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無人駕駛是不是忽悠?只是時機不對罷了

來源:轉載 作者:admin 時間: 2022-04-11 瀏覽次數:

近年來國內乃至是全世界其他國家,都是大范圍的宣傳與研發無人駕駛技術,但前幾日濰柴動力董事長譚旭光關于“無人駕駛是忽悠 輔助駕駛室希望”的言論也是為行業帶來了軒然大波。

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其實結合當前國內貨運以及公路運行現狀來看,其言論也并非危言聳聽。雖然無人駕駛的確是未來的一大發展趨勢,但就目前來說輔助駕駛室最容易實現的,也是最容易被廣大用戶所接受的,無人駕駛全面應用在國內還有很長的一段路要走。

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通俗的說,無人駕駛就是通過科學技術手段,讓車輛在沒有駕駛員實際駕駛的前提下,實現車輛高效、安全的運行。本質上也是為了進一步解放勞動力,提高車輛的運行效率,減少交通事故的發生。

無人駕駛級別分類
等級別名車輛控制環境監測接管應用場景
L0人工駕駛駕駛員駕駛員駕駛員所有場景
L1輔助駕駛駕駛員+系統駕駛員駕駛員限定場景
L2部分自動駕駛系統駕駛員駕駛員
L3條件自動駕駛系統系統駕駛員
L4高度自動駕駛系統系統系統
L5完全自動駕駛系統系統系統所有場景
卡車之家制表

關于無人駕駛級別,目前備受認同的廣義上的無人駕駛分為L0-L5級別,L0為最低級別,車輛全程行駛都需要認為操作,L5為最高級別,車輛全程行駛可完全交由系統操作。

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可能有卡友會覺得它非常的陌生,但實際上無人駕駛技術中的部分車輛基礎配置技術,已經在咱們的車輛上得以應用了,例如ACC自適應巡航、車道偏離預警、防碰撞預警等等,相信用過的卡友都會感嘆,“有了它們開高速真的很省心”。

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可能會有卡友問,既然有部分技術已經應用了,那為什么發展還是這么慢呢?

▏技術屏障目前科技無法得以有效突破

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無人駕駛是一個龐大的系統工程,它不是像汽車零部件一樣,簡單的組裝在一起就可以了,可能咱們卡友熟悉的就是N個攝像頭和毫米波雷達了。按照功用分類,無人駕駛系統擁有環境感知、行為決策和運動控制等三大模塊。

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并且在三大模塊中包含了感知設備、認知系統、計算平臺、定位測繪、決策系統、行駛控制、執行系統和云平臺等更細分的具體功能模塊,當然還要有更為重要的5G技術支撐下的物聯網技術。

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不知各位卡友注意過沒有,在全國都在普及5G網絡的情況下,無人駕駛技術也得到了有效發展,這也是因為在無人駕駛車輛運行過程中會實時的獲取當前的位置信息、路況環境信息等等,以便車輛更好的平穩安全運行。

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而這些在4G網絡數據不能實時傳輸的情況下,行車是有著非常大的安全隱患的。如東風商用車在20年交付的首批無人駕駛集裝箱卡車能夠得以安全平穩運營,也是得益于福建廈門港5G智慧港口的建設。

但5G網絡的應用也并不是無人駕駛技術的網絡終點,想要更好的突破發展,國內這些無人駕駛技術研發者們,還有好多技術難關需要突破。

▏投入成本大 社會就業問題需考慮

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阻礙無人駕駛發展的第二點原因是,雖然國內幅員遼闊,但是人口也多,并且城市道路分布密集,人員行車安全素質參差不齊。在這種前提下,道路安全成為當前需要解決的重點,如像當前標榜自動駕駛技術極高的特斯拉車型,也是多在高速上使用自動駕駛。

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其次就是國內想要普及無人駕駛技術,也是考慮到投入成本因素。更高級別的無人駕駛車輛目前也能生產,但高昂的售價明顯是投入與產出不成正比的。

此外譚旭光董事長也表明,在部分運行成熟的工礦、港口等場景,撇棄當前運輸模式,轉為無人駕駛的運輸模式,成本投入更是驚人。

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最后一點則是就當前來看,國家也要充分考慮社會就業問題,國內擁有號稱過千萬級別的卡車司機,整個貨運行業從業者更是數不勝數,一旦無人駕駛技術普及,這空出來的剩余勞動力就業問題更是亟需解決的。

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即便是還有著種種難關需要突破,無人駕駛技術在國內也是得到了有序良好的發展,目前這在商用車領域,解放、東風、陜汽、上汽紅巖等國內各大主流主機廠也都在大力發展無人駕駛車輛,并有部分車型也是投入到了實際運營中。

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其次國內也有多家研究無人駕駛技術的科技公司,比較知名的有贏徹科技、圖森未來等,這些科技公司除了研發無人駕駛三大系統模塊之外,還會與國內商用車主機廠進行合作試驗,這些都極大地推動了國內無人駕駛技術的發展。

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另外在國內一些工礦、港口、物流園區等封閉的運營場景中,已經先一步的實現了無人駕駛與傳統運營模式并存的運輸結構,而這一點也與譚旭光董事長表明的“無人駕駛在特定工況可實現”的說法相一致。

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