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道阻且長 我們距離真正的無人駕駛還有多遠?

來源:騰訊汽車  | 2020-07-09 12:03:36
近日,北京2020年自動駕駛車輛道路測試資格公布:豐田汽車研發(fā)中心(中國)有限公司獲得資格,并投入4輛車。在這份名單上,還有百度、小馬智行、戴姆勒、奧迪,以及美團點評子公司三快在線,共有6家企業(yè)。

近日,北京2020年自動駕駛車輛道路測試資格公布:豐田汽車研發(fā)中心(中國)有限公司獲得資格,并投入4輛車。在這份名單上,還有百度、小馬智行、戴姆勒、奧迪,以及美團點評子公司三快在線,共有6家企業(yè)。

自動駕駛

得益于5G網(wǎng)絡的商用和推廣,將無人駕駛再一次推上了風口浪尖處。除了上述所提到的幾家企業(yè)之外,2020年本該是很多科技和汽車廠商推出量產(chǎn)無人駕駛汽車的重要節(jié)點。但當2020年過半時回首看去,只能看到受疫情影響的世界和這背后嚴峻的國際局勢,關于自動駕駛的話題,很少再被提及。

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 不可否認的是,2016年無人駕駛的突然出現(xiàn)給我們帶來了很多驚喜,Waymo、Uber的無人駕駛路測曾讓業(yè)內(nèi)為之一振,也讓許多汽車企業(yè)倍感壓力。之后我們見證了Waymo和Uber向汽車企業(yè)采購幾千幾萬臺汽車用于無人駕駛車輛研發(fā)、改制和生產(chǎn),也見證了通用汽車和福特汽車對無人駕駛的巨額投入。

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但隨著時間的流逝,無人駕駛車輛造成的車禍、對于安全員的討論、企業(yè)之間對于“出走者”的訴訟等,漸漸讓嘆息多于驚喜。

即便到科技發(fā)展如此迅猛的今天,我們也不得不承認,無人駕駛的發(fā)展之路,遠比我們想象的要艱難。那么。在無人駕駛真正商用到來前,我們還有哪些需要做的?

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 硬件的規(guī)?;慨a(chǎn)需求難以滿足

如果用L4或者L5級別的無自動駕駛汽車當作文章的主角,即馬路上跑的全部是不需要人類接管的車輛,那么這些車一定會裝備大量的傳感器,包括激光雷達、毫米波雷達以及多個攝像頭等等。

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如今的無人駕駛汽車與正常汽車在數(shù)量上相比,根本不值一提。如果真的要急速擴大無人駕駛汽車的規(guī)模,傳感器的生產(chǎn)規(guī)模也必須跟上。對于傳感器制造商來說,是一個比較大的問題。

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就激光雷達來講,最著名的生產(chǎn)廠商Velodyne的產(chǎn)品多年來已經(jīng)得到實際的驗證和使用,技術比較成熟,市場上處于領先地位。但因受到繁復的精密光學裝調(diào)工作量的影響,目前Velodyne的產(chǎn)能嚴重受限,遠遠跟不上市場的需求。

如果把規(guī)模擴大到數(shù)百萬輛?恐怕不是一件短期內(nèi)能完成的事。

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 軟件的算力得不到發(fā)展

多傳感器的問題同時也埋下了下一個問題的隱患,那就是芯片的性能。如果需要更全面的了解外部路況信息,就需要部署更多的傳感器。更多的傳感器就對融合提出了更高的要求,而且在高速度的情況下,由于路況信息的變化,所帶來的數(shù)據(jù)信息也更為海量。

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根據(jù)英特爾的測算,一臺無人駕駛的汽車,配置了GPS、攝像頭、雷達和激光雷達等傳感器。這些設備每天將產(chǎn)生約4TB待處理的傳感器數(shù)據(jù),如此巨大的數(shù)據(jù)量必須有強大的計算設備來支撐。而即使是這樣的頂級GPU企業(yè),也在算力和功耗的平衡上幾乎達到了天花板。

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所以近年來,專用計算平臺更多的走進人們的視野,包括谷歌投入應用的AI專用芯片TPU、國內(nèi)頂尖創(chuàng)業(yè)公司地平線推出BPU,特斯拉也在投入巨資進行無人駕駛芯片的研究。在短時間內(nèi),這都將是無人駕駛要跨越的巨大技術障礙。

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V2X之前的交互問題

如果利用V2V(車對車)通信讓車輛之間交互,可能對于無人駕駛交通狀況有一定幫助。但現(xiàn)在,使用V2V通信技術的無人駕駛汽車基本不存在。一旦擴大規(guī)模,成千上萬輛無人駕駛汽車在道路上行駛,相互之間都發(fā)射出V2V的電子信號,會不會發(fā)生數(shù)據(jù)爆炸性增長?

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與Waymo產(chǎn)生直接競爭的自動駕駛公司Cruise曾被寄予厚望。Cruise曾表示在2019年底推出大規(guī)模無人駕駛出租車服務,但絲毫不出意外的是,這項服務被推遲,其CEO稱將進一步擴大Cruise在舊金山的測試基礎設施,為將來大規(guī)模推出無人駕駛出租車服務做準備。

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Cruise 的例子證明,規(guī)模化推出自動駕駛,不是件容易的事。反觀國內(nèi),已推出無人駕駛出租車服務的百度,在長沙首批投放了 45 輛量產(chǎn)車,在特定路段提供試乘體驗。

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另一家無人駕駛公司小馬智行(Pony.ai)CEO彭軍表示:「無人車行業(yè)的分水嶺就在于規(guī)模數(shù)量,100輛無人車就是一個門檻,很多公司達不到這一步,就會融資困難被淘汰掉?!?/p>

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總結

其實在真正的無人駕駛到來之前,我們所能預見的困難遠不止這些,交通法規(guī)的健全、道路設施的完善、AI技術的不斷成熟等,都將會是這條路上的決定瞬間。

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況且當技術研發(fā)已經(jīng)發(fā)展到比較成熟的時候,規(guī)?;苍S是無人駕駛行業(yè)當中最要緊的事。造出一輛無人駕駛汽車,或者研發(fā)出一套無人駕駛的系統(tǒng),只是產(chǎn)業(yè)的開頭。

如何能將夢想照進現(xiàn)實,才是重中之重。

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