2021年无人车大势将至,传统汽车制造商与创新科技公司掀起世纪大战

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2021年无人车大势将至,传统汽车制造商与创新科技公司掀起世纪大战

无人驾驶汽车离我们的日常生活还有多远?

从2007年,苹果推出第一台iPhone,到如今智能手机的全球普及,乃至部分市场的饱和,期间还不到10年时间。那么无人驾驶汽车的普及,也需要10年,还是更短?

随着技术的指数式发展,我们显然可以期待无人驾驶汽车将会更早地深入到人们日常生活的方方面面。

电动汽车特斯拉创始人兼首席执行官埃隆·马斯克去年9月份谈起特斯拉的自动驾驶系统Autopilot时,曾说:“特斯拉将在未来三年内推出全自动驾驶汽车。”

三年,也就是2018年。而更多保守的汽车制造商与自动驾驶技术创业公司,则纷纷把无人驾驶汽车时代的到来时间设定在2021年。

那么,无人驾驶汽车又是从何时发展起来的呢?

上世纪初,人们已经开始幻想无人驾驶汽车

“年迈的人们坐在自己的汽车里周游欧洲大陆;年轻男女在无人车里尽情地欢愉享乐;盲人第一次迎来安全出行的时代;比起过往的私家车接送,家长可以更加放心地用新型车接送孩子上下学。”——David H. Keller在1935年的小说中描述道。

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1925年,Houdina Radio Control在纽约市中心的大街上演示了无线电控制的无人车“Linrrican Wonder”,只不过这辆“无人车”由后面紧随的另一辆车不断发送无线电操控,比起无人驾驶汽车,更像是我们小时候玩的遥控车。

而真正的第一辆自给自足的无人驾驶汽车可以追溯到上世纪八十年代,由卡耐基大学的Navlab和ALV项目推出。之后,越来越多的大公司与机构开始研发无人驾驶概念车,其中包括了梅赛德斯-奔驰、通用汽车、丰田、奥迪、沃尔沃、Continental Automotive Systems,以及再后来的Google等。

你没看错,这些传统汽车制造商早已涉足无人驾驶汽车,但局限于当时的技术,这些无人驾驶汽车只能算是概念车。例如,2004年,在Darpa(美国国防部高级研究计划局)组织的首届无人车长途竞赛中,15辆无人车参与了该次比赛,但没有一辆车能够完成总长150英里的沙漠穿越之旅。卡耐基大学的无人车成绩最好,却也只完成了7.3英里赛程。

Navia最高时速12.5英里,以保证在遇到障碍时可以安全地紧急停车。该车主要用于在封闭环境如校园、高尔夫球场、机场等,运送乘客。也是在2014年,7月份,Google公开了100辆完全无人驾驶原型车计划;10月份,特斯拉推出首个版本的自动驾驶辅助系统Autopilot。

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Navia

第一个十年已经过去,第二个十年正在发生

“我被我这个时代的科技所限制,但有一天你能把它解决。当你成功之时,你就会改变世界。” ——Howard Stark,《钢铁侠2》

2004年之前,无人驾驶汽车的发展受制于当时的技术。2004年到2014年的这十年里,无人驾驶汽车从概念研究走向道路测试。在接下来的又一个10年里,我们将要讨论的是无人驾驶汽车的普及。

今年6月初,互联网女皇Mary Meeker发布的2016年互联网趋势报告中,对未来无人车推出的路线提出了两大方向:

Google的无人驾驶汽车研究

如今,说到无人驾驶汽车,人们首先想到的几乎都是Google。2014年,Google宣布全自动驾驶原型车计划。所谓全自动驾驶,也就是Level 4自动驾驶。根据早期美国国家公路交通安全管理局对自动驾驶的分类,一共有5个等级:

•Level 0:非自动

•Level 1:具体功能的自动化,如ABS、定速巡航装置

•Level 2:结合功能的自动化,如特斯拉的Autopilot

•Level 3:有限的自动驾驶

•Level 4:完全的自动驾驶

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而Google目前的研究阶段,处于Level 3与Level 4之间。事实上,自2009年起,Google已经启动自动驾驶项目,在加州免费高速公路上开始测试自动驾驶技术。2012年,Google已经收集了30万英里的免费高速公里测试数据。随后,Google开始在更加复杂的城市道路上测试自动驾驶技术。2014年12月,在宣布全自动驾驶原型车之后不到一年,Google打造了第一辆原型车。

如今,Google收集的道路数据已经超过了150万英里,测试车队有改造后的Lexus SUVs与原型车组成。但是即便发展领先如Google,依然有难以解决的难题横亘在面前:

特斯拉的Autopilot

特斯拉的Autopilot功能属于Level 2——结合功能的自动化。

相比于Google,以及其他自动驾驶技术开发创企或者传统汽车制造商等,电动汽车制造商特斯拉直到2014年10月才首次推出第一个版本的自动驾驶辅助系统。或许是巧合,或许是有意为之,在特斯拉于2012年推出的Model S车型上,众多值得关注的功能中有一项是不间断的移动互联网连接。这一功能在几年之后,让特斯拉在已经落后的自动驾驶竞争中,迎头赶上,甚至与Google并驾齐驱。

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特斯拉的优势在于,通过网络,特斯拉可以从用户车辆的传感器上直接下载数据,学习人们的日常驾驶模式和道路情况。这些数据可以用于测试新的自动驾驶功能。Google用了7年多时间才收集了150万英里的行车数据,而特斯拉在短短的一年半左右时间里就已经获得7.8亿英里行车数据,并且每隔10小时便新增100万英里有效数据。

数据越多对自动驾驶系统的开发越有利,因此埃隆·马斯克才有信心说出2年内实现全自动驾驶汽车。并且,在马斯克的未来计划中,特斯拉的无人驾驶汽车还能够加入自动驾驶网络,组成一支按需打车车队,让无人车在闲置时为车主赚钱。

传统汽车制造商采取全新/同化相结合的发展路线

从表面上看,传统汽车制造商在自动驾驶技术的开发上既没有Google大胆,也不如特斯拉创新。但他们有自己的优势,在推出无人驾驶汽车的发展道路上具备更加灵活的策略。策略之一便是与按需打车类公司建立合作关系。就像马斯克的终极计划一样,按需打车是无人驾驶汽车的未来。有车没市场的汽车制造商,与有市场没车的按需打车创业公司之间的合作,顺理成章。

Uber的按需打车市场不必多说,它在自动驾驶技术开发方面也首屈一指:几乎囊括了卡耐基大学机器人实验室里所有从事与自动驾驶有关研究的人,又曾投资5亿美元自建地图,花6.8亿美元收购拥有自动驾驶全明星开发团队的Otto。在于沃尔沃的合作中,后者将在今年年底前交付100辆为Uber定制的无人驾驶汽车。而沃尔沃则将在2021年之前面向市场推出自己的消费型或出租用无人驾驶车。

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今年5月份,通用汽车在对Lyft投资5亿美元之后,开始计划与后者在一年对内雪佛兰Bolt自动驾驶电动出租车车队展开道路测试。即当乘客通过Lyft打车时,可以选择参与或者不参与该测试。通用汽车与Lyft的合作也明确地显示了无人驾驶汽车与按需打车市场的激烈竞争。

比如福特,公司在收购电脑视觉与机器学习创企SAIPS,并进行一系列投资与合作之后,开始打造专属于自己的Level 4无人驾驶车队,期限也是在2021年。但与沃尔沃对无人驾驶汽车的定位——在全自动驾驶功能下,仍有人类驾驶员能够随时接管车辆——不同,福特的无人车不需要任何司机。

只为自动驾驶系统开发软硬件,是否可行呢?

与特斯拉分道扬镳的以色列汽车图像处理及计算机视觉系统零件供应商Mobileye说,可以。并且,该公司与自动驾驶软硬件供应商Delphi达成合作,携手开发全自动驾驶系统,预计2019年汽车厂商可以在车辆中运用这一系统。如果一切顺利,汽车制造商便可以直接将自动驾驶系统应用到商品车之上,也从另一个角度加快了无人驾驶汽车的发展。

那么已经推出智能车载系统CarPlay的苹果呢?曾经,埃隆·马斯克无视Google,认为苹果才是其真正且唯一的自动驾驶竞争对手。苹果不仅有财力像Google一样打造一款原型车,也可以将自动驾驶系统整合到已有的系统中,只不过在苹果公开项目之前这都是个谜。

无人驾驶汽车普及,道阻且长

“98%的驾驶中规中矩,有模式可循。关键的问题在于那剩下2%的不确定性。”——Burkhard Bilger

如前文所说,横亘在无人驾驶汽车发展道路上的两大主要难题是监管限制和难以预料的突发道路情况。

监管限制

到2013年,美国有四个州允许自动驾驶汽车上路,分别是:内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州以及密歇根州。在欧洲,比利时、法国、意大利还有英国等国家的部分城市计划为无人驾驶汽车运营交管系统,德国、荷兰,西班牙等国家则已经允许在道路上测试无人车。

但仅仅有这些,对于无人驾驶汽车的普及还远远不够。

尽管马斯克认为未来两到三年内,特斯拉可以开发出全自动驾驶汽车,但他不认为政府监管能在同样短的时间内跟上技术发展的步伐。换句话说,监管部门未必会批准无人驾驶汽车上路。也许部分市场的监管机构会比较开放,而大多数监管机构将会限制无人驾驶汽车的大规模普及。

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安全问题

在大多数情况下,我们不得不承认自动驾驶系统比人类驾驶安全。但是数据有限,机器学习也有限,总有难以预料的突发道路情况给自动驾驶带来隐患。

比如说自动驾驶的克星——大客车。Google的无人车于今年初在道路上行驶时撞上大型公交车,所幸无人受伤。但是在后来5月份发生的特斯拉自动驾驶安全事故中,情况就严重多了。因系统未能识别前方白色大货车,车辆径直撞上货车,车主当场死亡。该起事故也是已知的首例自动驾驶致命事故。

这些大小事故无不印证了人们对无人驾驶汽车安全性的担忧,同时也为交通事故问责带来难题。更为复杂的情况是,无人驾驶汽车可以避免撞上其他车辆或行人,却无法躲避其他司机造成的事故。例如Google曾表示,在那些轻微交通事故中,有四起事故是由其他司机人为造成的。

互联网发展到今日,黑客攻击始终存在。无人驾驶汽车的系统安全性,将会是一个更长久的难题。

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