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特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战( 五 )


特斯拉自动驾驶十年，商业化与挑战
本文插图
阿里无人送货车
2015年 ， 刘强东同样提出要用无人机解决配送的最后一公里的问题 。 2016年 ， 京东成立X事业部 ， 将无人仓、无人机、无人车、无人超市四大业务囊括其中 。 其中无人车项目就与自动驾驶息息相关 。 并且到今年10月份 ， 京东的无人配送车就已经在江苏常熟试点运营 。
而同样在今年10月 ， 由阿里巴巴达摩院研发的22辆无人送货机器人“小蛮驴”也正式进入浙江大学紫金港校区 。 作为全球首个纯机器人送货点位 ， 今年双十一期间 ， 22辆“小蛮驴”预计将为3万多件包裹提供上门服务 。
当然 ， 在末端物流配送中 ， 除了送快递包裹之外 ， 送餐送外卖也非常有可能成为新的自动驾驶应用场景 。 今年10月 ， 据自然资源部官网显示 ， 美团全资子公司北京美大智达获得导航电子地图制作甲级测绘资质 。
地图甲级测绘资质是测绘高精度地图的必要条件 ， 而制作高精度地图又是自动驾驶必不可少的基础 。 显然 ， 在未来 ， 美团也很有可能进入自动驾驶的末端配送领域 。 而自动驾驶也将成为外卖小哥和快递小哥的重要合作搭档 。
总的来说 ， 从公共交通到物流配送 ， 自动驾驶商业化前景十分广阔 。 而随着商业化的落地 ， 自动驾驶给人们生活带来的改变也似乎触手可及 。
只是 ， 在这种触手可及背后 ， 自动驾驶从载货到载人的道路还并不简单 。
03 自动驾驶的挑战
自动驾驶对生活的改变固然前景美好 ， 但在通向这种美好的道路上 ， 如今的自动驾驶仍然面临着许多困难和挑战 。 这其中 ， 一方面是技术层面的挑战 ， 另一方面则是道德的诘问和法律的空白 。
在技术上 ， 自动驾驶当前最难的问题是感知的决策规划 。 所谓感知就是车辆需要感知周围的客观环境 ， 例如前后左右有多少人 ， 有多少车 ， 他们的行动路径是怎样的；而决策规划就是在对感知到的内容进行充分计算之后 ， 如何避开障碍物并选择最优的路径进行行动 。
在早期 ， 自动驾驶主要采用的感知方式是视觉感知技术 ， 即通过摄像头来感知周围的环境 。 但这种模式却存在一些局限 ， 例如视觉存在死角 ， 或者在大雾、雨雪等极端天气中 ， 视觉会受到干扰 。
而为了应对视觉感知的不足 ， 增强自动驾驶的全天候感知能力 ， 各大厂商逐渐给车辆增加了微波雷达、毫米波雷达、超声波雷达和激光雷达 。 而随着堆料的不断丰富 ， 车辆的安全性固然越来越有保障 ， 但代价也很明显 ， 那就是自动驾驶车辆的成本越来越高 。
而在车辆本身的制造成本之外 ， 自动驾驶还需要依靠高精度地图 。 所谓高精度地图是一种专门为自动驾驶服务的地图 。 与传统地图不同 ， 高精度地图能够精确到车道级别 ， 车道的每一个转弯的弯度是多少 ， 每一个上坡的坡度是多少 。
因此 ， 制作高精度地图本身就是一件十分耗费成本的事情 ， 更何况这个地图还需要实时更新 。 所以在自动驾驶应用中 ， 高精度地图更像是一个无底洞般需要持续地投入资金进行测绘 。
当然 ， 虽然目前主流厂商大多都坚持车辆雷达不断堆料+高精度地图的配置 ， 但有一个厂商不同 ， 那就是特斯拉 。
在2019年4月特斯拉举办的“Autonomy Day”上 ， 马斯克曾说出了一句得罪全行业的话 ， 大概意思是："傻子才用激光雷达 ， 现在谁要还是靠激光雷达 ， 那就要完蛋 ， 注定完蛋！”
我们不知道马斯克说这句话的时候是否有口嗨的成分 ， 但事实上 ， 特斯拉确实一直在坚持走视觉感知+超级智能算法的模式 。 或许在马斯克看来 ， 既然人都能通过一双眼睛开车 ， 那么人工智能为什么不呢？
想法固然没有问题 ， 但要实现却并不容易 。 而这里面 ， 最根本原因就在于 ， 人工智能难以做到真正像人一样自主判断 。


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