滴滴真的在上海推出無人車了,記者上車親測報告
2020-06-30
本文來源:燃財經
作者:金玙璠、周繼鳳
「兩個黃鸝鳴翠柳,自動駕駛也能走,閒敲棋子落燈花,自動駕駛送到家。」
6月27日,滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務,開始在上海接受公眾體驗報名。
央視主播朱廣權在當天央視新聞的直播中,賣力地宣傳了一波自動駕駛。
前有百度,後有高德、滴滴,從4月下旬到現在的70天內,三家出行平台密集開放Robotaxi(自動駕駛計程車)服務,均是僅在部分城市的固定區域內運營,運營車輛和時間有限,隨車配有安全員、測試員。
這在行業內是什麼水平?
滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車,但是在直播中駕駛員多次接管方向盤,遇到復雜場景需要遠程求助,這所謂的L4,是真落地還是搞噱頭?
事實上,不少企業給自家自動駕駛技術的定位都是L4級別,與全自動只差一個級別。
但在多位業內人士看來,現在要想達到L4非常困難,短期來看,至少還需要將近10年的時間才有可能做到。
亦有觀點認為,最多只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。
不過從另一個角度講,滴滴這次試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的,可以說是一次很好的面向大眾的科普直播。
一位業內人士告訴燃財經,滴滴這次和其他兩家一樣,營銷意義大於實際。
談L4的商業化更是為時過早,而滴滴這場直播是單純地秀肌肉,吹響IPO的號角。
01.滴滴首秀翻車了嗎?
我們先來看滴滴自動駕駛的車輛和測試範圍。
車輛由沃爾沃XC60改造,據滴滴介紹,給它安裝了近20個感測器,其中包括1個64線雷射雷達、2個16線雷射雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達,一輛車的造價在100萬以上。
現階段,滴滴自動駕駛載人測試範圍僅限於上海開放測試道路,路線經過汽車會展中心、辦公區、地鐵站、酒店等核心區域,全長53.6公里。
在滴滴指定的接駁地點,央視記者通過App線上下單了一輛自動駕駛網約車,車輛按時到達後,記者打開車門後發現車內前排還坐著兩名工作人員。
滴滴自動駕駛首席運營官孟醒給出的解釋是,兩位工作人員是為了確保行程安全,其中一位是安全員,應對突發情況,另一位是測試員,實時記錄的同時,能夠提前了解路況與安全員進行溝通。
滴滴這次秀肌肉,不巧碰上了上海的梅雨天氣。
據滴滴介紹,遇上大雨,對自動駕駛車輛的雷射雷達和攝像頭這些感測器都是考驗,比如,對雷射雷達來說,雨點、地面上的積水以及濺起來的水花都可能引發噪點,這就相當於「駕駛員」視力變差,需要演算法有效地去除這些噪點,否則容易引發各種急剎。
但現場的記者和滴滴高管也在反復強調——自動駕駛不等於無人駕駛,如今滴滴的自動駕駛技術已經可以做到自動駕駛,配備安全員是為了乘客的安全兜底,以便在突發情況下隨時接管車輛。
記者上車前需要手簽一份知情責任書。
汽車行業資深人士陳卿表示,這是目前所有的自動駕駛的常規操作,也是讓用戶認識並對自動駕駛保持警惕的一個重要步驟。
第一次測試是從安拓路公交車站到上海汽車城地鐵站。
整體來看,自動駕駛車輛在剎車、避讓、減速超車、掉頭方面還算順暢,但可以發現,因為速度慢,加上都是右轉彎,車輛絕大多數時間都是處於最右側車道。
但是,還是出現了引發大家關注的「翻車」情況:
比如,第一次啟動時,大約等待了兩分多鐘車輛才出發。
記者略顯尷尬,在等待啟動過程中,多次詢問「可以出發了嗎」,介紹完整體情況後,又說起了當天的天氣狀況。
在行駛過程中,駕駛員多次接管方向盤。
直播到39分鐘時,當時車輛路上一個丁字路口,前方、旁邊沒有其他車輛,也無其他突發狀況的情況下,駕駛員開始接管方向盤。
測試員的解釋是,「雨量較大的時候,濺起的水花會對雷達和攝像頭造成影響,駕駛員就會接管方向盤」。
這位測試員稱,接管的另外一種考慮是,自動駕駛是遵守交通規則的,但不能保證行人或者電動車等完全按照交通規則行駛,因此面對幹擾的時候,駕駛員也需要接管方向盤。
當面對相對復雜的場景時,滴滴的自動駕駛就顯得有些力不從心了。
在第二次測試過程中,車前出現了一輛三輪車,三輪車司機蹲在地上疑似修車,如果是普通駕駛員就直接繞道走了,但這對於自動駕駛系統來說,算是一道超綱題。
滴滴解釋稱,這種情況屬於復雜場景,自動駕駛系統需要通過車內的感測器實時將數據發到遠程協助中心,由遠程協助中心給出協助指令。
「前方突遇障礙,自動駕駛汽車自動變道」,自動駕駛車收到指令後,默默地繞開了前方的三輪車。
「這(滴滴)和百度沒有太大區別,這也是目前國內最好的水平之一。」中科創星創始合伙人米磊如此評價。
02.真假L4
滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車。
L4是什麼概念?
按照美國汽車工程師學會(SAE)的定義,無人駕駛分為從0級(完全手動)到5級(完全自動)6個等級。
最高級別L5可以做到全場景全自動,但目前科技水平有限,只能算是一個理想化目標,而在走向L5的路上,每提高一個等級,自動化的程度就會晉升一級台階。
其中,L3級別屬於條件自動化,車輛在特定環境中可以實現自動加減速和轉向,不需要駕駛者的操作。
L4的自動化程度更上一層樓,全程不需要駕駛員,但有限制條件,例如限制車輛車速不能超過一定值,且駕駛區域相對固定,並且一旦發生特殊情況,駕駛員可以切換到手動駕駛。
前不久,工信部也出台了中國版的自動駕駛分級標準,L3為有條件自動駕駛,L4為高度自動駕駛。
一定程度上借鑒了國外的標準。
那麽滴滴和國內同行處於什麼技術水平呢?
米磊給出的側面答案是,現在要想達到L4是非常困難的,短期來看,至少還需要將近10年的時間才有可能做到。
「現在我們看到的,要麽是低速,要麽是在簡單場景,而且短期內不可能去掉安全員去測試。」他表示。
「目前國內的自動駕駛水平,L3都沒到,主要靠產業吹。」一位長期研究造車新勢力的分析師告訴燃財經,所謂的L3,其實都是一些結構化道路的L3功能,也稱為特定場景的L3自動駕駛,均是一些非常有限的場景,而自動召喚是L4的一個很小的應用場景。
一位接近滴滴的人士則透露,目前滴滴給自己的定位是L4級,但很難大規模商業化應用,只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。
另一位研究自動駕駛的業內人士對燃財經表示,如今的自動駕駛技術主要由兩大類公司研發推廣。
一類是傳統的汽車製造生產商。
這些公司面向的是C端消費者,「安全是第一位的,因此不太敢宣稱自己的技術已經達到了L4級別。」
另一類便是汽車新勢力。
這些公司短期內並不會向消費者出售自動駕駛車,而是為了給投資人講好故事,拿到下一輪融資。
「他們本身也不會自主造車,更多的是委托一家代理公司幫忙改造。」
如今,自動駕駛因為技術上的不成熟帶來的安全問題也逐漸暴露出來。
比如,特斯拉自動駕駛系統將白色卡車誤識別為天空,致使車輛駕駛員死亡;Uber自動駕駛系統對夜晚橫穿馬路的行人識別分類不準而發生事故,致使對方死亡。
再加上L4是高度自動化,不需要駕駛員,在安全保障方面也就對研發機構提出了更高的要求。
「在這樣的大環境下,經常會有人跳出來說自己達到了L4水平。」上述業內人士表示,事實上,L4級別,絕不只是車的問題,配套的基礎設施也要有對應級別的支持,自動駕駛系統的級別越高,越需要依靠基礎設施的支持來確保安全性。
在他看來,如果基礎設施方面有了足夠的支持,L4技術的應用是沒問題的,但從目前的情況來看,全國只能在有限的幾個地方測試應用L4級別技術。
如今,國內只有六城開放自動駕駛載人道路測試和試運營,且對車輛數量測試裏程等都有明確規定、不允許取消安全員。
滴滴此次的試運營也僅限於上海嘉興的固定路線。
03.真落地還是搞噱頭?
不止一位業內人士對燃財經表示,這次滴滴的試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的,是一次不錯的面向大眾的科普直播。
在直播一開始,滴滴展示了指揮中心的交通大數據的分析界面、自動駕駛車隊的管控界面,技術講解也更加全面細致,紅綠燈計時時間的實時調整概念、車路協同、安全員培訓都有所提及。
「但和其他家一樣,宣傳、營銷的意義大於實際(應用)。」其中一位業內人士說。
就在滴滴推出Robotaxi服務的前五天,高德打車和自動駕駛出行企業文遠知行WeRide達成合作,在廣州正式上線Robotaxi服務。
更早上線的還有高德與自動駕駛公司AutoX(4月28日)在上海接入的Robotaxi體驗活動、百度Apollo在長沙開啟的Robotaxi打車服務(4月19日)。
前有百度,後有高德、滴滴,從4月下旬到現在的70天內,三家出行平台密集開放Robotaxi服務。
「今年的疫情利好無人駕駛,行業關注度開始上升,各家應該都在根據環境的變化去推動測試。」
在米磊看來,有滴滴這樣的公司進入,說明這個方向是對的,但Robotaxi的商業化的難度係數也是最大的,比其他場景都要難。
一位汽車領域創業者表示,從各家通用的免費策略來看也是如此,商業化成績並不是他們的關注點。
陳卿告訴燃財經,現階段固定路線的載人運行計程車服務意義不大,離真正的商用距離還很遠。
三家開放Robotaxi服務的平台均是:目前僅在部分城市的固定區域內運營,運營車輛和時間有限,隨車配有安全員、測試員。
除滴滴只能預約體驗試乘外,另外兩家對外的宣傳口徑是「呼叫不需要提交申請或審核,流程與一般網約車無異」。
其中的滴滴,雖然從2016年就開始組建自動駕駛研發團隊,次年在美國加州設立首家海外AI實驗室,但其實前些年的動靜並不大。
直到去年,滴滴開始加強布局,8月份將自動駕駛部門升級為獨立公司沃芽科技,天眼查顯示,今年5月底獲得軟銀超過5億美元融資,成為國內這一領域的最大單筆融資。
可能是有了五億美金的底氣,孟醒在直播當天表示,到2030年,滴滴出行平台將擁有100萬輛全自動的無人駕駛汽車。
滴滴CEO程維已經考慮清楚了,「至少還需要做十年持續投入的計劃」。
滴滴方面此次在直播中除了自報單輛車成本百萬左右外,還透露,滴滴自動駕駛網約車現階段需要配備一名安全員、一名測試員,其中安全員的培養成本也很高,需要經過1-2個月的培訓,錄取率僅為1%。
按照文遠知行工程資深副總裁鐘華此前的表述,無人駕駛公司的發展分為五個階段,第4階段,即限定區域、限定時間的全無人駕駛測試和試運營,進入第5階段(實現大範圍大規模的全無人駕駛運營)方能實現盈利。
中國電動汽車百人會在今年4月份發布的研究報告《Robo-taxi商業化現狀、挑戰及建議》(以下簡稱《建議》)中指出,如今計程車司機人力成本與自動駕駛改造成本基本持平,不過,隨著技術的進步,成本有望大幅降低。
以傳統燃油車的計程車為例,自動駕駛計程車成本依舊略低;與電動計程車相比,自動駕駛計程車改造成本需控制在50萬左右,二者基本持平。
未來5-10年人力成本將會進一步升高,而自動駕駛系統改造成本會逐漸降低。
預計2025年左右,Robotaxi取消安全員並規模化部署後,其成本優勢凸顯,帶來出行服務的顛覆。
麥肯錫的預測是,Robotaxi每公里成本不斷下降,與傳統計程車成本相比將在2025至2027年之間達到拐點。
但與此同時,Robotaxi的實際落地應用還面臨著諸多問題,《建議》中寫道,如今的技術雖可處理交通路況90%常規問題,但剩下的10%影響巨大,需要花費90%的時間解決,長尾效應明顯,且示範場景與真實商用場景存在差距。
而消費者對於自動駕駛尚處於陌生認知階段。
「L3自動駕駛量產難以落地,L4遙遙無期,所以能講故事的Robotaxi成了這幾年的熱門」。一位知乎網友如是寫道。
陳卿亦告訴燃財經,「滴滴自動駕駛體驗車,離宣稱的L4還有很長的路要走。」
事實上,計程車領域的無人駕駛,五年之內都是難以落地的,談L4的商業化更是為時過早,而滴滴這場直播是單純地秀肌肉,吹響IPO的號角。
附圖:▲來源 / 直播截圖 記者正在簽署知情責任書
▲來源 / 直播截圖,圖中安全員已接管方向盤
▲來源 / 直播截圖,自動駕駛網約車前方遇到三輪車障礙
資料來源:https://chinaqna.com/a/112696?fbclid=IwAR0DFhoJ-qcw2TNX68nRy7inB7Xvpe5c6F8yxaPTv6r1aWaLhv-OPS9uLOE
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商用車輛驗車 在 林俊憲 Facebook 的最佳貼文
【T-NCAP Q&A| 為全民把關】
俊憲之所以推動設置台灣NCAP,是因為相信建立一套公正、公開、可信的新車評鑑制度,不只能夠作為國內消費者購車時的安全參考依據,透過NCAP對行人、其他車輛的碰撞避免(AEB)與傷害降低的評比,也能夠間接使其他道路使用者受益,提升整體道路安全,是對公眾有益的事。
因此,看到鏈車網這篇文章中提出的質疑,俊憲國會辦公室替全民把關,立刻要求交通部路政司針對報導內容做出說明,並把大家最關心的重點,整理如下:
【Q1:台灣已經有了頗具能量的ARTC車輛中心,為何還要花5億在VSCC車輛安全審驗中心建置碰撞測試廠?】
NCAP分為「主動安全檢測」和「被動安全檢測」,經交通部盤點現有國內資源,ARTC車輛中心在「主動安全檢測」能量部分,除車道輔助系統尚缺少部分設備(補足約需400萬元),其餘測試項目大致已可執行,故交通部擬編列預算委由車輛中心執行主動安全檢測。而「被動安全檢測」部分,目前國內相關單位皆未具完整可執行2017年版Euro NCAP被動安全領域測試的能量,後續交通部將依政府採購法規定辦理公開評選程序。
【Q2:T-NCAP接受業者自費送測,是否恐有造假疑慮?】
這點俊憲也曾提出質疑。接受業者自費測試,雖可減輕政府財政負擔,其他國家也有相關作法,但俊憲認為前提是必須比照Euro NCAP,由檢測機構來指定受測的車型,以免車廠使用Golden sample等問題。經詢問,路政司也向俊憲辦公室承諾,車廠僅負擔測試及車輛費用,但受驗車型挑選及購車都會由NCAP執行機構獨立進行。
【Q3:台灣商用車滿街跑,是否也該納入NCAP碰撞測試選車範圍?】
交通部規劃未來T-NCAP每年挑選數型銷售量較高的小客車做測試,其中也包含商用車,例如中華VERYCA / DELICA / ZINGER以及福斯T6等。至於中型或大型商用車,目前國際上NCAP還沒有針對其評價的作法。
當然,俊憲會繼續為全民把關,確保交通部承諾的,不只是漂亮話而已,如果發現有任何不合乎人民公益、浪費公帑的情事,我們一定追查到底。
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外行交通部搞垮T-NCAP,利益輸送大花老百姓血汗錢
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商用車輛驗車 在 Dd tai Youtube 的最佳解答
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自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間,第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年,卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫;1987年,梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後,許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以後,伴隨著資訊科技的進步,更是突飛猛進,全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被製造出來,特斯拉汽車率先推出特定環境下的自駕車。
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