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深圳智能公交上路,無人駕駛還有多遠?

畢舸

2017年12月11日08:22  來源:人民網-國際金融報

“無人駕駛行業發展的‘高速通道’逐漸鋪就。或許中國在自動駕駛上,能夠借助天時、地利和人和,實現彎道超車。”

近日,一篇“無人駕駛公交車”在深圳上路行駛的文章刷爆朋友圈。對此,深圳巴士集團股份公司新聞發言人羅嵐回應稱,“無人駕駛公交車”的說法並不准確,公交車駕駛座上並非空無一人,而是有駕駛員的,應該叫“智能駕駛公交車”。

有親身體驗的乘客說,車內除了方向盤無人掌控,其他看起來沒什麼差別。行駛前,司機隻需按下一個啟動鍵,車輛就會全自動行駛。而另一組數據更令人吃驚,搭載這一系統的“智能駕駛公交車”在深圳測試數月累計測試裡程已達到8000公裡,目前未發生過交通事故。

那麼,自動駕駛離我們還有多遠?實際上,自動駕駛這一概念早在航空領域就已廣泛應用,現代自動駕駛儀已廣泛應用於飛機,而且一般都是數字式自動駕駛儀。機載計算機能夠確定最佳飛行路線,包括爬升和下降等,並對油門和各控制翼面發出指令。各種先進的顯示屏幕取代了種類繁多的儀表盤,直觀地顯示出沿途檢驗點和飛機航向等信息。無人機也已經大規模投入到軍用和民用領域。

當然,相比於航空,地面交通更為擁擠、復雜、多變。但中國研發自動駕駛技術已經二十余年,早在1992年,中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車誕生,由北京理工大學、國防科技大學等五家單位聯合研制成功了ATB-1無人車,這是我國第一輛能夠自主行駛的測試樣車,其行駛速度可以達到21公裡/小時。

而自動駕駛成為風口,則是在近幾年。2015年8月,國內首輛無人駕駛客車路測完成。2015年12月,百度無人駕駛汽車完成北京開放高速路的自動駕駛測試。與谷歌一樣,百度想做的也是一次性實現無人駕駛,其技術核心是“百度汽車大腦”,包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大模塊。

技術、資金、場景和數據,是自動駕駛落地的四大關鍵因素。技術上,雖然中國在自動駕駛上與美國尚有差距,但在資金上,百度、騰訊等互聯網巨頭都是重注投入,百度就提出要投入超過200億元在自動駕駛技術研發上。在場景上,中國的機動車擁有量已經躍居世界第一,而且還處於較高速增長態勢中,因此交通應用場景更為廣闊。在數據層面,多年來,百度、高德在智能導航上所積累的路況信息數據,已經具備了一定基礎。2017年7月5日,百度與國際頂級地圖廠商TomTom達成合作,宣布聯手研發用於自動駕駛的高精地圖,其實就是在進一步強化自動駕駛的基層大數據挖掘。

自動駕駛最大的挑戰在於復雜的交通路況。不過,在北上廣等一線城市,隨著交通管理體系的完善,市民及機動車駕駛者對於交通法規的遵行程度提升,路況的不可控因素在減少,讓自動駕駛面臨的人為突發風險降低,這使得自動駕駛可以先在有條件的一線城市部分路段試點運行,通過實際運行發現問題,並加以改進。深圳的“無人公交”其實就採取了這一思路。

必須要說,自動駕駛並不意味著人的參與度為零,恰恰相反,它需要更高階的人機交互。相比於傳統的人工駕駛,無人駕駛依靠的是后台強大的動態數據監測、快速的處理技術和感知技術,以及可以承受長時間高精密度運轉負荷的系統。但也要指出,雖然有論點說,自動駕駛不會像人一樣疲勞,出現反應鈍感,但這並不意味著機器不犯錯。因為,程序設計的先天缺陷和漏洞、運轉過程中機器以及后台可能發生的突發性問題,同樣會帶來停擺等嚴重問題。因此,自動駕駛還需要人工管理,而且是專業素質更高。比如航空領域的飛行員,不僅要掌握飛行技能,而且要對精密自動系統學習到位,使用熟練。自動駕駛其實是智能與人的同步提升,才能逐步達到理想狀態。

國內自動駕駛行業參與者,正在障礙物感知、決策規劃、雲端仿真、高精地圖服務、端到端的深度學習五大領域發力,無人駕駛行業發展的“高速通道”逐漸鋪就。正如專家所言,或許中國在自動駕駛上,能夠借助天時、地利和人和,實現彎道超車。

(作者系資深財經評論員)

(責編:陳鍵、賴悅)

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