每日经济新闻

    自动驾驶安全论:机器比人更守规矩但要看远、看准还有难度

    每日经济新闻 2019-11-14 23:50

    深圳元戎启行科技有限公司硬件部总监刘念邱认为,如果要在人流、车流拥挤路段实现无人驾驶技术估计非常困难,“路都不一定看得清楚”。但在车道处于可控状态的情况下,99%的情况其实已经能够处理了。

    每经记者 任芷霓    每经编辑 汤辉    

    “道路千万条,安全第一条。”对于出行来说,安全自然是头等大事。所以当司机交出方向盘,把一车人的生命交由机器和算法的时候,我们不禁要问:“它安全吗?”

    横亘在自动驾驶领域最大的困难就在于此,自20世纪末发展至今,蓝图都已描绘,商机纷纷涌现,但实际落地的,还只是固定路线上的无人物流运输车以及小范围封闭测试区内的无人驾驶试用。

    11月14日,深圳市人工智能行业协会秘书长郎丽艳及多位自动驾驶从业者接受了包括《每日经济新闻》在内的媒体采访。在他们看来,自动驾驶如人类驾驶一样,无法百分之百避免事故,在规范、简单的交通路况下,机器会比人类更加遵守规则,但如果受到拥堵人群、雨雾天气等因素干扰,当下的自动驾驶技术未必能做出正确判断。

    避免老司机的侥幸心理

    深圳市人工智能行业协会秘书长郎丽艳等接受记者采访

    图片来源:主办方供图

    自今年6月6日工信部发放5G商用牌照以来,多个行业都因5G技术屹立在潮头,如物联网、如VR、如自动驾驶。

    就自动驾驶这一领域,5G的推动作用是巨大的。高新兴集团首席方案架构师吴冬升此前在接受《每日经济新闻》记者采访时表示,自动驾驶(或者说无人驾驶)的基础——车联网,能从5G网络中得到非常直观的好处,例如低时延、大数据支撑以及数据移动性增强等,从产业界来看,实现无人驾驶可能需要十到二十年的时间,不过,在典型场景下的无人驾驶和自动驾驶时代一定会很快到来。

    今年9月26日,百度在长沙宣布正式开启自动驾驶出租车队Robotaxi试运营,为长沙市民提供了试乘体验服务。百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇当时表示:“智能驾驶是一项伟大的征程,这次走出了坚实的一小步,我们会与合作伙伴一起继续努力,希望普通市民可以更快享受到更加安全、舒适、高效的自动驾驶出行服务。”

    诚然,自动驾驶为未来的交通领域带来了无限想象,这一万亿级市场也成为汽车厂商的必争之地。不过,李震宇也说,在Apollo Robotaxi逐步走入市场的过程中,一定要坚守安全第一的价值观。

    对于“安全”这一重要课题,自动驾驶从业人士有不同看法,但总体乐观态度。广东星舆科技有限公司高精度定位技术总监杜洪伟在接受《每日经济新闻》等媒体采访时表示,自动驾驶的一大特点是比人脑反应得更快。“从安全性角度来说,我认为自动驾驶没有办法百分百避免事故,只是说最大程度避免事故发生,它的整体事故率肯定比人开车的事故率低很多。”杜洪伟说道。

    不仅如此,机器还能够在既定的规则下稳步运行,这能避免很多老司机冒着侥幸心理犯交通事故。无人驾驶解决方案企业深圳元戎启行科技有限公司硬件部总监刘念邱认为,人类开车存在一定侥幸心理,“平时开车经过路口,车速应该降到5到10公里时速,如果大家都这么做的话,可能99%都没事,但有人不会,仍然以30、40公里时速往前冲。”

    交警说“十次事故九次快,还有一次是别人快”。当自动驾驶实现机器代替人判断后,就会规范这种行为,因为自动驾驶知道紧急响应距离以及轨迹变化范围,这样会尽可能避免侥幸心理引起的交通事故。

    安全还需技术和行车环境加持

    自动驾驶概念图 图片来源:摄图网

    在自动驾驶的世界里,红绿灯、车道线、交通标识以及行人、其他车辆都是虚无,机器的眼睛里,只会识别程序员教给它的东西,也就是敲在电脑中的一行行代码。机器与我们,生活在一个平行世界中,如何将人类生活与机器生活紧密连接起来,就是自动驾驶企业30年来一心想攻克的难关。

    为什么对于自动驾驶企业来说,成功如此之难?原因就在于“精确”二字,驾驶出行,与人的生命息息相关,如果自动驾驶不能做到精确识别、精确判断,那么其商用价值将大打折扣。

    杜洪伟认为,高精度定位和高精度地图是自动驾驶必不可少的一部分,自动驾驶在两者的加持下,就如同司机从陌生的城市回到上下班的路线上,对人类来说是有了熟悉感、对机器而言则是有了基础数据,可以有效降低风险。

    现今的高精度定位需要绝对定位和相对定位两种技术同时运行,绝对定位技术是指基于导航卫星的定位,而相对定位技术是IMU(惯性测量单元)、视觉、雷达等。“任何一个传感器失败的时候,都必须确保安全不能出现问题。所以就需要这么多传感器一起来辅助自动驾驶大脑做决策。”杜洪伟称。

    而高精度地图又与我们手机中的导航有很大不同,如前文所说,红绿灯、车道线以及交通标识等都不能为机器所识别,真正自动驾驶所需要的图层各元素之间的拓扑关系,例如,自动驾驶的车辆需要知道每个红绿灯具体关联哪些车道。

    在技术之外,自动驾驶汽车的安全与否还取决于无人驾驶的场景。刘念邱认为,如果要在人流、车流拥挤路段实现无人驾驶技术估计非常困难,“路都不一定看得清楚”。但在车道处于可控状态的情况下,99%的情况其实已经能够处理了。

    他列举了美国凤凰城的例子,今年7月,Google旗下公司Waymo已经获得加州监管部门的批准,允许其利用机器人出租车(即自动驾驶)运送乘客了。刘念邱认为,美国凤凰城能够先行一步将无人驾驶引入日常生活,是因为其地广人稀、司机遵守交通规则,降水少、可视度高。在这些路段,自动驾驶在换道、超车等方面的安全意识,已经表现得比新手司机更好。

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