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无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

2020-12-30 04:00:00 王腾腾

谈起“无人驾驶”,总是让人想起那个熟悉的声音:“第八套全国中学生广播体操:时代在召唤!预备,起!”是的,就是如此,“无人驾驶”如今任谁都能说上两句,蔚然成风,何因?无他,“时代在召唤”!

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

不想做首富,想做老师的马老师,多次提起英国的《红旗法案》——1865铁路机车法,它规定,车辆行驶过程中,要求要有一名挥舞红色旗帜或是手持提灯的人员徒步行走在自走车辆的前方,用来警示车辆附近的行人与旁观者,如有必要需警示车辆驾驶停止行进、需协助马匹与马车之交通。

为什么?因为面对汽车这种新生的事物,绅士们有些担心。直到1896年,内燃机的发展已经不可能允许这样迂腐的法案继续存在,它被废除了。

大英帝国因此被嘲笑了一个多世纪。当然,大清帝国也好不到哪里去,我们还在昆明湖里面练过海军呢。

历史有时候就是个轮回。

1968 年,73个缔约国签订了《维也纳公约》,大部分欧盟国家、亚洲诸多国家和地区、南美以及世界其他一些国家和地区定下了交通管理的基调,公约中规定“驾驶员必须时时刻刻拥有对车辆的控制权”。那么依照这个规定,无人驾驶的是被视作危害驾驶安全的存在。此时的无人驾驶,恰如洪水猛兽。

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

当然,结局已经注定。随着技术的进步,这一规定势必要退出历史舞台,就像马老师多次提及的英国《红旗法案》,随着汽车工业的发展,终成螳臂当车之势。因此,联合国经济委员会( UNECE) 为了满足无人驾驶汽车发展而进行了相关法律和技术法规的修订,修改为汽车只要具有“可以被驾驶员权限覆盖或接管”的特性,该修订案已于 2016 年 3 月生效。但是,这仍然没有完全放心的将驾驶交给机器,仍然坚持了人在驾驶过程中的终极掌控力。但是这个时代召唤出的无人驾驶,势必打烂这个时代的镣铐。条款的进一步修订也是势之所趋。

一句话,无人驾驶是时代的产物,时代的需要,它就在那里,等我们去追逐。

1、本质上,我们需要的是“人工智能”

1765年,也就是清乾隆三十年,年富力强的皇帝开始了他人生中第四次南巡。据《清实录》记载,该年正月十六,乾隆帝从京师出发,水路、陆路交通更换,车、马、船交替,巡游苏州、杭州、江宁府等地之后,于四月二十一日返京。耗时四月有余(当年闰二月)。

同在这一年,出生于苏格兰的英国小镇青年詹姆斯·瓦特,在改良蒸汽机上取得了关键性进展。并且在二十年后的1785年,将改良的蒸汽机首先投入到纺织部门,收到了英国新兴资本家的热烈欢迎。前一年,乾隆皇帝结束了舟车劳顿的第六次南巡,为他的南巡画上了句号。

此时的世界与中国,虽然有了蒸汽机,也有了京杭大运河与宽敞的官道,但是交通工具仍然与数百年前毫无二致。瓦特去修理蒸汽机的时候,也只能坐着马车。乾隆皇帝坐拥四海,也只能忍受这舟车劳顿。

就像马车上要装上篷顶,龙舟上要雕梁画栋,人类无时不在追求交通工具的改善——像一只奔跑的热水壶的蒸汽汽车出现了。但是这还不够,太笨重、太慢了。在蒸汽时代,人类的汽车梦还不能完全实现。

拥有一辆汽车的梦想还是有的。随着每一次动力革命,人类都将其运用到了汽车上面。电气时代到来,汽车成为了标志性的产物,跑得更快、更远;开的更舒服、安全。

但是,也仅仅止步于此。我们仍然像一百年前一样,手握方向盘,靠着脑力与体力活动驱动车辆的行驶——不管你坐在最贵的汽车里还是最便宜的汽车里。

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

直到一个词以更加高频的姿态进入我们的认知世界,我们才有可能抛却一百多年来对于汽车的固有认知——“人工智能”,与之相匹配的,就是“无人驾驶”汽车。相比于此前,这一次,将不仅仅是汽车的动力革命。

我们为什么需要“无人驾驶”?或许我们可以用另一个问题替换,兴许能带来更核心的答案:我们为什么需要“人工智能”?在定义上,“无人驾驶”汽车也被称为“室外论是移动机器人”。这个定义,无疑道出了“无人驾驶”的本质——使用的过程中,不再需要耗费任何的体力劳动与脑力劳动。

“无人驾驶”,利用车载传感器或摄像头,通过一系列人工智能算法来感知车辆周围的环境、确定车辆位置,进而做出驾驶操作,使得车辆在完全自主的情况下,上路行驶,抵达目的地。

这听起来似乎也没有很难。但是如果如果说哥德巴赫猜想是数学皇冠上的明珠,那么自动驾驶则是现代科技皇冠上的明珠,是人工智能、5G、物联网、云计算与大数据等众多新兴技术融合的结合物。

人类对于无人驾驶的构想早在一战结束前就已经产生。但早期的无人驾驶实际上仅仅是大型的遥控汽车而已。二十世纪后半叶,随着随机森林、支持向量机等早期人工智能算法的提出,人们将目光投向了对于汽车的升级改造,开始规划汽车自己的大脑——实现汽车的自主决策能力。

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

但受限于早期的人工智能算法的局限性,成果并不显著。

另外一个更大的问题则是决策数据的来源。如果不需要人来操控,那么汽车就必须自己去收集数据供决策使用。要知道,如今随处可见的高清摄像头在二十年前还是奢侈品。

此外,无人驾驶的数据的传输问题也是拦路虎。现在我们普遍使用的4G网络在传输视频上都很吃力,很容易造成卡顿现象,而汽车一旦决策卡顿,后果你我都懂。毕竟,谁没有开车的时候打过盹、走过神呢?决策卡顿就是如此。

目前的4G网络看超清视频的卡顿大约要持续3秒左右,一辆汽车在高速公路上以120km/h的速度行驶,在这3秒内汽车可以前进100米,这个距离正好是高速公路的安全跟车距离。也就是说就算保持安全跟车距离,如果前方车辆出现异常的同时传输出现卡顿,车辆也是反应不及的。

而这还没算上传统数据分析算法的运算时间,后者往往都是以分钟为计算单位。也就是说,闭上眼睛一分钟,脚踩油门不放松,谁敢?

正因为这些根本就无法解决的问题,无人驾驶尽管起了个大早,却连晚集都没赶上,发展极其缓慢,更别提应用了。

而二十一世纪的今天,随着以机器学习、神经网络为代表的新型人工智能算法的日趋成熟,给汽车构建一个自己的大脑已经不再是幻想。

也就是说,随着人工智能技术的发展,无人驾驶的内核才开始变得慢慢成熟。

此外,物联网、传感器、图像识别算法的不断应用也给汽车装上了自己的“眼睛”;5G也已经轰轰烈烈的建设着,超高可靠地时延通讯、海量机器类通信也为汽车提供了一个最可靠的邮差。在5G条件下,超清视频的传输延迟被压缩到了几毫米,对数据的处理也能压缩到数百毫秒。在这种情况下汽车在高速上的位移仅为两三米,还不足一个车身长,车辆是完全有时间对突发情况进行及时反馈的。所有的现代科技的所有精华凑在一起,正好给了无人驾驶一个最好的生长土壤,也给了我们的“需要”一个生长的土壤。

2、效率,是无人驾驶的未来期许

我们在谈论对于无人驾驶的需要的时候,一定包含着对于它所能带来的未来场景的期许,同时,这也是我们对于这个需要是否合理的一个判断。

无人驾驶发展最终将促进整个运输产业升级。

首先,无人驾驶将以无人化决策实现运输业的自动化改良。所谓自动化通俗来说就是不需要人的参与机器能够自动运行,在无人驾驶的背景下就是车辆不需要驾驶员就能自动朝着目的地行驶,并安全抵达目的地。

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

只需要花个几分钟装一款软件,再时不时花几分钟保持更新,就能获得世界上最可靠的驾驶员来驾驶汽车。车辆驾驶员也将从繁重的劳动中解放出来。在众多的印象中,货车驾驶员的职业底色中带着辛苦二字,在路上跑长途很可能一跑就是好几天,吃住都只能在车上。开车途中还得时刻保持高度警惕,稍微松懈一下很可能就会造成交通事故。

在此基础上,无人驾驶将进一步实现运输业的标准化发展。标准化发展首先消除了不同驾驶员之间的个体差异。有的驾驶员资格老、性子急,开车就很快;有的驾驶员资格浅、性子缓,开车就很慢。正是存在着如此之多的驾驶风格给我们预判其他车辆的动作造成了很大的困扰。

而在无人驾驶的帮助下,能够实现所有的车辆按照一套运行逻辑进行驾驶,道路资源将被更合理更有效的利用起来。堵车将成为久远的事情,事故发生率也将被限制。

运输业的智能化升级将有效的提升交通调度的智能化。无人驾驶能够实现一整套“前端实时采集数据—高速传输网络—后台高效处理—公众信息服务”的智能化系统,每一辆汽车既是系统的使用者也是数据的提供者,就能实时判断道路条件,自主变更选择最快的路,节约时间。

正因为无人驾驶具有无可比拟的优势,尽管其技术现在还不是很成熟,却仍然得到了大量特定场景内的应用。截至目前,谷歌无人驾驶汽车行驶里程累计超过110万公里;小松的无人驾驶系统已有180 多台设备运行,累计运输物料超过20亿吨。国内最为典型的场景内应用案例莫过于中国的洋山港示范区。

从深水港物流园经东海大桥到洋山码头,来回72公里的物流环线,上汽智能重卡成功实现了在港区特定场景下的L4级自动驾驶。应用效果上综合来看,洋山港的作业效率提升了近30%,意味着目前世界上最大的集装箱船在这里装卸能比以前节省10小时。

因为装卸效率得到了提升减少了汽车等待的实践,也因为无人驾驶能够实现对车辆的精准控制,大量的无用操作、过度操作可以得到有效避免,无人驾驶重卡的能耗也得以下降。以博雷顿重卡为例,和传统卡车相比,每年每辆车的柴油消耗可以减少30吨,二氧化碳减排100吨。

可以看出,在无人驾驶所能预见的未来中,“效率”始终是我们这个“需要”的内核——更少的人力、更少的时间、更少的资源,以及,更多的回报。

但值得玩味的是关于“无人化”的需求。在蒸汽机大规模使用之后,英国爆发了“卢德运动”,即工人们在一位叫卢德的首领带领下,掀起了捣毁工厂机器的运动。因为机器生产逐渐排斥手工劳动使大批手工业者破产,工人失业,工资下跌。当时工人把机器视为贫困的根源,用捣毁机器作为反对企业主,争取改善劳动条件的手段。因此,1813年英国政府颁布《捣毁机器惩治法》,规定可用死刑惩治破坏机器的工人。1813年在约克郡绞死和流放破坏机器者多人。但是该类运动却时有发生。

3、资本的追逐,无人驾驶的另一条需求维度

与无人驾驶的概念大行其道形成鲜明对比的是,传统汽车产业扩张正在遭遇瓶颈。2014年以来汽车销售利润率逐渐下降,利润总额增长速度放缓。2017年以来,汽车销量同比增速持续下滑,销量低速增长的结构性市场状况已制约汽车产业发展。传统汽车产业已进入发展成熟期,需要挖掘新的行业增长点以换取行业发展新动力。

无人驾驶(1):不可阻挡的趋势

在工业制造4.0和智能制造2025的大背景下,汽车智能化将成为传统汽车行业发展的必然趋势,而无人驾驶是汽车智能化的终极形态。无疑,这对于传统汽车产业来说,无异于沙漠中的一泓清泉,岂能不蜂拥向前?

各大传统汽车厂商纷纷跑向风口的同时,资本市场也没有忽略这场将来的盛宴。

2014年以来,自动驾驶领域的初创公司开始增多,2015年成立的自动驾驶初创企业多达10家。领域内的初创企业不断获得融资,其中2016年发生的投融资事件最多,达27起。资本的助力是进入自动驾驶领域的企业数量不断增长,推动自动驾驶行业扩张。而且,初创企业由于受制于资本、人才等因素,多采用一步到位式的研发策略,直接攻占自动驾驶的L4和L5级别(无人驾驶的高级阶段)。

虽然无人驾驶技术尚未发展成熟,行业内至今也未能实现无人驾驶产品的商用及量产。从各大汽车厂商和互联网巨头公布的计划看,到2025年,无人驾驶有望实现特定场景下的真正商业化,而且港口内货物运输后者物流园内的商用车辆将首先进入市场。

根据中国汽车工程学会发布的《节能与新能源汽车技术路线图》,中国到2020年将实现辅助驾驶或部分自动驾驶汽车在汽车市场的占有率达50%;到2025年,高度自动驾驶汽车的市场占有率约为15%;到2030年,完全自动驾驶汽车的市场占有率将为10%。预计到2035年,全球无人驾驶汽车销量达1100万量。

这个市场成长速度与规模无疑具有巨大的吸引力,无论是对于无人驾驶的上游产业链还是中下游产业链。比如上游产业链中的感知层服务提供商、定位于网络服务商、以算法为核心的决策层服务商等均是市场的主要参与者。

无人驾驶的对上游产业的拉动首先是将强有力的带动新基建的发展。未来的无人驾驶将会是数以千万计的汽车同时给云端大脑传输数据,并且要在非常短的时延内计算出结果再返还给各汽车。而这正是5G网络所能具备的独特优势。无人驾驶的强大需求能够很好的促进5G网络的建设,形成了云生态。2020年11月19日,中国电信广西公司和上汽通用五菱汽车股份有限公司在自治区党校联合举行广西电信5G+新宝骏无人驾驶启动仪式,宣告广西5G无人驾驶应用在自治区党校校园内正式落地,这在广西尚属首次。在无人驾驶的刺激下,5G的建设正以更快的速度磅礴发展。

无人驾驶同样对上游厂商如零部件厂商、整车制造厂的智能化提出了更高的要求。据中金的预测,未来汽车电子的全球市场规模将超过智能手机,达到5000亿美元,其中座舱电子、传感器、车载半导体、车联网等细分领域将受益匪浅。而目前上游的零部件厂商、整车制造厂并不具备上述领域的技术与生产线,摆在他们目前的唯一选择就是加大研发投入,提高技术含量。

无人驾驶对大数据产业的拉动则构成了中游生态。无人驾驶在开车过程中通过传感器接收大量的数据,对这些数据通过人工智能算法进行处理,最后实现对驾驶行为的调整。但是这些数据量是非常非常大的,无人驾驶汽车每秒生成1GB数据,按每辆汽车每年行驶600小时(216万秒)来计算,每年每辆车产生的数据量将达到约2PB;而目前全球汽车保有量超过了10亿辆,可见未来无人驾驶对数据处理、数据传输、数据存储的需求是多么高。如此高的需求将极大地促进大数据软件与硬件的发展,包括大数据算法、数据中心、数据处理单元(CPU、GPU)。

以上还仅仅是目前人们想象力以内的无人驾驶的优势。二十年前的人们不可能想得到智能手机、手机支付、网购等一系列颠覆人们生活的事物。科学技术的发展是如此的快,以至于它们往往能够创造出人们意想不到的东西来改变人们的生活,无人驾驶也同样如此。我们无法事无巨细的描述它的未来场景,但是我们可以知晓,技术的进步必然改变我们的生产和生活。

当然,作为消费者、作为制造者、作为资本,在追逐无人驾驶的美好未来的时候,要时刻记得,有时候我们取得的进步与成果,并不是“想要”就能得到,而是时代要“给你”。一个人工智能繁荣发展的时代,所能给你的,天然的包含了对车辆的“无人驾驶”的期许。“想要”并不一定意味着“得到”,这中间还隔着一个“做到”,还隔着一个时代的大背景。毕竟,脱离了时代的发展,只能在PPT上造车。

我们当然需要无人驾驶,但是我们能否做到,能否顺利的在这条大路上走向“罗马”,还有众多的岔路口横亘在那里。下一期,我们眼望无人驾驶的“罗马”,盘点那些“岔路口”,窥探我们通往无人驾驶的种种挑战。

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