．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

．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

The trolley problem and ethics of driverless cars - Newsnight

康橋白光車牌攝影機，

任何顏色車牌——都拍攝的清清楚楚！

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。

TaaS, Transportation As A Service Startup Business Concept ...

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。

How Google's Self-Driving Car Works - IEEE Spectrum

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。

Self-Driving Car GIF by MIT - Find & Share on GIPHY

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。