cookieOptions = {...}; .自動駕駛想要實現大規模產業化 還有這 15 道門檻必須跨過去 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2018年12月26日 星期三

The trolley problem and ethics of driverless cars - Newsnight



來源:前瞻网

無人駕駛汽車,在未來會顛覆整個交通運輸行業嗎Steve Jobs曾斷言,城市未來將圍繞這種設備進行設計開發John Doerr說,它將比網際網路更大。

Self-Driving Cars Technology & Solutions | NVIDIA Automotive

電動平衡車在技術上,攻克了一次次難關,但卻從未達到其支持者所期望的,對市場的巨大影響,相反其現在僅僅佔有一個很狹窄的市場。
  
無人駕駛是否也會最終淪至這種命運這項技術目前可以很好地運作,但卻被降級到狹窄的市場領域,例如預先設定好的航線和緩慢移動的無人機。一些狹窄的應用,如長途卡車運輸的州際高速公路部分,可能是非常有價值的,但遠不及許多人所想象的那樣。
  
自動駕駛要徹底改變運輸,前提是達到高水平的產業化和應用。作為第一步,它們必須在城市和郊區中實現強大的、相對便宜的網約車服務(或「運輸即服務」/TaaS)。從長遠來看,自動駕駛必須足夠強大,讓每個人都能用上,爭取取代私家車。
這種顛覆性的潛力(因而具有巨大的價值)正在激勵全球數百家公司——包括Alphabet、蘋果、通用汽車、福特、豐田和軟銀等——投入數十億美元用於開發自動駕駛汽車。

這一領域正不斷取得進展,一些公司(和監管機構)已經把他們的自動駕駛觸角伸進新加坡、美國鳳凰城和中國廣州等多個市場的公共道路,與實際用戶進行商業化自動駕駛TaaS服務的試點測試,因此,他們中不少認為自己的自動駕駛汽車,已經「足夠好」了。
  
自動駕駛可以拓展成為產業級別的業務部門嗎
讓自動駕駛變得更好,是未來成功的一項不可妥協的先決條件,但這遠遠不夠。本文將目光投向了技術可行性的問題,以探索其他阻礙自動駕駛汽車產業化的重大障礙。這些障礙分為四類:規模化、信任、市場可行性和次級效應。
  

第一類障礙:規模化
建立、驗證和落地自動駕駛是邁出的第一步。其後還要將其擴展為基於車隊的TaaS業務經營。以下是與規模化相關的7大產業化障礙:
  
1)大規模生產/批量生產
手工製作或改造幾千輛自動駕駛汽車,就足以用於開發和測試。而產業化則將需要大規模生產數十萬輛汽車。但是,正如特斯拉的艱難摸索歷程那樣,大規模製造汽車比看起來,更複雜、更難掌控。
  
2)電力充電基礎設施
幾乎所有的自動駕駛操作,都是在電動汽車(EV)平台上開發的。在電動車隊可以在任何市場中,大規模經營之前,必須建立一個全新的充電基礎設施,而這需要時間和高額的資金成本。
  
3)地圖
自動駕駛所依賴的詳細、高清(HD)地圖,有可能會限制自動駕駛發展的速度。即使汽車裝有感測器、攝影機和軟體,他們也需要最新的地圖,來確定它們的位置,以及該做些什麼。
  
4)車隊管理和經營
工業化將需要在大城市服務區域,廣泛分布的數萬個自動駕駛的完美維護和有效操作。這樣做不僅僅需要清潔窗戶和吸塵地毯。這將需要在輪子上維護複雜的電腦。

它需要複雜的預測分析來進行充電、調度和負載平衡,以響應那些特定的、挑剔的客戶需求。公共安全和商業可行性,都取決於此。
  
5)客戶服務和經驗
自動駕駛TaaS服務,就像是一個飯店業務:建立了一個個移動的飯店客房,只是沒有飯店的工作人員。即使是最短的行程,也會變得任意混亂——特別是因為車內沒有人工監督。

由於自動駕駛必須與行人、騎自行車者,其他司機、應急人員、其他公司的自動駕駛,以及汽車外的許多其他角色互動,因此可接受的服務和經驗,也必須擴展到非客戶群體。
  
6)安全
電腦安全性一般來說,是一個具有挑戰性的問題,車載電腦的電腦網路將成為具有吸引力的駭客目標。但這就會產生司機的安全問題,心懷不滿的司機和旁觀者、惡作劇者、暴徒和其他人的人身安全,也可能給乘客和公眾帶來安全問題。
  
7)快速本地化
Waymo以及其它自動駕駛汽車,都是在鳳凰城標誌清晰、光線充足、佈局合理,且人們相對遵守道路規則的街道上進行訓練的,但它們能夠適應那些不太遵守交通規則的、有動物經過的石板路,或者是波士頓的環形車道,或者是紐約、巴黎和北京擁擠的、滿是行人的城市中心嗎

有些時候可以,但很多時候或者還做不到。這就是每個開發人員在多個地區進行測試的原因——可以充分瞭解當地基礎設施、天氣、文化規範等的特殊性。這種本地化的速度和完成程度是規模化的另一個障礙。
第二類障礙:能否獲得市場認可/信任
這一部分將探討自動駕駛,在市場接受度方面遭遇的挑戰。將討論多個涉及信任、市場可行性和次要影響的產業化障礙。
  
開發商和製造商認為,他們的自動駕駛足夠廣泛使用是不夠的,還必須讓更多人擁抱這一技術。要做到這一點,他們必須克服3個巨大的障礙。
  
8)獨立認證與驗證
迄今為止,開發人員一直保持開發流程的「神秘感」——這意味著它通常是不透明的。他們很少分享關於其要求、規格、設計或測試的細節。

這一個獨立、系統的過程,來驗證開發人員對其自動駕駛功能與效果的要求。許多人可能會要求這一點,包括政策制訂者、監管機構、保險公司、投資者、廣大公眾,當然還有客戶。最好的開發者應該接受這一點——它將為其減少責任,並將其與落後者及低品質的模仿者區分開來。
  
9)標準化和監管
行業標準和政府法規,幾乎涵蓋了當今汽車行業的各個方面。無人駕駛汽車的產業化也需要在標準化和監管上特別注意。標準——特別是政府法規強制執行的標準,確保了可靠性、相容性、互操作性和規模經濟。它們還可以提高公共安全,並減少供應商責任。
  
10)公眾接受
大多數新產品都吸引了早期採用者。最初成功的經驗教訓和資源,幫助開發人員跨越障礙,並最終走向成功。自動駕駛的產業化將取決於更早和更廣泛的公眾接受度。

自動駕駛不僅影響其內部的早期採用客戶,還會影響自動駕駛所在道路上和附近的每個非客戶。沒有得到廣泛接受——包括那些不願意選擇乘坐自動駕駛汽車的人——不太可能推動這一進程。
  

第三類障礙:市場可行性
接下來的3個障礙,則是關於自動駕駛支持的商業模式,是否在短期和長期內發揮作用,包括擊敗競爭對手和其他對手方面。
  
11) 業務可行性
對自動駕駛TaaS商業模式的分析普遍會認為,提供這一服務的可能性,要比人力驅動的服務或個人汽車的成本低得多。然而,目前的每英里成本估計,遠不及長期目標。大多數參與者也低估了規模化的成本。樂觀的市場計劃是否能夠與市場保持聯繫,並且最終生存下來仍有待觀察。
  
12)利益相關者的阻抗力
無人駕駛汽車的工業化,將需要克服大量潛在輸家的阻力——包括監管機構、汽車經銷商、保險公司、人身傷害律師、石油公司、卡車司機和運輸工會。這並不容易,因為潛在的輸家包括了一些聯邦、州和地方最具影響力的政策制定者。
  
13)私有化
自動駕駛TaaS服務,只是私有制市場轉型的一個途徑。如果自動駕駛要徹底改變運輸,他們將不得不吸引那些長期喜歡用歐自己汽車的消費者。私人擁有的汽車佔了全球汽車數量的絕大部分,他們將不得不區「拉攏」那些長期以來喜歡擁有自己汽車的消費者。
第四類障礙:次要影響
我們打造了自動駕駛,然後自動駕駛也在對我們的生活進行著重塑。無人駕駛如果能夠成功實現產業化,將會有許多值得關注的地方。但是,與大規模即使變革一樣,可能也會存在巨大的負面次要影響。一些可能的負面後果已經是可以預見的,並且引起了關注。除非準確預期並順利地進行了改善,否則它們將成為自動駕駛產業化的重大障礙。
  
14)擁堵
更快、更便宜和更好的交通,將帶來更大的經濟機會和更優的生活質量,尤其是對於那些平時不容易獲得這樣福利的窮人、殘疾人和老年人。但是,如果車輛數量和車輛行駛里程增加,很可能擁堵的情況也會激增。Uber和Lyft已經在遭遇這這種窘境。根據舊金山縣交通管理局最近的一項研究,舊金山最密集地區的擁堵在2010-2016年期間增加了73%。網約車服務佔每日擁堵總時數增幅的一半以上。
  
15)失業
一些人認為,包括運輸技術在內的技術史表明,新服務將創造更多就業機會,而不是更少。然而,很少有人認為,新的工作機會留給那些失去了舊工作的人。沒有人能回避這樣一個事實,即每一輛自動駕駛的Uber意味著又少了一個人類司機的崗位即使其他工作是為工程師、維修人員、調度員、客戶服務代表等創造的——同樣的道理也適用於自動駕駛班車、巴士、卡車等。對於自動駕駛班車、公共汽車、卡車等也是如此。早期的自動駕駛TaaS提供商將在這個問題上受到強烈關注。它必須預測並改善公眾和監管機構對失業的強烈抵制。
  
自動駕駛的革命性潛力是顯而易見的。然而,我們仍遠未實現其廣泛採用帶來的利益。像Waymo、通用Cruise、nuTonomy等領先開發商已經競相建立了自己的自動駕駛汽車,並且速度之快超出了幾年前許多人的想像。
  

據外媒最新報導,通用Cruise、谷歌Waymo、蘋果、特斯拉等均在加州進行自動駕駛汽車的研發或者測試。加州方面數據顯示,目前該州已有658輛自動駕駛汽車獲准測試,排名前三的分別為Cruise(175輛),Waymo(121輛)和蘋果(72輛)。
  
產業化更像一場馬拉松,而不是衝刺賽。這取決於克服許多障礙,包括上面提到的15個障礙。這樣做的挑戰是巨大的,可能比許多當前的參與者和他們的投資者感知並準備好應對的挑戰更大。這可能需要新的戰略。也可能會出現洗牌。

這就是創新和市場顛覆的作用。這就是為什麼大多數競爭者都失敗了,而那些成功的人卻獲得了豐厚的回報。






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