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2017智能汽车会“驶”向何方

2017年01月04日 14:07:57 作者:  来源:蓝鲸TMT

  2016年已经过去,2017未来已来。

  回顾过去的一年里,各类科技产品层出不穷,为我们的生活添彩。而过去一年中蓝鲸TMT不断报道着国内外重大科技新闻。

  上周,《从AI、VR到智能穿戴,2016智能硬件:我很忙》一文为大家盘点了2016年的智能硬件回顾与未来趋势预判。

  而今天,蓝鲸TMT将对智能汽车这一领域进行盘点与梳理,以及预测它在2017年将会有怎样的变化。

  近两年,智能汽车绝对是汽车行业最热的关键词之一,其经历了质疑、争论、跟风、试错等一系列铺垫和积累。

  2016年,是许多行业的元年,同时它也是智能汽车发展的元年。内容包括产品形态、商业模式、产业趋势等诸多方面。而2017年,这些概念都将进入实质发展阶段,正式落地。而一些传统车企和互联网巨头也开始纷纷布局智能汽车领域。

  一说到智能汽车可能很多人都会想到无人车,是的,但它只能说是智能汽车中的一环,而智能汽车则包含车联网、网络安全、人机交互、智能传感器等多个软件和设备,我们可以把它称之为智能汽车“生态链”。

  1.百度无人车获美政府测试牌照

  去年9月1日,百度宣布正式获得美国加州政府颁发的全球第15张无人车上路测试牌照。在培育3年后,百度无人驾驶项目有望进入快跑期。有消息称,百度计划2018年推出无人驾驶量产车型。

  根据相关机构的研究,2015年全球智能汽车市场需求1900亿元,自主驾驶和安全系统占据优势地位,至2020年,自主驾驶翻5倍、安全系统翻4倍,总市场空间7000亿元。国内市场2015年市场需求700亿元,至2020年超2500-3000亿元。

  2.乐视超级汽车量产还有待时日

  去年4月20日,乐视超级汽车概念车正式亮相,乐视创始人贾跃亭称,乐视超级汽车的百公里加速、续航里程、最高时速将全面超越特斯拉Model S。

  而乐视汽车具备较强的互联网基因,前脸配有超大的LED屏,可向路人显示车辆状态,主打智能互联概念,可以实现自动驾驶功能,并实现自我学习,具备人脸识别、情绪识别、环境识别和路径识别等功能。自宣布造车计划以来,乐视汽车先后战略投资充电桩公司、控股易到用车、与美国初创电动车公司Faraday & Future达成合作,逐步完善产业链布局。

  而后乐视被曝资金链出现问题,汽车工厂随之停工。但目前,乐视已经“补血”完毕,其工厂也正式开建。但有业内人士表示,乐视汽车要真正驶向实际道路还有一段距离。

  3.特斯拉系统存缺陷至人死亡

  去年5月,美国一位特斯拉车主出车祸而亡,而这位名叫Joshua Brown的男人也不幸地被称为自动驾驶汽车的第一位死者。讽刺的是,事故发生前不久这哥们还在发布视频,为特斯拉autopilot系统实力打广告。

  今年7月,美国一位Model S车主在使用Autopilot自动驾驶模式时发生事故死亡,美国高速公路交通安全委员会表示,将对2.5万辆特斯拉Model S车型展开初步调查。

  今年9月,一男子驾驶特斯拉在高速公路行驶,前车躲避障碍物,该男子躲闪不及撞上道路清扫车发生车祸。这是国内首起披露的特斯拉自动驾驶功能引发的致死交通事故。

  特斯拉随后承认,“Autopilot正在改善,但仍缺完美,因此司机需要保持警惕。数据显示,在有司机监督的情况下启用,Autopilot能减少司机的操作负担,相对于纯手动驾驶从统计意义上带来更好的安全性。”

  特斯拉的拥有者永远不会认为它有什么问题,就好像苹果的粉丝会不假思索地排队购买iPhone一样。但是随着特斯拉这起“自动驾驶夺命车祸”,也再次引起了无人驾驶的路线之争。

  4.上汽联合阿里巴巴推出互联网汽车

  去年7月,上汽集团与阿里巴巴举办了名为“登陆·探索”的互联网汽车新品类联合发布会,“全球首款量产的互联网汽车”荣威RX5上市,共推出两个排量共8款车型,而此次,上汽和阿里强强联手,让汽车真正插上互联网翅膀,实现人-车-世界互联。这被誉为是阿里巴巴进入智能汽车领域最重要的一环。

  5.长安汽车完成无人驾驶测试

  去年4月17日,长安汽车宣布完成2000km超级无人驾驶测试项目。长安汽车此次长距离无人驾驶测试总里程 超过2000km,在历时近6天,途经四川、陕西、河南、河北等全国多个省市及地区后,最终抵达北京。

  根据长安汽车智能汽车技术发展规划,高速路况的长途自动驾驶汽车计划于2018年实现量产,复杂城市路况的完全自动驾驶汽车计划于2025年实现量产。

  ……

  智能汽车领域“危机四伏”

  回顾2016年的智能汽车行业,可以用一句成语来形容——如火如荼。可能它是除了VR行业以外最火的领域了。

  通过刚才的小盘点,我们可以看到关于智能汽车的种种新闻,而令人印象最深的,可能莫过于特斯拉的安全事件,毕竟特斯拉在无人驾驶方面是“老大哥”的地位,所以有关于这几起安全事件车主却极其关心。

  为什么特斯拉会出这样的安全事故?这还要从它的原理说起。

  大家都知道,无人驾驶技术最关键

  的就是它的传感器、毫米波雷达、摄像头等多个部分配合,这相当于人的眼睛和耳朵,它们分布于车身四周,通过刚所说的三个设备得知前方、后方、侧面有无车辆或行人,从而保证行车安全。

  但目前,特斯拉所使用的传感器为毫米波雷达,而这种雷达的测定范围有限,并且容易被干扰。

  Model S所使用的毫米波雷达,其频率与波长都是被逆向得出,如果设置了弹性机制,频率随机,那么逆向的难度自然会加大。而从算法层面来说,目前Model S虽然进行了不同传感器的数据融合,但是并没有针对异常数据有分析过程。

  对于前文所述的几起事故原因均是源于在其车左方出现障碍物而没有即使避开导致,蓝鲸TMT特此就此问题咨询了360网络安全技术顾问刘健皓。

  刘健皓表示,目前特斯拉的自动驾驶传感器系统还存在缺陷,自动驾驶仍然为辅助驾驶,在驾驶过程中司机仍然要保持警惕和人工操作。

  “被撞的原因是,因为毫米波雷达和高清摄像头无法测定定点,而特斯拉的Autopilo系统中没有半辆车的模型,所以无法被识别清楚,即便被识别距离已经非常近,这来不及让司机做任何反应。”刘健皓对蓝鲸TMT解释到。

  “在高速公路上,汽车行驶方向偏离15度角就可能导致一场翻车事故”,刘健皓认为,车联网虽然给人们带来了便利和人性化的体验,但安全漏洞引发的智能汽车安全问题也需要引起足够的重视。“我们今天的活动就是为了提高大家汽车安全防护意识。”

  “现阶段自动驾驶的模型和算法还存在缺陷,需要去解决,而汽车安全和生命息息相关,因此汽车安全相比其他网络安全问题更加严峻,更应重视与关注。”刘健皓对蓝鲸TMT说道。

  由于目前无人驾驶所使用的均是基于人工智能的算法之一,语音识别、图像识别、云端深度学习是必备之条件。因此,安全问题便显得尤为出众。

  智能汽车未来会有怎样的出路?

  有业内人士认为,2017年的智能汽车领域趋势大致有4个方向和内容:车联网、安全、人机交互、无人车传感器。

  首先是车联网,一提起车联网很多人都会觉得车联网就是把车接入互联网,但实际完全不是这样,车联网需要的是一个生态,需要的是深度的植入和深度的系统。

  据了解,车联网是一个“端管云”的三层体系。

  第一层(端系统):端系统是汽车智能传感器,负责采集与获取车辆的信息,感知行车状态与环境;是具有车内通信、车间通信、车网通信的泛在通信终端。

  第二层(管系统):解决车与车(V2V)、车与路(V2R)、车与网(V2I)、车与人(V2H)的互联互通,实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游,在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性。

  第三层(云系统):车联网是一个云架构的车辆运行信息平台,它的生态链包含了ITS、物流、客货运、汽车租赁、汽车制造商、4S店等,是多源海量信息的汇聚,因此需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能。

  其次是车联网的安全问题,对于此,资深媒体人、扯氮集博主魏武挥认为,车联网的安全性极为重要。

  “因为车联网跑的是数据,但车联网本身,是由各种品牌下厂商自家生产的系统来产生数据的,而这些系统会提供一些外部接口,用于第三方应用。对汽车厂商来说,它们是需要架构的,因为没有一个消费者愿意接受自己的“智能汽车”存在被黑的可能。”

  而机奇点车季申认为,安全问题其实是来自于技术,定位于服务,技术层面有软硬件的区分和协议的安全、通信的安全和云端服务器的安全。“在安全上会有最基本的三个要素,简称为CIA。”

  C是保密性,因为涉及到了APP的远程开启汽车,以及汽车在行驶过程大量数据的产生,这些都是和用户紧密联系的。

  I是从车的资产来说,它所有功能的增加,或者是一些功能的升级、删减,无论怎么去做都要保证完全性。

  A则是可行性,是针对车的主动预警功能和控制功能。比如说你车在往前开的时候看到一个障碍物必须要停下来,这是工程的可行性。

  网络安全已经是老生常谈的话题之一,但它对于车联网来说,可能是一个新的议题,也是一个新的技术。因此对于一些创业者来说,最好将漏洞补好后在上线,如果到最后才发现有漏洞,再做整改会导致整个项目延迟,甚至上不了线。

  第三是人机交互,目前已经有很多智能交互公司在做人机交互上的研发,包括小i机器人,思必驰、科大讯飞等企业。而人机交互是智能汽车中最重要的一环。

  通过人机交互功能车辆才能得知车主的进一步行为习惯是怎样的。这项交互技术涵盖3大类:语音识别、图像识别、云端深度学习。

  语音识别主要是通过语言交互对无人车下达命令,实现目的地到达以及各种娱乐需求;图像识别主要是协助无人车识别天气,道路拐弯,避免行人等重要功能;云端深度学习主要是将无人车经过的路径上传云端后,进行深度学习后,运用服务器进行计算,传回无人车。

  第四是无人车传感器。传感器系统包括传感器、毫米波雷达、摄像头等多个部分,信息融会贯通后,无人车才会做出报警、刹车等反应。而在真正行驶过程中,无人车会遇到种种难以想象的问题,如果驾驶员稍不注意,就可能发生车毁人亡的灾难事故。

  在上文中我们也提及,当前无人车的传感器系统还存有一定缺陷,包括模型缺陷和算法缺陷,因此在驾驶无人车时,车主最好还是要随时做好手动干预的准备。

  百度CEO李彦宏曾说,人工智能目前已发展出了一系列的技术,并在很多地方进行应用。未来不管汽车还是其他科技产品,你都可以用自然语言跟它交流,人工智能在未来会有非常多的应用。

  但愿今后,我们能在不同城市看见飞奔在公路上的无人车。也许,这不是梦。

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