生理过程的机制之后,比如,粗浅的模仿鸟的飞翔,可以造出飞行器,但飞机的基础,是空气动力学。现在人类大脑的脑科学的发展程度还远远不够,甚至可以说对大脑的运行过程知之甚少。从这个角度看,人工智能超越人类还为时尚早。
但另一方面,人工智能驾驶,可以做到足够好,好到一个可以接受的安全水平。人类的生产、生活,并不是以安全为最高原则的。人会因为预算,放弃更安全的车辆配置,甚至仅仅为了方便,改用电瓶车,甚至为了享受,牺牲安全去酗酒、抽烟。所以,只要自动驾驶带来的好处大于安全代价,就一定能普及开来。实际上,自动驾驶未必比人类驾驶得差。目前,北京市自动驾驶开放道路上已累计测试200万公里,相当于绕地球赤道跑了50圈,达到了零事故的水平。所以,自动驾驶普及的技术条件,已经初步具备。
如果技术条件是普及商用的推力的话,那么,市场需求,则是巨大的拉动力。
麦肯锡发布的《展望2025决定未来经济的12大颠覆技术》研究报告显示,到2025年,智能汽车预估的潜在经济影响为0.2万亿到1.9万亿美元,位列十二大颠覆技术的第六位。李彦宏曾预测,自动驾驶以车路协同为基础,将能够提升15%-30%的通行效率,从而为GDP贡献2.4%-4.8%的绝对增长。
自动驾驶不仅仅是自动驾驶,它还有可能成为以后的某种流量入口。想象一下,当你的车能自动驾驶了,你要去哪里吃饭、看电影,不说它决定你的选择,起码会影响到你的选择。这就是流量的入口。
所以,在强烈的需求下,即便完全拟人的全自动化不能实现,人类也会退而求其次,在特定的场景下实现L4级别的高度自动化,通过改造道路、交通规则来适应自动驾驶的需求。
社会一旦有技术上的需求,这种需求就会比十所大学更能把科学推向前进。当产业有了实际的好处,这本身就能加快产业的发展。自动驾驶商业化运营,上路行驶,在真实的路况中,接受检验、积累数据,是自动驾驶成熟的重要一环。研发需要资金,深度学习需要数据,所以,只有在市场中投入应用,不断循环,才能获得资金与数据,实现自身研发、升级。自动驾驶从市场获能,再反过来赋能经济,促进经济增长与技术创新。
目前,自动驾驶的商用化普及,还有法律上的问题需要解决。自动驾驶涉及的法律问题很多,但归根到底就一条:出事了,到底谁负责,是车主,还是厂家?从技术上讲,神经网络的负责性决定了很难知道AI是怎么决策的,一步步还原过程,可能需要的成本远大于车祸赔偿。从过错角度看,车主会觉得,我都没驾驶,为什么要我负责?但如果让厂家负责,责任巨大,厂家一套自动驾驶系统的利润,显然无法覆盖赔偿的风险。其实解决方案很简单,那就是自动驾驶每年的服务费。自动驾驶是一个需要外部支持的系统,缴纳服务费,符合通常的商业逻辑。此外,服务费中包括的保险费,可以用来覆盖自动驾驶导致的事故的赔偿。
自动驾驶的商用化普及,还需要对道路进行智能化提升、改造,包括动态交通标示牌、智能化红绿灯系统、车辆行驶线等智能感知系统、道路与车辆的互动智能设施。这需要大规模的投入,某种程度上,兴建基础设施以配合创新,不但符合当下新基建的大方向,也正是中国模式弯道超车的优势所在。
责任编辑:YYX
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