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人工智能改变传统驾驶模式,无人驾驶离我们还远吗?

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人工智能改变传统驾驶模式,无人驾驶离我们还远吗?

发布日期:2021-03-17 作者: 点击:

  “五年内,无人驾驶技术必将进入规模化商务阶段”,没有人走上大规模商业化应用的道路,重仓押入的李彦宏也只能赌五年。

  但是,阿里、美团、滴滴和拼多多等大型企业在今年围绕生鲜在内的本地生活服务展开重兵布局,争夺人力,厮杀正酣之际,有人却发现,无人驾驶车正悄然渗透至本地生活服务领域,从园区等相对封闭场景,开启了规模商业化之路的探索。

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  那么问题来了。无人驾驶的初代已经进入了成熟的应用阶段,但是为什么最终版却始终无法一锤定音?

  1高价的“感知”

  要了解无人驾驶车的成本构成,首先需要了解其基本构造。

  无人驾驶在定义上是通过车载感知系统感知道路环境,自动规划运行路线,控制到达预定目的地的车辆的智能汽车。无人驾驶系统的核心可以概括为三个部分。感知、计划、控制。

  

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  首先,感知是无人驾驶系统从环境收集信息,从中提取知识的能力。障碍物的位置、道路标识的检查等。一般来说,定位也是感知的一部分,是无人车确定环境位置的能力。

  第二,计划是一个无人车为某个目标确定某些有目的的方案的过程,这个目标通常是指从出发地安全到达目的地。

  

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  最后,控制是一种执行无人车计划的动作的能力,是一种执行水平。在以上三个部分中,感知级别的硬件和软件可能占据一辆无人车的大部分成本。这是无人车普及道路上最大的瓶颈。为了加速无人车的普及,啃这个骨头是当务之急。

  2绕不过去的激光雷达

  在感知水平上,无人驾驶系统可以将激光雷达、毫米波雷达、照相机等多个传感器的数据融合在一起,获取环境信息,作为无人驾驶的“眼睛”来识别。

  这个“眼睛”需要多少价格?据调查,第一代汽车用激光雷达的成本达到了10万美元。无人车之所以贵,可以说激光雷达是“最贵祸首”。激光雷达是利用激光进行探知和测距的装置,可以每秒向环境输送数百万的光脉冲,其内部是旋转构造,由此雷达能够实时构建周围环境的三维地图。激光雷达虽然贵,但线数多的激光雷达成像十分清楚。目前,Velodyne LiDAR的雷达产品以8000美元-75000美元的价格销售。

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  毫米波雷达目前成本低,受天气影响较小,不受雨雾影响,同时晚上也能正常工作。但是,毫米波的弱点是光束宽,物体的角度分辨率差,细节无法区分。在性能和成本的选择中,大家的选择不同。

  有趣的是,有报道说特斯拉是以Velodyne的雷达为屋顶进行测试的。我也认识到,只有相机和毫米波雷达可能不是最终的解决方案。还是需要加激光雷达?

  3交通法规的介入

  作为未来交通的直接参加者,无人驾驶取代了驾驶员的位置,代表着最新的交通方式。一旦出发,就会和旧的交通参加者发生激烈的冲突和矛盾。的未来计划也没有上日程。但是,不能否定的是现在交通法颠覆的再生。

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  4土豪的游戏

  要在自动驾驶赛道上跑出成绩,并非易事—— 一大拦路虎,即在于资金。

  事实上,从融资来看,位于现在课程最前列的公司基本上表现出较强的融资能力。

  例如,今年5月,滴滴自动驾驶公司对外融资,软银愿景基金投资了5亿美元,也是当时国内自动驾驶领域融资的最大一部分。

  10月26日,吉利控股集团战略投资、独立运营的汽车智能公司亿咖通,完成由百度领投、海纳亚洲创投(SIG)跟投的A轮融资,总融资额13亿元,投后估值超百亿元。

  27日报道,中国自动驾驶创始小马智行新完成了超过3亿美元的融资。加拿大安略省养老基金投资,一汽集团投资,累计融资额超过10亿美元。投资后的预测是60亿美元。

  这些融资案例从侧面反映出来。小额贷款无法支撑高级别技术发展,自动驾驶赛道资金日益往头部集中,已渐渐成为“土豪游戏”。

  

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  尽管清晰认识到自动驾驶的发展面临诸多难点,但诸多公司对赛道发展仍持乐观态度。

  在他们看来,自动驾驶的完全成熟和自我利益需要很长时间。发展不是那么快。“中国市场有2亿辆以上的汽车。如果全部配合自动驾驶的话,市场的空间非常大。”

  在广阔的市场面前,即使有困难,自动驾驶者们也乐意参加这场硝烟弥漫的持久战。也许是投资和技术的魅力。

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关键词:人工智能,无人驾驶

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