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级别道路-我们再来看看无人驾驶技术当前所面临的的瓶颈-四海资讯

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狮航空难最终报告

無人駕駛技術上實現極其複雜,它需要綜合人工智能、傳感技術、精準定位、5G及雲計算等諸多前沿科技;而整個交通系統又涉及到人的參与,因此,在精確性方面就要求它們做到極。為保證交通安全,車輛需先擁有一套完善的感知系統,比如激光雷達等,但問題是,現在要麼部分技術達不到極致精準的要求,要麼就是像激光雷達這樣精度和高分辨率都極高的"感知系統"成本太過昂貴,尚不能實現大規模量產。

由此可以看出,當前自動駕駛的進展速度,比我們很多人想象的都要快很多。而隨着5G、人工智能及傳感等關鍵技術不斷取得突破,相信L5級別的自動駕駛——也即無人駕駛的測試也會很快開始進行。

小結:一項新技術從發明到被接受及普遍應用,往往需要比較長的時間來完善和適應,更何況還是關乎乘坐及公共安全的出行領域;因此可以想見,無人駕駛的實現及完善,還需要相當長一段時間。但從目前的發展情況來看,也絕不遙遠。

事實上,隨着5G、智能系統、精準定位、傳感及雲計算等關鍵技術取得突破,以及人工智能研究進展迅速,自動/無人駕駛基本條件已經具備,儘管還有不少亟需改進和完善的地方。但正如前面所說,無人駕駛是一項極其複雜的系統工程,任何一個環節的相對不完善,就是拿人們的出行安全當兒戲。因此,無人駕駛能否得到大規模的應用,並非是關鍵技術能否突破的問題,而是需要對整套交通系統進行頂層設計和部署,相應配套基礎設施等要到位,且相關法律法規也要跟上.......這些工作都不是一蹴而就的,它需要較長的時間才能完善好;尤其還關乎人的出行人身安全,更是一點也馬虎不得。

國內相關方面的情況,也同樣比較樂觀。在日前舉行的2019百度AI開發者大會上,百度方面公布了Apollo當前所取得的成果:L3及以下級別的測試就不多說了,其在13個城市所進行的L4級別的自動駕駛城市道路測試,相關里程已達數百萬公里,而被測試車輛也達數百輛之多。而在去年的央視春晚上,百度 Apollo 自動駕駛車隊在無人駕駛模式下,于港珠澳大橋上完成"8"字交叉跑的高難度動作......

首先,我們先來看看無人駕駛的發展現狀。

其次,我們再來看看無人駕駛技術當前所面臨的的瓶頸。

近年來,有關自動/無人駕駛的話題,越來越火熱;但與此同時,對於它的質疑之聲也越來越多。尤其在特斯拉、UBER等自動/無人駕駛車輛遭遇事故陸續遭曝后,人們對這項新技術的懷疑及擔憂達到了頂點。一般人對無人駕駛技術的質疑,乃是出於人們天生對於喪失控制感的恐懼;而一些媒體及所謂的業內人士,則拋出連篇累牘、似是而非的論述,力圖證明無人駕駛在倫理及技術等方面,難以實現關鍵性的突破。無人駕駛技術實現真有那麼難嗎?它的普及,真的就如有的人想的那樣遙不可及嗎?

再者,我們來討論個問題:關鍵技術能否突破?

對照上圖可以發現,現今不少車企都已完成自動駕駛L3 級別的測試;而像 Waymo、Uber、特斯拉及寶馬等知名車企,現在已經開始在公共道路上進行 L 4 等級的自動駕駛測試了。

在筆者看來,這些人把問題想的太複雜了;實際上,決策系統並不需要像人一樣靈活多變,它在設計上只有一個核心基本原則:保證出行安全——乘坐人的安全,以及公共安全。在細節方面,則針對道路交通系統的四要素:人、車、道路及環境,進行統籌性的開發、設計;而近些年人工智能也取得很大的進展和突破,相信再過一段時間,這塊將不是問題。另外,系統規則是人設定的,而且相關標準及法律法規也會詳細制定出來,因此,它不會引發任何倫理上的問題。再說了,退一步講,就算是人類在駕駛時遇到某些「極端」情況,也同樣會面臨選擇困難,也同樣會因為"先救媳婦兒,還是先救媽"而頭疼,但人類就因此而不開車呢?顯然很荒謬!

此外,除了技術方面存在一定的瓶頸外,自動/無人駕駛也可能會引發一些社會問題;但可喜的是,各國政府都積極出台相關配套政策,這在一定程度上也促進了自動/無人駕駛的規範和發展。

根據美國汽車工程學會 (SAE)的定義,自動駕駛技術水平可分為 L1 到 L5 等共5個等級,相應等級的具體標準細則如下圖所示。

而除了感知系統外,像控制系統、通信系統等,也都存在一些問題需要解決;但這都只是如何提升和完善方面的問題。決策系統則不同,它基於AI技術,而且是最關乎到駕駛安全的一部分。打個比方,之前經常有報道說,某某人工智能已達到幾歲小孩兒的智力水平;試問,我們生活中有誰敢讓一個幾歲的小孩兒來開車?

在無人駕駛最難的一塊兒,決策系統。一些人認為智能系統始終是機器,難以達到人的智力水平,因此,它做不到像人一樣靈活應變,所以無人駕駛始終是難以實現的。他們還認為,就算智能系統達標,但也會因"無情感式"的選擇而引發倫理問題......

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