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2020 CES自动驾驶大乱斗:无限逼近现实

浏览次数:501 发布日期:2020-01-14

2019,人们似乎一整年都在讨论自动驾驶在资本市场的遇冷、萎缩。然而在本届北美CES上,自动驾驶却没有销声匿迹,依旧被无数展台追捧,成为让人又爱又恨的焦点。

我们能看到雷达与摄像头之争,能看到不同技术路线的差别,能看到从L2到L4的诸多解决方案,能看到各种概念产品、概念车——CES几乎展示了人类对于自动驾驶最激进的想象。

降温也罢,转型也罢,随着2020的到来,自动驾驶终究在人们的期待中进入了下一个十年。

传感器与自动驾驶

雷达与摄像头的技术路线之争在2019年没有定论,在2020年也必将延续。

英特尔旗下的自动驾驶公司Mobileye在会上展示了其L4 级别自动驾驶车在耶路撒冷进行路试的场景,整车的传感器一共使用了 12 个摄像头,没有激光雷达。

Mobileye 把自己的视觉技术命名为Vidar,恰恰是Visual(视觉)和Lidar(雷达)的结合体。据介绍,Vidar的目的,是把摄像头获取到的 2D 画面进行视觉拆分,通过计算合成之后,反馈给车辆前行以 3D 的环境信息,这与人类视觉成像的原理相一致。

在“摄像头派“看来,人眼才是自动驾驶汽车应该模仿的终极对象。

成本是摄像头的一大优势。然而人们也始终在努力平衡激光雷达性能和成本。在今年的CES上,Velodyne Lidar推出了其最小的传感器Velabit,并表示其批量生产目标价格为100美元。得益于紧凑的设计,Velabit几乎可以嵌入车辆、机器人、无人机(UAV)、基础设施等中的任何位置。

1月7日,国内科技公司大疆旗下的子公司Livox也推出了两款价格经济的激光雷达,分别是售价800美元的Horizon和售价1200美元的Tele-15。

也许数年后再看,摄像头或激光雷达并没有谁消灭谁,而是各自找到了最佳的应用场景,并依托于数据基础、芯片、整体方案等深度定制。毕竟,自动驾驶是实用性的技术而不是科学理论,百花齐放要比“简洁优美大一统“更适合它。

商业化,从应用场景入手

有观点认为,讨论自动驾驶何时到来其实是在讨论商业模式。

的确,一项新技术最终还要靠市场来检验。而从应用场景出发分步进行“商业化“也是自动驾驶的必经之路。

目前来看,L1、L2级自动驾驶的普及已没有太大疑问。L3级也开始陆续步入量产,国内外汽车厂商均有一系列的产品上市。而L4级自动驾驶的应用则主要集中在共享汽车、物流、矿区、港口等限定场景下。

法雷在CES上展出的 eDeliver4U是一款专门针对外卖的产品。它能以 12km/h左右的速度自主穿行于拥挤而复杂的城市交通环境中,续航里程约为 100 公里。美团点评的智能联网配送柜可以安全地将餐食交付给通过手机应用预定外卖的顾客。

福特发布的基于新款Transit Connect Wagon打造的L4级自动驾驶概念车Transit则主打物流领域,非常吸引眼球的是,福特还为新车配备了一个名为“Digit”的机器人,用于解决快递运送的“最后一公里”问题。

而就在最近,我国延崇高速北京段全线完工后,四维图新、首发集团与华为、奥迪中国、北汽福田、图森未来等合作企业,在长隧道双向四车道高速路场景下开展了基于C-V2X车路协同技术的L4级自动驾驶和队列跟随测试,测试隧道长度9.8km,行驶速度达到80公里/小时。

自动泊车、智能召唤等功能也在以不同形式实现着。

自动驾驶不会一下子出现,而是透过不同场景逐渐“渗透“进生活的方方面面,当大部分人意识到它的存在时,自动驾驶其实已经无所不在了。

这也不由得让我联想到生活中的一个场景:越来越多的餐厅开始使用穿梭式智能机器人进行传菜、点餐等服务。虽然不甚相关,但在我眼中它却如同自动驾驶的前哨。

由“里”及“表”,自动驾驶与智能座舱

自动驾驶的到来也将带来汽车表层结构的变化。于是在这一技术的支撑下,各家概念车的“智能座舱“也开始脑洞大开放飞自我,减去了繁复的设计,注入了浓浓的科技感。

如果人类能够从驾驶任务中解脱出来,会有哪些变化呢?

方向盘、油门踏板也许就成了选装件,作为自动驾驶的辅助。大部分交互集成在了语音、视觉系统中。

娱乐功能也得以真正释放。在CES上,宝马的自动驾驶人机交互概念座舱展示了展示了新的显示和投影技术。在“娱乐”(Entertain)模式下,全景平视显示系统变为电影屏幕,车厢内两侧玻璃调暗,与此同时,氛围灯调至私密模式,整个车内犹如私人影院。

驾驶舱终于变成了真正的“移动空间“,而不再以驾驶为中心。现代e-link概念车可以在运输过程中提供各种功能,包括“变身”餐厅、诊所等。此外它还可以利用人工智能(AI)技术,为个人定制出最佳的路线和旅程。

每次想到这些场景正在向我们走来,都无比兴奋。

自动驾驶是必然到来的“大趋势”,近其进化为完全体尚需要跃进式的突破。在突飞猛进一段时间后,其发展进入了略为缓慢的无限接的过程。

在可预见的未来,我们会无限接近自动驾驶的完全实现,至于最终的突破何时到来,或者能否到来,答案似乎仍显模糊。

不过,即使最后一步永远遥不可及,即使这条曲线始终无法与坐标轴相交,人们也不会丧失对未来的想象。


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