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IBM组合玩自驾:会比特斯拉更安全吗?

按照IBM组合的规划,三方将基于宝马i Vision Future Interation 概念车合作开发高度自动驾驶和全自动驾驶必要的解决方案及创新系统;先是推出一款展示自动驾驶技术测试的高度自动驾驶(HAD)原型车,再在2017年拓展到其他自动驾驶车型,在5年内逐步实现3-4级自动驾驶汽车量产;最终,在2021年时,使车辆在技术层面上实现5级自动驾驶,也就是通常所说的“无人驾驶”。
发布时间:2016-08-24 09:36        来源:AUTO汽车周刊        作者:

当“特斯拉又撞了”的消息数次被媒体曝光后,外界难免要对自动驾驶是否可行打上一个大大的问号。不过,在宝马(BMW)集团董事长克鲁格、Mobileye董事长Shashua和英特尔(INTER)CEO科兹安尼克三人联手时,业界基本无人再看空自动驾驶。讨论的重点不再乎竞争对手太多,是自动驾驶可不可行,而是该如何推进研发进度,以期在2021年实现商业化,即便自己做不到,至少也不能落后竞争对手太多。

IBM联手就应该被看好吗?

7月1日,宝马、Mobileye与英特尔联合召开发布会,宣布将基于宝马i Vision Future Interaction概念车合力打造全自动驾驶汽车,并计划于2021 年实现量产,届时可实现在高速公路和城市道路的全自动驾驶。这是一次真正的强强联手。宝马集团的情况,相信勿需笔者多做介绍。英特尔作为全球最大芯片制造商,在早几年就看到了无人驾驶领域的商机,悄悄进行着布局。该公司一方面为汽车企业提供芯片技术支持;另一方面,它先后投资了日本的无人驾驶技术开发商ZMP,收购了意大利的无人驾驶汽车芯片商Yogitech、俄罗斯的辅助驾驶系统软件开发商Itseez 等,意在强化自身实力,以加快在无人驾驶领域的发展。

与BMW和INTER相比,外界对Mobileye的认知度是最低的,但这家总部位于以色列的企业在汽车智能辅助驾驶领域(ADAS)的地位,并不亚于前两者。自1999年成立后,这家公司花了8年时间优化算法,从2007年开始量产;再一个8年后,Mobileye的ADAS技术已经成为业界主流。到2015年底,包括宝马、沃尔沃、福特、通用和特斯拉在内的20多家汽车企业的221个车型配备了该公司出品的EyeQ 芯片和ADAS系统,全球累计装车量超过1000万辆,市场份额超过90%。

这三家公司分别代表智能驾驶产业链条的三段:整车、ADAS和芯片算法。它们的合作一旦如期深入开展,即三家公司充分发挥其在各自领域的技术优势,则其协同发展就意味着产业链条的三段将实现垂直整合。

出行成本最多可省70%

按照IBM组合的规划,三方将基于宝马i Vision Future Interation 概念车合作开发高度自动驾驶和全自动驾驶必要的解决方案及创新系统;先是推出一款展示自动驾驶技术测试的高度自动驾驶(HAD)原型车,再在2017年拓展到其他自动驾驶车型,在5年内逐步实现3-4级自动驾驶汽车量产;最终,在2021年时,使车辆在技术层面上实现5级自动驾驶,也就是通常所说的“无人驾驶”。

笔者要特别强调一点,无人驾驶汽车并不意味着完全不需要驾驶员;更严谨的说法,应当是“自动驾驶汽车”。即通过软硬件结合的技术手段,车辆可以自行判断行驶路线,处理行驶过程中遇到的突发情况,使驾驶员无需操控车辆。

简单来说,相当于你付费雇佣了一位高水平的专职司机,只是这笔雇佣费包含在车价中;由于它的出现,车主既能继续实现点对点的出行,又能够像乘坐公共交通工具那样省心省力。

对于它的商业价值的定量研究,美国劳工部和交通部已经完成。它们公布的数据与统计表明,无人驾驶如果和共享经济有机结合,可以给汽车用户带来两部分好处:一是身心放松,二是出行成本的急剧降低。

根据美国劳工部的一项调研,大部分的旅行时间被用于睡觉(50%)或者闲暇娱乐(41%)。一旦无人驾驶彻底解放司机双脚、双手、眼睛和大脑,司机有更多的时间用于睡觉或者闲暇娱乐,从而使驾车出行变得更加惬意和放松。

而美国交通部(DOT)则大胆预测,在无人驾驶+共享经济时代,驾车出行的成本会较现阶段降低70%。DOT认为,在共享经济时代,因为共享拼车的出现,汽车空座位率的降低,效率提升会降低车辆的单位运行成本。而无人驾驶成熟后,司机的雇佣成本、司机的时间成本大大地被降低,车险支出将不仅仅是“腰斩”,这将进一步降低车辆的单位运行成本。DOT预计,上述两者红利的叠加,可以降低70%的出行成本。

五年之约

无人驾驶的商业价值是推动它快速发展的根本原因,那么,5年时间真的就够了吗?

这个问题的答案,见仁见智。首先,无人驾驶并非空中楼阁,它已经有一定的基础;当然,现有的基础还不够稳固。

无人驾驶是ADAS的最高形态,作为智能辅助系统,ADAS的研发与大规模应用已有十余年的时间。在此期间积累下来的数据,包括暴露出来的问题,都可有力地支持下一阶段的技术突破。

例如第一起特斯拉AutoPilot系统失效事件,客观上证明了当下ADAS系统大量使用的毫米波雷达在识别物体时存在天然短板,摄像头在识别物体层面无法达到汽车产业要求的准确率,必须用精度更高的激光雷达进行补充。也由此,在过去数年中一直存在的ADAS在识别物体时,是使用激光雷达还是单目摄像头的技术路线之争被划上了句号。

其次,各大汽车公司都不约而同地将无人驾驶的商业化节点定在2020年前后,并都拿出了10亿美元级别的真金白银。例如丰田汽车在2015年1月时宣布,计划“2020年左右实现自动驾驶车的商品化”,为此该公司投资10亿美元在硅谷建立人工智能研究院,规划研发全自动驾驶汽车。再比如通用汽车在2013年时宣布会在2020年前推出首款无人驾驶汽车凯迪拉克SRX;而今年3月,该公司耗资10亿美元收购硅谷初创公司 Cruise Automation,后者专门研发自动驾驶汽车软件,这是迄今为止汽车行业在硅谷规模最大的收购之一。

此外,在汽车企业开始冲刺无人驾驶的商业化时,谷歌也在做同样的事情。

谷歌已开始着手将无人驾驶业务从Google X 实验室剥离。谷歌从2009年开始开展无人驾驶技术研究,目前谷歌在该领域的技术实力居于全球领先水平。一旦谷歌无人驾驶业务从Google X 实验室中独立出来,说明谷歌认为它已足以为公司带来收入和盈利。目前尚不确定谷歌计划如何从无人驾驶业务中盈利,从之前该公司内部孵化的其他项目看,预计租车业务、技术授权、移动广告平台等有望成为谷歌将这些技术变现的途径。

在技术基础已经基本牢固以后,随着汽车企业纷纷加大投资力度,到5年后的2021年,无人驾驶在技术层面应已成熟。接下来面临的问题,一是如何让消费者相信并信赖无人驾驶技术,二是说服立法者接受技术比人更智能。

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