摆脱依赖高精地图,自主处理复杂路况,技术突破改变无人驾驶时间表
2024-11-01 【 字体:大 中 小 】
【环球时报记者 陈子帅 倪浩 杨沙沙】“中国各大城市正围绕自动驾驶领域展开城市商用竞赛。”新加坡《联合早报》17日报道称,继无人驾驶出租车在中国多个城市运行后,深圳预计7月底开通首条自动驾驶公交线路。在过去的一周,从百度旗下Robotaxi(无人驾驶出租车)“萝卜快跑”出圈到中国无人驾驶试点城市名单揭晓,有关“无人驾驶”的诸多话题引发热议。业界和消费者普遍关注,中国无人驾驶技术发展已经到了哪一阶段?在商业化落地方面,它还面临着哪些挑战?要实现真正的“驾驶乌托邦”,现在和未来又需要做些什么?
“端到端”的突破
伴随着“萝卜快跑”出圈,不少人将今年视为无人驾驶的“爆发之年”。然而,一位长期跟踪智能驾驶产业的智库专家告诉《环球时报》记者,在他看来,这次对于无人驾驶关注度的“突然提升”却是“意料之中”。
提及无人驾驶,不少人会想到三五年前,那时不少国内的自动驾驶解决方案商与整车厂正按照美国汽车协会的自动驾驶等级要求推进无人驾驶。“那时,我们对于人工智能的应用还处在点状或者说非通用化的认识阶段。但自从2022年11月ChatGPT发布后,也就是具有通用性质的人工智能大模型的出现,间接推动了智能驾驶技术的迭代升级。它同时让行业认识到,智能驾驶系统也能像人一样进行‘思考’。”该智库专家说。
什么是像人一样进行“思考”?这位智库专家以特斯拉为例介绍说,该公司认为自动驾驶不应该依赖高精地图、V2X(即车辆对外界的信息交换)等技术,因此很早就开始做“端到端”的大模型自动驾驶。所谓“端到端”自动驾驶大模型就是能够让车辆的摄像头像人眼一样,观察到什么,自然而然就能处理和应对它,这也是特斯拉的一个“终极设想”。
“当前智能驾驶商业化落地取得一定进展,与技术演进有很大关联。”元戎启行技术合伙人、副总裁刘念邱在接受《环球时报》记者采访时说。该公司主要研发和应用高阶智能驾驶技术,目前已与多家车企达成智能驾驶汽车量产合作。刘念邱表示,过去,智能驾驶技术的实现依赖高精地图,即要依靠人工提前采集大量道路数据,帮助车辆形成“固化记忆”以支持智能驾驶。而如今智能驾驶算法提升,丢弃了高精度地图,使用了“端到端”模型,仅需要普通导航地图就可以实现安全高效的全域智能驾驶。“端到端”模型的架构类似于人类大脑,拥有自主学习、思考和分析的能力,只要用优质的海量脱敏数据对其加以训练,它就会越来越聪明,能够处理更多复杂路况。
近日,辰韬资本联合多家单位发布的2024年度《端到端自动驾驶行业研究报告》认为,中国自动驾驶公司的模块化“端到端”方案上车量产时间可能会在2025年。这与中国头部相关企业的计划也相契合。目前,包括华为、小鹏、元戎启行、商汤绝影等在内的自动驾驶相关企业,陆续公布“端到端”自动驾驶方案在2024—2025年上车的规划。
3832亿元的大市场
从市场发展来看,目前我国无人驾驶市场正处于快速发展阶段,中商产业研究院发布的《2022—2027年中国无人驾驶汽车市场需求预测及发展趋势前瞻报告》显示,中国无人驾驶市场规模在2023年约为3301亿元,同比增长14.1%,预计2024年将达到3832亿元。在商业化应用方面,据低速无人驾驶产业联盟、新战略低速无人驾驶产业研究所产业分析师孟玲介绍,目前中国L2级辅助驾驶已实现大规模商用,成为多个车型的标配;L3级自动驾驶进入准商业化阶段,国家确定了首批9个试点联合体;L4级无人驾驶示范规模持续扩大,特别是低速无人驾驶的规模商用得到了越来越多的城市支持。
“萝卜快跑”在武汉运营取得进展,让外界看到了无人驾驶商业化进一步落地的可能性,但接受采访的多位专家都表示,现下无人驾驶的大规模商业化除了受到政策、企业盈利等因素影响外,安全性是最主要考验。“驾驶有无数碎片化的复杂场景,我们无法绝对保证每个场景的安全。目前来看,我们要更多依赖技术迭代出更成熟的方案。”上述智库专家分析表示。
在武汉乘坐体验过“萝卜快跑”的陈先生表示,自己在武汉乘坐过多次“萝卜快跑”,目前5公里内大多是没有安全员的无人驾驶,超过5公里的行程就会有安全员。据他介绍,有几次遇到复杂路况时,则需要靠边停车让安全员进行干预。对于一些复杂路况,人工智能驾驶的决断还是比较“保守”,尽量选择安全路线,比如会上城市的环线从而减少在复杂路况上的行驶,但这也导致行驶时间会更长。
刘念邱认为,虽然在一些特定区域和场景已经实现了“无人驾驶”,但距离其全面普及还有很长周期。一方面,因为目前的技术架构无法应对极为复杂的驾驶场景,系统的逻辑推理和交互能力尚存不足。例如,智能驾驶系统无法根据周围行人的眼神或某些行为预判其接下来是否会加速前行。所以,需要先普及“人车共驾”的智能驾驶,收集大量脱敏的真实行驶数据迭代“端到端”模型,让智能驾驶系统可以从人类逻辑出发,意会人类的出行“潜台词”,预判人类的出行动作。另一方面,智能驾驶的安全性还需经过大量行驶里程的验证,以证明智能驾驶比人类驾驶更安全。目前也只有普及了“人车共驾”的智能驾驶,才能积累大量真实行驶里程数据,进而探讨真正无人操控的“无人驾驶”是否安全可行,这至少需要数年时间。
除此之外,孟玲告诉《环球时报》记者,在政策法规方面,我国尚未实现国家立法,2022年以来已有7部地方性法规正式施行,5部地方性法规正在起草或审议中,但整体还不够完善。社会大众对无人驾驶的安全性和可靠性存在疑虑,还需要生态圈的力量去解决。
何时迎来重大转折?
6月底,小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏在美国体验了特斯拉FSD智驾,随后在社交媒体上发文表示,整体来看,2025年最头部车企将进入AI智驾ChatGPT时代,并加速完全甩开当前规则模式的自动驾驶能力,而2026年会实现部分场景无人驾驶。孟玲也认为,无人驾驶出租车从限定封闭道路走向城市开放道路,允许完全无人化,这加快了自动驾驶企业的商业化步伐。
目前中国工信部等五部门已经公布国家首批车路云一体化试点名单,20个城市及联合体入选。孟玲表示,接下来各试点都将结合城市特点和场景痛点,分别构建具有明显应用价值的针对性应用试点项目,分步定义阶段性商业模式,形成商业闭环。包括智慧公交、无人环卫等,都是行业看好的商业化应用场景。其中低速无人驾驶有望在2025年迎来规模商用的重大转折点。
但上述智库专家向记者表示,短时间内的产业预测往往与最终历史进程不一致,所以没有人能保证在多长时间内实现“无人驾驶”,就像AI大模型刚问世时,许多人都认为我们能造出像人类一样思考的系统,但至今看来它没那么神奇。就算是当前被业内看好的“端到端”技术,也不一定最终能实现它所描述的那样,况且它并不是唯一解决方案。
该专家认为,朝着“无人驾驶”迈进,当下行业能做的、比较稳妥的方案是从低级别智能驾驶过渡到高级别无人驾驶,例如先落地自动泊车和辅助驾驶功能;在一些特定的半封闭场景落地,如矿山和港口的自动运输。“未来很长一段时间内我们仍要处于‘人车共驾’阶段,但车的参与度会越来越高,人的作用逐渐降低,最终达到车辆100%自主驾驶。”
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