自動駕駛 離現實到底還有多遠?
武漢的超前之舉令人關注,但真正的自動駕駛離現實還有很長的路要走。
場景美好 硬件跟上
不妨設想一幅自動駕駛的場景:你正在自動駕駛汽車中休息,亦或正在車內看一檔綜藝節目,這個時候,車輛可以自動識別紅綠燈、指示牌等各類路況信息,并相應做出直行、剎車、變道等決策,無需你進行任何手動操作。想象中的場景十分美好,但自動駕駛在給人們的生活帶來便利的同時,安全仍然是最重要的底線。聰明的車、智慧的路以及強大的網是自動駕駛最重要的三個環節,只有每個環節之間相互協同、實現高度的步調一致,才能保證自動駕駛的安全性。
首先來看“車”。汽車實現智能網聯是自動駕駛的關鍵基礎,只有具備了網聯功能,車輛在行駛過程中,才能對道路上的同伴進行識別,減少剮蹭、撞車等意外情況的發生。但毫無疑問的是,在當前龐大的汽車保有量中,具備智能網聯功能的車輛占比無疑是很低的。如何在新出廠車輛中快速推廣智能網聯功能?如何對存量汽車進行網聯化改造?智能網聯汽車的全社會占比何時達到一個可觀的程度?這些都決定著自動駕駛何時能夠真正實現。
其次再看“路”。汽車的網聯化能夠實現車車協同,但車輛還需要對路況信息進行實時的識別,實現車路協同。如何將道路上的信息(如紅綠燈的變動、指示牌信息等)傳遞給車輛就顯得十分重要了,如果沒有道路的智能化改造,上了路的網聯汽車也只是一只“無頭蒼蠅”。即使不考慮正在規劃中的公路網,經過幾十年的發展,中國的公路現有公里數也十分巨大,若要真正的實現自動駕駛,道路的智能化改造將是一項浩瀚的工程,絕非一日之功。信息的傳遞是車車協同、車路協同的基石,有了聰明的車、智慧的路,自動駕駛還需要一張強大的網,以完成車輛行駛中的各類信息交互。此時,網絡的功能好比粘合劑,將車車、車路聚集在了同一個空間。
最后就“網”而言,5G被視為解決車車通信、車路通信的殺手锏。如前所述,安全是自動駕駛的底線,自動駕駛車輛需要對任何突發狀況做出最快的反應,5G的低時延特性剛好能夠保證信息傳遞的時間在安全范圍內。當前,國內的5G建設已經如火如荼,從車、路、網三方面的情況來看,網絡的推進速度無疑是最快的,但如果沒有最基礎的車與路,自動駕駛仍然不能奏出響亮的樂章。此外,由于自動駕駛是AI技術與制造業結合的一個新興領域,因此還需要配備一套完善的AI算法,對實時狀況進行處理、對過往行駛狀況進行經驗總結,并且在一系列的經驗總結后提高自動駕駛能力。這就像一位新入行的司機,只有長期的駕駛經歷才可能豐富其駕駛技巧。
分級發展 前景光明
在武漢市發布的有關此次自動駕駛商用牌照的信息中,還有一個細節值得關注,那就是,車輛的行駛雖然實現了自動,但并非“無人”,仍需要配備安全員以應對緊急情況。實際上,自動駕駛也分為多個級別,目前國內多為L3級別,即有條件的自動駕駛,而非完全無人的高度自動化的、或者全自動化的無人駕駛。
當然,上面的討論也絕非“潑冷水”,自動駕駛的前景依舊光明。從當前的行業格局來看,傳統老牌車廠、互聯網巨頭、汽車零部件企業、地圖提供商等都已先后入局,自動駕駛領域也處在百家爭鳴的階段。
雖然自動駕駛尚不成熟,但很多城市都已經在政策方面向自動駕駛企業拋出橄欖枝。從地方發展經驗來看,貴州的大數據、江西的VR/AR都是當地的經濟結構轉型的重要標簽,在助力地方經濟結構轉型中貢獻頗多。如今,自動駕駛已成為各地追逐的新風尚,武漢在自動駕駛商用上的主動作為或許正是一個好的開始。