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自動駕駛對人類的福祉,會出現在不易被大眾察覺的場景

電子工程師 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-02 17:46 ? 次閱讀

無論在高速公路,還是港口碼頭,“自動駕駛+物流”正在媒體的聚光燈之外,完成對運輸效率的改造,成為自動駕駛領域率先落地的商用場景。

時至今日,沒人會懷疑,在觸手可及的未來,自動駕駛會形成一個難以估量的龐大市場。

而當終點的旗幟如此明顯,賽道也就變得格外擁擠。過去幾年,無論各大傳統車廠,科技巨頭還是林林總總的供應商,都在以一種軍備競賽的心態開足馬力,在自動駕駛的路上跑馬圈地。

但不知你是否留意,或許是在科技媒體的過度洗禮之下,當我們在談論自動駕駛時,約等于就是在談論乘用車的自動駕駛,但事實上,在分食自動駕駛這盤裹挾著巨大利益的奶酪時,不同團隊其實早已厲兵秣馬,在不同路面上并行奔跑。

譬如按照不同場景:有人盯準乘用車市場,就有人覬望商用車市場;有人希望讓自動駕駛穿梭于鬧市之間,就有人希望讓自動駕駛卡車來往于高速路的兩端,或者在港口碼頭等封閉低速環境下默默耕耘;有人專攻城市,就有人轉戰農田……總之,自動駕駛對人類的福祉,會出現在不易被大眾察覺的場景。

舉個具體的例子,物流。

如果你看過《集裝箱改變世界》就會知道,在20世紀人類各種眼花繚亂的發明里,集裝箱勢必占有一席之地,它讓人類物流體系標準化,形成了巨大的規模經濟和網絡效應,讓從A地到B地的貨物運輸成本忽略不計,并最終成為全球貿易爆發的基石,從那一刻起,物流系統也被視作全球貿易的毛細血管。

盡管如今很難有哪項物流技術能與集裝箱相提并論,但令人欣喜的是,在經歷了人工生產,機械化和自動化階段之后,物流行業正在進入到整合各項傳統科技與新興科技,以人工智能,大數據和云計算等前沿技術為引導的智慧化階段。無論是運輸,倉儲還是配送環節,幾乎都正在被你所熟知的各種黑科技所加持,譬如在運輸環節,產業界就非常相信:自動駕駛將在經濟成本和配送效率上做出巨大貢獻。

嗯,在我看來,由于遠離媒體聚光燈,自動駕駛在2B領域的摸索和進步,似乎有些被低估了。

當自動駕駛遇上高速公路

讓我們先從高速貨運的場景談起。

在過去的直覺里,自動駕駛率先落地的場景,大概率上會與“共享理念”融合。你可能已對如下想象倒背如流:在APP上預訂,一輛汽車自動駛來,帶你到指定地點,你下車,它自動去接下一單。在人們的期許中,共享自動駕駛汽車能大幅提升社會效能(私家車95%的時間處于停放中),改善自然環境,甚至打破工業時代城市規劃的枷鎖,重新釋放城市居民的自主權。

我當然相信,上述美好景致,終會變成現實——但若論商業落地的速度,共享模式,乃至整個乘用車市場,都不見得是排頭兵。最近幾年,產業界似乎正在扭轉共識:大概率上,商用車會比乘用車更快完成商業落地,在許多人眼中,自動駕駛卡車會比私家車更快實現規模量產。最近的GMIC上,我就聽智加科技PlusAI(硅谷無人駕駛公司)副總裁付強談到,當自動駕駛遇上高速公路,會幾乎會立竿見影地改變貨運現狀,讓這一相對枯燥的行業更為高效,經濟和安全。

這不難理解,如果說乘用車的最大屬性只是出行工具,貨車則更像是成本頗高的“生產工具”。角色上的差異,會讓后者對自動駕駛技術有更為迫切的需求,因為貨運行業通常只關注兩個指標:安全和成本,這兩點對自動駕駛技術都不是難事。

先說技術,眾所周知,人工智能的完善需要數據的喂養,相比于城市內部復雜的“網狀”路線,貨車在高速路上是“線狀”行駛,道路環境單一且相對封閉,這種從A到B的重復線路會讓數據不會被過渡稀釋;另一方面,由于更多是“生產工具”,貨車的用戶體驗也不用像乘用車那么復雜,對算法的要求相對較低,也更有利于量產。

而貨運公司擁抱自動駕駛的真正理由,是它可以大幅降低成本。利潤低,成本高(尤其人工成本)是貨運領域的最大痛點,但中國經濟的快速發展,早已讓其快速成為物流運輸大國,中國擁有超過700萬輛長途重卡和1600萬重卡司機,整體物流業占GDP比重將近17%,其中公路運輸占比70%,有人曾算過一筆賬,僅以1600萬干線運輸司機為例,如果能減掉一半,按一名司機年薪12萬算,這就已是個萬億級別市場。而除了人力成本之外,油耗在干線運輸成本中也占有較大比例,自動駕駛技術的落地,預期能減少約15%的油耗成本。

當然,眾所周知,自動駕駛能大幅提升公路安全,這在高速路上顯得尤為迫切。在中國,貨車司機因疲勞駕駛引發的交通事故屢見報端,而自動駕駛不存在這個問題,能為物流貨運帶來更為安全的操作。

其實就像人工智能學者塞巴斯蒂安·特隆總結的那樣:“駕駛事故是年輕人死亡的第一殺手,所有這些事故幾乎都是由人為錯誤而非機器故障造成的;而在自動駕駛的幫助下,我們還能讓高速公路的承載量提升2到3倍——通過優化車輛的位置,讓它們在較窄的行車道上近距離行駛,進而消除高速公路擁堵。”

另外值得一提的是,目前看來,政策也頗為利好。商務部等5部門在《商貿物流發展“十三五”規劃》通知中就指出,要加強商貿物流信息化建設,推廣應用人工智能等在內的先進技術,探索發展與生產智慧物流生態體系。使自動駕駛在國民經濟的核心產業領域釋放出更大潛力。

不同場景的落地

一切指向一點:作為未來人類智慧物流的重要一環,即將率先落地的自動駕駛商用車市場潛力巨大。

趨勢背后,是各大廠商的積極應對:無論是戴姆勒這種傳統車企,谷歌這樣的互聯網巨頭,還是特斯拉和Otto(6.8 億美元被 Uber 收購)這樣的科技新貴,在自動駕駛貨車方向均有布局。而與其他AI領域非常相似,市場的廣闊,讓初創團隊完全有資格與大公司共舞。

值得一提的是,在很多人眼中,相較于未來乘用車市場更宏大的藍圖,巨頭們只把商用車當做對沖風險的副線,研發精力大多集中在乘用車的主線——這意味著,自動駕駛商用車更像是某種“邊緣性創新”,如智加科技PlusAI這種創業公司更可能成功突圍,作為獲得美國加州自動駕駛測試牌照的企業之一,他們已經迅速掌握了包括高精地圖制作,基于深度學習的感知,路徑規劃和控制等技術在內的L4級別全自動無人駕駛能力,這讓他們有能力提供給廠商一整套可立即商用的解決方案,推動自動駕駛在不同場景的落地。

比如一個特殊場景:港口碼頭。

如果說人工成本高,危險系數高,工作環境苦,是橫亙在公路貨運領域的三道關卡,那么這三道關卡,在高溫,高鹽,高海風的港口碼頭無疑會成倍放大。正因如此,港內集裝箱卡車也急需與自動駕駛技術完成嫁接。

其實與公路相似,近年來隨著中國進出口貿易日益繁榮,港口碼頭物流壓力倍增,需要24小時高效、安全、精準運轉的港口,對于無人化運輸的需求非常迫切,而港內集裝箱自動駕駛卡車,可以在很大程度上解決司機短缺,且大幅降低港口運營成本,提升運營效率。

港口正在完成自動化的蛻變。譬如就在不久前的青島港集裝箱碼頭,搭載L4級駕駛系統的商用重卡解放J7全程以無人駕駛狀態工作,順利完成了包括自動裝貨、行駛、轉向、停車、卸貨等一系列關鍵港口標準作業,成為首次在港口真實生產環境下的商用車實地作業。作為一汽解放的戰略合作伙伴,智加科技(PlusAI)為解放J7的發布提供了獨家的無人駕駛技術支持。

這并不容易,眾所周知,港口龍門吊的設計結構(有些吊臂下面左右空間不到10cm)決定了卡車必須精準停在吊具下方,前后誤差不能超過5厘米。加之橋吊鋼籠結構還會屏蔽信號,導致衛星導航系統無法精確定位,都會增加精準停車的難度。而為了解決低速條件下精準定位的問題,PlusAI也通過融合了深度學習視覺算法,使用車道線檢查、LIDAR(激光探測與測量)以及SLAM(即時定位與地圖構建)等方案,操控解放J7將停車誤差控制在正負2厘米。

而值得一提的是,在不少人眼中,相比于“無人工廠”里來回穿梭的小型機器人,無人重型卡車在碼頭上的閃轉騰挪,其實更具視覺沖擊力。

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原文標題:為什么說,“自動駕駛+物流”是個被忽視的市場?

文章出處:【微信號:IV_Technology,微信公眾號:智車科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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