一文了解无人驾驶汽车的发展现状和困境

随着汽车智能化与电动化的不断升级,无人驾驶汽车成为汽车产业变革的一大趋势。据有关资料显示,预计2021年全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元,至2035年全球无人驾驶汽车销量将达到2100万辆,可见无人驾驶领域发展前景十分广阔,未来可撬动千亿市场。

尽管无人驾驶技术被认为是汽车行业的未来,但在推进无人驾驶汽车应用的过程中引发了不少争议。对此,本文电车资源将围绕着无人驾驶这一新兴产业,重点分析无人驾驶行业的发展现状和目前面临的问题。

无人驾驶概况

按照美国汽车工程学会 (SAE)对自动驾驶汽车的定义,自动驾驶技术可分为 1 到 5 级。第1级L1是以人为主,提供一项以上的驾驶支援功能,第2级L2为部分自动辅助驾驶,可以实现自动转向、自动加减速等,但驾驶者仍要随时监控周边的环境;第3级L3为有条件自动化驾驶,从这一阶段开始转向以车辆为主,驾驶员只提供适当操作;第4级(L4)为高度自动化驾驶,在限定的条件下可由无人驾驶系统完成,第5级L5为完全自动驾驶即是无人驾驶。

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,在不需要人为干预操控的情况下自动识别路面安全信息,并自动规划行车路线把人送到目的地的智能汽车。有业内专家表示,无人驾驶汽车可以有效避免一些因驾驶员的失误或分心而导致的交通事故,大幅降低交通事故率与交通拥堵压力,甚至实现交通事故”零伤亡”。除此之外,无人驾驶技术还会带来巨大的社会效益。

全球无人驾驶发展格局

虽然无人驾驶看起来很美好,但是距离实现彻底的 L5 无人驾驶可能还需要相当一段长的时间。从全球范围来看,目前在售的所有量产车仍处于第2级L2及以下,也就是依靠ADAS(高级驾驶辅助)技术,例如ACC(自适应巡航系统)、AEB(紧急制动刹车系统)以及LDWS(车道偏离预警系统)。不过,业内对于无人驾驶技术的研发和测试的脚步却从未停止,根据美国加州无人驾驶路测许可名单显示,传统车企、科技巨头以及初创公司均是参与无人驾驶测试的主要力量,而且从2014年开始,每年加州无人驾驶路测许可名单都有所新增。

加州是全球首个通过无人驾驶汽车正式法规的地区,获得加州无人驾驶路测许可的公司可以在加州特定的公共道路上进行无人驾驶车辆的测试。而美国的谷歌则不仅是第一批获得无人驾驶路测许可的公司之一,同时也是最早研发无人驾驶技术的公司。

自2009年开始运行无人驾驶测试,截至2018年10月,谷歌旗下无人驾驶汽车 Waymo 的总路测里程已达到了1000万英里(约合1600万公里),是全球无人驾驶路测数据最高的公司;2018年底,Waymo宣布在美国亚利桑那州的凤凰城推出首个商业化打车服务,成为首家无人驾驶车辆商业化落地的公司,此举标志着谷歌无人车将进入下一个全新阶段。此外,像苹果、Uber等科技巨头也在近几年纷纷进军无人驾驶领域。

作为纯电动汽车的先行者,特斯拉一直以来也是无人驾驶技术的积极推动者。2015年,特斯拉正式启动AutoPilot自动辅助驾驶系统,但这套系统并不能实现完全的无人驾驶,到目前为止,特斯拉的AutoPilot2.0依旧属于常见的第2级L2。而因为这套AutoPilot系统曾与全球多起交通事故的关联,也让特斯拉的自动驾驶技术深受争议。2019年年初,特斯拉公司首席执行官埃隆•马斯克表示,到今年年底,特斯拉将掌握完全无人干预就能上路行驶的技术。

国内无人驾驶的发展现状和趋势

而在国内,虽然无人驾驶行业发展尚且不够成熟,但整体环境发展态势良好。就目前而言,国内已经涌现了一批走在无人驾驶技术前沿的代表,典型的比如百度、长安、上汽等企业。以百度为例,2013年正式启动无人驾驶汽车研发计划,2016年获得加州无人驾驶路测许可,2018年百度获得北京市首批自动驾驶路测牌照并成功完成了公开路测。值得一提的是,在2018 年央视春晚上,百度 Apollo 自动驾驶车队在港珠澳大桥亮相,并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。

电车资源认为,随着无人驾驶技术的不断发展和各地政府的积极推进,越来越多的自主品牌车企将加快落地无人驾驶路测项目。除此之外,一些有实力、有资金的造车新势力和初创公司也将逐渐加入到无人驾驶技术研发队列。可以预见,未来几年无人驾驶的产业进程将呈现出明显加速与百花齐放的状态。

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无人驾驶技术目前面临的问题

无人驾驶技术是一个涉及人工智能、传感技术、地图技术以及计算机等诸多前沿科技的综合技术。因此,技术层面无疑是无人驾驶首先要面临的一大问题。

众所周知,无人驾驶对车载传感器是十分依赖。就拿现阶段先进的传感器类型来说,激光雷达是被最认为是无人驾驶最重要的传感器之一,具有高精度和高分辨率的优势,但缺点是造价高昂、技术难度大,远远达不到民用普及。虽然已经有开发者在尽力降低激光雷达的成本,但短时间内依然是难以做到大规模量产。而高精度GPS地图技术对于无人驾驶同样非常重要,如何尽可能减少误差,帮助无人车预先得知路面的复杂信息也是无人驾驶研发者的关键任务。

由于此前发生过多起无人车致人死亡的案例,因此无人驾驶的安全性和可靠性也引发了业界的担忧。假如无人车上路导致了交通事故,那么关于事故责任的划分问题应该如何明确?承担责任的主体是车主、软件系统还是厂家?显然这需要针对无人驾驶相关的政策法规进行完善,才能免除了无人驾驶汽车的后顾之忧。

目前全球的无人驾驶路测,基本上都会选择在人车稀少的地区。按照国内复杂的道路交通情况,无人驾驶很难适应人车混杂、道路拥挤、地面标线不清楚的城市路况。所以,无人驾驶要想在复杂的交通情况下安全应用,必须针对中国式路况收集大量的路况数据,并精确计算出相应的驾驶方案。当然,这将是一个极其复杂庞大的系统工程。

结尾

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