自動駕駛自行車前景（電動自行車前景）
今天給各位分享自動駕駛自行車前景的知識，其中也會對電動自行車前景進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！
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自動駕駛技術前景怎么樣??？
自動駕駛的實現需要一步一步來，并不是短短的三五年就可以完成的，舉個例子：可能在幾年內大家會攻克90%的難題，但是剩下那10%才是最致命的，可能解決這10%的難題所需的時間和成本與之前那90%是成數量級倍數的。
當前階段的自動駕駛仍然處于L2.5向L3過渡的階段，提到這句話，知友們可能會講，某某些車廠已經發布了L3級別的自動駕駛了，甚至高于L3級別的自動駕駛。大家如果有條件的話，可以實際去試試這些車型所謂的L3自動駕駛功能，接管率不敢恭維，會頻繁的提示駕駛員接管車輛，連續性并不是很好。
近日，甚至有些公司發布了完全無人的出租車，對，我說的是Waymo。雖然去除了安全員，但是Waymo也說了：“如果你在路途上的任何部分需要幫助，你可以通過汽車上的幫助按鈕或通過應用，聯系工作人員?！倍?，Waymo的RoboTaxi運營都會有“云代駕”中心，實時監控車輛狀況，及時進行云接管。所以，安全員只是不坐在車里了而已，并不是完全意義上的“自動駕駛”。
我做過一項用戶調研：
給一些駕駛員朋友升級了自適應巡航和車道居中輔助功能，讓大家可以使用具有縱向控制和同時進行橫縱向控制的駕駛輔助功能。
在僅僅讓大家用過半個月的時間后，對這些功能增加一些限制，增加啟動車速和道路條件的限制，結果如何？80%的人的訴求是：請幫我回歸到上個版本吧，我已經習慣了使用這些功能，由奢入儉難??！
即便是仍然處于輔助駕駛的level，仍然可以大幅度的提升駕駛舒適性，對于消費者的駕駛體驗提升，仍然是質的飛躍。這就是為什么擁有自動駕駛輔助功能的車型會更加昂貴。
而且無人駕駛的汽車也絕不僅僅是為了讓大家可以變得懶惰，不用去開車了，它的價值是不可估量的。
當道路上全部都是無人駕駛汽車時，將不會再有違章駕駛了，那么我們是否可以推測，彼時的交通會更加安全呢？
在忙碌的工作下，給我們留下的私人時間和空間又有多少呢？當車輛成為一個移動的house，上下班通勤和節假日出游的時間將都是你自己的，不再有必要去關注道路情況，手握方向盤，開車累到渾身藍瘦。不知道大家怎樣想，工作這么忙，我是很想要每天都能夠多一些私人的空間。時間就不必講了，大家都需要時間，你甚至可以利用上班通勤路上的時間，趕一下游戲進度了！
在沒有網購前，大家購物都要去實體店，試問現在網購的人多呢？還是去實體店購物的人多呢？
現在的網絡這樣發達，很多移動設備都已經可以輕松上網，在辦公室用電腦辦公了一天，您回家的后是打開電腦繼續享受生活，還是拿著移動設備（手機/平板）躺在床上或者葛優躺臥在沙發里呢？還記得爆款的床上手機支架嗎？
好了，請看下面這張圖：
當車輛已經不需要你來駕駛時，你就可以在車里購物/工作/***了。
節假日出游長途駕駛時，當出行的車輛有兩個選擇：
1、你需要駕駛車輛，載著家人前往目的地；
2、不需要任何人駕駛車輛，你可以和家人打牌（或者你喜歡的其他活動），一直打牌到目的地。
你會選擇哪個呢？
有人會說，選項2的車輛得多貴??！我買不起??！在汽車沒有普及之前，大家都在起單車，認為汽車貴，買不起，現在呢？哪天上班不會堵車？再說了，平民也能買得起，比如被稱為“平民特斯拉”的小鵬汽車。
當然，車輛達到這種程度還有很長的路要走，但我相信這一天終會到來，雖然不會太快，但也絕不會太慢。
寫得比較散，也比較膚淺，僅代表個人觀點，大家不喜勿噴哈。
聰明的車or智慧的路？自動駕駛的未來將走向何方
易車原創 前面幾期,易車科技從自動駕駛企業到自動駕駛的技術,做了深度解析,主要圍繞車端的硬件設備、軟件算法以及底層架構等方面,今天我們將視野拉高,更加宏觀的來聊聊自動駕駛目前的兩大發展方向——單車智能和車路協同。
單車智能:它的重心更傾向于車輛駕駛的自動化程度,而單車智能的技術實現路線也被分為兩種,一種是以Waymo為代表的,以多線激光雷達、多種傳感器進行感知;第二類以特斯拉為代表,基于攝像頭和視覺感知。
車路協同:則是在單車智能的基礎上,通過車聯網將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起,助力自動駕駛車輛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級,加速自動駕駛應用成熟。
簡單來說,單車智能和車路協同的本質是技術和成本在車側和路側的分配。
其中,單車智能是國內外大多數無人駕駛企業所在推進的方案,但是這并不意味著這將成為實現無人駕駛的最優解,也不能篤定說車路協同就是最優解。雖然L4-L5級的自動駕駛最理想的模式是實現“車端-路端-云端”的高度協同,從聰明的車配上智慧的路,車端智能和路側智能協同呼應,但車端智能和路端智能的發展不是完全同步的關系,自動駕駛的路線選擇面臨感知能力、決策能力(算力)等不同能力在車側和路側分配的問題,所以對應的自動駕駛成本也不同。
目前來說在自動駕駛這條賽道內,各家企業的技術路線還真不是完全趨同的,有的是主攻單車智能,盡可能的把車武裝到牙齒,激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、高精定位等硬件設備全都配全并且選用的都是參數拉滿的配置,代表企業如AutoX和小馬智行等;有的是單車智能和車路協同齊頭并進,兩手都要抓,代表企業如百度Apollo以及蘑菇車聯等。
單車智能的代表企業,國內來說AutoX算是較為突出的,AutoX總裁肖健雄曾表示:自動駕駛不能單純依靠路車協同實現,目前道路智能化還難以真正做到全覆蓋。要提升自動駕駛的安全性以及駕駛體驗,必須改進單車智能的技術,以應對雨霧等各種極端天氣,確保用戶能夠得到安全的Robotaxi體驗。
同時,車路協同與單車智能相輔相成,車路協同是對單車智能的一種有益補充。假如國家層面加大道路基礎設施建設,可以輔助提升自動駕駛的道路精準度,同時也能增加道路交通的安全性。
可見肖健雄對于單車智能還是更加看重的,其認為路側的設施存在故障、維修、養護等一系列問題,只能當做是一種輔助作用,重點還要把車做到最為智能與安全,提升傳感器冗余,做到萬無一失。
今年7月,AutoX發布了第五代全無人駕駛系統AutoX Gen5,是為無人駕駛而從零開始打造的,一共具備了超過50個傳感器,配備了規模龐大的傳感器集群,總像素達到2.2億像素每幀,配備了高清的4D毫米波雷達并可實現0.9度分辨率。每秒鐘成像的激光雷達點云實現了1500萬,算力平臺支持2200TOPS的算力平臺。這套驚人的硬件總成表現了AutoX要把車做到最“聰明”的決心。
車路協同以百度Apollo為例,百度的技術路徑是“聰明的車+智能的路”雙劍合璧力圖實現自動駕駛最優解。
單車智能方面,百度Apollo推出了聯合北汽極狐共同打造的新一代共享無人車Apollo Moon。
硬件方面,Apollo Moon搭載的第五代套件采用了1顆主激光雷達,13顆攝像頭和5顆毫米波雷達的多冗余傳感器組合。車輛前部加裝了一顆成本很低的前向激光雷達,將在系統失效情況下用于冗余系統。雖然減少了激光雷達的使用,但Apollo Moon增加了攝像頭的個數,同時還大幅度提升了圖像分辨率和幀率,視覺感知能力正在發揮越來越大的作用。
另外Apollo采用的計算平臺提供的算力超過800TOPS,用了更多車規級的器件,為無人化實現了主計算系統和備份安全系統的一體化設計,采用水冷散熱設計,不僅體積減小,結構簡化,整體噪音也極低,車內非常靜謐。
在路側方面,Apollo Air是目前全球唯一僅通過路側感知就能實現開放道路L4自動駕駛閉環的技術。
Apollo Air技術可以在沒有車端傳感器、僅借助路端輕量感知和紅綠燈信息的情況下,通過利用V2X、5G等無線通信技術實現“車-路-云”的信息交互,從而賦能自動駕駛。
相較于單車智能,車路協同技術路線通過超視距的道路感知、車路云多個終端的智能信息互通互聯,不僅可以擴大車輛感知范圍、保障自動駕駛安全,還能降低對車端感知系統的要求,從而進一步降低單車自動駕駛的成本。
根據百度自身統計,車路協同已經可以解決單車智能在路測時遇到的54%左右的問題,減少62%的接管次數,降低30%的單車成本。
目前百度已經在北京、廣州、上海開展了車路協同方案的落地實踐。
在北京,百度針對12.1公里28個路口進行車路協同智能化改造,搭建支撐L4級自動駕駛車輛測試運行的基礎環境;建設車路協同邊緣計算支撐平臺,搭建了邊緣計算服務框架,實現設備管理、車路協同算法同步等邊云一體化功能。
2020年8月,黃埔區、廣州開發區與百度Apollo開啟“廣州市黃埔區廣州開發區面向自動駕駛與車路協同的智慧交通‘新基建’項目”,覆蓋黃埔133公里城市開放道路的102個路口和路段。
上海嘉定汽車城開展開放道路智能網聯汽車測試環境建設,項目建設里程37.8公里,覆蓋范圍約65平方公里,通過對56個路口以及重點路段進行智慧化改造,提供了更加豐富的測試場景。
通過這兩家的技術路線我們看出,各家雖然都表達了單車智能+車路協同兩條腿走路的愿景和目標,但實際實施過程中還是各有側重的,這也讓雙方走向了不同的岔路,未來哪方能立足于市場還得拭目以待了。
單車智能存在的局限性:
1、超視距感知、視覺盲區無法感知到。
無論是攝像頭還是激光雷達,本質上都是探測電磁波,與人類的視覺感官類似,人看不到的地方,這些設備也探測不到。視覺盲區典型的例子就是“鬼探頭”,如下圖中,行人出現時,減速已經來不及了。
2、惡劣環境感知。
單車智能有許多長尾問題有待解決,比如暴雨天氣下,單車感知系統幾近失靈,激光雷達因積水反射,噪點增多,攝像頭畫面模糊,目標識別的置信度降低。
在黑***景下,單車視覺感知條件嚴重不足,曝光時間延長,感光范圍縮小,雷達因缺少攝像頭反饋的顏色和語義信息支持,無法辨別障礙物。
3、高成本設備利用率低。
在一輛車上裝激光雷達等設備,很貴。然而一輛車大部分時間是停著不動的,行駛的時間只占一小部分(停一晚上開車去上班,停一天開車下班)。這樣昂貴的設備利用率很低,不劃算。
講單車局限性一定要講兩個例子,Uber自動駕駛撞出事故、特斯拉自動駕駛車禍,這是典型的單車智能局限性的體現。數據表明,傳統汽車大約每50萬英里發生一起事故,單車智能自動駕駛汽車大約每4.2萬英里發生一起事故。
所以要有車路協同。把昂貴的設備安裝在路上,由路上的設備來進行感知(有時候也做一些計算工作)。車路協同是由“路”來“告訴”車周邊的情況,例如前方200米有車,注意減速;在路線上前方5公里處有車禍,提前繞行。(車速很快,需要高帶寬低時延的傳輸方式,所以車路協同是5G很好的應用工具)
這樣車和路就成了一個統一的整體。
路側設備采集到了所有的車的信息,這些數據可以上報到一個統一的中心,由這個中心根據這些數據進行分析并加以應用,這個中心就是所謂的“云腦”:
1、出現車禍、擁堵能及時的告訴所有車輛,設定了目的地之后根據交通狀況計算出行時間;
2、通過大數據提前預知什么時間、什么地方會發生擁堵,提出預警;
3、根據預測的交通流,給出出行建議,幾點出發走那條路會最順暢。
從車路協同道路設施來說,智能路牌、信號燈等車路協同的設施能夠保證單車智能對于外界數據和信息的獲取,保證交通的統一調度以及安全行駛。在理想狀態下,車路協同確實是能很好地解決單車智能的這些弱點。
車路協同存在的局限性:
車路協同對單車智能也是存有依賴性的,其中有一點是十分重要的,不論是車路協同和單車智能的網絡安全防護并非不可破。
對于黑客來說,破壞單車智能網絡,可能只是幾輛車的交通事故,但是車路協同網絡安全性故障,帶來的可能是整個交通網絡的癱瘓甚至更嚴重。所以,一旦車路協同遭到侵入,這時單車智能的重要性就體現出來了,暫且不提如何實現不堵車的問題,保證車輛行駛時的安全性則只能由單車智能接管。
另外要想實現全域范圍的L5自動駕駛,那就需要全路段都鋪設智能設備,那么且不說政策何時能夠完全匹配,光是這些路端設備的維修、保養和檢測就需要投入很大的人力和物力,并且如果某一個路口的設備出了問題,還是要看車輛能否足夠智能來應對。
從雙向通訊的角度來看,車路協同中的每一輛單車都是體系中十分重要的一環,是平臺數據的重要來源,如果車輛非智能,那么車聯網也無法落地,也將失去意義。
總的來說,根據美國交通部的說法,車聯網的核心價值是提升消費者的出行安全,減少交通事故。那么,窺一斑而見全豹,從最重要的網絡安全與道路安全的角度去看車路協同和單車智能,兩者未來一定需要融合發展。
對于美國而言,人工智能領域全球領先,人才儲備充足,基礎科研實力強,美國的人工智能企業數量位居全球首位,遍布基礎層、技術層和應用層。另外,美國擁有發達的集成電路技術,高端芯片設計領域一直保持領先態勢,為高性能車載芯片的發展打下良好基礎。另一方面,美國在通信行業和5G領域落后于中國的發展,且基礎設施的投資一般由市場主導而非政府主導,網聯化推動進程緩慢。不論是單車智能“谷歌派”還是“特斯拉派”,背后的核心能力都是人工智能算法和決策芯片,而這正是美國的戰略優勢所在。
對于中國而言,以華為為代表的通信企業在5G技術方面世界領先,且4G和5G基站數量多,覆蓋廣,2020年底中國5G基站數超過60萬個。2020年2月《智能汽車創新發展戰略》預計到2025年,智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展,車用無線通信網絡(LTE-V2X 等)實現區域覆蓋。另外,從中國的道路情況來看,中國高速公路總里程世界第一,公路總a class="6767f8acd39fb4d3 hidden" href="" tit
未來自動駕駛能否替代人類駕駛？
姓名：張藝倫 ? ?學號：17011210282
【嵌牛導讀】：本文從四個角度分析，認為未來自動駕駛可以替代人類駕駛。
【嵌牛鼻子】：自動駕駛，未來，替代人類駕駛。
【嵌牛提問】：未來自動駕駛真的可以替代人類駕駛？
【嵌牛正文】：
在可預見的未來內，我認為，自動駕駛在大部分情況下替代人類駕駛，幾乎是必然的。
我從四個角度來說自動駕駛這個問題，第一個是人性，第二個是安全性，第三個是可靠性，第四個是法律和道德問題。
先說說我個人的觀點，在可預見的未來內，我認為自動駕駛在大部分情況下替代人類駕駛，幾乎是必然的。
從四個角度來說自動駕駛這個問題，第一個是人性，第二個是安全性，第三個是可靠性，第四個是法律和道德問題。
先看人性
懶惰常常是技術進步的第一推動力?；仡櫦夹g進步的歷史，為了減少家務的勞累，人們發明了各種
各樣的家電；為了省去步行之苦，人類先后制造了馬車、自行車、摩托車、汽車、火車、飛機。
人類總是討厭重復而低效的任務，自己懶得做，就讓工具做，將重復任務自動化。工業和信息技術的不斷發展使這個世界不斷走向高度的自動化和智能化。
對于大部分人大部分情況下駕駛都是一件重復而低效的任務，將其讓工具做來自動化顯然符合技術發展的趨勢。
從效率角度來看，如果未來無人車普及，顯然能夠極大地提高效率，節約時間。而無人車出租車隊出現，這將大大提高汽車的使用率，可以改善交通擁堵、而且還更環保！
無人車非常符合人類懶惰的天性！
當然也需要保留一部分普通的車讓人體驗駕駛的樂趣。
再看安全性
我們定義安全性為自動駕駛正常運行的情況下，是否能保證人們的安全，降低事故率。
谷歌的數據表明，谷歌無人駕駛汽車的舒適性和安全性均超過人類駕駛員平均水平（參考”無人駕駛汽車進展：安全性已超人類駕駛員“）。雖然只是單方面的數據，但是也提供了很好的證據。
我們分析三大原因：
第一大原因，機器在感知上比人類強很多。
機器上有各種敏銳的傳感器、雷達、攝像頭等等，比人眼感知的范圍更廣，所以可以比人類更早做決策而且可以更快做反應。
而特斯拉此次宣布的在硬件上的升級，能夠讓車“看到”人類無法看到的世界（更遠、更廣、更清晰），可以同時看到多個不同的角度，超越人類能夠感知到的范圍。
舉兩個例子：
圍繞車身裝載 8 個攝像頭（車頭兩個，左右車身各兩個，車尾兩個），提供 360 度視角以及 250 米距離的可視范圍。
前置增強雷達，在不利天氣條件下（如雨、霧、煙塵等），提供更為清晰準確的探測數據。
這些都是人自身感知能力無法達到的。
而這還只是在特斯拉當前價格下能達到的硬件方案，隨著硬件成本的進一步降低，我們能獲得更好的方案。
這意味著什么？ 按照硬件成本來計算，我們未來都能開上低成本的無人駕駛車！
而且如果無人駕駛普及了，車與車之間通信也變得可能、會在各種場景下有更多的通信，進一步提升穩定性。
其次，機器比人類精力充沛
在全球范圍內,疲勞駕駛已成為導致交通安全事故的重要原因之一。根據美國國家公路交通安全管理局的統計,在美國的公路上,每年由于駕駛人在駕駛過程中進入睡眠狀態而導致大約10萬起交通事故。
人會疲勞，而機器不會疲勞。
再次，機器比人更理性
人會有情緒，會因為慌張、會暴怒而做出危險的行為，但是機器不會犯這些錯誤，這是機器的一大優勢。
機器目前做決策上或許比人類要差一些，特別是面對各種極端情況以及不確定性，但是這一塊在不斷的提升。
從事無人車研發就是要不斷的提升無人車處理各種極端情況下的能力，覆蓋各種可能的極端案例，把安全性不斷增加。好就好在這些無人車提升的決策能力獲得后可以迅速的轉移到其他無人車上，這就是技術的魅力。
機器可以通過空中升級立馬獲得新技能，但人類成為老司機前都是馬路殺手。
此外，未來最優的情況是所有車都是無人車，那么大部分行為都是可預測的，而道路上如果既有無人車又有人類司機，不確定性會多一些。
總結一下，我相信隨著技術的進步，自動駕駛在安全方面是有絕對優勢的。
當然我們也必須要承認，機器也無法保障100%的安全率，因為機器會有故障，算法也有瑕疵，但是人類也無法做到100%的安全率，只需要超越人類，就將有助于降低每年全球車禍120萬人的死亡數字。
而艾隆.馬斯克同樣認為，“如果你勸人們不要用無人駕駛，實際上是在殺死他們?！?/p>
再看可靠性
我們把可靠性定義為一定時間內、在一定條件下無故障地執行指定功能的能力。顯然故障可能來自于控制系統的故障、被黑客攻擊等方面的風險。
一般而言系統越復雜，自動化、智能化程度越高，潛在穩定性的風險就越大。
隨著汽車智能化程度的提高，車被黑的風險也越高，盡管如此，汽車智能化依然是大勢所趨，人類從來沒有放棄在智能化的追求。（參考《2016年汽車行業投資策略:智能化、電動化共創共享》）
前段時間克萊斯勒被爆安全漏洞召回140萬輛車、特斯拉也被入侵，但并沒有看到大部分人因為這個新聞就不敢開車了。
不僅是汽車在逐步智能化，無人駕駛的地鐵也日益普及，預計2030年全球城市地鐵實現無人駕駛。 可以想像地鐵如果出故障會多可怕，但無人駕駛比例依然在提高。原因之一是軌道上的無人駕駛足夠安全，安全性可以通過各種手段來保障。
總之呢，如果人類真的會因為可能的風險放棄便利性和效率，那就不要開車了！走路好了！其實也不要走路了，每天都呆家里了！
道德和法律問題
法律問題可能是無人駕駛的一個潛在的障礙，尤其是涉及對事故責任的界定。比如一輛無人車事故如何界定到底是車主的責任還是生廠商的問題。
無人駕駛也面臨道德層面的問題，比如在某些情況下面臨必須要撞一個人，如果面臨撞A還是撞B的選擇。
好就好在法律層面上都是博弈和妥協的結果，這個難題總是可以制定/修改規則后達成共識的，不是無解的。而解決了，道德層面的問題則往往不是太大問題，所以上述問題也不是問題。
無人車的前景
人們對于無人車的安全性的擔心是多余的，數據總是最有說服力的，即使是飛機這種早期失事率極高的交通工具，在當代也得到了普及。而天然（隨著技術進步）就可能更安全的無人車怎么可能不普及呢？
如果特斯拉沒有撒謊，特斯拉的那套設備也證明了價格不會是阻礙因素。
最后說說無人車的布局，特斯拉、谷歌、Uber、通用、豐田、本田都在真金實銀的投資無人車，而且更多車企都改變態度擁抱了無人車（從認為無人駕駛技術不成熟沒前途到認為無人駕駛是大機遇），這說明時間窗口真的已經打開，要入場的就要布局了。
二十年太長，我賭最多十年，甚至五年內。
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