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“自動駕駛”，或稱“無人駕駛”,并不是一個新鮮的詞匯，認真追溯起來，其實早在1925年，就誕生了人類歷史上第一輛“無人駕駛汽車”, 至今已近百年。
當時是由一位來自美國陸軍的電子工程師Francis P. Houdina，通過無線電波來控制前方車輛的方向盤，離合器，制動器等部件來完成的，雖然很不完美，但可以被視作為人類無人駕駛汽車的雛形。
自動駕駛的發(fā)展歷程 通過時間軸的方式來回顧一下自動駕駛的發(fā)展歷程： 1925年8月，美國陸軍電子工程師Francis P.Houdina及其團隊研制出世界第一輛“無人駕駛汽車”。 1956年，美國通用汽車展出Firebird 概念車，是世界上第一輛配備安全及自動導航的概念車。 1977年，來自日本的筑波工程研究實驗室，開發(fā)出第一個基于攝像頭的巡航系統(tǒng)替代預埋式線纜的自動駕駛汽車。 美國卡內(nèi)基*美隆大學1986年開始無人駕駛的探索。便攜計算設(shè)備的加入，使自動駕駛可以長距離行駛。 1998年，意大利帕爾馬大學ARGO項目完成，其利用立體視覺系統(tǒng)，通過攝像頭來檢測周圍環(huán)境，制定導航路線。動態(tài)視覺體系成型，高速自動駕駛實現(xiàn)。 2004年，美國國防高級研究計劃局（DARPA)出資舉辦挑戰(zhàn)賽，無人駕駛汽車穿越Mojave沙漠，獲獎?wù)叩姆桨甘篃o人駕駛方案雛型建立。 2009年，Google在DARPA的支持下，成立Google X實驗室，目標完全無人駕駛技術(shù)，Google開啟新時代。 2013年，奧迪、寶馬、福特、日產(chǎn)和沃爾沃等傳統(tǒng)整車廠入局，在未來5-10年內(nèi)開發(fā)自動駕駛汽車。 2014年5月，Google無人車正式發(fā)布，2015年6月正式在美國加州的公路測試。路測推動了相關(guān)法律的完善。 2016年3月28日，美國通用汽車宣布，以10億美金收購硅谷的一家研發(fā)無人駕駛技術(shù)的初創(chuàng)公司Cruise Automation。 2016年4月12日至4月17日，長安汽車2000公里無人駕駛路測成功。從重慶出發(fā)，途徑西安、鄭州，最終抵達北京，全程近2000公里。長安汽車成為了中國首個實現(xiàn)長距離無人駕駛的汽車企業(yè)。 2016年4月24日，Drive.ai獲準在加州測試無人駕駛汽車(全球第13個)，采用深度學習技術(shù)。 2016年5月7日，全球第一個無人駕駛命案發(fā)生。一位駕駛特斯拉Mondel S的車主激活了自動駕駛輔助系統(tǒng)，在車禍中死亡。9月，馬斯克宣布對Autopilot進行無線升級，稱將降低一半事故率。10月，Autopilot2.0發(fā)布，新車型都將配備自動駕駛的硬件基礎(chǔ)。 2016年8月，Uber與沃爾瑪宣布聯(lián)合研發(fā)無人駕駛，將共同投資3億美元投入自動駕駛研發(fā)技術(shù)。成為繼百度和寶馬之后，又一個傳統(tǒng)汽車制造商和互聯(lián)網(wǎng)公司聯(lián)手打造無人汽車的案列。 2016年8月24日，全球兩大汽車零部件供應(yīng)商Delphi和Mobileye宣布，聯(lián)合投入數(shù)億美元開發(fā)無人駕駛系統(tǒng)，搭載該系統(tǒng)的汽車有望在2021年或2022年上市。 2016年8月25日，新加坡的nuTonomy公司的無人駕駛出租車在本土正式投入使用。新加坡成為全球第一個向公眾提供無人駕駛出租車的國家。 2016年9月1日，百度無人車獲得美國加州上路測試牌照（全球第15個）。2016年11月，百度無人車首次在烏鎮(zhèn)第三屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會期間亮相。 2016年9月14日，Uber推出無人駕駛載客服務(wù)，在美國賓夕法尼亞州匹茲堡市上路試運行。Uber將這批專車成為“全世界第一批無人駕駛Uber專車”。 2016年9月20日，美國交通部頒布全球第一份自動駕駛官方政策《無人駕駛汽車聯(lián)邦政策》。 2016年12月14日，Alphabet在洛杉磯宣布谷歌無人駕駛項目作為獨立個體存在。Waymo作為新部門走上臺前。同時谷歌不再執(zhí)著于自造無人車，轉(zhuǎn)而與車廠合作，走共同開發(fā)路線。 2017年：2017年1月，Waymo宣稱能將激光雷達的價格降至7500美元，是競爭對手Velodyne 64線產(chǎn)品的十分之一。 2017年3月13日晚，英特爾以153億美元的價格收購Mobileye。這是英特爾自動駕駛部門成立后的第一筆重大收購。 從行業(yè)發(fā)展歷程中可以看出以深度學習為突破的“人工智能時代”大風口下，自動駕駛被給予了前所未有的關(guān)注，包括互聯(lián)網(wǎng)公司，傳統(tǒng)車廠，新興創(chuàng)業(yè)公司，各路資本爭相競逐，“熱度”進一步提升，那么到底應(yīng)如何看待自動駕駛這一波浪潮的發(fā)展呢？
自動駕駛是人工智能的終極場景，沒有之一 首先，人工智能的發(fā)展依賴于四個基本要素：計算力、海量數(shù)據(jù)、算法與決策、以及傳感器的數(shù)據(jù)采集，而對于實現(xiàn)完全的無人駕駛同樣高度依賴于這四個基本要素，并且缺一不可。
自動駕駛的技術(shù)原理圖
其次，當前人工智能的主要細分技術(shù)，包括機器視覺，深度學習，增強學習，GPU，機器人、傳感器技術(shù)等均在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用，甚至行業(yè)發(fā)展的瓶頸主要在于這些人工智能底層技術(shù)上能否實現(xiàn)突破。
最后，人工智能本身越來越需要與應(yīng)用場景結(jié)合才能最大限度地轉(zhuǎn)化技術(shù)上的創(chuàng)新和突破，因此考慮到汽車行業(yè)本身的體量以及與相關(guān)行業(yè)的關(guān)聯(lián)度，可以說自動駕駛是人工智能實現(xiàn)場景落地的最重要方向，甚至沒有之一，這也是為什么其備受各方關(guān)注的原因所在。
在自動駕駛這條道路上，已經(jīng)走到哪一步？
簡單來說目前的發(fā)展路徑可以分為三大類： 以Google, Uber等為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司，通過價格高昂的傳感器（激光雷達為主），“一步到位”地實現(xiàn)完全無人駕駛； 以汽車廠商，Tier 1等為代表的傳統(tǒng)公司，從ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng))切入，“漸進式“地從輔助駕駛實現(xiàn)到無人駕駛的過渡。 最后一類是以Tesla等為代表的新興公司，在傳感器與應(yīng)用場景上相互妥協(xié)，模式介于1和2。
如何看待這樣的發(fā)展路線？ 真正的自動駕駛是強人工智能，仍然任重道遠。 無人駕駛所面臨的問題： 感知與決策算法本身仍不可靠，無人駕駛所面對的環(huán)境是完全開放的，天氣，光線，突發(fā)的路況，和有人駕駛汽車的共存等問題在要實現(xiàn)100%安全的命題下，技術(shù)的魯棒性仍然不足； 以激光雷達為代表的核心傳感器的成本仍是商業(yè)化量產(chǎn)的最大阻礙； 政策，法規(guī)，以及車輛聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)都超出了汽車行業(yè)本身的范疇，是一個復雜的系統(tǒng)工程。
因此，如果回到人工智能本身，目前大部分相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用仍在弱人工智能范疇。自動駕駛作為人工智能的終極場景，無人駕駛與強人工智能的實現(xiàn)一樣，是一個需要長期發(fā)展的過程。完全的、開放的無人駕駛也許不是目前所能想到的樣子，甚至最終實現(xiàn)無人駕駛的載體也不會是“汽車”，亦或很難被定義為“汽車”。
對于自動駕駛的理解需要回歸到汽車行業(yè)本身，汽車發(fā)展的趨勢是什么？電動化，智能化，網(wǎng)聯(lián)化。自動駕駛實際上是汽車在自動化水平上的智能化提升，驅(qū)動力在于汽車產(chǎn)業(yè)，準確說是汽車電子產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級，有數(shù)據(jù)統(tǒng)計近10年以來汽車產(chǎn)業(yè)70%的創(chuàng)新來源于汽車電子技術(shù)的升級，其目的是為消費者提供更加安全，舒適，節(jié)能的有競爭力的產(chǎn)品。
而以互聯(lián)網(wǎng)公司所代表的新興技術(shù)公司也促進了這個過程，但并不代表他們是唯一或最重要的玩家，Google最近將無人駕駛汽車項目轉(zhuǎn)為獨立的經(jīng)營公司——Waymo，并強調(diào)“這家公司不會自己制造無人駕駛汽車，而是開發(fā)驅(qū)動無人駕駛汽車的技術(shù)”正是說明了這一點。 |
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