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5G时代来临,自动驾驶面临商业化难关
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时间:2019-09-03 17:01:33
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5G时代来临,自动驾驶面临商业化难关一边是5G时代的来临及资本的青睐,另一边则是高级别自动驾驶汽车频繁出现失误,处于风口期的自动驾驶正面临机遇和挑战。 近日,作为重庆智博会配套系
一边是5G时代的来临及资本的青睐,另一边则是高级别自动驾驶汽车频繁出现失误,处于风口期的自动驾驶正面临机遇和挑战。
近日,作为重庆智博会配套系列活动之一,国内首个针对高级别自动驾驶汽车的挑战赛i-Vista自动驾驶汽车挑战赛(下称“挑战赛”)在重庆举行,并吸引数十支来自车企、科技企业、高校的车队参加。今年赛事组委会方面首设5G赋能下,L5级别自动驾驶汽车的城市交通场景赛事,综合考察汽车反应速度及精准感知能力。
在比赛全程中,有多支车队出现不同程度的失误,在模拟面临行人情况下的制动能力测试中,有个别车辆未能停下,直接撞向“纸人”,甚至有部分车队在面对下坡路时,出现以远超限速的速度下滑的失误,也使许多在现场观赛的许多业界人士不由得直冒冷汗。
此外,近年来Uber、谷歌、特斯拉等全球知名车企的自动驾驶汽车频繁出现事故,也令自动驾驶汽车的安全性受到质疑。“在自动驾驶爆发的前夜,这场比赛,足以如一盆凉水,及时浇醒了针对高级别自动驾驶汽车的盲目乐观和自信。”跨国零部件企业法雷奥中国CTO顾剑民表示。
事实上,近年来无论是主机厂、零部件企业还是科创企业、运营商,都纷纷参与“追逐”高级别自动驾驶汽车。此前,百度“阿波罗”自动驾驶平台已经宣布将跳过L3级别,发力L4级别的自动驾驶汽车,但L3和L4看似只是一步之遥,但对于商业化落地来讲,则需要硬件及软件在内的整个产业链的融合及协同。
以5G为代表的高速度、低时延的网络服务的推出,从客观上推动了高级别自动驾驶汽车的发展,能够使高精度地图实现自主更新,提高自动驾驶的安全系数。
但与此同时,实现高级别自动驾驶的痛点仍在。目前,自动驾驶过程中,人工智能机器需要识别眼前的交通情况,并做出判断,需要对每个传感器所获得的信息进行快速处理,在此过程中便需要视觉、算法、网络三者的有机融合,而从目前来看,无论是传感器本身,还是支持传感器的车载芯片,能够兼具成本和算力优势的解决方案少之又少。
除了传感器,高精度地图也是实现自动驾驶的关键一环,实现人与机器的交互,而目前我国有十几家企业具备相关资质,形成30-40万公里左右的高精地图数据规模。相比于日本和欧美,国内由于受到法规未健全的影响,我国地图企业与车企合作并不是很密切,导致在产业化过程中出现一定的脱节问题。
前瞻产业研究院发布的报告显示,到2021年,预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元,而庞大的汽车销量和消费者对科技的需求,也使中国有望成为最大的无人驾驶市场。不过,高级别自动驾驶汽车的投入成本仍然较高,且存在着一定的安全隐患,但面对“一块巨大的蛋糕”,许多有志于发展自动驾驶的企业,形成跨界联盟,这成为自动驾驶行业的一大趋势。
此外,法律法规和标准的完善,也成为影响高级别自动驾驶商业化落地的重要一环。我国在今年5月编制了《2019年智能网联汽车标准化工作要点》,明确提出要加速包括传感器、汽车制造及高精地图在内的自动驾驶相关技术领域标准的制定工作。而在此基础上,由中国发起并联合欧美日共同提出的《自动驾驶汽车框架文件》在近日获得联合国世界车辆法规协调论坛第178次全体会议审议通过。
这份针对L3级别以上自动驾驶汽车安全标准的框架性文件,对于自动驾驶的系统安全、人机安全均作出了要求。上海工程技术大学汽车工程学院教师刘淼认为,这份文件的推出,不仅提升了自动驾驶技术的安全可靠度,还有助于提升中国在未来全球自动驾驶研发链的地位。
(来源:第一财经)
近日,作为重庆智博会配套系列活动之一,国内首个针对高级别自动驾驶汽车的挑战赛i-Vista自动驾驶汽车挑战赛(下称“挑战赛”)在重庆举行,并吸引数十支来自车企、科技企业、高校的车队参加。今年赛事组委会方面首设5G赋能下,L5级别自动驾驶汽车的城市交通场景赛事,综合考察汽车反应速度及精准感知能力。
在比赛全程中,有多支车队出现不同程度的失误,在模拟面临行人情况下的制动能力测试中,有个别车辆未能停下,直接撞向“纸人”,甚至有部分车队在面对下坡路时,出现以远超限速的速度下滑的失误,也使许多在现场观赛的许多业界人士不由得直冒冷汗。
此外,近年来Uber、谷歌、特斯拉等全球知名车企的自动驾驶汽车频繁出现事故,也令自动驾驶汽车的安全性受到质疑。“在自动驾驶爆发的前夜,这场比赛,足以如一盆凉水,及时浇醒了针对高级别自动驾驶汽车的盲目乐观和自信。”跨国零部件企业法雷奥中国CTO顾剑民表示。
事实上,近年来无论是主机厂、零部件企业还是科创企业、运营商,都纷纷参与“追逐”高级别自动驾驶汽车。此前,百度“阿波罗”自动驾驶平台已经宣布将跳过L3级别,发力L4级别的自动驾驶汽车,但L3和L4看似只是一步之遥,但对于商业化落地来讲,则需要硬件及软件在内的整个产业链的融合及协同。
以5G为代表的高速度、低时延的网络服务的推出,从客观上推动了高级别自动驾驶汽车的发展,能够使高精度地图实现自主更新,提高自动驾驶的安全系数。
但与此同时,实现高级别自动驾驶的痛点仍在。目前,自动驾驶过程中,人工智能机器需要识别眼前的交通情况,并做出判断,需要对每个传感器所获得的信息进行快速处理,在此过程中便需要视觉、算法、网络三者的有机融合,而从目前来看,无论是传感器本身,还是支持传感器的车载芯片,能够兼具成本和算力优势的解决方案少之又少。
除了传感器,高精度地图也是实现自动驾驶的关键一环,实现人与机器的交互,而目前我国有十几家企业具备相关资质,形成30-40万公里左右的高精地图数据规模。相比于日本和欧美,国内由于受到法规未健全的影响,我国地图企业与车企合作并不是很密切,导致在产业化过程中出现一定的脱节问题。
前瞻产业研究院发布的报告显示,到2021年,预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70.3亿美元,而庞大的汽车销量和消费者对科技的需求,也使中国有望成为最大的无人驾驶市场。不过,高级别自动驾驶汽车的投入成本仍然较高,且存在着一定的安全隐患,但面对“一块巨大的蛋糕”,许多有志于发展自动驾驶的企业,形成跨界联盟,这成为自动驾驶行业的一大趋势。
此外,法律法规和标准的完善,也成为影响高级别自动驾驶商业化落地的重要一环。我国在今年5月编制了《2019年智能网联汽车标准化工作要点》,明确提出要加速包括传感器、汽车制造及高精地图在内的自动驾驶相关技术领域标准的制定工作。而在此基础上,由中国发起并联合欧美日共同提出的《自动驾驶汽车框架文件》在近日获得联合国世界车辆法规协调论坛第178次全体会议审议通过。
这份针对L3级别以上自动驾驶汽车安全标准的框架性文件,对于自动驾驶的系统安全、人机安全均作出了要求。上海工程技术大学汽车工程学院教师刘淼认为,这份文件的推出,不仅提升了自动驾驶技术的安全可靠度,还有助于提升中国在未来全球自动驾驶研发链的地位。
(来源:第一财经)
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