将智能驾驶上升到战略高度,能解决中国车市的增长乏力么?
智能驾驶的应用,是一件短期完全不能解决的事儿。君不见,特斯拉刚刚又撞了一辆,又是卡车,又是小概率事件,但头铁的上汽、东风、北汽等还是要全力投入。
2020-06-03 | 出处: 零零柒车邦德 | 责编: 夏晓鹏
先说结论,不能。
智能驾驶的应用,是一件短期完全不能解决的事儿。君不见,特斯拉刚刚又撞了一辆,又是卡车,又是小概率事件,但头铁的上汽、东风、北汽等还是要全力投入。
上汽集团建议,在部分管制区域、部分限定路段试点法律法规突破,满足智能网联汽车上路测试需要。支持有条件的地区(如长三角),选择整体环境较好的区域(如上海临港东海大桥、嘉定汽车城),建设高度自动驾驶(L3级别以上)先行示范区,并协调国家有关部门,在示范区内试点突破法律法规限制,允许高度自动驾驶车辆上高速、高架道路进行测试及示范应用,在特定区域率先试点无安全员的自动驾驶载人、载货商业化应用。
东风副总工程师同样认为,应当加快开放自动驾驶道路测试,推动全国路测牌互认。而北汽集团的看法,则是希望落笔于智慧城市,董事长强调充分引入智能电动车,重点在于“电动车”上,毕竟目前北汽集团在自主品牌方面基本就在依靠B端采购电动车回血,北汽新能源2019年累计销量达到15.06万辆,燃油车方面的销量简直不值一提。
但抛开电动车不说,将智能驾驶上升到战略高度,真的能够拯救增长乏力的中国车市么?我觉得有点难,就目前的发展来看,“教会AI开车”要比“教会AI下围棋”难多了。
这就要从智能驾驶的本质说起,自动驾驶的逻辑包含了环境感测能力、核心计算能力以及汽车如何与环境互动并自主进行判断的网络通信及决策能力。
首先是环境感测能力,我们知道一般这可以通过更多的雷达和摄像头进行分辨,并且随着技术的进步,雷达灵敏度和探测距离在不断提升,摄像头的分辨率也不断强化,但你有没有想过,硬素质的提升能让AI了解前方么?
路牌、限速标志,这些比较方便,但如何探知前车?这是个最大的问题。此前一次特斯拉自动驾驶的事故,就是因为在自动驾驶时把大货车车底当成道路,让车辆一头扎了进去,而这两天刚刚发生的Model S撞击事件,则是没有识别出前方侧翻的大货车,结果以大约110km/h的时速直直地怼了上去。
而根某乎网友的说法,目前的识别情况堪忧,更何况还有各种不按常理出牌的前车,比如——
想要做到百分百识别,难度颇高。
其次,则在于底层逻辑。
我国自动驾驶战略规划,提及要重点发展汽车产业中的自动驾驶技术,并且要在智能交通建设和自主无人驾驶技术平台等方面实现突破,而当时的背景,则是恰逢AlphaGo战胜了李世石,这个特大新闻让所有玩AI的都瞬间激动了。
此前AI在97年战胜了国际象棋冠军,实质上是按照“穷举”算法,AI并不知道什么是下棋,它智能根据既定的棋谱程序运算,推算出每一步“到达对方皇帝位置”的几率,最终通过穷举来实现超越。但这对于19*19布置且规则更细致的围棋来说是不存在的,因为依据穷举法,你无法给AI设定一个非常明确的目标。
因而谷歌工程师通过“递归法”,让AI能够通过感知场景,自己调用程序来自我运算,“学会”围棋规则,并且通过内置两个核心自行对弈,得出更高胜率的玩法,相比过往,大家更重视AI在既定底层逻辑下的成长。
但“学会开车”和“学会下围棋”最大的区别是,围棋是在一个相对封闭的环境之下运行,AI面对的是在19*19的棋盘共361个格子中的棋子,对它来说需要识别的只有棋盘和棋子而已,但在公路之上,有着更加多变的状态,每一条路的路况都不同,车况也不同,即便你能将交规输入AI的底层逻辑中,但在它的周遭有着无数不一定符合交规的其他驾驶者,并且即便人人都符合交规,它也需要频繁与道路中的其他车辆“互动”,考虑对方的速度,对方的转向,当出现超车情况如何处理等等。
这对于依据“模糊法则”来执行操作的AI,无疑是极大的挑战,特别是一些小概率事件,一旦发生AI就无从下手。曾经有人举例,以往的围棋棋盘是19*19,那么如果临近比赛时,将棋盘改为18*18,如果是两位国手,或者是两个业余一段棋手,他们都可以直接开始对弈,但AI就需要更多的时间去了解新规则,因为这个状态是它以前未曾遇见的。
那么在行车过程中一旦碰到小概率事件,或者是Ai之前未曾经历过的路况,AI都会直接“死机”,就像前面提及的撞击翻倒在路当中的货柜卡车一样,目前特斯拉仍未公布相关细节,但我们认为,考虑到AI此前的识别逻辑,它应当能够了解到前方类似出现了一堵墙,但问题在于,在正常的行驶过程中,怎么可能会在道路中央出现一堵墙壁呢?所以当时AI就懵了,这种超出常理的事情,让它完全不知道应该做什么。
正常来说,当Autopilot识别到前方是一堵墙的时候,它应当主动采取减速刹车来避免撞击,但在事故现场视频中我们发现,这台车完全没有做过任何制动或者避让操作,直接直挺挺地撞了上去。这就像一些新手司机,在发现即将面临撞击时,第一反应不是去踩刹车,而是用手将眼睛捂上一般。
事实上Autopilot已经等同于目前最强的自动驾驶程序之一,累计行驶里程多达30亿英里的它都无法解决上述问题,更何况后来者?所以李彦宏认为,L5级别的自动驾驶估计还要十年左右的时间才能实现。
那么问题来了,中国车市的负增长能靠智能驾驶解决么?如果说,智能驾驶已经足够成熟了,有智能驾驶系统的车与没有驾驶系统的车完全是两个次元的产物,就像当年的马车与汽车一样,那么必定会迎来大规模的换车狂潮,车市增长指日可待。而现状则是,别说十年了,十年之后能否实现L5级别的自动驾驶都还是一个未知数。
同时你也需要考虑,智能驾驶这个东西并非中国自主品牌在努力,国外同样在花了大力气以求不掉队。
日韩、欧盟都有自动驾驶的规划,而它们的汽车工业和我们相比,在底盘、发动机以及变速箱层面有着碾压般的优势。好,如果说未来的新能源车不需要传统发动机,不需要传统变速箱,我们可以弯道超车,那么底盘呢?
基本上中国所有的优秀底盘调校都是交给国外团队进行负责,在宣传中也是法拉利、保时捷,最不济也是奥迪、宝马团队,我们自己对于底盘的研发依然处于萌芽阶段,“拿来主义”并没有带给我们一个非常强大的本土团队,即便到了新能源车竞争时代,依然是短板。
饭,还得一口一口吃。