网易首页 > 新闻中心 > 热点新闻 > 正文

智能汽车的黑科技,可以夸张到什么地步

0
分享至

午后的草地上,钢铁侠按了下车钥匙。无人的跑车自动驶来,缓缓停在他身边。

他双手插兜,对美队说:“我要去过简单的生活。”

这是电影《复仇者联盟2》的结尾片段,自动驾驶技术惊鸿一现,却令人无比向往。

开车,现在仍然是智力+体力的双重劳动。无论是枯燥的长途高速,还是蠕行的城市拥堵,甚至每日早晚的泊车,都需要精神高度集中。


昏暗的夜晚、刺眼的红色尾灯、时不时变道加塞的汽车,都使驾驶员必须全神贯注于驾驶,才能保证安全

开车人也想要简单的生活,那就是告别方向盘。由此,催生了自动驾驶技术的发展。

自动驾驶,距离理想还有多远

人们想象中的自动驾驶是怎样的?

坐在汽车里,喝着啤酒或咖啡,看看电影,什么都不用做,车就把我们带到了目的地。

1930年,一篇名为《Paradise and Iron(天堂与铁)》的科幻小说中,就描绘了这样一个岛屿:岛上所有的交通工具都是自动驾驶的,它们无需安装方向盘,只要给一张地图就能按照既定路线行驶,能够自动避障,被卡住了还能呼救[1]。


1982年,美剧《霹雳游侠》展示了一辆高度人工智能的跑车 KITT,也是一代人对自动驾驶的初识

人类对自动驾驶的想象,近百年前就已经开始了。但即便现在,我们距离理想还有点远。

目前,自动驾驶技术被分为0~5六个等级:

L0是完全手动,由人完全掌控汽车;L1和L2则是辅助驾驶,在特定环境下使用一些简单的智能技术,但还是以人为主进行操作;L3和L4将进入智能驾驶阶段,系统作为“主驾驶”,司机只在特殊场景才接管;L5则将实现完全智能驾驶,车辆可以在任何场景下自动驾驶,已经不需要司机了[2]。


电影《机械公敌》中,主演威尔史密斯在自动驾驶的车内阅读档案,科幻作品中出现的自动驾驶技术普遍为L5等级

我们在科幻小说中看到的自动驾驶,已经属于L5等级。但目前,国内达到L2级别的量产车也不多,国产车只有少数像高合汽车这样的,才率先实现了比 L2更高级别的自动驾驶。

L2级别的自动驾驶,依然需要司机的专注配合,否则就会酿成悲剧。

2016年5月,一辆特斯拉 Model S 与一辆拖挂车相撞。特斯拉在事后发表的声明称:“在明亮的天空下, Autopoilot 和司机都没能注意到拖挂车厢白色的一面,从而撞入了后者底部[3]。”

2020年6月,一辆特斯拉 Model 3 ,以110km/h的速度撞上一辆侧翻的大货车,货车车厢同样是白色,而自动驾驶功能未能及时识别[4]。


在雪天,白色的车肉眼都有些难以辨认,对自动驾驶的识别来说则更是一个大的挑战

而上述的这两辆事故车辆,实际上都是L2级别的自动驾驶车辆[15],事故发生,也与司机的违规松手和走神有关。

但在 L2之上,驾驶员就可以在限定场景下,将操纵放心地交给系统。

例如在高速公路和城市环路上,高合HiPhi X 搭载的 HiPhi Pilot 自动辅助驾驶系统,能够在0-130km/h的全速域范围内,解放驾驶员的操作负担,让你在路上去干点别的事。当然,在系统发出接管请求时,还是需要驾驶员的手动干预。

在真正实现L5级的完全自动驾驶前,司机和方向盘仍然是必不可缺的。


Waymo 宣称实现完全无人驾驶,但是仍旧保留了方向盘这一设置 / Waymo YouTube

2019年和2020年的前9个月,Waymo(前Google自动驾驶项目,后独立)共进行了超过982万公里的 L4级自动驾驶测试,期间发生了18次小型事故,和29起“差点出事”(在模拟器中)。

尽管“几乎所有”的碰撞事件都是人类司机或行人的过错,而且没有造成任何“严重或危及生命的伤害”。但在面对夜间的逆行车辆时,依然是由驾驶席上的安全员踩下了刹车[5]。

所以,想要边看视频边开车,这样的自动驾驶离我们还很远。

不就是开个车,怎么就这么难

为什么理想中的自动驾驶会这么难?

因为开车本来就很难。

在实验室中模拟自动驾驶,往往是对特定的环境和参数做出反应。而在实际驾驶中,你根本不知道可能会遇到什么情况。

路面上突然出现的坑、十字路口不守规则的行人、严重的雾霾天气……这些都会极大增加驾驶难度。


2015年4月8日,广东深圳,一名家长带着孩子横穿马路,道路的复杂程度远不止于此

在一项收集了55个驾驶员共797个危险驾驶场景的研究中,即便已经为汽车安装了前碰撞预警、车道偏离预警、驾驶员状态监控和行人检测功能,驾驶员还是会遇到相当复杂的驾驶环境[6]。

他们能遇到的最复杂的情况之一就是,在雨雾天气,上了一条冰雪地面、有摩托车和行人(其中还有人交通违规)的乡间拥堵单车道。如果这个时候驾驶员还注意力涣散,事故就极有可能发生。

自动驾驶跟人最大的区别在于:人类开车,五感、大脑、手脚紧密配合,能快速判断出危险到底是什么;而自动驾驶系统,收到的则是各类信号,他们按特定的算法对信号做出反应,却不一定知道这些信号意味着什么。

激光雷达公司Aeye曾做过一个气球挑战试验:一辆 L4级的自动驾驶汽车,面对漂浮在路中央的气球,往往会选择避免碰撞。但如果是人类驾驶员,显然会直接开过去[7]。


Aeye 旗下4Sight M 感知传感器对车辆周围环境“感知”的可视化呈现。自动驾驶系统可以识别的并不是具体的图像,而是抽象的信号 / Aeye 官网

人类拥有的是基于视觉和经验判断的“认知”,而车载传感器只能做到“感知”。仅凭“感知”,怎么快速做出反应?这就要求极高的硬件条件和快速的算法反应。

以传感器为例。传感器是自动驾驶系统的核心之一。想知道车子周围有什么障碍物,就得有传感器。

传感器有好几种。比如激光雷达,可以最远探测200米距离,探测角度能达到360°,但是对车速和路标的识别能力都很弱。而摄像头传感器,可以很好地识别路标,却对光照条件有一定要求。超声波传感器,最远也只有10米的探测距离,但它在夜间环境下却表现优异[8]。

而多传感器融合后,就能让自动驾驶车辆的“视力”健全且强大。不过,增加的传感器放在哪,目前却有两条路线。

一种是“单车智能”路线,如Waymo的自动驾驶技术验证车,就在车身上堆了数量众多的传感器[9]。这类技术就像一个独立的驾驶员个体,通过自身的视觉和思维判断路况。


一辆自动驾驶汽车,车顶上方安装有摄像头、激光雷达等多个传感器

而高合汽车选择了“车路协同”路线:把传感器装在路上,然后通过基于5G+V2X车路协同技术接收数据。传感器在智能公路上的安装高度会比在车辆上更高,固定平台下的功率也会更大,因此有着更广的探测范围。

对车载自动驾驶系统来说,就像是整条路上都有人在帮他站岗放哨。车辆也可以不用安装太多昂贵的传感器,能有效降低成本。

多传感器的使用,必将产生大量的待处理信息。快速筛选和处理有价值信息,就要用到更为艰深的数据处理方法。

智能驾驶系统的打造,离不开大量案例训练和深度学习算法。简而言之,要不停地开车。比如梅赛德斯·奔驰E级(W212)量产发布之前,总共完成了3600万公里的测试。


雨雪、雾霾各种恶劣天气,以及状况频出的复杂路况,智能驾驶系统需要大量相关案例训练才能在实际中保证行驶的安全

一项德国的研究预测, 要实现自动驾驶,至少要有在公共道路上行驶2.1亿公里的数据。不然一旦情况超出了它的见识,或者场景迷惑复杂,就很难做出正确的判断[10]。

自动驾驶很难,但也前景无限

对于任何一个自动驾驶汽车公司来说,做自动驾驶的研发,都是非常浩大的一项工程。不仅要投入极大的人力物力,常常还需要漫长的测试和耐心。

但即便如此,自动驾驶仍然是未来汽车领域最有前景的发展方向。因为它将给生活带来的改观实在是太大了。

研究显示,只要开车的人早0.5秒意识到有发生事故的危险,就能避免60%的追尾。如果早1到2秒发现危险,则可以避免绝大部分事故[11]。


2019年1月11日,G4京港澳高速公路帽峰山路段,高速行驶中遇到突发情况留给人们反应的时间会更短

自动驾驶汽车从发现危险到做出反应只需要0.1-0.2秒,比人类驾驶员反应速度快5-10倍[12]。

特斯拉发布的2020 Q3安全报告显示:开启Autopilot后,平均每459万英里发生一次车祸;关闭 Autopoilot但开启主动安全技术,平均每242万英里发生一次车祸;两者都不启用,平均每179万英里发生一次车祸。而全美的平均数字为每47.9万英里,就会发生一次车祸[13]。

事实证明,自动驾驶能够有效提高我们行车的安全性。

这还只是目前单车智能所能带来的进步,如果全面普及了智能驾驶,我们对资源的利用效率将会有着极大的提升。

瑞银集团认为,在完全的自动驾驶技术加持下,纽约出租车的运营数量甚至能够减少三分之二。更低的人力和资源成本,更高的效率,这意味着城市空间会被解放[14]。

自动驾驶技术在卡车上普及后,公路运输将会24小时奔流不息,这意味着远比目前更高效的物流。


2019年9月17日,北京,南来北往的大卡车在服务区休息,长途运输司机必须得到充足休息才能保证安全

高合汽车基于5G+V2X车路协同技术打造的智能驾驶,让我们看到了未来公路交通的美好愿景:

无人车辆在整个城市和道路系统的支持下,将乘客送往目的地;而调度中心能够通过收集到的信息,在云端管理道路交通,让城市的效率更高,资源浪费更低,实现道路交通层面的自动驾驶。


自动驾驶技术或许可以解决城市拥堵的问题

自动辅助驾驶带来的,将不仅仅只是出行方式的改变:更高效的物流,不拥堵的城市,更重要的是,能解放如今在驾驶席上被大量占用的私人时间。

实际上,我们已经能够体验到自动辅助驾驶不断进步的成果。

由华人运通打造的智能纯电品牌高合汽车,在2020年9月正式发布了高合 HiPhi X,这是国内首个实现了 L2级以上自动辅助驾驶功能的量产车型。


除了车辆本身能极大地减轻我们在封闭路段的驾驶负担,通过5G+V2X 车路协同技术,高合 HiPhi X还能够部分实现更高级的自动辅助驾驶功能。

每一台高合 HiPhi X,都是自动开下生产线的,在未来,如果具备了完善的智能基础设施条件,高合 HiPhi X 甚至能在更开放复杂的场景下实现自动辅助驾驶。


现在,只要点一下手机,这辆车就会自己从地下车库开到你身边。电影中让钢铁侠潇洒从容的黑科技,已经照进了现实。

相关推荐
热点推荐
24岁小伙约45岁大妈开房,偷拍整个过程,大妈:一辈子都会有阴影

24岁小伙约45岁大妈开房,偷拍整个过程,大妈:一辈子都会有阴影

青史录
2023-09-19 19:03:40
严为民:准备好,即将面临突破!

严为民:准备好,即将面临突破!

喜欢农家生活的阿繁
2024-04-25 15:02:23
日本没想到,美国也没想到,如今的中国广东,已成为全球焦点

日本没想到,美国也没想到,如今的中国广东,已成为全球焦点

搞笑的阿票
2024-04-24 20:51:45
云南检察机关依法对吴伟涉嫌受贿、对有影响力的人行贿、串通投标、洗钱案提起公诉

云南检察机关依法对吴伟涉嫌受贿、对有影响力的人行贿、串通投标、洗钱案提起公诉

开屏新闻客户端
2024-04-25 17:08:35
苏群:周琦被禁赛两场 我认为广东下一场该怎么打就怎么打

苏群:周琦被禁赛两场 我认为广东下一场该怎么打就怎么打

直播吧
2024-04-24 22:12:24
终于下课,首胜第2天,中国队56岁名帅却倒下,成耀东4年狂飙52场

终于下课,首胜第2天,中国队56岁名帅却倒下,成耀东4年狂飙52场

北门儿
2024-04-24 17:52:27
中南建设再跌停!艰难“保壳”寻求太盟战略合作 退市已危在旦夕

中南建设再跌停!艰难“保壳”寻求太盟战略合作 退市已危在旦夕

股海风云大作手
2024-04-25 13:35:38
福建省气象局启动重大气象灾害Ⅳ级应急响应

福建省气象局启动重大气象灾害Ⅳ级应急响应

界面新闻
2024-04-25 14:50:11
一场3-2,验出17岁新大罗!头球致胜,皇马捡到宝,比哈兰德香

一场3-2,验出17岁新大罗!头球致胜,皇马捡到宝,比哈兰德香

阿泰希特
2024-04-25 14:05:57
官方:20岁男篮国手崔永熙将报名参加今年的NBA选秀

官方:20岁男篮国手崔永熙将报名参加今年的NBA选秀

懂球帝
2024-04-25 17:20:14
执法部门称将对五月天最新演唱会派员监督!假唱鉴定尚在处理

执法部门称将对五月天最新演唱会派员监督!假唱鉴定尚在处理

南方都市报
2024-04-25 13:36:18
65岁汤镇业一人承担6子女生活开销年均500万,对广州私生子最愧疚

65岁汤镇业一人承担6子女生活开销年均500万,对广州私生子最愧疚

一个小小人物
2024-04-25 10:17:52
美国商务部正在审查中国使用RISC-V芯片技术对国家安全的影响

美国商务部正在审查中国使用RISC-V芯片技术对国家安全的影响

cnBeta.COM
2024-04-24 10:18:06
广东备战G4!以休息+战术分析为主,全队接受罚单,朱芳雨寄语

广东备战G4!以休息+战术分析为主,全队接受罚单,朱芳雨寄语

社会人分享
2024-04-25 15:43:21
勇士铁三角正式解散?克莱今夏远赴湖人,库里加盟西部新贵!

勇士铁三角正式解散?克莱今夏远赴湖人,库里加盟西部新贵!

开心体育站
2024-04-25 17:13:38
6000万,耻辱性报价!西媒:曼联盯上25岁国米铁卫,皇马举棋不定

6000万,耻辱性报价!西媒:曼联盯上25岁国米铁卫,皇马举棋不定

叁炮体育
2024-04-25 14:29:17
中方边境爆发“冲突”,200000名军人提前备战,中方态度让人害怕

中方边境爆发“冲突”,200000名军人提前备战,中方态度让人害怕

绝对军评
2024-04-23 15:10:21
李晨上海低调遛娃,简易婴儿车显朴实,女儿清秀似父!

李晨上海低调遛娃,简易婴儿车显朴实,女儿清秀似父!

娱乐圈酸柠檬
2024-04-23 00:26:50
一年轻小伙在参军体检中尿检呈阳性,经调查后发现灰色产业链

一年轻小伙在参军体检中尿检呈阳性,经调查后发现灰色产业链

纵横三千年
2024-04-24 20:15:03
女大学生“透明军训服”走红,隐私被暴露在外,身材一览无余!

女大学生“透明军训服”走红,隐私被暴露在外,身材一览无余!

喜欢农家生活的阿律
2024-04-25 12:39:34
2024-04-25 18:04:50

头条要闻

男子残忍杀妻获死刑:妻子辛苦打工为其买车房 常挨打

头条要闻

男子残忍杀妻获死刑:妻子辛苦打工为其买车房 常挨打

体育要闻

当胜利变成意外,就不要再提未来……

娱乐要闻

心疼!伊能静曝儿子曾被狗仔追到洗手间

财经要闻

曙光已现?瑞银开始转而看好中国地产业

科技要闻

雷军:希望小米SU7能成为苹果用户购车首选

汽车要闻

全新哈弗H9亮相 大号方盒子硬派SUV入列

态度原创

本地
时尚
亲子
旅游
艺术

本地新闻

云游中国|苗族蜡染:九黎城的“潮”文化

夏天穿“裙子”,尽量不要选这3个颜色!廉价显俗气,油腻没气质

亲子要闻

网友拍下自家宝宝,表示幸福啊 怎么会不幸福。

旅游要闻

京都热门景点一棵樱花树突然倒下 游客被砸成重伤

艺术要闻

艺术名画︱爱尔兰画家大卫·科因的刀画作品

无障碍浏览 进入关怀版
×