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首例无人车致死案宣判还Uber一个“公道”?无人车还不能“”

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-04-23

  去年3月18日的夜晚,49岁的伊莱恩·赫茨伯格推着自行车走在亚利桑那州坦佩的一条路上,或许是想回家,或许准备骑车健身,亦或许打算去便利店,但一辆配备Uber自动驾驶系统的沃尔沃SUV却将她的人生永远定格在那晚。第二天全球首例无人车致死事件登上各大媒体头条,而Uber也成为口诛笔伐的对象,这也给当时进行得如火如荼的自动驾驶着实泼了一盆冷水。

  差不多整整一年后,针对Uber无人车致死案的宣判终于来了。亚利桑那州一名检察官判定,并无证据表示Uber应负刑事责任。但Uber无人车当时的安全司机有可能面临刑事指控,因为事故发生前该名司机玩手机,眼睛并没有时时刻刻盯着前方。

  几年前,提起自动驾驶还是科幻电影般的存在,如今却已是“未来已来”,其市场规模也节节攀升。根据Allied Market Research的一项研究预测,到2019年,自动驾驶汽车的全球市场价值将达到542.3亿美元,到2026年将增至5566.7亿美元,同期复合年增长率为39.47%。于是,传统车企、科技巨头、初创企业,都义无反顾地一头扎进自动驾驶的深海中。

  而这些公司都经历了这样一个阶段:从单打独斗各自铆劲发力猛冲,却发现技术不够或造车难度太大,到转而寻求战略合作,通过关键的合作伙伴关系或联盟组合在一起,形成了一张关系复杂的自动驾驶网络(具体可见《CB Insights发布万字报告!细数全球46家自动驾驶汽车企业布局》)。那么,进入2019年,哪些公司已经开始了自动驾驶的路测?进展又如何呢?以下公司排名不分先后:

  “Aptiv”这个名字听起来可能没那么耳熟,但是如果你到赌城拉斯维加斯游玩时,在Lyft上叫车,你就能体验一把自动驾驶汽车。2018年1月的消费电子展上,Aptiv首次开始提供自动驾驶乘车服务,该项目自此开始发展壮大。该公司目前在罪恶之城的道路上拥有30辆自动驾驶汽车,这些车辆每周七天、一天20小时穿梭在路上。 Aptiv表示,已经完成了超过30,000次Lyft出行,并且已经运送了超过50,000名乘客。虽说这些车辆是自动驾驶,但也有司机坐在方向盘后面,以防发生意外情况。

  从Aptiv官网可知,其前身是德尔福汽车公司(Delphi Automotive),在德尔福完成动力总成部门分拆后诞生。Aptiv声称在2015年4月完成了自动驾驶汽车有史以来最长里程的驾驶,从旧金山到纽约市行驶了近3400英里,其中99%的驾驶完全是自动的。Aptiv在2017年以4.5亿美元收购了自动驾驶汽车公司nuTonomy,除了拉斯维加斯,还在波士顿、匹兹堡和新加坡测试其自动驾驶汽车。

  像Aptiv一样,Aurora可能也不是一个熟悉的名字,但该公司的投资者你肯定知道,那就是大名鼎鼎的亚马逊。今年2月7日,Aurora宣布,已从红杉资本和亚马逊等公司获得超过5.3亿美元的融资;Aurora正开发自己的自动驾驶技术,同时也与大众、现代和拜腾合作。其无人驾驶汽车大众e-Golf和林肯MKZ正穿梭在帕洛阿尔托、旧金山和匹兹堡的街头,不过,车上仍有两名安全操作员。

  作为BAT三大巨头之一,近年来,在阿里巴巴和腾讯风生水起之际,百度却面临收入增长放缓,一场转型迫在眉睫。围绕火爆的人工智能点亮科技属性似乎是一个不错选择。2017年4月,百度发布“Apollo”计划宣布开放自动驾驶平台。百度声称其无人驾驶阿波龙迷你巴士已经量产下线,并发往北京、雄安、广州等个地区投入运营了,并且目前在20个场景中实现零事故率。

  百度的目标是到2021年,量产全自动驾驶汽车,可在城市道路高速行驶。据悉,百度目前手握50多张自动驾驶路测牌照,“阿波龙”无人驾驶小巴今年将开始在长沙试运营。

  面对自动驾驶领域的激烈竞争,百度以开源方式向第三方开放了阿波罗平台,以加速开发自动驾驶汽车。去年11月,大众汽车表示,将加入由百度创立的中国阿波罗自动驾驶联盟,为全球最大的市场开发自动驾驶汽车。至此,阿波罗平台已获得130多家合作伙伴。

  2016年,通用汽车成立自动驾驶汽车公司Cruise,其三代自动驾驶雪佛兰Bolt将在旧金山、亚利桑那州斯科茨代尔和密歇根州奥莱恩的道路上行驶。(Bolt是雪佛兰的纯电动汽车,不要与他们最近推出的混合动力汽车Volt混淆。)这些自动驾驶版Bolt车内仍有安全驾驶员坐在方向盘后面。在旧金山,它们作为内部乘车共享计划Cruise Anywhere的一部分,向1,000多名员工提供服务,员工可以任意叫车然后乘车。Cruise和通用汽车也推出了第四代概念车,一个没有方向盘或踏板的Bolt,从而引起轰动。

  像Aptiv和Aurora一样,Drive.ai虽然是初创公司,但因为有AI大神吴恩达(前百度首席科学家)光环的加持,所以熟悉的人比较多。2018年开始,Drive.ai已经在德克萨斯州两市提供自动驾驶汽车服务:弗里斯科和阿灵顿。这两个市都位于达拉斯-沃斯堡大都会,其服务都采取类似形式,利用自动驾驶面包车在特定的地理围栏区域内接送乘客,安全驾驶员也是必不可少的。非要比较的话,阿灵顿的自动驾驶服务更偏向公众化,所以如果你去阿灵顿,你可以通过应用程序或自助服务终端免费召唤一辆自动驾驶面包车。这些面包车上清楚贴有标志,让旁边行人了解情况。

  不过,据最新消息爆料,Drive.ai正寻求“卖身”。目前公司已委托香港投行富瑞(Jefferies) 作为顾问,并在过去几周向几家最大的竞争对手告知出售意向。Drive.ai总部位于加州山景城,由斯坦福大学8名人工智能研究员创立,致力于商业、政府、共享汽车方面的自动驾驶技术研发。“卖身”消息一出,不少人感慨,有AI大神也带不动。

  福特正与一家名为Argo AI的公司合作开发自动驾驶汽车。该公司在迈阿密、匹兹堡、华盛顿特区和密歇根州迪尔伯恩的道路上测试自动驾驶汽车。此外,今年还获得了在加利福尼亚州帕洛阿尔托进行测试的许可。福特的自动驾驶汽车上有两名安全人员,一名稳坐驾驶席,一名镇守乘客席。

  福特还与Dominos、Postmates和沃尔玛合作,探索自动驾驶汽车和商业交付的交叉领域;有趣的是,这些车的设计看起来像是自动驾驶汽车,但实际上它们只是普通的车辆,由人类驾驶。这些所谓的自动驾驶汽车测试其实只是为了让公司在接送点了解物流和人车互动情况。

  不过,福特着眼于到2021年推出一项自动驾驶商业服务,届时将在多个城市运送乘客和货物,包括迈阿密和华盛顿特区。

  并非所有自动驾驶汽车都是用来运输人的。Nuro就有一辆8英尺长的汽车,名为R1,只能装杂货,但与在人行道上的送货机器人不同,这辆汽车可以在路上行驶。 去年12月,Nuro启动了一项试点计划,其无人驾驶电动车可以从斯科茨代尔的一家杂货店向该地区的人们提供食品杂货。

  在中国的无人车初创公司中,要数Pony.AI最为耀眼,由前百度无人车主任架构师彭军和编程天才“楼教主”楼天城于2016年12月创办,总部设在硅谷和中国两地。在早期员工中,七成拥有斯坦福、MIT、卡内基梅隆、普林斯顿及清华的博士或硕士学位,许多来自于谷歌、Uber、英伟达和百度等无人车行业的巨头,技术背景过硬。

  去年2月,Pony.AI宣布无人车队正式在广州上路,全程约3公里,同时还与广汽集团签订战略合作协议。正式上路的自动驾驶车队由林肯MKZ自动驾驶测试车和广汽传祺GE3纯电动自动驾驶测试车组成,能够白天黑夜全场景运行。

  去年6月,它成为第一个拿到号称全国“最难路考”的北京T3路测牌照的初创企业;7月初,完成超过2亿美元的A轮融资,估值超过10亿美元,成为中国第一家无人车独角兽。

  文章开头提到的悲剧发生后,Uber迫于压力将其无人驾驶汽车从路上撤下,但共享乘车巨头在去年12月又卷土重来,不过规模要小得多了:其无人车在匹兹堡的短途路线上以自动驾驶模式行驶。Uber表示,这些车辆只在工作日、白天、天气条件比较好的时候运行,但随着时间的推移,会慢慢扩大行驶条件。

  Uber还在多伦多和旧金山以手动模式运行自动驾驶汽车,这意味着有人类掌控方向盘。这种做法有助于公司收集数据以进行绘图和运行模拟。根据Uber的说法,车内将始终有两名人员,即“任务专家”。

  如果要你投票选出哪家公司最有可能率先实现自动驾驶?毫无疑问,Waymo的呼声一定很高。Waymo最初是谷歌的一个内部自动驾驶项目,现在已经分拆出来,成为一家独立的公司。据该公司称,最近在亚利桑那州凤凰城的四个城市推出了自动驾驶出租车服务,该服务仅对数百人开放。只需打开一个应用程序,就可召唤一辆自动驾驶的克莱斯勒Pacifica(前面有两个Waymo雇用的人),然后去往某个地方,服务形式跟Uber或Lyft类似。

  Waymo One是该公司在凤凰城地区已经开展的一项测试的升级版,这也是Waymo的早期计划。作为自动驾驶汽车领域的领导者,Waymo自动驾驶汽车已经累计在公共道路上行驶了超过1000万英里,模拟里程超过十亿英里。 Waymo还与传统汽车厂商合作,截止2017年,Waymo的自动驾驶车队规模已经达到600辆,其中500辆为2017年年底新增。

  据最新消息,上个月,谷歌Waymo拿到了加州首个全无人驾驶测试牌照。在加州山景城附近, Waymo无人车在车内完全没有司机的情况下可以上公开道路测试。据目击者称,如今已能在山景城附近的繁忙街道上碰到多个空无一人的Waymo无人车运行。

  自动驾驶汽车公司Zoox正致力于一种创新型汽车,专为自动驾驶设计的电动汽车,可双向行驶。但目前,在旧金山,Zoox正测试大约24辆配备传感器和Zoox自动驾驶软件的丰田普锐斯和汉兰达汽车。Zoox汽车配备一名安全驾驶员和一名软件操作员,虽然获得了加州公用事业委员会的许可,可以接送乘客,但还没有这样做。就像这个领域的其他公司一样,Zoox的最终目标是在城市中创建自动驾驶乘车服务,尽管该公司打算让车队使用自己定制的双向车辆。

  除此之外,还有一些公司也在自动驾驶汽车领域探索,规模有小有大。例如,自动驾驶班车于12月10日在俄亥俄州哥伦布开始运营;AutoX自动驾驶汽车在加州圣何塞配送杂货。特斯拉为其车辆生产半自动功能,称为自动驾驶仪Autopilot,上个月声称年底将具备完全自动驾驶功能,不过却被专家批评不负责任。而最为神秘的苹果自动驾驶项目Project Titan则动荡不断,近日曝出裁员190人的消息;而一份脱离接触报告指出苹果自动驾驶车辆人为干预更频繁,频率远高于同行。

  无人车概念火爆,吸引着大大小小的公司趋之若鹜,大量的资金也涌入其中,那么,我们到底什么时候才能获得真正意义上的自动驾驶呢?根据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)的规定,目前自动驾驶汽车有五个等级,如下所示:

  3级:有条件的自动驾驶;车辆可在适当条件下自动驾驶,但人类司机必须随时准备干预

  我们目前只是处于3级的顶端。在这一级别的汽车具有有限的自动驾驶功能,例如:高级驾驶员辅助系统(ADAS);车道保持辅助(LKA);交通堵塞辅助(TJA)。这些车辆可以为自己做出明智的决定,例如TJA系统决定超越慢速行驶的汽车。然而,我们距离完全自动驾驶(5级)还有这些难点有待攻克:

  想要达到无人驾驶,一辆5级无人驾驶汽车必须能够看到周围的环境、感知障碍物,并最终根据其感知作出安全决策。视觉、感知和行动——与人类相当或更好——是实现5级自动驾驶汽车的技术难点。

  想让自动驾驶汽车在城市复杂的路况中安然行驶,准确识别障碍物,“看清”周围环境,首当其冲的就是配备各种各样的传感器,比如常见的激光雷达、雷达、摄像头。但哪种类型的传感器将提供最大的价值仍不确定。

  激光雷达装置发出快速激光信号,有时高达每秒15万次脉冲,而信号从障碍物中反弹回来,位于装置上的传感器测量每个脉冲反弹所需的时间。这样,它就可以准确地计算出自身与障碍物之间的距离。此外,激光雷达还可以检测物体的精确尺寸,因此通常用于制作高分辨率的地图。

  雷达系统的工作原理与激光雷达非常相似,唯一的区别是它使用无线电波而不是激光。在雷达装置中,天线既是雷达接收机又是发射机。然而,与光波相比,无线电波在与物体接触时吸收更少。因此,它们可以在相对较远的距离内工作。雷达技术最广为人知的用途是军事用途。飞机和战列舰经常配备雷达来测量高度和探测附近的其他运输设备和物体。

  包括Waymo、Uber在内的大多数自动驾驶汽车制造商都十分依赖激光雷达系统来导航车辆。激光雷达传感器可生成周围环境的详细地图,如行人、减速带和其他车辆。除了特斯拉外,大多数汽车制造商对开发这项技术都兴致盎然,原因之一就是它能够创建三维图像。特斯拉的自动驾驶汽车主要依靠雷达技术作为传感器。

  高端激光雷达传感器可以在超过100米的高度识别几厘米细节。例如,Waymo的激光雷达系统不仅能探测行人,还能辨别他们面对的方向。因此,自动驾驶汽车可以准确地预测行人的行走方向。高水平的准确性也让它能够看到细节,比如两个足球场之外,一个骑自行车的人挥手让你通过,同时以惊人的准确性全速驾驶。最近几年,Waymo还成功地将激光雷达传感器的价格降低了近90%,单价约为7500美元。而外部供应商Velodyne Lidar和Quanergy Systems都曾表示,正在开发体积更小的固态激光雷达组件,最终价格将降至200美元甚至更低。

  虽然这项的可负担性有了一定保障,但也有一些明显的缺点。激光雷达系统可以很容易地探测到30米到200米范围内的目标。但是,当涉及到识别附近的物体时,这个系统却让人大失所望。它在所有光线条件下都能很好地工作,但在雨、雪、雾和尘土飞扬的天气条件下,效果就大打折扣。它的光学识别也较差。所以,Waymo等的自动驾驶汽车制造商在使用激光雷达时,还会采用摄像头和超声波传感器等辅助传感器。

  雷达系统相对便宜。它也同样适用于所有天气条件,如雾、雨、雪和灰尘。然而,它的角度精度不如激光雷达,在曲线上看不见目标车辆。如果将多个对象放置得非常靠近,可能会造成混淆。例如,它可能把附近的两辆小车看成一辆大车,并发出错误的接近信号。在文章开头的Uber无人车致死案中,曾被质疑将7个激光雷达设备缩减为1个,使得周围形成一个约三米盲区,无法完全检测到行人。此外,与激光雷达系统不同,雷达可以利用多普勒频移精确地确定相对交通速度或运动物体的速度。

  再比如,特斯拉曾经也因使用雷达作为主要传感器而饱受诟病,不过它后来提高了其主要传感器的处理能力,使其能够“透视”大雨、雾、灰尘,甚至是前面的一辆汽车。但除了主要的雷达传感器,特斯拉还配有8个摄像头、12个超声波传感器和新的车载计算系统。换句话说,当这两种技术与摄像头和超声波传感器结合使用时,效果更好。

  传感器的重要程度可见一斑,但遗憾的是,目前汽车制造商和大型供应商还未就一项主流的传感器技术达成一致,传感器的标准也就还没形成,无疑会阻碍自动驾驶的发展。

  虽然激光和雷达让自动驾驶汽车能够“睁眼”看世界,但与之相随的雷达干扰埋下隐忧。当自动驾驶汽车在路上行驶时,会不断发出无线电波、接收反射回来的电波,在如今数量不多、且偏远地段或者隔离区域情况下,可能没什么。当这项技术应用于道路上的数百辆汽车时,一辆汽车是否能够区分它自己的(反射)信号和来自另一辆汽车的(反射或传输)信号?即使雷达可以使用多个无线电频率,这个频率范围可能对批量制造的车辆来说也都不太够。

  光有传感器还不够,毕竟你不能指望它能自动识别周围的环境。每次行驶,传感器产生大量的数据,自动驾驶汽车需要将这些数据理解为环境中的物体。这需要实时完成,即使只有一秒钟的延迟也可能会造成安全事故发生。所以在这个阶段,超高速、低延迟的5G也是必不可少的。尽管全球各国都在竞相研发且投资巨大,但线G还得等上几年。

  有了超高速网络就能传输海量数据,让自动驾驶汽车无缝交流。而理解这些数据,处理传感器原始数据量的唯一可行方法就得靠机器学习和人工智能了。

  人工智能系统需要经过训练才能识别道路上的物体。训练人工智能识别看起来相似的静止物体,比如停车标志,相对来说比较简单。但训练人工智能来识别一个在高速公路上奔跑的人就有点复杂了。

  当然,不会有太多的人傻乎乎地在高速公路上奔跑。但人工智能系统仍然需要多次看到这种场景,才能学会如何感知它。因此,在现实世界中为这种场景训练AI是不可行的。

  此外,车辆之间的通信也是不可思议的,理论上分享信息是自动驾驶的一大优势。但竞争对手的无人驾驶汽车能否协同工作?一个品牌的SUV能够就前方交通状况向另一个品牌发出警告?在不牺牲乘客隐私的前提下,车辆之间能共享多少信息?

  虽然我们在手机上面对是否同意协议内容时,大多不假思考地就点同意,但一想到自家车辆与全国各地的服务器(和其他车辆)共享个人信息,内心多少还是忐忑不安的。毕竟有例在前,早在2015年,菲亚特克莱斯勒就曾被迫召回140万辆汽车,当时有消息称,这些汽车可以通过无线方式接管。

  所以,无论你的隐私或对车辆的控制处于危险之中,你的车辆被黑客入侵的可能性都是可怕的。

  几年前,英特尔就估计,到2050年,自动驾驶汽车将给全球经济带来7万亿美元的增长,仅在美国就有2万亿美元,这还不包括该技术对卡车运输或其他领域的影响。但奇怪的是,似乎还没有人确定如何从中赚钱。目前,除了纯粹的技术开发,对于自动驾驶的重点已经转移到产品和商业模式上。

  需要思考的是:一家公司如何开始收回其庞大的研发预算?每辆车卖多少钱?如果是提供出行服务的话,又该收多少钱?当发生车祸时怎么办?谁来承担责任,要付多少保险费?这些是让人一头雾水的问题,都在等待答案。

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