从林文钦事件说开去,自动驾驶会凉凉么?

发布时间:2021-09-11 17:02      来源:网络      作者:谷柏特

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——作者:Seven

——编辑:Tommy

8月14日,林文钦(昵称“萌剑客”),驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能(NOP领航状态)后,在沈海高速涵江段发生交通事故,不幸逝世,终年31岁。

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根据行车数据显示,林先生使用了48分钟的自动驾驶,但究竟是不是因为自动驾驶导致了事故,目前还在调查中。

这场事件又再次让自动驾驶老生常谈的问题,重新引起讨论,就是:该不该使用自动驾驶,自动驾驶最终能不能被大规模应用?

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可能不会
 
 
 

首先自动驾驶和辅助驾驶并不是一个概念,自动驾驶指代的是能够完全解放双脚,让AI掌控车辆,是无人驾驶的概念。

目前自动驾驶的难点主要有两个:感知和决策规划。

首先,纯视觉的路线基本上走不通了,因为现实道路的复杂性,和真实世界近乎无穷无尽的变化,是很难利用有限的数学模型(神经网络模型)完全拟合出来的。

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尽管以后算力会越来越大,越来越便宜可以实时跑更复杂的神经网络模型,但是训练成本高,受环境影响大,基本不可能达成。

其次,关于决策规划。人在驾车的时候,会实时做出很多决策和预测,但目前深度学习也好,传统的方案也好,都没办法做到能够像人类思考,推理,类比,联想的思考能力。

这块儿是属于深水区的内容,目前已知的可能只有Google开始触及这个深度。

有的人会说,我们可以依赖大数据,只要积累的数据足够丰富,足够多,那么关于决策规划的事情,机器就可以日渐成熟应对。

但是,大数据的背后意味着时间投入,意味着要收集整个城市交通的基础设施状况,甚至变更整个城市的设计建造思路,这全都需要时间和巨大的投入去解决。

而且还有一点,无人驾驶上路终究还是需要与其他车辆存在一定的互动,并且这种互动必须是遵循交通规则的,比如,跟车要保持距离和一定速度,转弯让直行,这就为决策增加了更大的难度。

总而言之,目前的自动驾驶感知能力有限,决策能力有限,并不具有真正意义上的思考和判断能力;其实这也是目前所有人工智能的局限所在,机器毕竟无法超越人类。

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会凉凉么
 
 
 

真正能大规模应用的,能让人完全放开手脚的自动驾驶,就目前这个阶段来说,很可能并不是一个很顺利的商业尝试。

根据以往的经验,能够大规模商用的东西,是必然能够较为容易地利用现有的技术和工业基础的。

首先进行工程化,然后,通过大规模的工业化生产压低成本,进而广泛应用,并且创造利润。

而能够工业化生产的前提是,技术本身已经完整地走完了三个准备阶段:理论突破阶段、技术突破阶段和工程化阶段。

但是,阶段之间的突破其实很艰难,并不如想象中那么容易。举个例子就知道了,比如手机,无线通信相关的理论和尝试大概100年前就开始了,结果100年后才造出来。

事实上,目前能看到的所有工业化、工程化的高科技产品,如大规模集成电路、OLED、量子点,其对应的理论和技术储备从实验室走向实用,通常都经历了20年甚至更长的时间。

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但是自动驾驶呢,在第一,第二阶段都还没有完全走完的情况下,就在资本的驱动下直接进入了第三阶段。可以想见,出现一些匪夷所思的问题也是意料之中的。

总的来说,通用自动驾驶最好还是老老实实待在大学或者研究机构里面,进行基础性工作的探索,当基本理论,技术,能力积累到一定程度的时候,工程化,商业化落地就是自然而然的事情了。

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都是在赌
 
 
 

既然这样,那么为什么资本还在大规模地入局自动驾驶领域呢?到底图的啥?

其实他们都是在赌博,赌目前欠缺的自动驾驶理论,可以在实践的过程中被迭代出来,一旦成功了,那么他们就会站上浪潮之巅。

但是赌博是有风险与成本的。这种风险与成本就是车主的生命安全。

从近期特斯拉开始,不断爆出的自动驾驶事故,就可以瞧见这个迭代过程。前面也已经说了,自动驾驶在目前来看,并不是一个很好的商业化尝试,但是这个技术并不会消失。

还是会存在于各种限定场景的应用(市场规模很小,承受不了大规模投资),同时,自动驾驶技术衍生出的智能辅助驾驶将获得极大应用和推广,用来提升司机的驾驶体验和行车安全。

也许等到有一天,我们的城市,我们的道路都变得更加智能了,我们真正期待的自动驾驶技术就会真正到来吧。

 
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图片 谷柏特·上海:一家专注汽车后市场品牌连锁企业,集科技研发、智能制造、品牌推广、渠道建设为一体的国家高新技术企业。拥有一百二十多项包括发明、实用新型、软著、集成电路等专利和相关资质认证,全国范围内拥有2900多家加盟合作商,产品远销全球四十多个国家。2019年被认定为国家“专、精、特、新”型企业,获得多项政府立项支持项目。
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