共享星球丨新时代下，无人驾驶会给出行行业带来冲击吗？

 

 

同学们好呀，昨天全城热恋520，大家过得如何呀？今天小编又要给大家带来新的知识啦！快让智慧的小脑瓜继续充实起来！

 

上个月，长沙的各位同学应该被无人驾驶出租车服务刷屏了，通过百度地图、百度APP相关小程序一键呼叫区域内的自动驾驶出租车，就可以免费试乘。最近，高德打车宣布接入无人驾驶公司Auto X无人车，并在上海联合启动体验招募活动，上海市民也可以在指定许可自动驾驶范围内，免费体验无人驾驶服务。

 

无人驾驶的话题越来越火，小编也越来越好奇，无人驾驶具体是指什么？无人驾驶领域技术发展情况如何？会对出行行业产生冲击吗？

今天，小编带领同学们来了解一下关于无人驾驶的知识。

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无人驾驶出租车是什么？

是真的无人吗？

无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶的目的。

 

而小编在上文中提到的无人驾驶出租车，便是在无人驾驶汽车的自动驾驶技术上，提供出租服务的车辆。

目前，行业内公认的无人驾驶有五个等级：

L1级，驾驶支援。

L1级的自动驾驶能给驾驶员一些驾驶支援。在这个级别，依旧是需要驾驶员驾驶，但是已经出现了ACC自适应巡航、自动紧急制动、车道保持辅助等功能。

L2级，部分自动化。

同样是在驾驶支援的范畴，实现了部分自动化。汽车除了具备上面L1级描述中的自适应巡航外，同时还具备车道保持（LKA）功能或者自动变道功能。

L3级，有条件自动化。

L3级与前几个等级最大的区别就是观察主体的变化，前几个等级的观察主体是人，而L3级别的自动驾驶的观察主体是系统，也就是说从由人来观察周围环境变成了由系统来观察环境，相应的，驾驶操作也变成了由系统操控。

L4级，高度自动化。

L4级驾驶操作和环境观察仍然都由系统完成。在L3级的基础上，人不需要对所有的系统要求进行应答。比如只需要在某些复杂地形或者天气恶劣的情况时，才需要人对系统请求做出决策，而其他情况下系统能独自应付自动驾驶。这就是高度自动化。

L5级，完全自动化。

从某种意义上讲，L5级才是真正的无人驾驶，不需要人为干预即可实现汽车在各种环境下的自动行驶。观察周围环境，做出各种应对策略，已经不需要人的决策了。你可以在车上看着报纸，喝牛奶。

小编了解到，目前无人驾驶出租车主要范围还处在L2及以下的阶段，并不是真正的“无人”状态。根据相关法规要求，在无人车示范应用的现阶段，每辆车内均会配备安全员。

 

比如在长沙岳麓区投入的无人驾驶出租车，为保障安全，车内就配备了一位安全员、一位领航员共两人。而且，无人驾驶车辆不能随意上路，在现有条件下，无人驾驶要在特定范围、规定场景、有人员监管的前提下才能实现。

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在国内外

无人驾驶技术的应用场景有哪些？

除了无人驾驶出租车，无人驾驶技术还在越来越多的领域开花结果。

同学们是否还记得世界第一个无人港口码头——青岛港自动化码头，“Think Port，Choose Qingdao（提到港口，选择青岛）”。

记得小编当初看到整个视频之时，完全被震撼，与一般熙攘的码头相比，偌大的青岛港显得格外的安静，整个港口实现全部自动化，只有各种机器运动的轨迹。

 

无人驾驶技术在这其中发挥了不小的作用，整个码头有30多辆无人驾驶的导引车（AGV）在来回不停穿梭，却不会发生碰撞或者摩擦。这种车全车可达70吨，但由于停启位置十分精确，停车误差不会超过2厘米。

这是什么概念？也就只有小编的一个指甲盖那么宽。

此外，不仅有港口无人驾驶，国内的自动驾驶车辆，还在矿区（井下电机车无人驾驶技术）、大型企业场内（无人驾驶物流运输技术）、清洁道路时（无人驾驶清扫车技术）等多种固定生产生活场景有所应用，无人驾驶技术正在逐渐渗入我们生活的各方面。

 

 

 

将眼光放到大洋的彼岸，美国的无人驾驶技术也呈现良好的发展态势。

美国的谷歌公司，是第一批获得无人驾驶路测许可的公司之一，同时也是最早研发无人驾驶技术的公司。2018年底，Alphabet公司（Google母公司）旗下的Waymo宣布推出首个商业化打车服务，成为首家无人驾驶车辆商业化落地的公司，这也标志着谷歌无人车将进入下一个全新阶段。

 

此外，像苹果、Uber等科技巨头，也在近几年纷纷进军无人驾驶领域。

纵观国际，中美暂时引领着全球无人驾驶产业的发展。在目前获得加州无人驾驶路测许可的45家公司中，中资和华人背景公司共14家，占比高达31%，仅次于美国19家，远高于欧洲8家、日韩4家。到目前，全球无人驾驶产业的整体发展，也保持着中美领先的局面。

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目前还未达到

真正的“无人”驾驶出行

那么，随着技术的发展，多久可以实现真正的无人驾驶出行呢？

实现无人驾驶是一项系统工程，既需要核心技术成熟、智能交通设施完善和新一代移动通信普及等，又需要道路测试过关、交通法规完善和商业模式创新，目前多地开展了道路测试，但大多是封闭道路测试，开放道路测试还比较少。

 

现有的技术，要进入上文提及的L4级别以上大概要5年至10年以上时间，要达到L5级别，真正意义上的无人驾驶出行，则有更多的技术难题要破解。

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感知层：相当于驾驶员的眼睛和耳朵，由各种各样的传感器来完成对外部环境的判断和识别。

就目前来说，智能感知技术是前提条件，这块需依赖传感器、激光雷达（避障），而目前来说，传感器和雷达的单位成本过高，从经济成本的角度来看，无人驾驶还不具备商业可行性。

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决策层：相当于驾驶员的大脑，通过控制器对环境的认知以及路径规划进行决策判断。

L2级别以下的ADAS系统，主要对传感器收集的数据进行筛选和分析；而L3级别以上，需要系统对环境进行认知，参与到路径规划和决策判断中来。

在此场景下，深度学习算法、大量算力以及存储海量数据的价值就凸显出来了，决策层的关键点就在于车载芯片和算法。

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执行层：相当于驾驶员的手和脚，来完成车辆制动、转向和驱动。

自动决策是难度系数颇大的一块硬骨头。这需要的不仅仅是精密的算法，更多的时候需要的是对于一些可能遇到的问题给出的解决逻辑，俗称人性化。

这几乎是无人驾驶的核心部分了，目前算法的精密度还不足以支撑。

除上述三点之外，关于涉及到的法律法规，更需要完善成系统来为无人驾驶做支撑。

所以，作为一项新趋势和新技术，无人驾驶出行尚未形成相对成熟、平稳的运营模式，也基本不会冲击传统出租车市场，将来要走的路还很远。

 

不过，受新冠肺炎疫情影响，同学们应该也深有感触，“零接触”的市场需求越来越大，真正的“无人驾驶”出行也备受期待。尤其是业内大公司的持续推动及相关政府政策方面的扶持，无人驾驶的进程正在加速。

虽然不能预知未来，小编还是非常期待，以后的生活中也能出现科幻电影中那么酷炫的无人驾驶画面。同学们对无人驾驶的未来有什么想象？也欢迎留言告诉小编哦~

今天的共享星球就到这里，我们下期见！

 

 

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