技术成熟是无人驾驶的关键

2018-05-24 08:06
通信产业报 2018年11期
关键词:成熟度商用无人驾驶

3月20日凌晨,美国一辆Uber的无人驾驶汽车撞上了正在过马路的行人,并最终导致其死亡。这成为历史上首例无人驾驶汽车在公路上撞伤行人致死的案例。这一突发事件给本来就充满争议的无人驾驶带来更多的不确定性。

客观地看,任何新技术商用都不是一帆风顺的。但更应去反思,Uber以及之前的特斯拉事件暴露的是产业背后技术成熟度的问题。无人驾驶是一个集各种高新科技为一体的产物,如何加快产业技術的成熟度,在各个环节上去规避事故风险,是无人驾驶落地的关键。

首先,传感技术成本需大幅降低。传感设备相当于无人驾驶的眼睛。Uber的无人驾驶车上就配备多种传感系统:长短距光学摄像头、部署于车顶的激光雷达、前置雷达。传感属于比较成熟的技术,但成本是很大的问题。目前传感器占到了整车成本的40%,在这样高成本下,让所有的无人驾驶车辆都配置高标准的传感设备似乎有点困难,那就埋下了事故隐患。

其次,加快5G等通信技术的研究与应用。通信技术相当于无人驾驶的神经,高速低时延的通信网络可以给计算机和驾驶员更多的反应时间。汽车解决方案公司Savari的首席策略官曾表示:如果两辆车都安装了V2X,在碰撞前3秒就会警告驾驶人。而5G通信技术会给V2X带来更大优势。高速通信虽然只带来了几秒的时间,但是对于突发事故而言,却是非常关键的。

最后,人工智能需不断“学习”。人工智能相当于无人驾驶的大脑,机器和人的大脑一样,积累经验也是需要不断的去训练。只有在多次试错之后,才能够在各种情况下做出正确的判断。此次Uber事件,有专家分析,很有可能问题就出在决策系统上。Alphago高超的棋艺来自于一天几百万次的自我训练。自动驾驶不像下棋这么简单可以去快速训练,但是这个学习的过程是非常有必要的。准确的判断才是避免事故的根本。

坏消息之外,我们也听到不少好消息。全球正在密集研发测试5G网络,预计2020年全面商用。谷歌公布最新研究成果,称可以让传感器的成本下降90%。相信,伴随着技术的推动,我们期待的无人驾驶时代很快就会到来。

蔡建军

野村综研通信和ICT事业咨询部项目总监

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