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自动驾驶取代出租车司机?这可能吗?,苏州上位机培训,苏州机器视觉培训
发布时间:2024-08-28 10:44:42 点击次数:20

对于“自动驾驶”这项技术,咱们作为汽车洋葱圈的“圈内人”,肯定已经是身经百战、见得多了。

但真正让绝大多数普通人认识到自动驾驶,还得是最近百度Apollo向武汉投放“萝卜快跑”无人驾驶出租车这件事。

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很多人对这件事的反应是震惊,觉得自己都还没学会开车,出租车居然都能自动驾驶了,感叹科技发展居然如此之快。

而利益相关的出租车、网约车、货车司机们则不这么想,因为“萝卜快跑”的打车价格过低,摆明了要抢他们的工作。

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这事甚至已经严重到,武汉不少出租车司机已经退掉了自己的车辆,并且集体向有关部门请愿,希望能给自己“一条活路”。

那自动驾驶技术目前真的已经可以威胁、甚至取代司机了吗?下面我来给大家说道说道。



自动驾驶和辅助驾驶


很多人对“自动驾驶”的概念很模糊,觉得“萝卜快跑”是自动驾驶,特斯拉FSD也是自动驾驶,其实不然。

它们俩所代表的,其实是自动驾驶技术在发展过程中,在两种不同的技术路线下分裂出来的两种产物。

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其中特斯拉FSD所代表的是渐进式路线,也就是从L2辅助驾驶,逐步迭代到L4自动驾驶。


除了特斯拉FSD,像华为ADS、小鹏XNGP这些,都属于渐进式路线下的辅助驾驶技术(以下简称辅助驾驶)。

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而“萝卜快跑”所代表的则是跃进式路线,也就是跳过L2辅助驾驶和L3有条件自动驾驶的阶段,直接研发L4自动驾驶(以下简称自动驾驶)。


国内除了百度Apollo,还有小马智行和滴滴等企业,他们最早在2018年就开始在北上广深等城市运营无人驾驶出租车了。

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但要论祖师爷,还得看谷歌孵化的Waymo,他们从2009年开始研发自动驾驶技术,并从2017年运营无人驾驶出租车。


不过对比现阶段华为、小鹏等辅助驾驶“全国都能开,全国都好用”的研发落地进度,自动驾驶的现状却明显尴尬很多。

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比如祖师爷Waymo,这么多年下来,他们的运营范围仅限美国凤凰城、奥斯丁、洛杉矶、旧金山这四座城市的部分街区。


而像武汉的“萝卜快跑”,目前也只能在江北、武昌、洪山和江夏的部分片区运营,至于在其他几座城市的运营范围,也都大差不差。

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另外,几乎所有研发自动驾驶和运营无人驾驶出租车的自动驾驶企业,都在近几年经历过高管出走、资金链断裂、大面积裁员等风波,其不少企业更是破产倒闭,或者转投辅助驾驶的渐进式路线以求生机。

这又是为什么呢?


自动驾驶,暂时走不通


一言以蔽之,想要在现阶段实现自动驾驶,实在太困难了,光是在技术层面,就有自动驾驶企业翻不过的两座大山。


数据量不够

首先是第一座山。自动驾驶和我们人类学车一样,也是要经过长时间的学习和摸索、甚至是试错来成长的。

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比如我们正常人学车,都是先在驾校学习基础的驾驶知识,然后再上路,进而不断地积累更多的驾驶经验。

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自动驾驶也是一样,只不过它学习的驾驶知识和经验,都是一种叫做“数据”的东西,它是在我们开车时同步生成的。


比如某一个十字路口,自动驾驶应该怎么过,那么它就会找到人在开车通过这段十字路口时的数据来学习。


这个时候你可能会觉得莫名其妙,觉得过个红绿灯有什么难的?


但事实显然不是这样,自动驾驶需要学习的事情包括但不限于:识别红绿灯和对应车道的绑定关系、学习与行人&非机动车&邻车的博弈能力、掌握兼顾通行效率和乘坐舒适性的转向&加减速力度、理解限行&潮汐车道&待行线&突发情况的应对方式...

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这些数据种类十分繁杂,不仅收集起来非常困难,即使能收集到,每个人的驾驶方式也完全不同,又需要自动驾驶去理解和筛选,因为它必须做到完全安全和合法合规。


所以,光是数据收集这一项,就足够饿死超过一半的自动驾驶企业,因为它们的数据来源只有自营的无人驾驶出租车,而这些出租车的数量实在太少了。

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比如“萝卜快跑”,截至今年5月,其在国内也只有1000台无人驾驶出租车,并且平均下来,每台车每天只能跑出300公里的数据量。


对比之下,特斯拉仅去年就在美国卖出了超过65万台新车,哪怕每台车每天只跑1公里,也能生成65万公里的数据;另外,不论车主有没有购买FSD,特斯拉都能通过影子模式收集海量的驾驶数据,加速FSD迭代。

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而如果没有足够的数据支持,自动驾驶企业也没法研发并训练更先进的算法模型,所以我们看近几年类似“大模型”、“端到端”、“占据网络”等技术概念,都是特斯拉、华为、小鹏这些拥有海量量产车的企业提出并运用的。


因为行业内现在已经认定了,通向自动驾驶终局的技术路线就是靠大数据+大模型实现的“数据驱动”,没有足够的数据就是寸步难行。

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所以最后,除了Waymo、百度Apollo这样家大业大的还能继续支撑以外,其余自动驾驶企业都因为数据积累速度跑不过资金消耗速度而退场了。


黑盒躲不掉

其次是第二座大山,很多人不信任自动驾驶,是因为网上有很多自动驾驶发生事故的报道和视频,其中很多事故的原因更是让人匪夷所思。

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比如网上有很多新闻报道和短视频显示,在武汉运营的“萝卜快跑”经常出现莫名其妙的占道停车,导致了严重的交通拥堵。

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究其原因是在于,实现自动驾驶的核心是AI,而我们现阶段的人类科技水平也只是刚刚学会如何使用AI,并没有能力完全掌控它。


换句话说就是,我们或许可以让AI针对一件事情,输出我们想要的答案,但这个思考计算的过程和逻辑,AI是不会告诉我们的,这就是AI的黑盒属性。


这就好比《复联2》里原本设定为维和机器人的奥创想要毁灭人类,你以为是它出bug了,但其实奥创自始至终都想实现世界和平,只是他认为毁灭人类是最好的实现方式。

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当然,奥创在编剧的加持下,可以把它的思维逻辑清晰地告诉我们,而同为AI内核的自动驾驶,可就远没有奥创这么智能了。


最后的结果就是,自动驾驶可能会在行驶过程中各种我们难以预料的、同时也是难以解决的问题,而这个问题在未来很长时间内可能都是无解的。

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不过对于像特斯拉FSD、华为ADS、小鹏XNGP这样的辅助驾驶来说,由于目前还是以司机为主体,所以黑盒带来的负面影响可以被人工接管降低,在安全法规方面至少还说得过去。


当然往好的方面看,基于辅助驾驶的渐进式路线,也能给人类攻克黑盒难题争取更多时间,毕竟科技终究是在无线螺旋上升中缓慢进步的嘛。


总结

所以总的来看,担心以“萝卜快跑”为代表的无人驾驶出租车取代真人司机,完全就是在杞人忧天的(至少在AI没有发生技术爆炸前是这样的),就目前已落地的L4自动驾驶的实际能力来看,它对大家的意义更多的只是“尝鲜”,真要打车还是首选出租车或网约车。

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不过,我们每一次乘坐无人驾驶出租车,除了能给它的运营商提供少量的收入外,也能帮助他们收集更多数据,好帮助中国自动驾驶技术更快迭代,这可能就是我们作为普通人身处时代洪流之中,能给人类历史做出的最有意义的一项贡献了。


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