经济影响可达1.9万亿的自动驾驶 距离消费者还差几步
原标题:经济影响可达1.9万亿的自动驾驶,距离消费者还差几步
文 | 刘远举
6月27日,上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动,滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务。用户可通过APP线上报名,审核通过后,将能在上海自动驾驶测试路段,免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘体验。央视新闻对此次自动驾驶网约车在开放道路体验的全流程进行2小时的直播。
**智能汽车经济影响可达1.9万亿美元**
自动驾驶技术,一直是当下业界的热门话题。谷歌、百度等互联网厂商,特斯拉等新兴汽车厂商,乃至奥迪、沃尔沃等传统汽车厂商,都在发力深耕。
根据麦肯锡发布的《展望2025·决定未来经济的12大颠覆技术》研究报告显示,到2025年,智能汽车预估的潜在经济影响为2000万到1.9万亿美元之间,位列十二大颠覆技术的第六位。
自动驾驶从L1到L5分为5级。L1级,指辅助驾驶,比如自适应巡航、车道保持辅助、制动刹车;L2级,半自动驾驶,如全速自适应巡航、自动泊车、主动车道保持、自动变道、限速识别等功能。在这个级别做得比较好的就是特斯拉,号称可以达到L2.5级自动驾驶。
L3级,指有条件自动驾驶,车辆可以实现绝大部分操作,主动完成加减速、变道超车等一系列动作,但是驾驶员还是要始终保持注意力,在出现紧急情况时需要随时接管车辆。
L4/L5级,指高度自动驾驶/全自动驾驶,基本上驾驶员不用管车辆。当然,虽然此次自动驾驶属于L4级,但为确保行程安全,依相关规定,还是需要配备安全员的,以随时接管车辆,应对突发情况。
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▲图片来源:新京报网
过去也有不少公司进行过自动驾驶的上路测试,但相对而言,离普通百姓的生活比较远。此次测试,普通消费者可以亲身体验,更接近于实际出行使用需求。
人类对新生事物总是充满疑虑并且有更高的要求,就像汽油车燃烧不是新闻,但特斯拉燃烧,一定是个大新闻。
所以,这种身边的自动驾驶,既是一个很好的技术科普,更重要的是能够消除神秘感,提高接受度,对于将来的普及有很大的好处。比如,这一次直播,遇上了雨天,雨天对人的驾驶也有更高的要求,反过来说,这种安全性,也让大众最直接、最朴素地围观了整个发单及行程过程,直接感知自动驾驶。
**大规模资源投入加速自动驾驶发展**
从产业角度看,大规模的出行公司进入自动驾驶领域,能撬动更多社会资源投入,加速科技公司与车厂的合作。比如,能够定制自动驾驶车型,并投入使用;再比如,基于掌控的司机规模,不难从中挑出知识水平高、学习能力强的网约车司机,通过培训,将其转变为自动驾驶安全员。
更重要的是,这种资源的投入,能够得到直接的回报——自动驾驶能够提升车辆的安全性、降低司机的劳动强度。哪怕仅仅是在拥堵的时候,能够解放司机的双手,降低他们的劳动强度,都能带来最直接的感知,司机可能不再因为拥堵拒载——反正对他们来说,堵车是他们可以放松的时候。
劳动强度降低,意味着报酬降低,利润率提升。所以,相比整车厂、科技公司,自动驾驶能对出行公司,带来最直接的回报。
在撬动的这些资源当中,数据是最重要的投入。
在自动驾驶领域,神经网络的发展起到了关键性的推动作用。在过去十年中,深度神经网络学习取得了突破性进展,从AlphaGo围棋算法到医疗图片识别,都是神经网络发展与完善的结果。
在自动驾驶领域,神经网络使汽车能够利用传感器的数据,在环境建模层和高层次推理层来进行计算,估算道路边缘位置、发现障碍物、识别行人等。
神经网络的一大特点是需要大量的数据去训练神经网络,围棋通过机器对战的方式学习、图片识别依靠大量已有的医疗图片,而在自动驾驶领域,则需要大量的真实路况。
**新基建助力中国自动驾驶弯道超车**
所以,自动驾驶是一个实践与提升相互促进的过程,也是一个数据成为生产力的典型行业。依赖于中国庞大的出行体量,出行公司在数据方面的积累更具优势。
直播中提到,目前出行公司的车载设备安装已经覆盖了超过平台50%的订单,每年可获得近 1000 亿公里的驾驶场景数据,这些数据在仿真环境中进行三维重建,从而训练自动驾驶的算法。
需要指出的是,目前的自动驾驶虽然还在“车适应路”的阶段,但自动驾驶对道路也提出了一定的要求。
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▲图片来源:新京报网
如果把智能的车、智能的路,视为自动驾驶的两个生产要素,那么,这两个要素也符合经济学的边际替代效应规律。
当车的技术提升到一定程度后,路的提升、智能化,是一个更高效的出路。对道路进行智能化提升,改造、新建监控设施、通讯系统、智能化红绿灯系统、道路与车辆的互动智能设施,是未来自动驾驶发展的方向。
某种程度上,这种兴建基础设施,以配合创新,不但符合当下新基建的大方向,也正是中国模式弯道超车的优势所在。
□刘远举(专栏作者)
责任编辑:赵慧芳
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