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坐在无人驾驶的宝马上,以时速130公里在德国高速上飞奔

从定义上来看,自动驾驶距离我们的今天很遥远。可事实并不是这样,自动驾驶并非概念,也并非科幻,就发生在我们的眼前。

2017年5月底,虎嗅受宝马邀请,来到德国慕尼黑的宝马总部。这次拜访的主要目的是观摩、学习,以及亲身感受。没错,我在慕尼黑A9高速公路上以130公里/每小时的速度用宝马的自动驾驶功能兜风。

不过就跟所有的驾校一样,在学车之前,要先学会交规,自动驾驶也有专门的理论依据。虽然汽车是传统工业的代表,但是自动驾驶依靠的是传感器、数据、人工智能等等这些联网技术。从某种意义上讲,自动驾驶和汽车看似是相关的两种事物,固有属性却是截然相反的。

从入门到精通第一步:啥是自动驾驶?

慕尼黑鲜有高楼大厦,他们那里有个不成文的规定,“建筑高度不得超过最高的教堂”。因此在慕尼黑,两、三层楼高的小房子随处可见。当地绿化做的也非常好,从慕尼黑机场,到位于Highlight Towers旁边的INNSIDE酒店,我看到的树比看见的人还多。

这种环境清幽的地方非常适合学习,所以就先来科普一下自动驾驶。目前来看,自动驾驶没有明确的行业标准,只有一个模糊的功能分级。而且,这种分级制度也是因厂商而异的。宝马把自动驾驶分为5级

从职责和车辆可行驶的功能上来看,各级之间的界限不是很明确。这主要是因为自动驾驶目前仍处于发展期,没有明确定型的标准在我看来反倒是应该的。

当然,无论是位于分级中的哪个阶段,都需要运用数据。不同级别的自动驾驶对应了不同级别的数据,从生产数据的环节开始就体现了不同。

从入门到精通第二步:如何产生数据?

在自动驾驶中,产生数据的部件主要是传感器。如果从传感器识别来看1级到5级的自动驾驶就会发现区别还是很明显的。4级和5级在传感器上几乎是一致的,不同的地方在于处理数据的方法。这个我会放在下面的章节去讲。

从左到右依次为:1级、2级、3级、4级、5级

正如图中所示,传感器也因为职能的不同而分为很多种。宝马所采用的传感器为:激光雷达、雷达、相机。根据行驶场景的划分,这三种传感器对应了两种不同的功能:HAD和FAD。

HAD对应的是Motorway Pilot,负责在高速行驶的大范围检测,周围环境要求低复杂度。因为这种检测比较粗略,因此HAD只适应低复杂度的路面状况。

HAD的传感器主要识别区域在车辆的前方和后方,如下图所示。

FAD则对应的是城市交通,以车辆为中心,360度都覆盖了传感器识别区域。同时短、中、长距离拥有额外的激光雷达、雷达和相机。这就让车辆拥有了在复杂路段自动驾驶的功能。之所以高速行驶过程中不使用FAD,是因为FAD对于计算量的要求比较高,而高速路段相对于城市路段来说更简单,采取HAD比FAD能节省成本。

从入门到精通第三步:如何应用数据?

传感器产生的数据叫做Raw Data,这种数据需要通过机器加工处理才能被应用汽车的控制上。这一步中,汽车和网络都要进行计算量输出,才能满足自动驾驶的数据需求。正如下图所示,数据经过处理,变成了执行信号,然后汽车就可以依据此来做出判断。

计算输出端分为两种:本地和云。本地计算能力要小于云端,但是延时低。所以宝马自动驾驶系统中,本地处理的基本上都是把数据进行一次粗略的过滤以及功能调用。但是宝马实际上并不擅长于本地计算量的输出,这也就是为什么他们要和英特尔联盟。

而在云端,宝马的解决办法是采用人工智能。因为传感器产生的均为影像文件,所以自动驾驶所产生的数据量是非常精准且庞大的,在现阶段看来,数据洪流最好的解决办法就是人工智能。

在他们的计划中,这项业务并不需要拆分出来独立运营,因此宝马的人工智能所服务的行业更为垂直(汽车),就像是一道“完形填空”。这种做法的开发成本更低,能够更快的满足自动驾驶需求。

既然说到了云,那就不得不提及5G。汽车作为移动终端,它与云的交流方式只能依靠移动网络。目前4G的通道还不能够满足自动驾驶对云端的需求量,所以宝马4级和5级的自动驾驶车型只能等到2020年以后,即5G商业化的时候才会出现。

从入门到精通第四步:没时间解释了,快上车

自动驾驶是以上所有内容的整合应用,再此次慕尼黑之旅中,我参与了宝马在高速路段以及城市路段的两种自动驾驶演示。也就是上文提到的HAD应用和FAD应用。

高速路段:

德国的政策比较拘谨,也比较保守,可以实测自动驾驶的道路少之又少。而宝马用来测试自动驾驶的这条高速公路名叫A9高速公路,是慕尼黑通往纽兰堡的必经之路。

正因为这是一条已经商业运作的高速公路,我在登上汽车的一刹那还是比较害怕的。毕竟要把命交给机器手里,这或许也是自动驾驶将来要面临的问题。

工作人员告诉我,在宝马自动驾驶系统中,高清地图已经预设好了道路的限速,并通过实时路况分析,选择最适合的速度前行。刚进入A9高速公路,我们的速度是100公里/每小时。开了有5分钟左右,我的担忧和顾虑逐渐好转,询问工作人员能否手动干预速度。工作人员的表示是肯定的,所以他把速度调到了130。

想象一下,在一条高速公路上,没有司机的情况下以130公里/每小时的速度狂飙是种什么感受?非常刺激。在经历过“生死时速”之后,工作人员向我介绍了方向盘周围的蓝色光圈。他说这是一种计时器,目前宝马在高速公路上的自动驾驶功能只能开启10分钟。10分钟过后驾驶员需要继续手动驾驶。

原因是现阶段自动驾驶并不能取代司机,而是一种辅助驾驶。这10分钟时间是用来给司机打电话、查阅地图、吃个面包、喝杯咖啡等等。下一次开启需要手动驾驶约20分钟左右,不过这个时间是暂定的,以后还会根据具体市场反响而更改。若10分钟到了驾驶员还未归位,那么车辆会在路边紧急停车,并等待驾驶员归位。

这里面有两个原因:1.宝马认为现在自动驾驶还没有发展到一个高度,通道、计算这些周边设施不完善,出于严谨的态度,宝马将现阶段的自动驾驶归类为辅助功能。2.科技发展的速度超过了国家法律法规,但是要汽车作为产品是要销售的,因此要把功能限制在相关条例允许的范围之内。

在车的后座上,可以看到数据经过机器的计算变成了动态的图像,用来反馈车辆周围的环境。不过这些图像仅仅是在开发时才会让乘客看到,实际销售的产品中,消费者看不到这些影像,只有宝马的云端才可以收到。

城市路段:

城市路段相对于高速路段要复杂很多,所以德国并没有允许自动驾驶在城市交通网络实测。宝马的测试地点位于慕尼黑一个废弃的机场,通过白线以及其他车辆来模拟城市复杂的交通路况。

很酷,对吧?城市路段需要更高的精度,以及更大的计算量。在宝马未来的产品销售中,应该会是宝马7系才会搭载这个功能。

城市路段没有高速路段的“10分钟”持续时间,工作人员表示因为目前没有道路实测,所以不好判断这个时间应该是多少,但是终究是要有的。当然,城市路段的自动驾驶和社交网络是脱不开关系的,虽然不建议司机视野离开前方,不过切换成自动驾驶以后,可以拿出手机偶尔刷一刷朋友圈。

其他功能:

自动驾驶所包含的事物很多,宝马自动驾驶提供了一些紧急情况的处理。机器对于事物的响应速度是要超过人类的,所以这些紧急情况大多类似于前方突然刹车,或者人类视野外突然出现的障碍物等等。

图中的功能是紧急停车。在前方突然出现障碍物时,车辆会自主做出急刹车的决策,不需要先将信号反馈给司机,再等司机做决断。

机器对不同状况的抉择来自于神经网络,处理速度要比人类快几千倍不止。以往的辅助驾驶需要驾驶员定夺判断,比如前方出现车辆,这时候往旁边打方向盘会比以往轻松很多,因为机器已经开始对紧急避让做预处理。但是宝马的自动驾驶会优先人类一步,做出更优的选择,尤其是这种性命攸关的情况发生时。

入门到精通第五步:如何应对市场需求?

宝马的3级和4级自动驾驶功能将会率先搭载在宝马7系上,这是无可厚非的,旗舰产品也理应享受这样的待遇。但是请注意,这不是“试水”,德国人能拿得出手的产品,一定是万无一失的产品。所以未来的7系车主没必要担心自动驾驶会出问题,至少我已经帮你们检测过了。

自动驾驶的市场并非以往整车厂商擅长的硬件盈利模式,它依赖于数据、云和软件,这就使得宝马必须要开辟一条内容服务的道路。我在2017年4月份的时候曾和宝马集团的董事,萧绅博(Peter Schwarzenbauer)有过一次专访。他同意我的观点,从技术角度看,宝马是完全没有问题的,但是如何切入商业,却成为了宝马自动驾驶能否拓宽的关键。

宝马之所以选择7系还有一个原因,宝马7系的盈利空间大,允许他们添加内容服务生态。若想要把自动驾驶加入“全家桶”(7系,5系,i等等),那么宝马就需要压低每辆车使用自动驾驶所带来的成本。

而自动驾驶商业化初期,压低成本这件事想都不要想。好在的是,宝马的自动驾驶是一种模块化技术。如果不能压低成本,那么宝马会把部分功能从自动驾驶中提出来,再安装到其他车型上。这样的做法在现在看来是一举两得:又能让宝马车主享受到车联网技术特有的驾驶体验,又能加大自动驾驶的生态布局。

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