無人駕駛汽車離我們還有多遠

2016-05-14 05:41鄭玉燕
台商 2016年6期
关键词:天氣汽車系統

鄭玉燕

2015年年底,百度的無人駕駛汽車在北京的六環上完成了公開的路測。日前,谷歌的無人駕駛汽車專案宣佈將在美國華盛頓州柯克蘭市進行測試,這將是該公司進行無人駕駛汽車測試的第三座城市。而福特也在2016年1月宣佈,它正在惡劣的下雪天測試自動駕駛汽車;沃爾沃計畫在2017年將名為Drive me的自動駕駛專案進一步擴大。

首批獲得嘗試Google無人駕駛汽車機會的美國Medium科技板塊總編Steven Levy表示:「我很難相信,無人駕駛汽車的大規模使用會在近期到來。我們現在也許到了95%,但最後的5%將會是漫長的路途。」

另一家正致力於無人駕駛技術的傳統汽車公司福特也在2016年1月宣佈,將啟動無人駕駛汽車的冰雪路面測試。此前,福特已經與密歇根大學工程團隊合作,為汽車開發了可以在乾燥天氣使用的3D地圖,使其輔助汽車正確行駛在公路上。但在惡劣天氣情況下,上述系統不足以應對惡劣的環境。

從技術路徑上看,互聯網公司的汽車智能化選擇更加直接,希望一開始就做到機器對方向盤的「接管」,完全無需人工介入。但要想實現,仍然需要循序漸進。

從2015年夏天開始,谷歌的無人駕駛車才正式從園區走出,在谷歌總部所在的山景城進行公路測試,正式學習該如何與普通汽車在公路上共同行進。谷歌還事先在無人駕駛車的「大腦」裏加入了山景城的高精度虛擬地圖。

另外,從機器智能方面看,在GPS定位系統、感測器、攝像頭、雷達以及鐳射等設備支持下,自動駕駛汽車可以收集和處理有關周圍環境的海量資訊,以便於其能在不斷改變的環境中更順暢地行駛。與此同時,這些數據還被用於不斷改善軟體,以便所有車輛能夠從一輛車的經驗中吸取教訓。 2009年,谷歌自動駕駛汽車就已經以自動駕駛模式行駛了193萬公里行程,其軟體已經能夠輕易地控制變道、超車等系列行為,並學會如何應付許多不同情況。與此同時,隨著各種應對極端天氣的智能技術和解決方案的加入,應對天氣變化也不存在太大的難點。

無人駕駛最大難題「人工智慧」上的差距

谷歌在之前向美國相關部門提供的一份報告顯示,在過去的14個月測試中,其無人駕駛汽車總共「主動脫離無人駕駛狀態」272次,除了「主動脫離無人駕駛狀態之外」,還有69次駕駛員選擇取消無人駕駛狀態的情況。谷歌表示,如果沒有駕駛員的介入,無人駕駛車可能會發生13次交通碰撞事故。

谷歌提供的報告進一步表示,在上述272次脫離無人駕駛的狀態中,因為「感知差異」因素造成的脫離次數為119次。何為「感知差異」?據媒體報導,此前谷歌自動駕駛專案測試組曾邀請兩名來自《紐約時報》的記者進行試乘,當時谷歌車輛即將經過一個紅綠燈路口,系統檢測到對面車道有車輛正以較快的速度行駛。為了避免可能出現的意外,谷歌車輛猛向右邊車道變道,但實際上對面的車輛僅僅是在嘗試能否通過紅綠燈而已,且最終也在信號燈變紅前完全停了下來。

特斯拉搭載的號稱具有強大學習能力的OTA系統也同樣被曝出有認知缺陷,比如其暫時不能識別紅綠燈系統。如果經過紅燈時前方恰好有車,那麼特斯拉可以刹停;但是一旦前方沒車,特斯拉並不能做到自動停車。

據知名零部件公司博世和德爾福提交的針對自動駕駛的報告,在很多情況下,駕駛員都必須對自動駕駛的車輛進行干預,以保證安全,這些情況包括糟糕的車道標線、過於明亮的太陽光導致攝像頭失靈、建築區以及其他駕駛員的無規律行為等。

沃爾沃在2015年時曾經將其在瑞典哥德堡測試的名為「Drive me」的自動駕駛專案帶到北京進行路試,在這一過程中,一輛具備自動駕駛功能的沃爾沃V60就因為系統裏並沒有涵蓋某一因為別的駕駛員的違規行為的數據,而導致系統死機,最後不得不選擇人工駕駛。

顯然,機器智能在這種「感知」上尚無法與人做到同樣的智能。

法律可能是其繞不開的一大問題

據了解,在美國只有加州、佛羅里達州以及內華達州通過了相關的法律法規,允許自動駕駛汽車上路測試。不過其同時也要求車內必須有人並持有駕照,能在緊急情況下接過車輛的控制權。同時,歐盟和日本也在就如何修改相關的法律法規以支持自動駕駛展開討論。

據日本共同社報道稱,不久前在日內瓦舉行的「聯合國世界車輛法規協調論壇」上,自動駕駛系統安全法規的制定被提上了討論日程。日本和德國率先聯合提出方案,要求制定自動駕駛的國際安全基準。如果通過,成員國將遵照國際法規完善國內相關法律。聯合國負責車輛管理的機構近日已經開始起草一套新的國際安全法規,該方案最快或在2017年3月通過,成員國將遵照國際法規完善國內法。而在2016年的「兩會」上,加快「智能汽車」法律法規的完善也成為代表提案的重要方向。

雖然針對無人駕駛車的立法還處於起步階段,但從應用上看,包括帶輔助轉向功能的ACC自適應巡航控制系統、車道預警系統以及全自動泊車等技術都已經廣泛地為車企所大規模使用。而與無人駕駛技術相關的智能感知技術、感測器以及駕駛輔助系統等都已經成為資本流入和爭奪的焦點。

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