特斯拉先生的一条推特消息价值20亿美元
05-27
互联网汽车的发展进程已经从原来的注重配置和发动机逐渐转向辅助驾驶和自动驾驶。
在互联网时代，汽车厂商虽然经历了转型，但领先优势并不存在。
至少在自动驾驶方面，硬件的刚需能否取代软件算法还是未知数。
当然，两者缺一不可，但是当硬件极其强大的时候，软件的开发就更让人担心了。
如果硬件问题得到解决，软件不断完善，自动驾驶会离我们更近吗？麦肯锡公司和彭博新能源财经联合发布的报告显示，2020年高级自动驾驶汽车将占整体销量的50%，电动汽车将占2/3。
乍一看，这只是一个预期值，但还是有太多的期待和侥幸。
从谷歌宣布将在2020年实现自动驾驶，到其他同类公司给出的2020年时间预期，这份报告显得过于乐观，甚至更是如此。
别说高级别（4级）自动驾驶的销量了。
自动驾驶的定义是大多数群体对这个概念的无知和困惑。
他们认为自动驾驶就是传说中的自动驾驶汽车。
小编在这里首先要纠正的是，自动驾驶是一种辅助力量，并不仅仅依赖于汽车。
以系统驱动决策，如果我们要真正实现完全无人状态，就需要人工智能质的飞跃，而不是现在形式的弱人工智能。
自动驾驶有标准的分类，如下图所示。
现在的日常用车都是L1级别，可以实现部分功能的自动化，比如加减速、巡航控制、线路纠偏、防追尾等，但限制是一次只能激活一个功能。
时间。
L2对L1进行了优化和连接，减少了限制，即人为干预。
特斯拉、宝马等都有其特点，甚至可以说已经接近有限自动驾驶的L3级。
但L4的机制并不那么简单。
它需要自主意识，也就是所谓的识别能力和决策能力的总和，而这仍然指向人工智能。
只有这样汽车才能达到我们常说的高度自动化。
IBM商业价值研究院对21个国家汽车行业高管的调查显示，只有8%的人认为全自动驾驶将在年底前得到推广，87%的人认为半自动驾驶技术将成为广泛。
总的来说，L4 的期望和预测还为时过早。
不仅如此，即使未来能够实现高水平的自动驾驶，但仍很难实现广泛民用。
首先，成本和建设。
众所周知，自动驾驶的决策能力需要建立在识别和认知能力的基础上，因此原始信息采集的质量和全面性最为关键。
这也是自动驾驶技术的主要核心——传感器。
所需的传感器包括激光雷达。
、电磁波雷达、超声波雷达、无源视觉传感器（摄像头+算法），由于偏差严重，例如激光雷达擅长远距离检测且精度高，电磁波雷达检测速度广、应用场景广，而超声波则适合短距离。
相机可以识别颜色和复杂的图形，并且包含图像识别算法，所以如果我们建立识别能力，成本不言而喻。
以谷歌的自动驾驶汽车为例。
其核心是智能软件和传感设备。
首先通过变速、加速、制动和机械臂来访问它。
它使用摄像头、雷达代码和谷歌地图进行引导和控制，然后使用特定的执行器操纵器。
最终无人驾驶汽车将实现，汽车的成本将至少达到1万美元。
其次，外部定位和地图数据的构建就是为了解决上述视觉图像的缺点——稳定性差。
需要差分GPS。
中国可以利用差分北斗实现车道级导航。
但要大规模使用，就需要建立差分观测站网络，就像通讯塔一样。
至少需要20年的时间，而且有地域限制。
其次，交通问题和监管限制。
其中最关键的是交通法规的制定和事故责任问题。
如今，驾驶员对交通事故承担民事责任。
然而，如果购买自动驾驶汽车，就相当于租用一个系统来驾驶。
在这种情况下，软件公司将承担民事责任。
汽车制造商或机器认证机构是否对事故承担责任？如果是车主的责任去花钱买自动驾驶功能，似乎没什么用。
此外，高度自动驾驶的出现也引起了传统驾驶法规的变化。
就像幽灵堵车一样，光靠自动驾驶就能轻松解决，但大量传统汽车混杂其中怎么办？无人驾驶汽车由于不规则行驶而难以实现。
例如，谷歌汽车无法识别卡车的横截面，从而导致事故发生。
因此，需要解决车辆与车间之间如何进行通信，以及如何提取、汇总、下载、汇总通信技术数据并传递给车辆。
，车和路如何通信以及路标识别，因为只有车和路、车和车、车和网络都建立起来了，才能实现自动驾驶。
未来，自动驾驶汽车不会来得这么快。
即使该技术提前完成，要投入市场使用还需要很长时间。
正如阿里互联网汽车总监侯健所言，无人驾驶汽车要投入市场，车企首先要抱有开放的态度，解决技术壁垒，形成标准化；其次，无人驾驶更需要政府主导推动。
如果没有政府的推动，从基础设施建设的角度来看，智能交通系统就很难实现，更不用说后续的发展和成本约束。
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