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技术的革新不一定上新闻,那个是小范围圈儿内的人才会关注;但只要出了事故,一定会上新闻,每个人都担心自己成为新技术实验的牺牲品。

*后事故调查的原因是,夜间行人未走斑马线,横穿马路,未遵守交通规则,主要责任在于行人。不过这也说明了自动驾驶系统暂时还不完善,总不能以后无人驾驶车上路之后,遇到横穿马路的行人都直接这撞上吧。
警方随后发布的报告中显示,当时自动驾驶车辆正处于测试状态,车上虽然配有驾驶员,但驾驶员并没有在专注驾驶,事故发生前几秒,还一直在低头,车辆属于被电脑完全掌控的状态。
在行人突然出现在车辆前面之后,车辆没有任何减速的反应,意思就是测试车的系统确实出问题了,从摄像头、雷达的感知环节,到电脑的决策环节,再到*后控制等环节都可能存在问题。 作为一项将影响全人类出行便利、安全的新技术:自动驾驶从推出之时就一直备受关注,激进派如特斯拉一直在争议中前行,保守派如传统车企则在用驾驶辅助系统缓慢升级过渡,至于大家的**梦想:完全不需要人参与的全自动驾驶,还一直在测试阶段,而且已经测试了很久,Uber其实只是自动驾驶阵营里比较年轻的成员,论技术,也远不如谷歌、奔驰这些巨头雄厚。这锅应该Uber背还是自动驾驶技术背
Uber的技术不代表现在自动驾驶的*高水平,甚至是拖后腿的。
根据《纽约时报》此前披露的一份资料显示,Uber的自动驾驶技术相较于同行来说并不纯熟——它的自动驾驶车辆每13英里(约21公里)就需要人为介入操作。而Waymo公司声称他们的自动驾驶汽车可以在没有人为干涉的情况下行驶长达5596英里(约8900公里),通用汽车的自动驾驶汽车品牌Cruise则可达到1214英里(约1950公里)。针对此次事件,后续也有诸多资深技术人员分析,Navigant自动驾驶资深研究员表示:如果自动驾驶的传感器没有失灵,雷达与激光雷达可以在黑暗中提前50米-100米识别到行人,汽车以38英里的时速前进时,完全有可能在行人前方的25米-30米之内停稳。
夜间视线不好,这本应该是雷达相对于人眼的优势所在,然而Uber的自动驾驶测试系统完全没反应,Mobileye首席执行官AmnonShashua批评Uber的表现像一个新参与者,经过多年发展还没有确保基础的车辆安全,这脸打得啪啪啪响。
大家对自动驾驶的担心
就算Uber是猪队友,那么也正好说明了大家对自动驾驶的担心,各个厂家技术参差不齐,如何保证交通参与者的安全。就算其它厂商的技术已经比较完善了,那么现阶段的自动驾驶靠谱吗?往后发展呢,除了技术之外还有没有其它的各种问题?
稳定性
用“冷冰冰”这样具象化的词汇形容机器本身是没什么问题的,但若以这个来衡量它靠不靠谱未免有失偏颇,机器知道给它下达了命令几乎立刻就会准确传达。
而人的驾驶状态会受到情绪、环境、疲惫、酒精等各种干扰,还有操作技术熟练度的问题,而电脑,只要算法写好了,出厂就是老司机状态,而且传感器出故障的概览比人脑开小差的概率其实小得多。全**每天有500人因车祸死亡,美国平均每行驶9400万英里(约1.5亿公里)发生一件死亡车祸,全球平均每行驶6000万英里(约9600万公里)就会有一起死亡车祸,至于以后自动驾驶能将个平均里程延长到多少还有待验证,不过从谷歌的首次自动驾驶车测试至今已经有近10年时间,除了谷歌之外,福特、通用、奥迪、德尔福等汽车厂商和传感器制造上都有自己的自动驾驶测试车队,这么多厂商、那么多台测试车辆,目前为止,Uber的这次是自动测试首次之人死亡事故。
反应能力
不管是接受信号还是传递信号,机器的反应速度毫无疑问比人脑快太多,从看到危险到做出反应,正常人的反应时间为0.15秒-0.4秒,
而计算机,我举个例子,在2010年前已经应用于量产车的电磁悬挂,通过传感器探测前方路况后做悬挂软硬做出调整,每秒可以调整超过1000次,算下来,单次的反应时间不超过0.001秒。这还已经是很多年前,仅仅用于悬挂调节的技术,自动驾驶对硬件能力要求无疑更高,数年后,无人驾驶汽车电脑的反应速度,在提升几个量级也不是没可能。环境感知能力
人对于环境的感知能力会受到很大限制,对于驾驶者而言,*主要的驾驶信息来自于视觉,而是要天色稍微暗下来或者前方这物体阻挡视线,就没办法对周围环境做出准确的判断。
谷歌自动驾驶车的环境建模:比人眼感知的范围大很多
无人驾驶系统除了一堆摄像头可以将车身360°无死角的监控之外,还有毫米波雷达、红外线,在夜间漆黑的环境下,依旧能感知车身周围的环境。甚至,雷达可以穿过前方障碍物,探测到障碍物后方行人、车辆的状态,从而能提前做出预警,这些优点都是人类达不到的。
决断能力
现有无人驾驶技术发展需要攻克的关键点大概就是在这儿了,电脑在固定程序、运算法则下,相比人脑会有优势。但是对于突发的意外状况,如果没有提前写入算法,计算机可能会直接懵逼,不做出任何反应。
交通状况,在封闭的高速上还好,大家都处于有序的状态。但进入城区,有汽车、有电动车、摩托车、自动车、行人……汽车大部分还会遵守交通规则,其它参与者的行为几乎无法预料,尤其是国内目前这种状况下的电瓶车,随时都有可能发生之前工程师没预料的状况。一旦电脑识别这种状况找不到合适的应对程序,就可能酿成大祸。黑客入侵、被恐怖分子利用
全面几项还属于人和自动驾驶的PK,这一项,则是对电脑自带属性的担心。既然自动驾驶状态下,汽车是被电脑全面接管的,那网络安全问题就不可避免,如果黑河通过网络黑入了汽车的控制系统,车辆就会落入他人的操作之中,科幻电影里的情节即将变为现实。
更可怕的是,以后的车肯定都会联网,要是黑入了某一个品牌的后台服务中心,受控的就很有可能是成千上万台车,造成整个**交通瘫痪都不是没可能。即使不用玩得这么高端,中东的那些恐怖分子制造汽车炸弹案的成本也大大降低了。让自动驾驶汽车载着一车得TNT,自己走到制定地点再引爆,都不用驾驶员陪葬。
技术的革新不一定上新闻,那个是小范围圈儿内的人才会关注;但只要出了事故,一定会上新闻,每个人都担心自己成为新技术实验的牺牲品。
3月下旬,一辆Uber改装过后的沃尔沃XC90无人驾驶测试车在路上撞了行人,致死,这也是自动驾驶测试车的首次致死事故,无人驾驶的优势显而易见,毕竟不需要驾驶员时刻关注路况,可以让出行更惬意,那它究竟安全吗?机器和人脑,到底谁更靠谱?*后事故调查的原因是,夜间行人未走斑马线,横穿马路,未遵守交通规则,主要责任在于行人。不过这也说明了自动驾驶系统暂时还不完善,总不能以后无人驾驶车上路之后,遇到横穿马路的行人都直接这撞上吧。
警方随后发布的报告中显示,当时自动驾驶车辆正处于测试状态,车上虽然配有驾驶员,但驾驶员并没有在专注驾驶,事故发生前几秒,还一直在低头,车辆属于被电脑完全掌控的状态。
在行人突然出现在车辆前面之后,车辆没有任何减速的反应,意思就是测试车的系统确实出问题了,从摄像头、雷达的感知环节,到电脑的决策环节,再到*后控制等环节都可能存在问题。 作为一项将影响全人类出行便利、安全的新技术:自动驾驶从推出之时就一直备受关注,激进派如特斯拉一直在争议中前行,保守派如传统车企则在用驾驶辅助系统缓慢升级过渡,至于大家的**梦想:完全不需要人参与的全自动驾驶,还一直在测试阶段,而且已经测试了很久,Uber其实只是自动驾驶阵营里比较年轻的成员,论技术,也远不如谷歌、奔驰这些巨头雄厚。这锅应该Uber背还是自动驾驶技术背
Uber的技术不代表现在自动驾驶的*高水平,甚至是拖后腿的。
根据《纽约时报》此前披露的一份资料显示,Uber的自动驾驶技术相较于同行来说并不纯熟——它的自动驾驶车辆每13英里(约21公里)就需要人为介入操作。而Waymo公司声称他们的自动驾驶汽车可以在没有人为干涉的情况下行驶长达5596英里(约8900公里),通用汽车的自动驾驶汽车品牌Cruise则可达到1214英里(约1950公里)。针对此次事件,后续也有诸多资深技术人员分析,Navigant自动驾驶资深研究员表示:如果自动驾驶的传感器没有失灵,雷达与激光雷达可以在黑暗中提前50米-100米识别到行人,汽车以38英里的时速前进时,完全有可能在行人前方的25米-30米之内停稳。
夜间视线不好,这本应该是雷达相对于人眼的优势所在,然而Uber的自动驾驶测试系统完全没反应,Mobileye首席执行官AmnonShashua批评Uber的表现像一个新参与者,经过多年发展还没有确保基础的车辆安全,这脸打得啪啪啪响。
大家对自动驾驶的担心
就算Uber是猪队友,那么也正好说明了大家对自动驾驶的担心,各个厂家技术参差不齐,如何保证交通参与者的安全。就算其它厂商的技术已经比较完善了,那么现阶段的自动驾驶靠谱吗?往后发展呢,除了技术之外还有没有其它的各种问题?
稳定性
用“冷冰冰”这样具象化的词汇形容机器本身是没什么问题的,但若以这个来衡量它靠不靠谱未免有失偏颇,机器知道给它下达了命令几乎立刻就会准确传达。
全**每天有500人因车祸死亡,美国平均每行驶9400万英里(约1.5亿公里)发生一件死亡车祸,全球平均每行驶6000万英里(约9600万公里)就会有一起死亡车祸,至于以后自动驾驶能将个平均里程延长到多少还有待验证,不过从谷歌的首次自动驾驶车测试至今已经有近10年时间,除了谷歌之外,福特、通用、奥迪、德尔福等汽车厂商和传感器制造上都有自己的自动驾驶测试车队,这么多厂商、那么多台测试车辆,目前为止,Uber的这次是自动测试首次之人死亡事故。
反应能力
不管是接受信号还是传递信号,机器的反应速度毫无疑问比人脑快太多,从看到危险到做出反应,正常人的反应时间为0.15秒-0.4秒,
而计算机,我举个例子,在2010年前已经应用于量产车的电磁悬挂,通过传感器探测前方路况后做悬挂软硬做出调整,每秒可以调整超过1000次,算下来,单次的反应时间不超过0.001秒。这还已经是很多年前,仅仅用于悬挂调节的技术,自动驾驶对硬件能力要求无疑更高,数年后,无人驾驶汽车电脑的反应速度,在提升几个量级也不是没可能。环境感知能力
人对于环境的感知能力会受到很大限制,对于驾驶者而言,*主要的驾驶信息来自于视觉,而是要天色稍微暗下来或者前方这物体阻挡视线,就没办法对周围环境做出准确的判断。
谷歌自动驾驶车的环境建模:比人眼感知的范围大很多
无人驾驶系统除了一堆摄像头可以将车身360°无死角的监控之外,还有毫米波雷达、红外线,在夜间漆黑的环境下,依旧能感知车身周围的环境。甚至,雷达可以穿过前方障碍物,探测到障碍物后方行人、车辆的状态,从而能提前做出预警,这些优点都是人类达不到的。
决断能力
现有无人驾驶技术发展需要攻克的关键点大概就是在这儿了,电脑在固定程序、运算法则下,相比人脑会有优势。但是对于突发的意外状况,如果没有提前写入算法,计算机可能会直接懵逼,不做出任何反应。
交通状况,在封闭的高速上还好,大家都处于有序的状态。但进入城区,有汽车、有电动车、摩托车、自动车、行人……汽车大部分还会遵守交通规则,其它参与者的行为几乎无法预料,尤其是国内目前这种状况下的电瓶车,随时都有可能发生之前工程师没预料的状况。一旦电脑识别这种状况找不到合适的应对程序,就可能酿成大祸。黑客入侵、被恐怖分子利用
全面几项还属于人和自动驾驶的PK,这一项,则是对电脑自带属性的担心。既然自动驾驶状态下,汽车是被电脑全面接管的,那网络安全问题就不可避免,如果黑河通过网络黑入了汽车的控制系统,车辆就会落入他人的操作之中,科幻电影里的情节即将变为现实。
更可怕的是,以后的车肯定都会联网,要是黑入了某一个品牌的后台服务中心,受控的就很有可能是成千上万台车,造成整个**交通瘫痪都不是没可能。即使不用玩得这么高端,中东的那些恐怖分子制造汽车炸弹案的成本也大大降低了。让自动驾驶汽车载着一车得TNT,自己走到制定地点再引爆,都不用驾驶员陪葬。
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