無人駕駛與AI規模化應用

有人說無人駕駛汽車即將到來,亦有人認為還需五年時間研發,出現這麼大分歧的皆因人命攸關,此技術帶來的優點及壞處和引起的責任問題,眾說紛紜。筆者認為,這是人工智能從局部進入到規模化的最佳示例,很值得深思。

隨着人口城市化,交通擠塞已經成為了很多城市的焦點問題,大眾期待着無人汽車能解決問題。截至2019年4月,國內城市已經發放109張自動駕駛牌照,涉及16個城市、35家企業,其中北京發放自動駕駛牌照最多,達59張。試點的背景是達到大規模發放兩類牌照,包括自動駕駛中L4級(無人工干預,限定區域內的無人駕駛)和L5級(無人干預,不限定區域內的無人駕駛)。

其中封閉區域自動駕駛(L4),一般會運用在封閉區域如工業園區、機場、港口、大農業作業區和固定路線擺渡車服務等,自動駕駛配合物聯網和工業機械人技術已經實踐了成熟的商業落地。以上海洋山港為例,已經達成了完全無人港部署,使用上自動駕駛卡車。

在農業領域方面,據歐盟官方統計,到2025年,大概有50%的農用機器會配裝上自動駕駛。

至於在公共設施服務,北京大興機場「智慧機場」建設中引進了無人接駁車、無人巡邏車兩款車型作長期測試,乘客只需輸入目的地,即可實現自主規劃行駛路徑、自主駕駛、自主避障等功能,可運用於機場擺渡,為旅客和工作人員提供短途接駁服務。

筆者認為L4會較L5更早實現,但在解決L4的過程中,有很多問題可以設定在更全面的不限定區域內無人駕駛(L5)中作改進,以下列舉一些3個L4的場景特徵予大家了解:

一、封閉區域對高精度地圖需求較弱,道路情況單一,路況干擾較少。因為可以預先設計場地設施,地圖誤差對自動駕駛的影響低;

二、無人駕駛技術雖然已經可以利用圖像識別,激光訊號等手段識別交通訊號、路線、路標,但在園區、機場等封閉區域規劃之初,就對道路訊號系統及停車位置進行優化,把訊號數據直接導入無人駕駛車輛,能大大降低無人駕駛的意外風險;

三、封閉園區更容易鼓勵數據共享及數據傳感器的作業配合,如自動駕駛在農田作業中需要與無人機訊息聯通進行農藥噴灑規劃;無人港口集裝箱車需要裝卸機械人和物聯網技術協助集裝箱裝卸等。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員