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汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

2018-01-30 11:56 来源: 易车网

温馨提示:本文共2470字,8张图,阅读约需4分钟。

早在自动驾驶发展之初,就有人预测自动驾驶的道路实测将会是一个难以解决的问题,事实也的确如此。但随着自动驾驶技术在实际中的应用,却出现了比道路实测更为棘手的问题——伦理道德。全球的交通事故频发是不争的事实,就算自动驾驶技术的数据模型再前沿,也难以避免那1%的疏漏。然而,当交通肇事者不是人,而是机器的时候,我们应该作何判罚?我们该惩罚机器吗?

汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

自动驾驶的伦理道德问题就如同“火车悖论”一般,一百个孩子的生命和一个孩子的生命本身是等价的,每一个生命都值得被尊敬和拯救,但那个该死的扳手会让你卷入道德的漩涡无法自拔。然而不管怎样,自动驾驶技术仍在高速发展当中,如何快速丢掉手中的“方向盘”是各个汽车巨头间瞄准的下一个风口,而这其中也不乏全球知名的科技互联网公司。

汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

目前的自动驾驶技术从L0~L5分为以下几个级别:

l Level 0(无自动化):没有任何的辅助配置,基本上是四个轮子加个沙发。现在Level 0这种“老古董”已经很难在路上看到了。

l Leve 1(驾驶员辅助):有基本的驾驶员辅助功能,如ABS和升级版的ESP等,同时也有高速状态下的定速巡航以及acc自适应巡航。现在几乎大多数车型都属于Level 1阶段。

l Level 2(部分自动化):在部分路段,系统可以在横向以及纵向上控制车辆,例如自适应巡航+车道偏离,这是与Level 1最大的区别。

l Level 3(有条件自动驾驶):可以在特定场景下进行自动驾驶。目前仅有奥迪A8实现了Level 3级别的自动驾驶。可以在时速60KM/H的情况下让系统接管车辆,系统会根据路况行驶。

l Level 4(高度自动驾驶):目前国内外的自动驾驶技术瞄准的就是这个级别,通过传感器的数据收集,实现从A到B的自动驾驶。

l Level 5(完全自动驾驶):自动驾驶拥有人类对道路的感知,已经达到人类水平,可以处理一切工况。

现如今,奥迪的Leve 3自动驾驶技术,是在实现量产中达到最高级别自动驾驶能力的车型。我似乎已经感觉到自动驾驶离我们越来越近了,电影中出现的情景开始与现实发生重合。但也有不少人对此抱有质疑的态度,因为他们认为“想要实现不再有人因系统失误而引发的车祸”远比想象中的难。

自动驾驶的“乌托帮”难以实现

自动驾驶技术在硬件上的突飞猛进让人们看到了量产的希望,数学模型的建立和收集信息的云处理系统则是重中之重。想要实现真正的自动驾驶,我们不能利用人设定的规则来控制汽车的行驶方式和行驶路线,而是源源不断的从道路上搜集信息到云端,利用学习模型来形成自己的一套驾驶习惯。简而言之,就是让自动驾驶系统去学着如何去开车,而目前的软件技术似乎也达到了如此的效果。

汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

现如今每一辆在路上飞驰的Tesla汽车都在学习如何自主导航穿过人群拥挤的道路,而每一辆车多开一英里就会多获得一些综合信息,信息会直接传送到中央数据库,以便于机器学习方法可以获得实时更新,从而提高自动驾驶技术,接触到更多的真实驾驶模拟。

硬件成本的降低也会自动驾驶带来全新的活力。我们看到路试的自动驾驶车辆的头上都会顶一个奇怪的“家伙”,它的全称是光检测和测距,现在我们普遍称之为LiDar。LiDar是自动驾驶技术的核心组件,它能够将将脉冲激光束投射在旋转的反射镜上,然后利用激光脉冲飞行的时间,计算出周边各个物体之间的距离,从而创建周边环境的3D成像。

汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

最初LiDar技术是为了潜艇而开发的,在水下世界仿佛为潜艇安上了一双“眼睛”。不用想,LiDar的价格是不菲的。一般来说,LiDar的价格根据供应商的不同在1000到70000美元之间不等。虽然该价格对于国防力量潜艇来说还能接受,但对各个汽车厂商而言还是感到“肉疼”。不过,现在随着大学研发的跟进以及LiDar供应商的增多,LiDar的价格已经降低到了10到50美元之间,而且体积也大幅缩小。

然而,就算自动驾驶技术让人们感受到了未来的气息,但“乌托帮”般的梦境仍是难以实现的。如今,由自动驾驶引发的交通事故逐渐增多,自动驾驶的巨头们纷纷放缓了研发的脚步。

汽车巨头间的追逐游戏:如何快速丢掉手中的“方向盘

1月22日,美国加利福尼亚发生一起交通事故,一辆半自动驾驶的特斯拉Model s与消防车相撞,事故为造成人员伤亡。另外,在美国亚利桑那州Tempe,Uber的自动驾驶汽车发生了撞车事故。在行驶过程中,另一辆汽车没有为Uber的无人驾驶汽车让路,导致其撞向了该车的一侧。随后,Uber中止了亚利桑那以及匹兹堡的无人驾驶测试。

想要实现自动驾驶我们还有很长的一段路要走,这不仅仅是技术上挑战,还有不可抗拒的因素存在。人类的驾驶行为是难以预测的,你可以预判其大致的走向,但不能做到精准的判断。当紧急情况时,系统究竟应该作何选择?是撞卡车还是撞那辆看起来很破的小车呢?那如果把卡车和很破的小车都换成人呢,系统该怎么选择?其实,最后我们还是回到了“火车悖论”这个问题上了。

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