资料介绍
驭势设计车的逻辑是顺的。
2017年初,在美国拉斯维加斯CES展上,驭势展出了其首款无人驾驶概念车,并命名为城市移动空间(而媒体称之为移动包厢和移动吧台)。美国时代周刊汽车栏目特邀主编Alex Roy在CES现场看到驭势展出的无人车后,戏称道:“北京会是世界上最先进的自动驾驶市场,当我看见这辆车的时候,我觉得这才是法拉第未来该造的车,但是他们却在制造比这个复杂很多、而且非常昂贵的汽车。他们怎么会想不明白,人们需要的是一款价格合理而且能共享的无人驾驶车呢?”
一席话道出了驭势移动包厢的精要所在:简单舒适,适合共享,成本低,然而其背后所蕴含的逻辑不只如此。驭势为移动包厢找到了一条快速商业化的道路,即首先定位在运行于园区、景区、度假村、主题公园和机场等半封闭环境的低速无人驾驶车。何谓低速?对于这个问题,吴甘沙特别请教了交通方面的专家,得到的答案是,时速70公里以下为低速,70公里以上为高速。纵观北京城区,五环限速90,四环80,很多路段限速60,实际上在北京市内开车的平均时速为20多。这就意味着,如果将时速70公里以下的无人车技术做好,在未来也会有很大的应用场景。
为何选择园区落地
目前无人驾驶厂商的切入点主要有两种,一种是通过高速的辅助驾驶切入,一种是通过半封闭场景的低速无人驾驶切入,驭势选择了后者,但并不意味着简单。从传感器配置到算法复杂度,半封闭场景的无人驾驶与城市区域的无人驾驶相近。半封闭场景复杂多变,在算法层面构成了挑战。反倒是高速辅助驾驶的算法复杂度偏低,因为在高速公路上,汽车都在很规律地前行,不规则运动物体较少。
而另一方面,高速对系统鲁棒性的要求高,毕竟高速事故一旦发生,后果多半是车毁人亡。低速无人车在避障和安全手段上有更多的选择,事故的严重性也较低。
挑战即机遇,吴甘沙谈到:“今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境,因为从本质上来说,它是一种基于特定数据集训练的归纳法。它看到过的,就懂,没看到过的,就傻。我们现在的自动驾驶算法还是弱人工智能,或者叫窄人工智能,没有达到通用人工智能的地步,不能根据常识判断、不能做因果推理、也不会举一反三触类旁通。所以在新一代的智能驾驶算法出现之前,我们必须要让它见过所有的场景才能确保万无一失。在很多半封闭环境里,我们能够更容易地将所有场景收入我们的数据库中。”
2017年初,在美国拉斯维加斯CES展上,驭势展出了其首款无人驾驶概念车,并命名为城市移动空间(而媒体称之为移动包厢和移动吧台)。美国时代周刊汽车栏目特邀主编Alex Roy在CES现场看到驭势展出的无人车后,戏称道:“北京会是世界上最先进的自动驾驶市场,当我看见这辆车的时候,我觉得这才是法拉第未来该造的车,但是他们却在制造比这个复杂很多、而且非常昂贵的汽车。他们怎么会想不明白,人们需要的是一款价格合理而且能共享的无人驾驶车呢?”
一席话道出了驭势移动包厢的精要所在:简单舒适,适合共享,成本低,然而其背后所蕴含的逻辑不只如此。驭势为移动包厢找到了一条快速商业化的道路,即首先定位在运行于园区、景区、度假村、主题公园和机场等半封闭环境的低速无人驾驶车。何谓低速?对于这个问题,吴甘沙特别请教了交通方面的专家,得到的答案是,时速70公里以下为低速,70公里以上为高速。纵观北京城区,五环限速90,四环80,很多路段限速60,实际上在北京市内开车的平均时速为20多。这就意味着,如果将时速70公里以下的无人车技术做好,在未来也会有很大的应用场景。
为何选择园区落地
目前无人驾驶厂商的切入点主要有两种,一种是通过高速的辅助驾驶切入,一种是通过半封闭场景的低速无人驾驶切入,驭势选择了后者,但并不意味着简单。从传感器配置到算法复杂度,半封闭场景的无人驾驶与城市区域的无人驾驶相近。半封闭场景复杂多变,在算法层面构成了挑战。反倒是高速辅助驾驶的算法复杂度偏低,因为在高速公路上,汽车都在很规律地前行,不规则运动物体较少。
而另一方面,高速对系统鲁棒性的要求高,毕竟高速事故一旦发生,后果多半是车毁人亡。低速无人车在避障和安全手段上有更多的选择,事故的严重性也较低。
挑战即机遇,吴甘沙谈到:“今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境,因为从本质上来说,它是一种基于特定数据集训练的归纳法。它看到过的,就懂,没看到过的,就傻。我们现在的自动驾驶算法还是弱人工智能,或者叫窄人工智能,没有达到通用人工智能的地步,不能根据常识判断、不能做因果推理、也不会举一反三触类旁通。所以在新一代的智能驾驶算法出现之前,我们必须要让它见过所有的场景才能确保万无一失。在很多半封闭环境里,我们能够更容易地将所有场景收入我们的数据库中。”
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