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    自动驾驶Gartner曲线顶端 是留给有血性之人的大量钞票
    图片来自“123rf.com.cn”
     
      2014年对于自动驾驶行业来说,是单纯、无知、又过度乐观的一年。那一年春天,沃尔沃在瑞典提出了自动驾驶汽车项目Drive Me。
     
      随着该项目几年来的发展,2017年,沃尔沃高管承诺,公司将为瑞典哥德堡地区的家庭提供100辆自动驾驶越野车。在日常驾驶条件下,这些车能够在地方道路上独立行驶至少30英里(约48公里)。
     
      「这种技术将被称为自动巡航驾驶(Autopilot),司机们不必亲自驾驶,一切交由自动驾驶汽车来完成。」沃尔沃汽车技术主管Erik Coelingh说。
     
      现在,在2017年的最后几周,沃尔沃将100辆自动驾驶越野车的目标向后推迟了四年。
     
      据Automotive News报道,该公司现计划在2021年之前让100名客户试乘其自动驾驶汽车,这些试验对象还将会体验到半自动驾驶功能,该功能将部署到未来任何一辆新的沃尔沃汽车(或特斯拉、凯迪拉克、日产、奔驰)中。
     
      沃尔沃汽车已推迟了其在瑞典哥德堡的Drive Me自动驾驶汽车项目
     
      「在自动驾驶汽车的研发过程中,一些我们本以为很难回答的问题,却在试验过程中超乎预期地快速解决了。」沃尔沃汽车自动驾驶项目主管Marcus Rothoff告诉连线杂志,「而在一些(我们本以为容易驾驭的)领域,却发现了更多有待探索和解决的问题。」
     
      这些问题多数聚焦于价格,Rothoff说,公司不愿在还没弄清其传感器的效果前敲定成本,所以沃尔沃还不能决定其自动驾驶汽车购买或使用权的定价。沃尔沃CEO Hakan Samuelsson说过,有自动驾驶功能的汽车将在现价基础上提升约1万美元。
     
      自动驾驶汽车领域开始降温,沃尔沃的撤退只是离我们最近的一个例子而已。
     
      2012年,谷歌CEO Sergey Brin曾说,不出5年,自动驾驶汽车就会成为一种大众选择。然而事实并非如此。
     
      特斯拉的Enhanced Autopilot已推迟了近6个月,那些为其多花了3千美元的客户无疑会对此感到失望。
     
      福特汽车新任CEO Jim Hackett最近降低了对自动驾驶服务的期望,其前任曾在2016年表示,公司将于2021年实现规模化部署。「我们的产品将在那个时间段推向市场,」他在接受San Francisco Chronicle采访时说,「但现在,公众在媒体上关于自动驾驶汽车的浪漫想象有点过头了。」
     
      规模化部署进程的放缓并没有挫伤资本市场的热情。美国知名创投研究机构CB Insights估计,自驾车初创公司今年共融得超过30亿美金,其业务涉及自动驾驶汽车软件、行车安全工具和车辆间通信领域的制造及数据储存和处理。
     
      要想追踪任何重大技术的演进历程,可以参考研究公司Gartner的加德纳技术成熟度曲线。首先是「创新触发(innovation trigger)」过程,接着是「技术突破(breakthrough)」,然后很快达到「期望膨胀的峰值(peak of inflated expectations)」,此时开始有资金流入,媒体争相报道。
     
      然后会有期望幻灭的低谷期,此时开始遭遇失败、进度未达预期、融资数额降低。创业者将要直面这些实际挑战和残酷现实。繁华落幕,艰难前行,拨开云雾见光明。自动驾驶汽车似乎正在进入低谷期,欢迎来到最难的部分。
     
      技术难题
     
      「当前的自动驾驶技术水平,就好比计算机技术在上世纪60年代的水平,它是新兴的,而非模块化的,它还无法确定该如何组合起各个不同部分。」风险投资公司Lux Capital的合伙人Shahin Farshchi说,他曾经为通用汽车公司打造过混合动力汽车,并投资了自动驾驶初创公司Zoox以及传感器制造商Aeva。
     
      事实证明,建造一辆自动驾驶汽车并非易事,远远不是把传感器和软件捆在一组轮子上那么简单。在一篇Medium的推文中,Bryan Salesky直言不讳地开列出摆在他们面前的各项困难,他负责管理福特旗下的自动驾驶汽车公司Argo AI。
     
      他说,首先是传感器方面的障碍。
     
      自动驾驶汽车至少需要三种类型的传感器:1.激光雷达,能够清晰呈现三维对象;2.摄像机,获取对象的颜色和细节信息;3.雷达,能够远距离探测物体及其速度。尤其是激光雷达并不便宜:一辆车的安装费用是7.5万美元。
     
      汽车需要从那些昂贵的传感器中获取并整合信息,提取出不同环境下所需要的数据,丢弃不需要的。「要想开发一个可供规模化制造与部署,同时兼具成本效益的系统和可维护的硬件,是极具挑战性的。」Salesky写道。(Argo AI在10月份收购了一家激光雷达公司Princeton Lightwave)
     
      Salesky还提到了其它技术难题,虽然它们都是小问题,但在实际使用中可能会引发大灾难。
     
      自动驾驶汽车必须要能够看到、解释和预测其他人类司机、骑自行车者和行人的行为,甚至还需要与他们进行交流。这些汽车要知道自己是否处于另一辆汽车的盲区,并小心驾驶。它们还需懂得(并看到和听到)为救护车开道。
     
      「如果有人认为,在未来几个月甚至几年内,全自动驾驶汽车将会出现在任一条城市街道上,那么他们要么是不了解其研究现状,要么就是对于安全问题不上心。」Salesky写道。
     
      泼冷水的不止他一个。「技术开发商开始发现,最后的那1%要难于前面的那99%。」波士顿自驾车公司Nutonomy CEO Karl Iagnemma说道,该公司在今年秋天被汽车供应商Delphi收购,「与最后那1%的工作相比,前面99%的工作就像是在公园散步。」
     
      Iagnemma说,对于更加棘手的特殊情况,一些聪明的公司想出了综合型方案,而不是仅仅用软件来修补一切。但这需要时间。
     
      资金困扰
     
      据Intel估计,大约到2050年,自动驾驶会给全球经济增加7万亿美元,其中仅美国就有2万亿,这还不包括这项技术在长途货运和其他领域的影响。
     
      但很奇怪的是,似乎没有人确定如何从这个行业赚钱。Iagnemma说,「重点已经从单纯的技术研发转移到了产品和商业模式。」
     
      长期以来,自动驾驶汽车领域的从业者们坚信,人们将会首先通过类似出租车服务的形式与自动驾驶打交道。对于直接向消费者出售自动驾驶汽车来说,这项技术还是太昂贵了,而且太依赖于天气状况、地形以及高质量的地图。
     
      但尽管是以出租车的形式落地,从业者们目前仍无暇顾及自动驾驶汽车的用户体验环节。
     
      Waymo计划明年在亚利桑那州凤凰城启动一项特定区域内的无需司机的乘车服务,并称目前已经找到车辆与乘客交互的解决办法,这类交互包括如何通知汽车乘客的上车地点与目的地等。
     
      但是在2017年秋天的一次媒体试乘活动中,该公司并没有让记者体验这一功能。所以,目前公司放出的消息还不能完全相信。
     
      除此之外,自动驾驶汽车还会面临许多其他的问题。比如,当乘客遇到紧急情况或者在车里遇到意外的时候,如何告知车辆?自动驾驶公司如何回收庞大的研发预算?每一次乘坐要花多少钱?抛锚的时候该怎样处理?责任归谁?乘客需要支付多少保险费?
     
      在自动驾驶的进程中,一条明智的前进之路貌似是与竞争对手结盟。
     
      包括Waymo、GM、Lyft、Uber、Intel,甚至处于消退边缘的汽车租赁公司Avis,他们都在与潜在的竞争对手结成合作伙伴,为了打造真正的自动驾驶汽车以及支撑它的基础设施,他们正在共享数据和服务。
     
      如果你问一个自动驾驶汽车开发商是否应该单打独斗,即尝试建立传感器、地图、感知、测试能力以及汽车本身,他们都会耸耸肩。
     
      虽然像通用汽车这样的大型汽车制造商似乎认为纵向一体化集成是通往胜利的道路(它于2016年10月收购了自动驾驶技术公司Cruise Automation,并于2017年10月收购了激光雷达公司Strobe),但瞄准自动驾驶行业中某一单点环节的初创公司仍然相信他们在未来将享有一席之地。
     
      自动驾驶感知公司DeepScale的CEO Forrest Iandola说:「像Bridgestone等传统汽车供应商一样,还是会有很多人为车企提供服务,闷声赚大钱。」
     
      还有一些其他公司希望通过对特定群体的押注在自动驾驶生态中分得一杯羹。自动驾驶接驳车公司Voyage已经瞄准了退休群体,MIT孵化的公司Optimus Ride最近在波士顿郊外一处新开发的社区宣布了一个试点项目,并表示这个项目的目标是为残疾骑士设计驾驶软件。
     
      Optimus Ride的CEO Ryan Chin表示,「现在看来,我们的产品是在为不健全的人提供新的出行方式。但我们认为此举实际上最终会创造一个更加健壮的产品」。
     
      这些瞄准不同人群的自动驾驶公司正在融资,Optimus Ride刚获得了1800万美元的A轮融资,至此总融资额已达2325万美元。但是在日益拥挤的自动驾驶领域,他们的策略是否行得通呢?
     
      前路——攀爬
     
      总的来说,你不会马上在车道上看到一辆完全自动驾驶的汽车。
     
      如果你不是居住在纽约、旧金山或者凤凰城这样的大城市的一些特殊社区的居民,那么在未来十年内可能你也见不到自动驾驶汽车在你的居住范围内运营。
     
      这些汽车将会出现在特定的、精心策划的地区。如果运气好的话,你可能会碰到一辆自动驾驶出租车,它会告诉你前往它的停车点上车(那是它被允许且是仅有的能停靠的地方),而不是它来找你并在停下来的时候亮起临时停靠信号灯,你可能会与两三位UberPoo用户一起分享这次旅程。
     
      这些汽车会让你印象深刻,但是它们并不是完全可靠的。它们不知道如何应付所有的道路状况和天气条件,可能会需要一些人工帮助。举个例子,在众多车企中,Nissan专注研发远程操控技术,它雇佣远程操作员来操控被卡住或者出故障的自动驾驶汽车。
     
      如果你没有足够多的搭乘自动驾驶便车的经历,那么你有可能在几年中忘记自动驾驶汽车这回事儿。你会和朋友开玩笑,说自驾车的炒作是何等的愚蠢。舆论会转移,新闻将不再报道自动驾驶汽车。然而无论如何,自动驾驶行业仍旧会悄然前进,开发者们会悄悄地处理更为精确的问题。
     
      好消息是,仍然有足够的动力将这个行业从Gartner曲线所谓的低谷推向生产力高峰。并不是每个开始了旅程的人都能够爬得上去。但是那些受到重创的并且有点血性的人或许会发现,曲线顶端有大量的钞票在等着他们,自动驾驶的前景是惊人的。
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