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    經(jīng)歷這場戰(zhàn)“疫” 無人車的“路”更寬了

    從春節(jié)開始,每天都有一輛憨態(tài)可掬的黃色無人小車行駛在天津新城市中心廣場,對周圍區(qū)域噴灑消毒液。而除了消毒,在這次疫情中,低速無人車還承擔了發(fā)放消毒液和給社區(qū)配送捐贈蔬菜的任務。

    無人自動消毒車、無人低速配送車、無人巡邏車、無人售賣車……在大量需要減少人與人近距離接觸的環(huán)境中,一支無人車大軍承擔了多面手的角色。近日,國家發(fā)改委等11部委聯(lián)合印發(fā)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,以推進智能汽車創(chuàng)新發(fā)展。應用場景的增多,為無人駕駛特別是低速無人駕駛的爆發(fā)打開了巨大的想象空間。

    低速無人車為何能率先應用

    “這些應用都屬于技術比較成熟的低速無人駕駛,”中汽中心數(shù)據(jù)資源中心管理部項目經(jīng)理李川鵬透露,所謂“低速”是指時速5—10公里,這個速度對現(xiàn)有傳感器、算法都相對比較適用,無人車幾乎可以應對行駛中出現(xiàn)的任何情況。“低速無人駕駛落地的場景是健全的,但是如果把無人車放到高速復雜場景里,即使是三四十邁,在復雜的工況下,也會涉及到很多技術難題。”

    “低速和高速看似只是速度的變化,其實涉及的技術問題可不少。”李川鵬進一步解釋:“自動駕駛技術涉及三個方面:一是感知,車輛去感知道路的環(huán)境,感知就需要硬件,比如說雷達(形成周圍的點云)、攝像頭(反饋影像)、慣導(地理位置坐標),也需要各個硬件的軟件和算法;二是決策,相當于電腦的CPU,計算單元通過算法把采集到的數(shù)據(jù)加以計算,這是無人駕駛最核心的,無人駕駛能否迅速做出響應,很大程度取決于芯片性能和計算能力;三是控制,通過指令讓車輛啟動、加速、停車等等,傳統(tǒng)車輛是機械式的,現(xiàn)在很多車輛通過電子信號去精準控制,涉及信號模擬和轉(zhuǎn)換技術,車輛本身也需要做適配。”

    低速無人駕駛在上述三方面技術上更加成熟。感知方面,由于速度低,采集的信息更加密集;決策方面,決策時間可以稍長一些,反應可以慢一點;控制方面,也可以做到實時響應。高速行駛時車開得很快,感知難度加大,決策時間也非常短,硬件軟件都需要提升。

    需跨過這些障礙才能真正上路

    雖然此次低速無人駕駛小車的應用場景增多,但也是小范圍的使用。李川鵬提示:“速度并不是無人駕駛能否落地的決定因素。比如高速公路,雖然要求車速快,但是場景簡單,完全可以實現(xiàn)道路的智能化,和汽車互聯(lián)互通,可能比一般城市道路都要簡單。”

    場景越簡單,無人駕駛技術也越容易落地一些。比如天津港集裝箱碼頭就已經(jīng)在應用無人駕駛技術,場地周圍沒有行人干擾,路徑也是固定的,在A點B點之間往復行駛,算法需要判斷的情況比較少。但是真實的路面上,車輛、行人、動物、天氣因素、路邊環(huán)境、障礙物等太過于復雜,未來需要無人駕駛各方面繼續(xù)調(diào)優(yōu),還需要大量的復雜環(huán)境訓練優(yōu)化算法。“如果說未來無人駕駛汽車真正實現(xiàn)應用,最先落地的肯定是碼頭、機場這些環(huán)境相對簡單的場景。”李川鵬說。

    目前國內(nèi)很多公司都很重視無人駕駛測試,國家劃定一些開放的道路,發(fā)放牌照,讓無人駕駛車輛在實際道路上進行測試。進行測試時,每輛車都會配備一名安全員。李川鵬解釋:“測試也是學習的過程。安全員一旦踩剎車,人工干預了,車輛就會記錄下來,供后臺團隊分析:為什么沒有判斷出來危險?障礙物尺寸太小?還是某個雷達有盲區(qū)?還是決策失誤了?或者沒有執(zhí)行指令?把真實的路面上發(fā)現(xiàn)的問題反饋回來。”

    “無人駕駛技術落地還有很長的路要走,需要大量的測試,跑的越長,遇到的情況越多,穩(wěn)定性就會越好,采集的樣本數(shù)量就會越多,算法越來越優(yōu)化和完善。”李川鵬說。

    同時,無人駕駛的安全問題也是其落地前必須要解決的。在智能網(wǎng)聯(lián)時代,汽車車載系統(tǒng)越來越精密復雜,連接方式由孤立個體轉(zhuǎn)為系統(tǒng)群體,黑客可以遠程對車輛實施攻擊,提升監(jiān)測并防御信息安全風險的能力顯得尤為重要。

    此外,《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》中提到的六大建設任務,其中之一就是構建全面高效的智能汽車網(wǎng)絡安全體系,強調(diào)相關機構需通過完善安全管理聯(lián)動機制和提升網(wǎng)絡安全防護能力,加強數(shù)據(jù)安全監(jiān)督管理,建設智能汽車網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知平臺等。隨著相關標準的落地出臺及行業(yè)重視程度的普遍提高,信息安全也將成為智能汽車的“標配”。

    未來單一和簡單場景將最先落地

    這次疫情給了人們不小的啟發(fā),當無人駕駛技術與更多的場景相結合,其影響將不再限于單純的駕駛領域、交通領域,生活的方方面面皆會因為它的到來而改變。“實現(xiàn)無人駕駛肯定很復雜,但可以從低速簡單場景最先落地,慢慢滲透到高速復雜場景,最終真正進入人們生活中,這需要一個過程。”李川鵬表示。

    目前部分地方政府為支持無人駕駛技術發(fā)展,已經(jīng)開始探索道路智能化,這是無人駕駛加快落地的另一條路徑。道路上的交通設施,如路燈、交通信號燈、燈桿、車道線等,都可以把道路信息采集下來,和汽車進行互通互聯(lián),協(xié)助安全駕駛,實現(xiàn)“車路協(xié)同”,未來無人駕駛很可能在這種智能道路上率先落地。

    同時,5G技術成為無人駕駛發(fā)展的一大助力。“5G技術的發(fā)展將會大大減少無人駕駛車輛各模塊之間、車路之間通信的時延。無人駕駛從感知到?jīng)Q策、控制,或者車路互聯(lián)都需要數(shù)據(jù)傳輸,5G通信可以大量節(jié)省傳輸時間,彌補計算單元的遲滯,也會提升整個無人駕駛系統(tǒng)的響應速度。”李川鵬說。目前,5G在遠程駕駛上的應用比較多,其帶寬大、時延短、傳輸信息量大的特點對遠程駕駛非常重要,比如地下礦車作業(yè)場景,5G可以實現(xiàn)駕駛員在地面電腦前遠程駕駛礦車,避免礦難事故造成人員傷亡。

    這次疫情給低速無人駕駛帶來了很多應用機遇,大家都來探索落地場景,無人車很出彩,讓大家看到了一些希望。李川鵬表示:“不過,這次疫情帶來的應用,還是試點和示范性質(zhì),真正大面積鋪開還是有一些問題存在,比如這些無人車由誰來管理、運維,出現(xiàn)撞人事故究竟是誰的責任?法律層面上也有空白和不健全,很多無人車沒有牌照,事故責任無法清晰界定。”

    與經(jīng)過很多代探索的汽車相比,無人駕駛才出現(xiàn)幾年,作為新技術產(chǎn)物,它還有很多需要完善的地方。李川鵬舉例說:“比如傳感器設備、雷達等,目前還沒有車規(guī)級的產(chǎn)品,沒有那種經(jīng)得起寒冷、炎熱環(huán)境,和高原、海拔低環(huán)境嚴苛考驗,應用條件范圍比較大的產(chǎn)品,在某種極端情況下存在失效的可能。只有不斷推動無人駕駛技術的應用,才能帶動整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,促進產(chǎn)業(yè)鏈相關環(huán)節(jié)的進步。當現(xiàn)在那些演示級產(chǎn)品向極限工況下探索,才會整體實現(xiàn)無人駕駛的未來。”

    (新媒體責編:zfy2019)

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