本文為【新智駕會(huì)員計(jì)劃】第 10 期內(nèi)容。
隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，新的交通形式將會(huì)出現(xiàn)，并被所運(yùn)輸?shù)娜嘶蛭?，?chē)輛所有權(quán)的形式、及使用地點(diǎn)等因素影響。交通形式又會(huì)影響商業(yè)模式、價(jià)值鏈和企業(yè)戰(zhàn)略。最先進(jìn)的自動(dòng)駕駛形式將會(huì)如何發(fā)展，以幫助企業(yè)推行戰(zhàn)略，并在即將到來(lái)的變革中保持領(lǐng)先地位？
來(lái)自麥肯錫芝加哥辦公室的高級(jí)合伙人Asutosh Padhi和休斯頓辦公室的合伙人Philipp Kampshoff分享了麥肯錫未來(lái)出行研究中心的觀點(diǎn)。其中，Asutosh Padhi是麥肯錫未來(lái)出行研究中心的創(chuàng)始人之一。
他們通過(guò)回答7個(gè)問(wèn)題，討論了自動(dòng)駕駛的技術(shù)、應(yīng)用和機(jī)會(huì)。這7個(gè)問(wèn)題分別是：
自動(dòng)駕駛技術(shù)什么時(shí)候能夠真正落地？
為什么檢測(cè)和驗(yàn)證如此重要？
車(chē)到基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）技術(shù)是有必要的還是只是錦上添花？
預(yù)計(jì)未來(lái)會(huì)看到哪種類(lèi)型的自動(dòng)駕駛應(yīng)用？
自動(dòng)駕駛出租車(chē)會(huì)給現(xiàn)有的出行模式帶來(lái)什么改變？
成為自動(dòng)駕駛出租車(chē)市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者需要些什么？
ADAS（高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)）是否仍然有用？
自動(dòng)駕駛技術(shù)什么時(shí)候能夠真正落地？
Asutosh Padhi：我們預(yù)計(jì)，真正的L5級(jí)的自動(dòng)駕駛落地還要等十年以上。但是在未來(lái)三到五年內(nèi)，我們可能會(huì)看到自動(dòng)駕駛車(chē)輛在地理圍欄內(nèi)的應(yīng)用。
硬件的進(jìn)步實(shí)際上起了很大的作用。例如，激光雷達(dá)的成本在過(guò)去五年中下降了十倍。同樣，GPU能提供的計(jì)算容量也大幅增加。
但目前仍然存在兩個(gè)挑戰(zhàn)。第一個(gè)挑戰(zhàn)是物體的檢測(cè)和分類(lèi)，識(shí)別行人的能力。例如，在行人推著嬰兒車(chē)，或者撐著傘，又或者捧著一些植物，看起來(lái)不像行人的時(shí)候，系統(tǒng)能否識(shí)別出行人？
第二個(gè)挑戰(zhàn)是決策。人類(lèi)在駕駛時(shí)，會(huì)向其他司機(jī)傳達(dá)一些細(xì)小的信號(hào)，比如誰(shuí)先走等等，這些信號(hào)通常是自動(dòng)駕駛車(chē)輛無(wú)法解讀的。
讓自動(dòng)駕駛車(chē)輛去學(xué)習(xí)如何識(shí)別和處理這兩種挑戰(zhàn)同時(shí)存在的邊緣情況，還需要很長(zhǎng)的時(shí)間。
Philipp Kampshoff：這就是為什么自動(dòng)駕駛出租車(chē)還沒(méi)有那么快到來(lái)的原因。自動(dòng)駕駛的決策步驟是由車(chē)內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成的，至少大部分是。有95％的情況，是可以相對(duì)快速地訓(xùn)練的。但是，想要使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的決策能夠達(dá)到99％的正確率，需要進(jìn)行更多的訓(xùn)練，還需要更多的測(cè)試?yán)锍獭?strong>邊緣情況是關(guān)鍵所在。
*Uber 測(cè)試車(chē)發(fā)生事故
人類(lèi)駕駛員，平均每行駛16.5萬(wàn)英里會(huì)出一次事故，這意味著，在99％情況下，人類(lèi)開(kāi)車(chē)是安全的。然而，對(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛，監(jiān)管機(jī)構(gòu)的安全要求會(huì)比人類(lèi)的高得多。而這些安全要求最終會(huì)歸結(jié)為處理一些邊緣情況，例如在一段施工道路上，路口亮起了紅燈，自動(dòng)駕駛車(chē)離路口越來(lái)越近，但有一位工人正在路口指揮行人和車(chē)輛通行。自動(dòng)駕駛車(chē)輛如何知道此時(shí)紅燈可以忽略？這些都是自動(dòng)駕駛在大規(guī)模應(yīng)用之前必須解決的邊緣情況。
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