无人驾驶现状:大企业领跑小公司陪跑 理想与现实还很远

朱飞 2020-08-03

原标题:无人驾驶现状:大企业领跑小公司陪跑 理想与现实还很远

滴滴以单车百万的代价,开无人驾驶商用先河?真实情况可能是:一场秀而已!

全球来说,几年前许多人曾对无人驾驶高度兴奋,今天却冷淡了许多。谷歌Waymo曾经希望在在2018年年底之前推出无人驾驶的士服务,结果没有达成目标。通用汽车Cruise本来准备在2019年推出商务服务,后来也取消了。马斯克曾经对无人驾驶很乐观,结果还是食言了。

它们都是大企业,有钱继续玩下去。对于无人驾驶创业公司来说,形势不容乐观。Guidehouse Insights分析师Sam Abuelsamid坦言:“开发无人驾驶汽车需要大量资源,几十家公司做同样的事情根本没有意义。总会有洗牌的。”

去年,Drive.ai经营不下去准备停业,但最后关头被苹果收购。3月份无人驾驶卡车创业公司Starsky关门。6月份,Zoox被亚马逊收购,价格12亿美元,它算是比较成功的。不过2018年时Zoox的估值曾经达到32亿美元,由于资金紧张,它只能降价卖身。

什么时候才能看到真正的无人驾驶汽车?才能享受真正的无人驾驶服务?毫不夸张地说,没有人知道!

带头大哥与跟班小弟

Aurora、Zoox前进的路线和Waymo差不多,它们想在市场上分一块蛋糕。Zoox告诉投资者,除了开发传感器和软件,如果也能开发自己的汽车,那样无人驾驶体验会更好。Aurora的目标不太一样,它想开发一套无人驾驶套件,然后授权给汽车制造商使用。

2018年1月,Aurora与大众、现代签约,准备与大众合作推出“移动即服务”无人驾驶的士,2019年6月大众废弃协议。大众提议收购Aurora遭到拒绝,它便从福特手中买下大量Argo股份。

为什么会这样?可能是因为无人驾驶进展缓慢,投资者不满意,即使对带头大哥Waymo,投资者也保持怀疑。想用无人驾驶的士拿下市场是一件很难的事。城市到处都是的士,驾驶环境相当复杂,搭的士的人都很着急,无人驾驶的士却比有人驾驶的士慢很多,这是大家无法接受的。

另外,推出无人驾驶的士服务需要投很多钱。的士的覆盖范围必须很广,所以无人驾驶技术开发商要与汽车制造商合作,建立一支庞大的车队,还要提供详细的地图。即使财大气粗如Waymo,要做到也是很难的。

正因如此,很多企业才会转型,跑去开发无人驾驶卡车技术。

有些企业采取“渐进式”策略,比如Voyage,它在村庄推出无人驾驶的士服务,为退休老人服务。May Mobility也选择不一样的路线前进,它与地方政策合作,推出共享、路线固定班车服务。还有Nuro,它用无人驾驶技术配送披萨和食品。不过所有这些无人驾驶汽车的速度最高都只有每小时25英里。

创业公司相信:大公司有钱,但他们即使资金更少,也可以做很多事。去年9月Voyage融资3100万美元;去年2月May Mobility融资2200万美元,12月又融资5000万美元;去年11月Optimus Ride融资5000万美元;去年Aurora融资5.3亿美元;2018年Zoox融资5亿美元,2019年又融资2亿美元……

在整个无人驾驶行业,激光雷达创业公司炙手可热。Aurora、Cruise和Argo都收购了激光雷达公司;Waymo开发了自己的激光雷达;Voyage 和May使用现在激光雷达组件,由其它公司提供。

无人驾驶还很遥远

马斯克深信Level 5无人驾驶技术终会出现,而且很快就会出现。乐观当然很好,毕竟正能量,但是深度算法存在缺陷,何时达到Level 5目标仍不明确。

所谓Level 5无人驾驶,就是指汽车可以在任何环境下自动驾驶,人类只是乘客,不需要干预驾驶。美国圣菲研究所(Santa Fe Institute)教授Melanie Mitchell是这样说的:“Level 5汽车完全自主驾驶,不需要人类干预,白天晚上都可以行驶,可以适应各种天气,可以在任何公路上行驶,可以在任何城市或者任何地点行驶。”

特斯拉Autopilot仍然卡在Level 2阶段。为什么会这样呢?Autopilot无人驾驶的关键组件是6个摄像头,它们由深度AI算法驱动。摄像头获取视频,AI算法分析内容,然后在环境中导航,避开汽车及其它对象。马斯克认为,随着软件的改进,Level 5将会变成现实。

在过去几年里,深度学习图像识别技术的确进步了,但有一个主要问题还没有彻底解决:当新情况出现时,深度系统有点捉襟见肘。

Melanie Mitchell说:“目前最先进的无人驾驶汽车,只要环境大体可以预测,它们也能表现很好;只要训练过,它们都能很好适应驾驶环境。问题在于不可预测的情况,它没有被训练覆盖。”

怎么办?大家认为应该用更多的数据训练,特斯拉就是这样做的。尽管如此,偶然事件还是太多了,无法提前预测。

Melanie Mitchell解释称:“无人驾驶产业的人都在谈论稀有情况长尾现象,这些情况一般不会在日常驾驶中出现,对于任何一辆给定的汽车,要遇到这样的情况都显得不可能,但是因为长尾情况很多很多,对于每一种情况,即使是日常驾驶,某些汽车也会在某些地方碰到。想训练AI,让它应付所有这些情况是不可能的。”

人类之所以能够应对千变万化的世界,主要是因为拥有常识,AI系统没有常识,没有直觉,不懂心理学。深度学习系统充其量只是一套数字处理系统,它将看到的数据与之前看到的数据对比,然后做决定。Melanie Mitchell承认:“如果允许无人驾驶汽车在所有条件下行驶,我敢保证,人类司机比无人驾驶算法更值得信赖。”

有些研究人员正在努力,尝试将常识植入算法,但研究还处在初级阶段。Melanie Mitchell认为:“赋予机器足够多的常识,让它们可以像人类一样处理所有可能出现的驾驶情况,这是长远目标,至少还要几十年才能实现。”

前景是光明的,道路是曲折的,当国际大小无人驾驶玩家都处于挣扎之时,滴滴无人打车商用也不过是一场秀。理想与现实之间,还有很远的距离!

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