時間: 2021-12-08作者: 小編 點擊數: 175
幾天以前，百度AI開發(fā)者大會召開，在這次會議上百度正式確認，全球首款L4級量產自動駕駛巴士正式量產下線。這一消息在圈內引起了廣泛熱議，不少朋友覺得自動駕駛的時代已經到來。但是幫尼很想問：如果知道公路上有自動駕駛的汽車，你還敢開車上路嗎？
當心被嚇到！ 100多年以前，歐美的很多大城市都會為馬糞問題而困擾，當時的城市中主要的交通出行工具就是馬車，當時的紐約市區(qū)就有幾十萬匹馬。后來汽車出現的時候，馬糞的問題暫時緩解了，但卻出現了新的問題，汽車的聲音很容易讓馬受驚，從而引發(fā)出事故。當時的英國甚至還出現了“紅旗法案”，嚴格限制汽車速度，并要求開車時前面要有個人揮動紅旗并呼喊，提醒行人小心。 如今的道路上雖然沒有馬匹會受驚，但自動駕駛的出現卻很容易讓其他開車的司機“受驚”。自動駕駛汽車的反應速度更快，對周邊環(huán)境的掌控能力會不斷提升，可以輕松突破200公里的時速，此時普通人駕駛的汽車就會顯得慢很多，而且從現有的數據來看，自動駕駛的“突然性”意外往往令人猝不及防。 例如Uber的自動駕駛汽車從2016年就開始闖紅燈，今年春季在看到行人路過時，甚至沒有任何制動措施，致使一名路人不幸遇難。2016年，最為靠譜的谷歌無人駕駛測試車先后與貨車和公交車相撞。而特斯拉的自動駕駛技術先后導致多起交通事故，有的迎頭相撞，有的莫名翻到了河里。就在今年5月，Mobileye向公眾展示了自家最先進的自動駕駛汽車，然后其中某輛車公然闖了紅燈。
試想一下：如果你是司機，旁邊的自動駕駛汽車突然莫名其妙的加速、翻車，或是闖紅燈，你是否會“受驚”呢？ 攝像頭的世界 如果要提升自動駕駛技術的可靠性，現行技術下最靠譜的方案就是通過攝像頭和雷達作為感知設備，通過一系列的系統(tǒng)算法和深度學習，讓車載的計算機系統(tǒng)可以自動判定汽車周圍的狀況。為了提升計算的效率，我們眼中看到的世界，傳輸到車載系統(tǒng)以后，很多內容都被簡化了。 舉個例子，汽車駕駛很重要的車道線，彩色的內容很難識別車道線，因此有的系統(tǒng)會率先將攝像頭內的圖像轉變?yōu)楹诎讏D像，同時還要智能的標注出虛線、實線、雙實線，以防開車的過程中越界，這個過程還要將道路中不同的顏色進行區(qū)分和標注，同時還要區(qū)分道路中的車輛。于是，五顏六色的公路風景就變成了下圖這個樣子。
除此以外，作為自動駕駛汽車感知環(huán)境最重要的攝像頭，還要面臨很多新的問題。例如在強光下可能會失明，從而認不清紅綠燈。如果有其他車輛遮住攝像頭的視線，自動駕駛汽車也可能因為看不清紅綠燈而判斷失誤，而且在一些復雜路口，想分清紅綠燈對的是哪條線路也非常麻煩。 自動駕駛汽車通過攝像頭和雷達來感知周圍環(huán)境，效果非常有限，但卻是目前幾乎所有自動駕駛企業(yè)的首選。 遙遠的車聯網 有人曾做出一個形象的比喻：裝載了攝像頭和雷達的自動駕駛汽車，就像一個瞎子，只能通過聲音和拐杖來判斷環(huán)境。幫尼覺得這個比喻直接點明了自動駕駛汽車未來的方向，并非是更好的攝像頭或更靈敏的雷達，而是車聯網，讓車載系統(tǒng)可以清晰“看到”周圍的車輛，了解周圍車輛的行駛線路，從而大幅提升自動駕駛技術的安全性。 日前，國家相關部門聯合發(fā)布《推進“互聯網+”便捷交通促進智能交通發(fā)展的實施方案》，旨在全面推進交通與互聯網更加廣泛、更深層次的融合，加快交通信息化、智能化進程。而不少企業(yè)也早已看到了車聯網的迫切性，將車聯網看作是物聯網體系中最有產業(yè)潛力、市場需求最明確的領域，相關的AI算法和芯片企業(yè)成為必爭之地。 車聯網作為解決車內、車與車、車與基礎設施通信、車與人等全方位網絡連接的終極形式，距離普及依舊非常遙遠。在幫尼看來，不妨先從解決自動駕駛闖紅燈的問題開始，讓車輛與基礎設施之間實現無線通信，這一點至關重要。
幫尼有話說 100年前，為了汽車的推廣，“容易受驚”的馬匹將路權讓出，如今自動駕駛的出現，為了智慧城市的有效運行，是否意味著人也要將路權讓給自動駕駛呢？盡管目前自動駕駛仍有很多問題需要解決，攝像頭問題、算法問題、聯網問題等等，未來終究是自動駕駛的時代，但如果現在真的在開車過程中遇到自動駕駛車輛，幫尼還是會選擇躲遠一點。 |
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