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国内自主研发的自动驾驶会不会后来居上超越特斯拉

新车评网   作者: 新车评网 +关注   2021-04-23   评论 (0)

最近这(zhei)段时间,特斯拉刹车问题频发(fa),风波(bo)更是在在上海车展(zhan)媒体日的(de)当(dang)日被一维权女(nv)子(zi)推(tui)向高峰。这(zhei)不(bu)禁让我开始想一个问题:当(dang)下买(mai)新能源车,最理(li)想的(de)选择还依然是特斯拉吗?

无可否认,特(te)斯(si)拉是新势力造车(che)的(de)(de)鼻(bi)祖,而且还是高(gao)端的(de)(de)那种(zhong),在很(hen)多车(che)企还在ppt造车(che)的(de)(de)时(shi)候,特(te)斯(si)拉已经推出了成熟的(de)(de)电(dian)(dian)动车(che)产(chan)品(pin),相对靠谱的(de)(de)电(dian)(dian)池管(guan)理技(ji)术(shu),以及先进的(de)(de)辅(fu)助驾(jia)驶功能,连(lian)极(ji)具科(ke)技(ji)感的(de)(de)中控屏幕(mu)也在日后被各种(zhong)模(mo)仿(fang),这些都是当(dang)年吸(xi)引大(da)家(jia)去购买特(te)斯(si)拉旗下产(chan)品(pin)的(de)(de)重要原因。

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而如今,特斯拉还(hai)实现了(le)国产,售价(jia)因此进(jin)一步拉低,加(jia)上定位更亲民的Model 3、Model Y等车型(xing)推出,销量(liang)及占有率别说在电动车领域,哪(na)怕与(yu)燃油车比也(ye)是(shi)战斗力十足的。

但哪怕如此,正如开头所讲,如今特斯拉还是我们选择智能电动车的唯一选择了吗?我可以说答案绝对是否定的:如果你也去了上海车展,或者了解了上海车展今年的展台上的产品,我想你大概就明白为什么了。

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特斯拉自动驾驶方案的优劣

事(shi)先声(sheng)明,本(ben)文(wen)只就(jiu)自动驾驶实现方案的(de)角(jiao)度论(lun)事(shi):都知(zhi)道,特(te)斯(si)拉老板马(ma)斯(si)克是非(fei)常推(tui)崇视觉(jue)感知(zhi)方案来实现自动驾驶的(de)。而像(xiang)我们国内目前非(fei)常火的(de)激光雷达、高精(jing)度地图(tu)这(zhei)些东西,马(ma)斯(si)克直接否(fou)定,并声(sheng)称(cheng)这(zhei)些东西都是垃圾(ji)。

其(qi)实当年马(ma)斯克会说(shuo)激光雷(lei)达这个(ge)东西是(shi)垃圾情有(you)可(ke)原,毕竟在那个(ge)时候激光雷(lei)达动(dong)则动(dong)辄几十万,作为测试没问(wen)题,但是(shi)量产可(ke)不是(shi)所有(you)人都能接受(shou)的。而且高(gao)精(jing)度(du)地(di)图会存在过度(du)依(yi)赖(lai)第三方的问(wen)题,考虑(lv)到特斯拉(la)的车型是(shi)销(xiao)往(wang)全球(qiu)的,如果(guo)说(shuo)当地(di)有(you)现成(cheng)的高(gao)精(jing)度(du)地(di)图,或者说(shuo)能实现大面积(ji)路(lu)网扫描的话还(hai)好,但事实上(shang)特斯拉(la)无法保(bao)证(zheng)每个(ge)市场(chang)都有(you)这样的条件。

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激光雷(lei)达(da)成(cheng)像图

其次(ci),我(wo)们更应明白(bai),马斯(si)克选择视觉(jue)解决(jue)方案并不是随(sui)随(sui)便便拍(pai)脑袋决(jue)定的(de),对于更长远来说(shuo)视觉(jue)方案确实(shi)有优势,毕竟(jing)这是与人类驾(jia)驶(shi)者(zhe)最接近的(de)信息(xi)获取方式。但视觉(jue)解决(jue)方案本身却是一个(ge)(ge)漫长,而(er)且(qie)困(kun)难的(de)道路,相比别的(de)解决(jue)方案来说(shuo),视觉(jue)解决(jue)方案是需要更强大(da)的(de)算法,更长时间的(de)视觉(jue)训(xun)练,更多(duo)的(de)数据(ju),整个(ge)(ge)发展(zhan)过程困(kun)难且(qie)漫长。

其(qi)实大家可以将视觉(jue)解决(jue)方(fang)案理解成真正意(yi)义(yi)的(de)(de)人工智能,其(qi)算(suan)法的(de)(de)优化(hua)工作,更(geng)像是在训(xun)练一(yi)个孩(hai)子,我(wo)(wo)们(men)(men)小时候(hou)我(wo)(wo)们(men)(men)虽然能看到所有的(de)(de)东(dong)西(xi),但(dan)是我(wo)(wo)们(men)(men)不认识那些东(dong)西(xi)是什么(me),比如我(wo)(wo)们(men)(men)小时候(hou)见到蛇,是会(hui)好奇,甚(shen)至(zhi)可能会(hui)在死亡的(de)(de)边缘疯狂试(shi)探,但(dan)是如果爸(ba)爸(ba)妈(ma)妈(ma)告诉了(le)我(wo)(wo)们(men)(men)这(zhei)个东(dong)西(xi)很(hen)危险,会(hui)咬人,同时给我(wo)(wo)看了(le)蛇捕猎(lie)的(de)(de)视频以后,我(wo)(wo)们(men)(men)看到这(zhei)个玩意(yi)就会(hui)知道要躲开,躲远点(dian)。

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我们对于所有所见到的东西,所遇到的问题,首先要对它有一个认识,其次才能判断如何处理。这个就是视觉感知的主要逻辑。

当(dang)然系统内(nei)也(ye)写入基础数(shu)(shu)据(ju)(ju),但是主要还是靠学习,我们关闭自动驾(jia)(jia)驶(shi)(shi),只(zhi)用人(ren)工驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)的时候,他后台的程序依(yi)然运行,它会(hui)比对模(mo)拟AI驾(jia)(jia)驶(shi)(shi),对比自动驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)与驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)员的实际操作的区别,当(dang)驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)员驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)方(fang)案与自动驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)有(you)不(bu)同的时候,相关数(shu)(shu)据(ju)(ju)就会(hui)上传到特斯(si)(si)拉(la)的数(shu)(shu)据(ju)(ju)库,特斯(si)(si)拉(la)会(hui)利用这个(ge)数(shu)(shu)据(ju)(ju)不(bu)断地优(you)化自动驾(jia)(jia)驶(shi)(shi)算(suan)法(fa),相当(dang)于(yu)在向(xiang)人(ren)学习。

所以只要有足够(gou)(gou)长的时间(jian),收集了足够(gou)(gou)多(duo)的数据,那么这个“大(da)脑”一定(ding)会(hui)越(yue)来越(yue)聪明,能应对更多(duo)的问题(ti)。当然(ran)不能否认这会(hui)导致(zhi)算法(fa)变(bian)得(de)越(yue)来越(yue)复杂,但(dan)考(kao)虑(lv)到硬件也是一天一天在升(sheng)级,所以影响还是有限的。

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但是你不得不去思考一个问题,也就是在“学习过程”中,我们难免遇到问题,甚至犯错,可以说它还是一个实习生,一个半成品,“犯错”这类问题在实习生身上我们可以理解,可以宽容,所谓的“新手司机”就是这个意思嘛。但如果自动驾驶作为一个功能,一种商品的话,那么犯错就未必是可以接受的了,更有甚者,这样一个不成熟的产品大量推出市场,会将消费者处于本不必要的危险境地。

国内目前发展的主流自动驾驶解决方案更好?

在上海车展的(de)2.2号馆(guan),我看到了目前非常(chang)多(duo)主流的(de)自(zi)动驾驶供应(ying)商,例如华为、大疆、斑马(ma)等等,他们(men)毫无例外(wai)都(dou)是主要(yao)采用了马(ma)斯克(ke)早(zao)年间就已经否(fou)认的(de)激光雷达+高(gao)精度地图,同时在此基础上还(hai)添加(jia)了视觉(jue)感知、毫米波雷达、超声波雷达等等。

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特斯拉一(yi)直在(zai)说一(yi)句(ju)话就是(shi),为(wei)什么人(ren)能(neng)用一(yi)双眼睛(jing)来开(kai)车(che)(che),而自动(dong)驾驶(shi)不(bu)(bu)(bu)行。先不(bu)(bu)(bu)说是(shi)不(bu)(bu)(bu)是(shi)用一(yi)双眼睛(jing)开(kai)车(che)(che)的(de)人(ren)就能(neng)开(kai)好车(che)(che),但(dan)是(shi)不(bu)(bu)(bu)可否认的(de)是(shi)我们(men)需要自动(dong)驾驶(shi)表面看(kan)起来是(shi)因为(wei)他能(neng)减轻驾驶(shi)负担,但(dan)很重要的(de)一(yi)点是(shi)它一(yi)定(ding)要比我们(men)人(ren)类驾驶(shi)更安全,减少不(bu)(bu)(bu)必要的(de)交(jiao)通事故。

相(xiang)比(bi)特斯(si)拉,别的(de)(de)(de)(de)(de)自动驾驶厂商增(zeng)(zeng)加(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)不仅是几个传(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)这(zhei)么(me)简单,而(er)是增(zeng)(zeng)加(jia)了(le)更多(duo)的(de)(de)(de)(de)(de)感(gan)(gan)(gan)(gan)知(zhi)传(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi),通过(guo)感(gan)(gan)(gan)(gan)知(zhi)数据的(de)(de)(de)(de)(de)增(zeng)(zeng)加(jia),提供了(le)更多(duo)的(de)(de)(de)(de)(de)道(dao)路信(xin)息的(de)(de)(de)(de)(de)冗余。例如虽然视觉感(gan)(gan)(gan)(gan)知(zhi)方(fang)案(an)本(ben)身是非(fei)常好的(de)(de)(de)(de)(de),但是对于光线和天气的(de)(de)(de)(de)(de)要(yao)求很高,而(er)毫(hao)米波雷(lei)达(da)弥补(bu)(bu)了(le)摄(she)像头在不同天气环(huan)境(jing)下的(de)(de)(de)(de)(de)识(shi)别能力问题,而(er)激光雷(lei)达(da)可以弥补(bu)(bu)毫(hao)米波雷(lei)达(da)识(shi)别物体(ti)以及其轮廓(kuo)能力弱的(de)(de)(de)(de)(de)缺陷,同时建(jian)立3D环(huan)境(jing)等等,这(zhei)些传(chuan)(chuan)感(gan)(gan)(gan)(gan)器(qi)的(de)(de)(de)(de)(de)互补(bu)(bu)在自动驾驶中相(xiang)当重要(yao)。

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可以说视觉(jue)方案+毫米波(bo)雷(lei)达(da)依然(ran)有(you)很(hen)大的问题,这时激光雷(lei)达(da)、高精度地图的加入是最佳的解决方案,至少在感知层面(mian)上让车辆提(ti)升到了一个(ge)更高的水平,也减少了大量数(shu)据收集的成长过程。

在目前来说,国产的自动驾驶水平从硬件上来说是不输给特斯拉的,同时从执行层面来看,国内的自动驾驶能力也是与特斯拉不相上下,所以选择一个可靠的辅助驾驶电动车,已经不再是只有特斯拉了。

那么未来真正的自动驾驶谁更适合呢?

虽然目前国内做的这些辅助驾驶已经很强大,但是目前而言,也只能作为对驾驶员的一种辅助。

未来(lai)(lai)实(shi)现真正的自动驾(jia)驶(shi),至少在国(guo)内(nei)(nei)来(lai)(lai)说,无论是(shi)特斯拉(la)还是(shi)国(guo)内(nei)(nei)目前(qian)的解决(jue)方案还有些不(bu)(bu)够。例如(ru)(ru)很(hen)经(jing)典(dian)的问(wen)题,如(ru)(ru)果(guo)双向单(dan)车(che)道上,本车(che)道前(qian)方突然(ran)出现鬼探头,这(zhei)时(shi)避(bi)让会撞(zhuang)对向来(lai)(lai)车(che),不(bu)(bu)避(bi)让会撞(zhuang)到(dao)鬼探头的行人(ren),这(zhei)个时(shi)候系统会如(ru)(ru)何选择,这(zhei)已经(jing)有点接(jie)近所谓的图(tu)灵问(wen)题了。

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所以,真正的自动驾驶是需要加入与路端,车端,人端的通讯,也就是只有V-2X实现的应用以后,才能真正进入自动驾驶阶段。目前的辅助驾驶虽然有着极高的自主能力,但是从法律角度来说首先不允许,其次这些辅助驾驶不得不说依然有很多不确定性,所以无论是在任何情况下,驾驶员都不能真正放开双手和离开视线,这是对交通参与者与自己负责。

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