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2020 CES自動駕駛大亂斗:無限逼近現實

瀏覽次數:2113 發布日期:2020-01-14

2019,人們似乎一整年都在討論自動駕駛在資本市場的遇冷、萎縮。然而在本屆北美CES上,自動駕駛卻沒有銷聲匿跡,依舊被無數展臺追捧,成為讓人又愛又恨的焦點。

我們能看到雷達與攝像頭之爭,能看到不同技術路線的差別,能看到從L2到L4的諸多解決方案,能看到各種概念產品、概念車——CES幾乎展示了人類對于自動駕駛最激進的想象。

降溫也罷,轉型也罷,隨著2020的到來,自動駕駛終究在人們的期待中進入了下一個十年。

傳感器與自動駕駛

雷達與攝像頭的技術路線之爭在2019年沒有定論,在2020年也必將延續。

英特爾旗下的自動駕駛公司Mobileye在會上展示了其L4 級別自動駕駛車在耶路撒冷進行路試的場景,整車的傳感器一共使用了 12 個攝像頭,沒有激光雷達。

Mobileye 把自己的視覺技術命名為Vidar,恰恰是Visual(視覺)和Lidar(雷達)的結合體。據介紹,Vidar的目的,是把攝像頭獲取到的 2D 畫面進行視覺拆分,通過計算合成之后,反饋給車輛前行以 3D 的環境信息,這與人類視覺成像的原理相一致。

在“攝像頭派“看來,人眼才是自動駕駛汽車應該模仿的終極對象。

成本是攝像頭的一大優勢。然而人們也始終在努力平衡激光雷達性能和成本。在今年的CES上,Velodyne Lidar推出了其最小的傳感器Velabit,并表示其批量生產目標價格為100美元。得益于緊湊的設計,Velabit幾乎可以嵌入車輛、機器人、無人機(UAV)、基礎設施等中的任何位置。

1月7日,國內科技公司大疆旗下的子公司Livox也推出了兩款價格經濟的激光雷達,分別是售價800美元的Horizon和售價1200美元的Tele-15。

也許數年后再看,攝像頭或激光雷達并沒有誰消滅誰,而是各自找到了最佳的應用場景,并依托于數據基礎、芯片、整體方案等深度定制。畢竟,自動駕駛是實用性的技術而不是科學理論,百花齊放要比“簡潔優美大一統“更適合它。

商業化,從應用場景入手

有觀點認為,討論自動駕駛何時到來其實是在討論商業模式。

的確,一項新技術最終還要靠市場來檢驗。而從應用場景出發分步進行“商業化“也是自動駕駛的必經之路。

目前來看,L1、L2級自動駕駛的普及已沒有太大疑問。L3級也開始陸續步入量產,國內外汽車廠商均有一系列的產品上市。而L4級自動駕駛的應用則主要集中在共享汽車、物流、礦區、港口等限定場景下。

法雷在CES上展出的 eDeliver4U是一款專門針對外賣的產品。它能以 12km/h左右的速度自主穿行于擁擠而復雜的城市交通環境中,續航里程約為 100 公里。美團點評的智能聯網配送柜可以安全地將餐食交付給通過手機應用預定外賣的顧客。

福特發布的基于新款Transit Connect Wagon打造的L4級自動駕駛概念車Transit則主打物流領域,非常吸引眼球的是,福特還為新車配備了一個名為“Digit”的機器人,用于解決快遞運送的“最后一公里”問題。

而就在最近,我國延崇高速北京段全線完工后,四維圖新、首發集團與華為、奧迪中國、北汽福田、圖森未來等合作企業,在長隧道雙向四車道高速路場景下開展了基于C-V2X車路協同技術的L4級自動駕駛和隊列跟隨測試,測試隧道長度9.8km,行駛速度達到80公里/小時。

自動泊車、智能召喚等功能也在以不同形式實現著。

自動駕駛不會一下子出現,而是透過不同場景逐漸“滲透“進生活的方方面面,當大部分人意識到它的存在時,自動駕駛其實已經無所不在了。

這也不由得讓我聯想到生活中的一個場景:越來越多的餐廳開始使用穿梭式智能機器人進行傳菜、點餐等服務。雖然不甚相關,但在我眼中它卻如同自動駕駛的前哨。

由“里”及“表”,自動駕駛與智能座艙

自動駕駛的到來也將帶來汽車表層結構的變化。于是在這一技術的支撐下,各家概念車的“智能座艙“也開始腦洞大開放飛自我,減去了繁復的設計,注入了濃濃的科技感。

如果人類能夠從駕駛任務中解脫出來,會有哪些變化呢?

方向盤、油門踏板也許就成了選裝件,作為自動駕駛的輔助。大部分交互集成在了語音、視覺系統中。

娛樂功能也得以真正釋放。在CES上,寶馬的自動駕駛人機交互概念座艙展示了展示了新的顯示和投影技術。在“娛樂”(Entertain)模式下,全景平視顯示系統變為電影屏幕,車廂內兩側玻璃調暗,與此同時,氛圍燈調至私密模式,整個車內猶如私人影院。

駕駛艙終于變成了真正的“移動空間“,而不再以駕駛為中心。現代e-link概念車可以在運輸過程中提供各種功能,包括“變身”餐廳、診所等。此外它還可以利用人工智能(AI)技術,為個人定制出最佳的路線和旅程。

每次想到這些場景正在向我們走來,都無比興奮。

自動駕駛是必然到來的“大趨勢”,近其進化為完全體尚需要躍進式的突破。在突飛猛進一段時間后,其發展進入了略為緩慢的無限接的過程。

在可預見的未來,我們會無限接近自動駕駛的完全實現,至于最終的突破何時到來,或者能否到來,答案似乎仍顯模糊。

不過,即使最后一步永遠遙不可及,即使這條曲線始終無法與坐標軸相交,人們也不會喪失對未來的想象。


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