无人驾驶商业化应用的新尝试 | 汽车商业评论

摘要: 以限定场景为主的无人驾驶将成为最先取得商业化的应用。

10-29 21:37 首页 汽车商业评论

以限定场景为主的无人驾驶将成为最先取得商业化的应用。


《汽车商业评论》记者 张硕

尽管不少企业都将实现驾驶的目标定在2020年~2025年之间,事实上,囿于相关法律法规的缺失、关键技术有待突破、基础设施、关键设备成本过高、用户接受度等因素,在5~10年内实现全场景化的无人驾驶还存在很多不确定性。


福特汽车新上任的CEO吉姆·哈克特(Jim Hackett)不久前曾公开表示,前任CEO菲尔兹(Mark Fields)制定的2021年发布全自动驾驶车辆的目标太过激进,他认为自动驾驶还是要循序渐进。


尽管此前福特已经为实现自动驾驶大笔投资了各种新技术和技术公司,包括激光雷达制造商Velodyne、地图初创企业Civil Maps、共享单车公司Motivate、共享出行初创企业Chariot和自动驾驶初创企业Argo AI。


驭势科技CEO吴甘沙认为,全开放场景的无人驾驶系统太复杂,无法保证没有bug,也就无法保证不出事故,在这种情况下,从封闭场景、中低速工况下切入无人驾驶也是一个不错的选择。


在这方面驭势科技已经开始了商业化尝试。



今天(8月29日)上午,在杭州新开业不久的来福士广场地下停车场,《汽车商业评论》记者体验了驭势科技与凯德集团合作的无人驾驶自动摆渡服务。


用户首先通过立方的终端查询到自己的车辆,然后呼叫无人车接驾,车辆会自行摆渡到电梯口出口位置,输入自己的车牌号验证后,无人车会自行设计路线把用户送到其停车位。



这是基于高尔夫球车改造而成的无人驾驶车,出于客户需求依然保留了方向盘、制动踏板等,驾驶位置坐有安全员,不过在记者体验过程中全程没有遇到人为干预的情况,遇到行人和车辆等障碍物时车辆也会自动减速、变道甚至停止前进。


由于地下停车场无法通过GPS信号获得定位,驭势的方案是在车上搭载两个16线的激光雷达以及若干个摄像头,采用视觉SLAM(即时定位与地图构建)与激光雷达SLAM实现对人行道、减速带、车道线的识别,以及对动态行人、车辆的识别。


吴甘沙告诉《汽车商业评论》记者,随着系统技术越来越成熟,不排除在停车场的场景中把激光雷达取消,依靠视觉+深度学习的解决方案就可满足需求。


被誉为“谷歌无人车之父的”Sebastian Thrun 此前在演讲中也曾表示,“现在大家都在用雷达系统做无人驾驶汽车,其实用摄像头是最好的方式,不仅成本是最低的,而且因为人开车是用眼睛看的,所以这样也更接近现实。”


不过,具体选择什么样的方案还是取决于场景需求,吴甘沙认为,成本较低的多传感器融合的解决方案才是未来的趋势。


吴甘沙在接受《汽车商业评论》记者采访时表示,驭势目前已经完全掌握了停车场场景的无人驾驶解决方案,2018年下半年将取消安全员,实现真正的无人驾驶。今年下半年驭势还推出更多半开放场景的无人驾驶示范运营。



机场也是驭势科技无人驾驶目前的场景之一。今年2月,驭势科技还与广州白云机场合作,投入一辆无人驾驶车在航站楼与停车场之间提供摆渡服务,3月30日完成试运营。未来将会在白云机场的两个航站楼摆渡通道之间进行无人驾驶车辆部署,这个通道只有机场的摆渡车行驶,没有行人,相对封闭简单。


此外,驭势科技与华夏幸福、嘉善科技商务服务区也签署了战略合作,在新城规划中纳入无人驾驶的模式。


驭势科技从限定场景着手推广无人驾驶的方案为目前无人驾驶短期内实现商业化尝试提供了切实可行的思路。


吴甘沙表示,整车厂、Tire1以及谷歌、百度等科技巨头目前都没有关注地下停车场、机场这类场景的无人驾驶,相反这类场景对无人驾驶有最大的需求也更容易实现商业化,同时也是创业公司的机会。此外,通过场景化的运营也可积累大量的数据,不断扩展应用到更多场景,包括半开放场景,为未来的全开放场景提供技术积累。


由前百度自动驾驶事业部核心成员张天雷、李博与何贝共同创建的主线科技也选择了类似路线进行商业化尝试,以无人驾驶专用车作为技术落地的产品,定位在可控场景的Level 4级别全自动驾驶水平,比如水库、矿区等生产场景中的无人驾驶。其团队认为生产场景无人化可能是当前付费意愿最强的刚需。


在对自动驾驶汽车技术进行了大规模投资之后,苹果公司也改变了自动驾驶策略,改为开发在局部可控区域的无人驾驶汽车,比如在公司办公楼之间接送员工的无人驾驶班车。


采用视觉SLAM(即时定位与地图构建)与激光雷达SLAM实现对人行道、减速带、车道线的识别,以及对动态行人、车辆的识别


成立于2015年的青飞智能现阶段在技术路线上偏向于限定场景Level4级的无人驾驶商用车,包括无人观光车、无人巴士等产品,应用在园区、机场、高尔夫球场、景区旅游观光等地点,计划2-3年后往中高速,全场景方向发展。


北汽研究总院副院长解保新认为,无人驾驶在近期还是以限定场景为主,比如:


  1. 驾驶员安全无保障区域: 军事战场,化工/核反应危险区域等,这些地区不需要考虑成本。

  2. 经济效益区域,即无人驾驶增加的设备成本能被取消驾驶员节省的支出所回收,比如出租、货运物流等场景,这就是Uber等新兴出行企业致力的方向,越是劳动力成本高的地区这种应用需求越多;

  3. 难以找到驾驶员的地区(比如劳动力老化、危险地区等);

  4. 限定路况地区,限定区域道路意味着无人驾驶投入会减少,更易实现,比如机场摆渡、轨道交通、矿区物流、游园摆渡、厂区交通、物流仓储(无人叉车)等等。


在解保新看来,无人驾驶段时间内的最先商业化的应用场景是需要雇请专业司机的特定区域场所(工厂、仓库、矿山等等)。


不过,随着关键设备成本的降低、大规模车辆搭载无人驾驶技术,基础设施以及法律法规的完善,无人驾驶在远期也会得到大众化普及。


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