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无人驾驶为何难,为何重要,为何只有中国才能实现真正的无人驾驶

  前不久,华为公司测试无人驾驶的视屏,火遍全网,一下子引起了全社会的广泛关注。今天我们来聊一聊,无人驾驶为何难,又为何重要,为什么只有在中国才能实现真正的无人驾驶。
  一
  需要开车上班的朋友,可以回想一下每天早上的场景,一家三口掐着点儿坐上车,先送小孩,好不容易从学校门口的拥堵路段开出,还要送不会开车的老婆,等全送完了,最后看看时间,自己的全勤奖又泡汤了。   这时候就想,如果能有一辆会自动行驶的车,可以把不会开车的人,安全送到目的地,那该有多好。那么,按照当前科技,这个愿望能马上实现吗。   我们经常会看到一些视频,在美国,有司机被拍到开着特斯拉,在高速路上呼呼大睡,而汽车还在自动行驶。前不久,华为公司的无人驾驶技术在上海公开测试,感觉好像全民无人驾驶的时代马上就要来了,女司机的春天也要到了。   其实这么说吧,已经可以做到90%,但最难的就是最后的10%。无人技术按实现程度,分为6级(L0到L5),前3级就不说了,基本和普通驾驶没啥区别,到了L3级别,就可以解放双手,不用握方向盘了,车子会自动行驶,但是司机还需要时刻注意路上的突发情况,随时接管驾驶。   到了L4,就可以享受人生了,只要在平整的公路上,你可以躺在车内,边刷手机,边吃辣条,完全不用管路况。   而最高的L5,已经不用管开什么路,哪怕是崎岖颠簸的羊肠小道,你都可以放心睡大觉,等着安全把你送到目的地。   二
  人靠五官来感觉周围环境,那汽车是怎么认路的,又是怎么判断周围有没有危险情况呢。就这要靠给它安装"眼睛"和"耳朵"来实现了。   通常是这样的,我国的北斗导航系统很厉害,每辆无人驾驶车上都会装一套,通过北斗导航,就能知道车辆的大概位置。但是卫星导航有个明显缺陷,就是在空旷的环境下,比如高速路上,信号比较及时准确。一旦在城市中,因为受到高楼,隧道等影响,定位就不太精确了。通常与实际位置会误差个10来米的样子。10米就差了好几根车道了,这在无人驾驶中,是绝对不能接受的,通常要求误差在厘米级别才行。   于是,我们给车辆又安装了摄像头和激光雷达。摄像头好比眼睛,可以实时拍摄画在道路上的车道线,方向箭头,斑马线等标志,把照片与车载系统中的高精地图做比对。   高精地图是提前制作好的,里面包含了每一条道路,以及周围道路设施的三维信息和经纬度,地图标注之详细,连路边的下水道口都不会遗漏。   比对后,找出高精地图上完全相同的地点,通过上面标注的经纬度,就能准确知道车辆现在的位置了。   当然,光靠车道信息比对,还不够精确,车载摄像头还会拍摄半空中的红绿灯,交通标志牌,广告牌等物体,同样的方法再来一次,通过多次修正位置信息,就能给车辆精确定位了。   但是摄像头有它的问题,就是通过二维图片,无法判断物体间的距离。大家拿出自己拍的照片,看一看就全明白了,比如给家里宠物狗拍照,相机凑得近,狗拍出来会显得很大,而远处的人会显得很小,这个大小失真就和实际情况相差很大了。   到了马路上,就不是闹着玩了,如果无法判断旁边车子的大小,就不能预估两车间的距离,就可能会引起碰撞。   这是纯视觉方案,也就是单靠摄像头实现无人驾驶的最大难题。当然,也有办法解决,比如通过建立数据库,将某款比亚迪车型的长宽高等信息,事先记录在数据库中,以后只要拍到这款车,就自动把它的信息调出来。又或者通过双目系统,或者伪激光雷达的方式来解决,这里就不具体展开了。   但是不管用什么方法,二维图片转换到三维图形都是件困难的事,要复杂的算法,需要耗费车载系统的大量算力和资源,多少会影响车辆其他性能的发挥,如果能直接获取道路上物体的三维信息,那就可以省很多功夫了。   这时候人们想到了激光雷达,如果说摄像头是车辆的眼睛,那激光雷达就是车辆的耳朵,它像蝙蝠一样,会向周围发射激光光速,通过光速返回时间的长短,来计算物体与车辆的距离,并生成一幅周围环境的3D立体图。通过3D图像与高精地图比对,实现定位。   激光雷达各方面的表现确实不错,就是太贵,好一点的一个要3-4万,进口的就更贵了。而且想要雷达效果最佳,最好的位置就是装在车顶,像个预警机似的,这个外观,估计连车审都过不了。   不过这一次,华为公司联合北汽推出的极狐智能汽车,确实让人眼前一亮。华为自己研发了激光雷达,优化后安装在车头,还一下子装了3个,关键是把价格杀到了"白菜价",每个才1千多元,一下子就把这个应用市场打开了,确实了不起。   这里想说一下高精地图,从上文的介绍,大家应该也看出来了,不管是采用摄像头还是激光雷达,采集到数据后都需要和高精地图做匹配,高精地图可以说是整个系统的核心。但是地图的制作和更新,却是个大难题。   一方面,制作成本极高。高精地图需要采集与道路有关的各种细微的信息,从红绿灯的高度,到窨井盖的位置,从车道的宽度,到斜坡倾斜的角度,几乎无所不包。这么详细的信息,单靠普通手段是无法完成的,需要安装了特殊设备的专业地图车才能完成。每辆地图车的成本就要近千万元,每年花在地图制作上的成本都要以亿元来计算。   另一方面,如果制作完成后,可以长期使用,那也就算了,偏偏地图的准确性是最看重的,也就是说,道路信息一旦有变化,就要及时更新,否则就会影响定位效果。有报道说,我国每年高速公路路网更新比例在30%左右,所以高精地图就必须要不断更新,才能跟得上变化的脚步。因此,这是个既烧钱又费力的活。   理论上,如果卫星导航没有误差,摄像头,雷达等传感器不受天气环境的影响,人工智能算法足够强大,是可以不需要高精地图的,但至少现阶段还做不到,还有很长的路要走。   写到这里,突然想到个两个话题,   据说特斯拉的车,不需要高精地图,也不需要激光雷达,单单靠卫星导航和摄像头以及强大的算法,就能实现无人驾驶。   特斯拉算法强大,这在业内是公认的,但说不需要高精地图,业内还是有所怀疑的。   现在,摄像头定位有一种新技术,叫实时定位与建图技术,具体原理太枯燥就不说了,简单讲就是,车辆可以一边定位,一边把拍到的图片生成周围环境的二维地图。   有人就想,如果每辆车都能把自己建的二维地图上传到云端,通过云端调整融合,把局部的小地图整合成全局性的大地图,那就能花很小的代价,解决地图拓展和更新的问题了,这就是所谓的"众包模式"。   特斯拉可能就采取了这种方式,依托高精度的卫星导航,利用特斯拉在全球,车主众多的优势,采集所需要的道路信息,整合成它所需要的地图类型。   但是,特斯拉如果在我国使用这套模式,就行不通了。因为我国对于制作高精地图管理非常严格,需要申请专门资质,这主要是从国家安全的角度考虑的。   对外公布的所有电子地图,也都需要加密处理,把真实的地理位置,加偏成另一个虚拟坐标。所以估计特斯拉要与国内有资质的制图企业合作才行。   第二个话题,大家是否奇怪,平时开车用导航,系统经常会提示,什么路段发生拥堵,估计通行需要多少时间,这些导航软件怎么会知道的那么清楚。   这是因为,我们的手机都带有卫星定位系统,能知道你的大致位置和移动速度。当你的车速,由原来100公里/小时,突然降到20公里/小时,软件会上传实时变化,再根据周围其他车量的车速变化,就能分析判断出这个路段,可能发生了拥堵。   另外在结合车主主动上报的信息,以及交管部门提供的交通信息,计算出拥堵程度和替代的交通路线,反馈到导航软件中。   三
  无人驾驶的原理就说到这,只是个大概描述,具体还涉及许多其他传感器,和不同实现模式,就不多说了。接下来想聊一聊,无人驾驶技术为什么重要。   首先,如果说航空母舰是工业领域的最高成果,那无人驾驶技术就是现阶段,人工智能领域的最高成就。它几乎囊括了所有前沿科学,机器自主学习,5G通讯,视觉算法,自动控制等等,可以说是一个国家科技实力的综合体现。   现阶段,美国还是领先的,有外媒根据技术实力,搞了个排名,谷歌公司的无人驾驶排第一,特斯拉排第二,我国的百度排第九。最近,许多中国公司都进入这个领域,尤其是华为的加入,相信我国无人技术也会突飞猛进。   其次,无人驾驶一旦成熟,会显著影响我们的出行方式和城市规划。   现在,每一个购物中心,商务楼,居民区,建设前都要事先把停车场规划好,以免造成日后不便,就算如此,很多热闹的地方,停车还是一位难求。   如果实现了无人驾驶,那就不需要就近停车了。政府可以统一建设一批超大型停车场,人下车后,让车自己开过去就行了。到那时,车辆对我们来说,就是召之即来挥之即去,极大方便了我们的生活。   另外,现在私家车的利用率非常低,每天开2-3个小时,甚至更少,90%的时间都闲置在车库。现在有一种设想,就是共享无人汽车,就跟现在满大街的共享单车一样。想用车时,手机上下个单,无人汽车自己就开过来了。   事实上,现在优步和滴滴都在做这方面研究,一旦用车极其方便,许多人就不考虑买车了。就像现在共享单车普及后,很多人都不买自行车是一个道理。   看到有研究说,如果充分利用共享无人车技术,再辅助其他公共交通,一个中等城市只需要现在10%的车辆就足够了。   车少了,交通事故也就少了,空气污染也缓解了,对于我国这样人口众多的国家,重要性就不言而喻了。   四
  最后在聊一聊,为何说,只有在中国才能实现真正的无人驾驶。   在许多领域都有关于"个人主义"与"集体主义"的争论,在无人驾驶领域也一样,有一种设想,就是把单个车辆的无人技术做到极致,通过车辆自身的高超算法和先进的传感器来实现无人驾驶,以谷歌为代表的许多欧美技术公司都是走的这条路线。   另一种方式,就是"车路协同",不但要让车变得更聪明,还要让道路变得有智慧。在车辆上安装摄像头,激光雷达等传感器,因为受到高度等客观条件限制,就算再先进,也只能探测周围几百米范围,对于几公里外的路况就无能为力了。   但是,如果把同样的传感器也安装在路边的设施上,比如路灯,红绿灯上,那道路就成了车辆的另一双眼睛。这些路侧系统,会不断把附近道路的变化情况拍下来,上传到后台云端,实时更新高精地图,并且通过5G网络发送给路过的车辆。   这样的路侧系统,每隔几百米就装一套,车辆就能知道几公里,甚至几十公里外的路况信息。   还有,除了车辆与道路相互联网外,车与车之间也可以相互联网,比如,在高速路上,一辆车刹车,后面几十辆都能知道,自动刹车或减速,那连环相撞就不会再发生了。   客观的讲,两种实现方式各有优缺点,但车路协同肯定安全性更高。所有的车辆和道路设施,构成一个整体,互相传送信息,通过集体的力量,来实现完全的无人驾驶。   我国明确的把车路协同和智慧交通,定为发展的重要技术方向,现在很多城市,正在试验运营的自动驾驶试点项目,都是通过车路协同来完成的。   其实,许多国外技术厂商,并不是不知道车路协同的巨大优势,他们之所以走上单车智能化的道路,其实也是被逼无奈。   车路协同最大的难点,其实是协调和统筹各方面的参与者,包括众多车企,网络运营商,道路管理部门乃至地方政府,都需要相互配合,一起努力。其中政府的长期规划和主导是至关重要的。   但是,这些对于有的国家来说,真的就是臣妾做不到。就拿美国来说,车路协同最早是他们提出的,90年代就开始相关研究,到了2003年正式启动项目,与各大车企一起联合测试,甚至立法要求2019年后生产的部分类型汽车,都要安装车路协同设备。可是由于不同参与者,在技术上的分歧,最终美国上亿辆车,只装了几万套设备。   再到后来,由于5G的成熟,美国突然发现,自己在90年代开发的,部分基于WI-FI的车路协同技术已经落后,跟不上时代了,于是又在2019年12月份,部分废止了原有技术,也准备采用手机基站的技术。这让当初积极参与的部分车企,比如丰田汽车都无语了。所以不是欧美公司不想要,而是实在对国外政府的办事效率没有信心,如果再等个20年,估计黄花菜都凉了。   而我国在长期规划,统筹,基础设施等方面都具有极大的优势,智慧交通的相关试点也在有条不紊的推进中,像上海洋山港的自动驾驶卡车,苏州的无人驾驶巴士等项目。   所以说,如果有哪个国家,能最先实现真正的无人驾驶,那必然是我们中国。

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