在本届国际消费电子展(CES)上,智能交通出行无疑是最热门的领域之一。整个拉斯维加斯会议中心的北馆,基本上完全被汽车整车厂商、供应商或从事与智能出行相关的科技公司所占据,在场馆外,还有大片的场地用于厂商的无人驾驶测试体验。
这些来到CES会场的厂商,实际上正在帮助行业重塑“汽车”这一概念,让人们感受到,与彩电、冰箱、手机一样,汽车已经越来越成为人们日常生活中的大众消费品。伴随着这一过程的,是汽车作为出行工具的智能化的全面升级,这一过程或许有些类似我们之前所经历的手机由功能机向智能机过度的过程。那就是汽车不再是“冷冰冰”,变得更加“懂”人,从而提供更舒适的出行体验。
通过无人驾驶、车内智能系统、车联网、地图等演示,众多厂商在CES展会期间,向外界描绘了一个他们所理解的关于未来交通智能出行的图景。
然而,在各大厂商集体推动的愿景下,容易让人产生“未来已来”的错觉,但实际上,智能出行领域依然有很多的难题和障碍需要被克服,无论是技术层面,还是监管和法律法规层面,以及终端市场的接受和认知度,上述所有这些都决定了人们未来的出行一定会变得更加智能,但这仍然会是一个循序渐进的过程。
厂商传达关于未来出行的智能化理念
自动驾驶、无人驾驶正在成为2017年国际消费电子展上(CES)的热门词汇,但实际上,除了无人驾驶以外,包括科技厂商和传统汽车厂商(整车厂和供应商)其实都想传达更为宽泛的理念,那就是它们对于未来移动出行生活的理解。
大体来看,这些厂商对于未来出行生活的愿景有许多相似之处,概括起来,主要分为出行的智能化、联网化和共享化。
首先智能化就包含了许多的内涵,无人驾驶便是其中之一,智能化的目的是让“冷冰冰的汽车”在未来能够“活”起来,具体来说,就是无论在道路上行驶和在静止状态下,对周围的环境、对车内的乘客都有感知并且能够做出相应的决策反应。
就无人驾驶这一技术来看,目前行业总体平均还处在从L2向L3自动驾驶级别过度的阶段,部分厂商已经在L4方面有了重大突破,但距离L5还有很远的距离。
丰田研究员首席执行官Gill Pratt在本届CES期间表示,目前距离完全的自动驾驶根本“还没摸着边”(‘Not even close‘),他说,最终实现完全意义上的无人驾驶是一个非常美好的目标,但是目前无论是汽车行业还是科技界,距离实现Level 5级别的自动驾驶还很遥远。
在本届CES上,很多厂商带来了自动驾驶演示,在主会场外空旷的场地上,参会者可以亲身体验这些厂商在自动驾驶技术方面的最新进展,但需要强调的是,这些展示均是在封闭环境内进行,路线地图数据等已经完备,并且车内由工作技术人员在驾驶座上随时接管车辆的行驶下进行的,换句话说,所有的这些自动驾驶演示均是Level 3级别。
就具体技术而言,自动驾驶主要分为感知、决策和控制三大环节,其中感知主要通过激光雷达、摄像头等进行路面数据的实时采集,决策则通过车内电脑进行实时数据的分析,控制则是基于这些数据,对车辆行驶进行实时的调整,其中,科技公司(包括硬件和软件公司)在感知和决策这两部分有一定的优势,而传统汽车厂商则在控制这一块有着丰富的经验。除此以外,地图以及汽车互联也尤为重要。
因此科技公司与传统汽车厂商认为,发挥各自优势将使得收益最大化,因而彼此之间的合作便成为了水到渠成的结果,在本届CES上,我们看到这些合作有些正在发生,有些甚至已经有了初步成果,例如宝马、英特尔和Mobileye的合作计划将在今年下半年有40辆车进行无人驾驶测试,北汽和百度宣布合作并称将在今年年底之内进行路测。已经发生的像例如谷歌Waymo与克莱斯勒的合作,Uber与福特的合作,已经进行了大量的无人驾驶测试。
智能化的另一个重要方面是车与人关系的智能,过去人对待汽车只是将其作为一个完成出行的机器,但未来,汽车与人的关系将越来越紧密,汽车将越来越“懂”人,在本届CES上,诸多厂商都提出了人与汽车之间语音交互的智能化以及由此衍生出的个性化,例如丰田在本次CES上发布的一款名为”爱i”的概念车,便内置了被称为“Yui”的人工智能助手,丰田希望这一助手能够带给车内的乘客更多亲切友好的体验,该助手能够对乘客的体貌特征,实时健康状况进行实时侦测,能够对语音指令做出回馈。同样,尼桑和宝马与微软合作,将微软的Cortana语音助手纳入到车内系统中,同样是对未来人机交互的方式的一种革新。
(宝马与尼桑将微软Cortana智能语音助手纳入车载系统)
无论是自动驾驶还是车内智能系统也好,都需要大量的数据实时处理,这就要求未来每一辆行驶的汽车都是一台性能强大的“超级电脑”,在本届CES上,作为主旨演讲人,Nvidia创始人黄仁勋宣布了新一代用于汽车的超级电脑芯片解决方案Xavier,采用8核心ARM架构CPU,512核心GPU,Nvidia与奥迪的合作也正是落地,并且在会展期间进行了无人驾驶演示。
(Nvidia与奥迪的合作测试车辆在CES期间进行无人驾驶体验展示)
未来智能出行,除了每一辆车本身变得更加智能以外,还要求路面上行驶的车辆之间以及与终端控制之间实现实时的互联,形成信息的实时共享,从而提升整体的交通效率,因此,数据的传输也是未来智能交通出行的关键环节。本届CES上,英特尔推出了基于5G的调制解调器芯片,可用于汽车等移动设备,英特尔首席执行官科再奇表示,到2020年,每一辆智能汽车每天产生的数据量在4000G左右,如此大的数据量还要求车辆能够在行驶的动态过程中进行实时处理。
此外,无线运营商AT&T目前已经在美国汽车城所在地密歇根所建立的出行试验场中进行了基于5G网络的测试,主要针对未来汽车的互联。
(AT&T在测试场进行高速移动无线传输测试)
在未来汽车实现智能化、连接化和共享化,或许对目前传统的汽车商业模式也将产生颠覆性的改变,未来人们或许不再需要真正拥有一辆自己的汽车,而是通过订阅服务,在各种不同的需求场景下,获得及时、定制化的出行服务,而这些未来可能的商业模式变化场景已经被很多厂商所预见到,例如凯迪拉克在本届CES上便提出了每月1500美元的车辆订阅服务,车型涵盖了凯迪拉克品牌旗下几乎所有车型,用户可以根据自身需求选择任何车辆,这一模式或许就是未来出行服务的雏形。
自动驾驶距离我们还有多远?
在本届CES上,看到如此众多的厂商都在向无人驾驶和智能出行领域发力,很容易让人产生自动驾驶已经距离我们很近这样的错觉,但事实上,无人驾驶真正落实到用户和消费者层面,至少从目前来看,依然距离我们很遥远。
首先是技术层面仍有许多障碍需要突破,在本届CES上,很多厂商展示的无人驾驶体验容易让人们感觉目前自动驾驶技术已经很成熟,分分钟可以上路,但实际上,进行展示的“无人驾驶”和真正意义上的无人驾驶依然想去甚远,这些体验性质的无人驾驶是有很多前提和限制条件的,例如都是在封闭环境下进行,没有任何其他路面干扰,路线早已设定规划好,车内有技术工作人员随时进行车辆控制接管等,此外,目前的无人驾驶对于天气条件的要求也很高,雨雾冰雪等极端天气下,目前的无人驾驶技术解决方案基本完全失效。此外,很多厂商所提出的用深度学习方案来进行感知识别等技术,依然处于早期阶段,未来仍需要解决如何在短时间内处理大量数据以及识别准确度的问题。
其次,即便在技术完全成熟的情况下,无人驾驶真正上路还需要面临一系列监管法规方面的挑战,就美国而言,尽管各地对于无人驾驶测试姿态较为开放,但监管层面依然持非常谨慎的态度,前不久Uber在加州旧金山进行的无人驾驶公开路测时,由于闯红灯遭到当地交通管理部门的制止,不得不转移到其他地区进行测试,而任何一起由无人驾驶引发的事故,都会让外界对此产生新的疑虑,Pratt就提出,人们对于无人驾驶的容忍度其实非常低,即便假使从数据上无人驾驶能够将车祸致死率降低一半,人们仍会对这一技术持保留意见。
最后也就是落实到具体用户和消费者层面,尽管对于自动驾驶和无人驾驶充满好奇和期待,但至少目前大多数人对于这一全新的技术依然保持观望和谨慎,腾讯科技在CES现场随机采访了一些参会者,他们大多数的观点认为,愿意体验无人驾驶,但现在在路面上开车,还是更相信自己的控制和判断,毕竟这一技术还不够成熟。
以上这些因素决定了无人驾驶依然需要很长的过程才能最终实现,更现实的是一种循序渐进的路径,这也是很多厂商所提出的,首先在固定路线或封闭场所推广无人驾驶,例如园区内的车辆通行、长途的货运等,以及开辟出专门用于无人驾驶车辆的车道,与正常驾驶的车辆区隔开互不干扰等,最终逐步推广到全路面条件下的无人驾驶。
因而智能化出行一定会最终实现,只是这一过程不一定会很快完成,更现实的将会以一种循序渐进的方式来实现。
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