新科技快速指南系列之“自動駕駛汽車”：歷史、現(xiàn)在與未來
2018-02-05 10:16:12 來源：36氪 熱度:
在過去的五年里，對自動駕駛的看法已經(jīng)從“也許可能”變成了“絕對可能”，然后變成了“不可避免”，到現(xiàn)在已經(jīng)變成了“怎么會有人認(rèn)為這是不可避免的?”。每一個大型的汽車制造商都在大力發(fā)展這項技術(shù)，它們渴望在自動駕駛汽車時代來臨之前，重塑自己的品牌形象，成為一個“移動供應(yīng)商”。其中，最早踏足這個領(lǐng)域的是Waymo——以及從谷歌自動駕駛汽車項目演化出來的公司。但它的壟斷地位在近年來已經(jīng)有所下降，像Lyft和Uber這樣的叫車公司，也都在忙著解雇那些現(xiàn)在為他們的用戶提供服務(wù)的司機(jī)。像英特爾、IBM和蘋果這樣的科技巨頭公司也想從中分一杯羹。無數(shù)饑渴的創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)形成了一個新興的生態(tài)系統(tǒng)，他們專注于激光傳感器，壓縮地圖數(shù)據(jù)，建立服務(wù)中心等。
現(xiàn)在, 自動駕駛汽車到處都是。它們在加利福尼亞、密歇根、巴黎、倫敦、新加坡和北京的街道上徘徊。這種21世紀(jì)的“淘金熱”，是由機(jī)遇和生存本能相互交織在一起驅(qū)動的。根據(jù)一個說法，自動駕駛技術(shù)將會為全球經(jīng)濟(jì)帶來7萬億美元的價值，并在未來幾十年內(nèi)挽救數(shù)十萬人的生命。與此同時，它也將摧毀汽車工業(yè)體系及其相關(guān)的加油站。汽車司機(jī)、出租車司機(jī)和卡車司機(jī)等從業(yè)人員將會失去工作。在這個過程中，大多數(shù)人將受益，但也會有許多人將被甩在后面。
值得記住的是，當(dāng)汽車剛開始隆隆作響的時候，人們把它稱為“無馬馬車”（horseless carriages）。這中稱呼是有道理的：當(dāng)時的車輛就像馬車一樣，只是沒有馬。當(dāng)“汽車”一詞開始流行起來的時候，這項發(fā)明已經(jīng)變成了一個全新的東西。一個多世紀(jì)以來，它重塑了人類的生活方式（包括人類在何處以及與誰生活）。這個循環(huán)已經(jīng)重新開始，“自動駕駛汽車”很快就會像“無馬馬車”一樣不合時宜。我們還不知道那些不需要人類司機(jī)的汽車會給社會帶來什么影響，但我們可以肯定，類似的改變將會發(fā)生。
第一輛自動駕駛汽車
就在10多年前，在洛杉磯郊外一個廢棄的空軍基地，一輛自動駕駛汽車在真實(shí)的車流中穿行，這是美國國防部高級研究計劃局(Darpa)發(fā)起的第三次也是最后一次自動駕駛汽車比賽。
當(dāng)時，他們已經(jīng)投入了大量的資金，進(jìn)行了多年的研究，試圖制造自動駕駛卡車。這為自動駕駛汽車技術(shù)奠定了基礎(chǔ)，但在制造一種能夠以實(shí)際速度行駛的汽車時卻停滯不前，因為它需要克服現(xiàn)實(shí)世界中的各種危險。
所以，國防部高級研究計劃局認(rèn)為，也許會有其他人能夠?qū)崿F(xiàn)這個目標(biāo)。所以，它舉辦了一場比賽，邀請全世界各地的企業(yè)或人建造來制造一輛能夠橫穿加州莫哈韋沙漠的自動駕駛汽車，最快的那個將會獲得100萬美元的獎金。
這場在2004年舉行的比賽簡直是一團(tuán)糟。每個團(tuán)隊都采用自己的方式將當(dāng)時可用的傳感器和計算機(jī)組合在一起，他們自己編寫代碼，自己焊接硬件來尋找合適的方式使車輛能夠穿越142公里的莫哈韋沙漠。最成功的只行駛了7英里。大多數(shù)汽車都在剛開始起步的時候出現(xiàn)了故障。但是，這場比賽創(chuàng)造了一個由極客、夢想家等人組成的群體，他們堅信機(jī)器人來做司機(jī)是有可能的。
2005年，他們又回到同一個地方，參加了一場后續(xù)的比賽，并證明了自動駕駛汽車是有可能的：有五輛車完成了這一過程。在2007年的城市挑戰(zhàn)賽中，這些車輛不僅僅能夠避開障礙物，還能遵守交通法規(guī)在道路上去并線，轉(zhuǎn)彎等等。
當(dāng)谷歌在2009年推出自動駕駛汽車項目時，它首先雇傭了一批美國國防部高級研究計劃局退伍的軍人。在18個月的時間里，他們建立了一個系統(tǒng)，已經(jīng)能夠處理加州一些最艱難的、很少有人參與其中的道路（包括著名的舊金山的 Lombard Street 繞行區(qū)）。幾年后，埃隆·馬斯克宣布，特斯拉將在自己的汽車上建立一個自動駕駛系統(tǒng)。而Uber和Lyft這樣的叫車服務(wù)的普及，削弱了人們坐車和擁有那輛車之間的聯(lián)系，實(shí)際這也幫助設(shè)定了一個未來——即將來有一天，開車的那個人也會消失。2015年，Uber甚至從卡內(nèi)基梅隆大學(xué)國家機(jī)器人工程中心挖來了50名科學(xué)家，專門開發(fā)無人駕駛汽車。
幾年之后，這項技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到了沒有任何一家汽車制造商能夠?qū)ζ湟暥灰姷某潭?。福特、通用、日產(chǎn)、特斯拉、梅賽德斯等公司開始投入數(shù)十億美元研發(fā)自動駕駛?？萍季揞^們緊隨其后，還有大批的初創(chuàng)公司：成百上千的小公司現(xiàn)在正忙著提供改進(jìn)的雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)、地圖、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)等。比賽正在進(jìn)行。
自動駕駛汽車術(shù)語
攝像頭
非常適合在高速公路上發(fā)現(xiàn)車道、限速標(biāo)志和交通燈等東西。一些開發(fā)人員認(rèn)為，通過更好的機(jī)器視覺，他們可以使用攝像頭來識別他們看到的每樣?xùn)|西，并據(jù)此來進(jìn)行導(dǎo)航。
激光雷達(dá)
大多數(shù)自動駕駛汽車上旋轉(zhuǎn)的東西是激光雷達(dá)，它每秒發(fā)射數(shù)百萬束激光，測量它們反射回來的時間。然后利用這些數(shù)據(jù)建立一個比雷達(dá)提供的更精確的三維地圖。與二維的攝像頭圖像相比，這更容易讓計算機(jī)理解。但它也非常昂貴，難以規(guī)模化生產(chǎn)，也不夠耐用。更不用說應(yīng)付極端的氣候了。很多創(chuàng)業(yè)公司和科技巨頭都在投入數(shù)百萬美元的資金來解決這一問題。
機(jī)器學(xué)習(xí)
簡單來說，這就是一種人工智能工具，通過數(shù)以百萬計的例子來訓(xùn)練計算機(jī)，使其能夠檢測車道線，識別出騎自行車的人。這個世界太復(fù)雜了，工程師不可能為每一種可能的情形寫一出來一套規(guī)則，所以擁有能從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)，以及明白該怎么行使的汽車非常關(guān)鍵。
地圖
在一輛自動駕駛汽車出現(xiàn)在街道上之前，公司將會使用攝像頭和雷達(dá)來繪制非常詳細(xì)的地圖。這種地圖作為一種參考文檔，能夠幫助汽車驗證傳感器讀數(shù)，對于任何想要找準(zhǔn)自己定位的車輛來說，這都是至關(guān)重要的，這是標(biāo)準(zhǔn)的GPS無法提供的。
雷達(dá)
自上世紀(jì)90年代末以來，雷達(dá)就經(jīng)常出現(xiàn)在汽車上，它可以在周圍反射無線電波, 以觀察周圍環(huán)境, 特別擅長發(fā)現(xiàn)大型金屬物體ーー其它汽車。它們既便宜又可靠, 而且不容易受到雨霧或雪的影響。
自動駕駛汽車的未來
讓我們從你最想知道答案的問題開始吧：自動駕駛汽車什么時候能普及？這是一個錯誤的問題。自動駕駛汽車并不是一個需要某一天準(zhǔn)備好，然后開始發(fā)貨的設(shè)備。它是一個系統(tǒng)，是一個以新穎的方式來應(yīng)用發(fā)明的集合體。而且，要記住，最初的汽車的發(fā)展受到了道路網(wǎng)發(fā)展和汽油供應(yīng)等因素的制約和影響。同樣，自動駕駛汽車的普及也會受到一系列新的問題的制約與影響。
自動駕駛技術(shù)何時才能準(zhǔn)備好？首先，硬件已經(jīng)準(zhǔn)備好了。攝像頭和雷達(dá)已經(jīng)足夠便宜了，而且足夠耐用，可以用在面向大眾市場的汽車上了。但是，激光雷達(dá)仍然很貴，但有數(shù)十家初創(chuàng)公司和大公司都在競相降低成本。英特爾、高通和英偉達(dá)等芯片制造商正在努力降低這些“滾動的計算機(jī)”的電力需求。
真正的工作是不斷地改進(jìn)軟件（由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動），能夠讓計算機(jī)來正確地理解來自傳感器的數(shù)據(jù)。這就是為什么福特向人工智能公司Argo AI投資了十億美元，為什么通用汽車買下一家名為Cruise的創(chuàng)業(yè)公司，為什么Waymo要在道路上行駛了400萬英里。安全駕駛不僅僅只是需要知道一個人在那里，你還必須知道，他是騎著自行車，他可能會采取什么樣的行動，以及應(yīng)該如何應(yīng)對他的行動。這對機(jī)器人來說是很難的，但是這些問題正在被越來越快、越來越好地解決。
下一個問題：我們能一起建造和操作這些東西嗎？每年生產(chǎn)數(shù)百萬輛汽車的大型汽車制造商依賴于數(shù)十或數(shù)百家公司復(fù)雜而精確的互動，這些公司提供汽車所有的零件，并提供服務(wù)以維持它們的運(yùn)轉(zhuǎn)。然后，需要經(jīng)銷商來銷售，加油站或充電站來提供燃料，以及維修點(diǎn)來維護(hù)修理，停車場來存放等。任何一個想要提供自動駕駛汽車的人，都需要思考怎么去重塑這一個世紀(jì)以來建立的相互作用和過程。Waymo已經(jīng)與汽車租賃公司Avis合作，在亞利桑那州出租自動駕駛的小型貨車。該公司還與一家名為Trov的創(chuàng)業(yè)公司合作，為這些貨車提供保險。通用汽車正在重新調(diào)整旗下的一家生產(chǎn)工廠，在沒有方向盤和踏板的情況下，生產(chǎn)出雪佛蘭Bolts。激光雷達(dá)制造商 Velodyne 在圣何塞開了一家"megafactory"公司。 聯(lián)邦監(jiān)管機(jī)構(gòu)正在考慮如何對不符合人類駕駛員安全標(biāo)準(zhǔn)的車輛進(jìn)行認(rèn)證。各種各樣的潛在供應(yīng)商正在制定運(yùn)營中心的計劃，在那里，人類可以跟蹤他們的機(jī)器人車隊，并為需要的顧客或汽車提供服務(wù)。
這并不是在討論這些東西是否會被部署，而是在討論該如何部署。首先，忘掉擁有一個完全自動駕駛汽車的想法吧。你今天可以買一輛能夠自動在告訴公路上駕駛的汽車，但你想要是一輛能處理任何情況的自動駕駛汽車，還需要幾十年的時間。這些自動駕駛汽車將會先出現(xiàn)在類似于出租車的車隊中，在有限的條件和區(qū)域內(nèi)運(yùn)行，這樣他們的操作人員就可以避免特別棘手的交叉路口，并確保一切都被細(xì)致入微地描繪出來。想要搭順風(fēng)車，你可能需要預(yù)先確定上車點(diǎn)和下車點(diǎn)，這樣才能保證安全而合法地行駛、停車了。與此同時，制造這些汽車的人們還需要解決一些棘手而又實(shí)際的問題。他們將會計算要收多少錢，即才能收回研發(fā)成本，又不會讓潛在的乘客覺得難以接受。他們需要與監(jiān)管機(jī)構(gòu)和保險公司進(jìn)行討論，怎么處理不可避免發(fā)生的交通事故等等。然后，他們將不得不考慮如何擴(kuò)張——這才是真正的競爭開始的時候。Uber、福特、Waymo和通用汽車可能會在不同的城市起步，但很快，它們就會開始爭奪地盤。你知道現(xiàn)在Uber和Lyft在爭奪市場份額方面有多么激烈嗎？他們會追蹤司機(jī)，并為吸引乘客而進(jìn)行大量的促銷活動?，F(xiàn)在再想象一下，比這多幾倍的競爭對手進(jìn)行同樣的戰(zhàn)斗是一種什么樣的場景。
每個人都應(yīng)該捫心自問的問題是：這項技術(shù)將如何改變你的生活？嗯，你到機(jī)場的旅程會變得越來越便宜和安全。你上下班通勤將變得不那么麻煩。但這都是最基本的東西，就像無馬馬車一樣。
事實(shí)上，很難想象一旦汽車能夠自動行駛，人們會做什么。一旦這些東西變得如此高效，運(yùn)輸成本就會降至接近零的水平。這很容易讓人聯(lián)想到一個反烏托邦的世界，在這個世界里，自動駕駛汽車鼓勵城市擴(kuò)張，每個人都住在離工作地點(diǎn)100英里之外的地方，并派他們的自動駕駛汽車去做他們的差事，阻塞我們的街道。樂觀主義者設(shè)想的是一種新型的烏托邦式城市，這種技術(shù)不僅可以減少交通事故的發(fā)生，還能與現(xiàn)有的公共交通系統(tǒng)相結(jié)合，并讓所有人都能負(fù)擔(dān)得起。就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，這些汽車會反映出我們的一些更糟糕的沖動，但也會給我們帶來最好的回報。
One More Thing：自動駕駛汽車的攝影史
1、Stanford Cart
人們對于自動駕駛汽車的夢想已經(jīng)有近一個世紀(jì)了，普遍被人認(rèn)可的第一輛“自動駕駛”汽車是Stanford Cart。它最早建于1961年，在70年代早期，它可以利用攝像頭和早期的人工智能系統(tǒng)來繞過障礙物。但它面臨的一個大問題是：每移動一米需要20分鐘的時間。
2、NavLab 5
1995年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員托德·約赫姆（Todd Jochem）和迪安波默洛（Dean Pomerleau）駕駛著配備自動駕駛的1990年的龐蒂克Trans Sport——NavLab 5穿越美國。在將近3000英里的路程中，這輛貨車確實(shí)是在自動駕駛。用擋風(fēng)玻璃的攝像頭來尋找車道線，人類負(fù)責(zé)踩油門和剎車。
3、Sandstorm
21世紀(jì)初, 美國國防部高級研究計劃局舉辦了一場比賽，邀請全世界各地的企業(yè)或人建造來制造一輛能夠橫穿加州莫哈韋沙漠的自動駕駛汽車。雖然沒有一個進(jìn)入決賽的選手能完全全部路程。這場比賽創(chuàng)造了一個由極客、夢想家等人組成的群體，他們堅信機(jī)器人來做司機(jī)是有可能的。其中表現(xiàn)最好的汽車是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Sandstorm，一輛配備有攝像頭、激光掃描儀、雷達(dá)的悍馬，車輛上還有一個裝滿電子設(shè)備的重達(dá)1000磅的盒子, 以便在崎嶇的地形中找到行駛路線。
4、Stanley
當(dāng)美國國防部高級研究計劃局在2005年再次舉行比賽時, 有五輛車完成了所有的路程。最快的是斯坦福大學(xué)的Stanley。 它是一輛使用了現(xiàn)代標(biāo)準(zhǔn)攝像頭、雷達(dá)和激光掃描儀的大眾Touareg，在很大程度上依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來理解其收集到的數(shù)據(jù)以及決定如何行駛。
5、Boss
美國國防部高級研究計劃局舉辦的第三次也是最后一次比賽是2007年的城市挑戰(zhàn)賽, 它是在一個廢棄的空軍基地上舉行的。 這一次, 卡內(nèi)基梅隆大學(xué)與通用汽車合作制造的Boss取得了第一名。這是一輛配備有各種傳感器的雪佛蘭塔荷，非常具有“侵略性”，但并沒有違反交通規(guī)則。 和所有頂尖的自動駕駛汽車一樣, 它使用了一種新的雷達(dá)激光掃描系統(tǒng), 能夠提供一個360度的詳細(xì)視角。
6、谷歌Prius
2009年，谷歌的拉里·佩奇（Larry Page）讓斯坦福大學(xué)斯Stanley的創(chuàng)建者塞巴斯蒂安·特倫（Sebastian Thrun）給他制造了一輛自動駕駛汽車，并要求他在加州的1000英里公路上進(jìn)行測試，解決可能會遇到的問題。美國國防部高級研究計劃局比賽中招募到了最優(yōu)秀的人才后，特倫用必要的傳感器裝配了一輛Prius。一年半之后，這個團(tuán)隊攻克了“拉里的1000公里任務(wù)”。
7、谷歌Firefly
在接下來的幾年里, 谷歌掌握著自動駕駛汽車領(lǐng)域的話語權(quán), 逐漸地將技術(shù)推向汽車工業(yè)無法忽視的地步。 在2014年, 它用Firefly 清楚地表達(dá)了對人類駕駛員的排斥(其他人稱之為koala, 或者pod等等) , 這是一輛沒有方向盤和踏板的汽車。 三年后, 這支自動駕駛團(tuán)隊從谷歌分離出來, 成立了Waymo。然后Firefly 退休了，Waymo開始轉(zhuǎn)向克萊斯勒Pacifica等量產(chǎn)車。
8、梅賽德斯 F 015
到2015年, 大型汽車制造商終于開始認(rèn)真對待自動駕駛技術(shù)了。 梅賽德斯-奔馳（20世紀(jì)80年代做了大量的自動駕駛研究)在CES上發(fā)布了一輛未來概念汽車F 015，車輛的窗戶可以作為觸摸屏, 而且也為那些不敢放手的人提供了方向盤。該車預(yù)計在2030年出廠。
9、雪佛蘭 Bolt （沒有方向盤）
在幫助卡內(nèi)基梅隆大學(xué)進(jìn)行美國國防部高級研究計劃局的城市挑戰(zhàn)賽11年后, 通用汽車發(fā)布了一款既不帶方向盤也沒有踏板的雪佛蘭 Bolt 電動汽車。 通用公司將在2019年的某個時候?qū)⑦@款車作為自動駕駛的出租車推出。
10、豐田 e-Palette
不久之后, 自動化技術(shù)將使汽車設(shè)計師擺脫今天的限制。 豐田公司通過e-Palette來探索未來, 這是一個可以做任何事情的車輛的平臺, 從載客到運(yùn)送披薩到作為一個移動的酒店或醫(yī)療中心。 這是迄今為止最大膽的產(chǎn)品之一——我們正在邁向一個汽車不僅僅只是我們駕駛的東西的世界。
責(zé)任編輯：王維
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