自動駕駛汽車將是汽車發展的最終目標,將是實現智能交通、智能城市重要的一環,自動駕駛汽車即通過加裝在汽車上的毫米波雷達、激光雷達、車載攝像頭等硬件感知設備,配合高精度地圖、深入學習等技術的使用,可以讓汽車在沒有駕駛員控制的情況下,獨自實現出行過程。
現階段自動駕駛技術如火如荼地發展,無論是主車廠,還是互聯網企業,抑或是傳統制造企業,都希望能在自動駕駛汽車發展初期,市場布局尚未穩定時,提前布局、提前研發,可以分得自動駕駛汽車市場的一杯羹。
放眼全球,自動駕駛概念早已提出
自動駕駛的發展遠比我們想象的早很多,早在一個多世紀前,自動駕駛的概念就被提了出來,20世紀20年代,由于汽車的出現,人類死亡率極速激增。為了追求一個完美的汽車使用環境,自動駕駛的概念便被首次提出。1925年,一家名為Houdina的無線電控制公司制造出過一輛名為“美國奇跡”(American Wonder)的無線電操控汽車,它接收跟在后面的一輛汽車發射的無線電信號,控制車輛做出啟動、轉向、剎車甚至是按喇叭的動作。在紐約繁忙的街道上,它穿過了幾個街區。
自動駕駛發展,并不如預想的那么順利
自動駕駛概念提出到現在已經近百年,而自動駕駛的發展卻遠不如預期的那么順利。自動駕駛汽車并不是簡單的讓汽車輪子可以轉動,方向盤可以調節,行駛路徑可以固定等,更重要的是可以去應對突出其來的、不可控的交通狀況。
自動駕駛技術的不可控,讓其快速布局遇到更多難題。根據美國汽車工程師學會(SAE),將自動駕駛汽車劃分為L0~L5共6個等級的自動駕駛,現階段,自動駕駛技術僅實現了L2級別的功能,技術的欠缺讓自動駕駛的發展依舊處于初步階段。
乘客的使用習慣,讓自動駕駛汽車前期風險進一步加劇。2022年8月11日,小鵬P7在高速公路上開啟自動駕駛系統,以80 km/h的速度行駛,但是在前方有人時,自動駕駛系統功能失效,并未感知到行人,徑直撞上去,此時車主也沒有將心思放在觀察路況上,這也是導致事故發生的主要原因。
自動駕駛汽車發展前期,車輛的主要操控者還是以駕駛員為主,即便使用了自動駕駛,也需要駕駛員隨之觀測路況。但很多車主在使用車輛自動駕駛系后,即便購車時,會一再告知消費者要注意路況,自動駕駛功能的使用還是需要駕駛員去觀測路況,甚至在技術設計上,在開啟自動駕駛功能后,需要將手放置在方向盤上,但很多車主,一旦使用自動駕駛功能,便開始不將注意力放在觀測路況上,這將導致自動駕駛技術發展前期,其風險進一步加劇。
自動駕駛事故頻發,讓消費者認可度進一步降低。一個產品想要得到消費者的認可,一定要讓消費者足夠認可,對于自動駕駛汽車來說,安全性是消費者是否接受的第一考慮因素。但是前期自動駕駛發展,由于消費者使用不當,將會導致自動駕駛事故頻發,消費者對自動駕駛也將抱有戒心,這將使自動駕駛商用化的可能進一步降低。
數據堂自有數據集的“智能駕駛數據解決方案”中掌握著駕乘人群的行為數據,不僅包含駕駛員行為標注數據50種動態手勢識別數據,103282張駕駛員行為標注數據等,還包1300萬組人機對話交互文本數據,245小時車載環境普通話手機采集語音數據。不管是街景場景數據,駕駛員行為數據,還是車載語音數據,數據堂基于Human-in-the-loop智能輔助標注技術”和豐富的AI數據項目實施經驗及完善的項目管理流程,支持智能駕駛場景下駕駛艙內、艙外的圖像、語音數據采集任務,輔助智能駕駛技術在復雜多樣的環境下更好的感知實際道路、車輛位置和障礙物信息等,實時感知駕駛風險,實現智能行車、自動泊車等預定目標。對于智能駕駛而言將是其他企業難以企及的優勢。
現階段,自動駕駛的概念正被炒得火熱,但落地步伐依舊十分緩慢,自動駕駛的發展并不像我們想象那么簡單,崎嶇之路難走,唯有一步一個腳印!
審核編輯黃宇
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