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  在汽車產業轉入存量博弈時代的關鍵節點,出行領域的變革也隨之蓄勢待發。汽車制造廠商、出行平台以及科技公司紛紛搶灘自動駕駛賽道。作為一個處於發展初期的產業,自動駕駛從技術路線到落地場景,從合作模式到行業生態,目前依然處在產業化的初級階段。

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  由於技術尚未完全成熟,政策、法規、場景等領域存在多種限制,無論是傳統汽車企業、自動駕駛企業還是科技巨頭,自動駕駛相關業務暫時還沒有找到能夠盈利的商業模式,但業內公認,自動駕駛出租車或將成為產業實現商業化的突破口。然而,無論是此前剛剛在京進行過測試的百度Apollo,還是小馬智行亦或其他致力於攻克自動駕駛的企業,雖然在交通環境簡單的情況下,已經能夠實現簡單的自動駕駛,但接駁站點、視線條件以及面對擁堵路況時候的處理能力依然存在短板,距離真正的“自動”駕駛依然還有較長的道路要走。

  前一段時間,百度Apollo自動駕駛出租車在北京進行試運營。為了了解自動駕駛技術目前發展的現狀,記者來到位於北京亦庄的百度自動駕駛出租車測試路段進行體驗。一路上除了百度自動駕駛出租車的測試車輛外,小馬智行、文遠知行等出行公司的少量測試車輛也在進行測試,但並未載人運營。

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  記者定位了自身站點,不久后就有車輛接單,叫車體驗和平時使用的網約車非常類似。然而,記者在尋找上車地點時,卻遇到了困難。與平時常用的網約車不同,百度自動駕駛出租車的上車點都是固定的,這就導致了記者必須來到准確的上車地點才能找到車輛。但在現場,上車地點並沒有明顯的標識和指引。

  測試的百度自動駕駛出租車還不能實現“車找人”的功能,記者隻能撥打聯系電話,與車上安全員聯系,費了一番周折后,才成功上車。事實上,盡管被稱為自動駕駛“出租車”,但包括百度自動駕駛出租車在內,現有的自動駕駛出租車並不能像普通出租車一樣“招手即停,隨上隨下”,更多情況下是“人找車”或是“安全員找人”,而非“車找人”。

  另外記者還觀察發現,百度自動駕駛出租車還必須停車到位才能開始后續行程。在現場,記者經常看到由於無法實現車找人,安全員下車叫喊尋人,或行人撥打電話讓安全員接管挪車,車輛重新調整停靠位置的情形。

  網約出租車的使用場景區別於公交車,用戶隨時下單,上下車地點是隨機的。而司機接單后,按照導航指示接到用戶,將用戶送到目的地。而測試的自動駕駛出租車的使用方式是用戶到達指定上車站點,下單后在規定站點等待對應車牌的自動駕駛出租車,且下車地點也是指定好的站點,依然無法解決出行最后一公裡的問題。

  記者了解到,試運營的百度自動駕駛出租車僅在北京海澱、亦庄設有站點。其中,海澱共開放3個站點,整體范圍不大。亦庄共開放10個站點,幾乎覆蓋整個亦庄經濟技術開發區,點位裡程超過10公裡。

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  位於亦庄的各站點之間路程距離大都在1-3公裡以內,記者選擇了北汽新能源南門和景園街作為此次體驗的起始點,全程大約1.3公裡,共經過多個紅綠燈,涉及左、右轉向及並道等不同路況。除了與安全員進行手機尾號確認,上車后更重要的是與車輛進行確認。在接下來的行程中,記者通過在手機APP上掃碼按下“開始”指令,確定行程開啟。

  自動駕駛出租車的辨識度很高,車身有自動駕駛相關標識,車頂還安裝了實現自動駕駛所必須的裝置,包括攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等裝置。伴隨著語音播報,自動駕駛啟動,車輛自動開啟左轉向燈,行程正式開始。與此同時,車輛語音繼續提醒乘客,“行程中,您可點擊右下角的點贊或不滿,對我的自動駕駛能力進行實時評價”。

  記者體驗的時間在下午3時左右,此時道路上行人稀少,往來車輛不多,路況良好。自動駕駛出租車開始平穩地行駛,交通允許時,車輛的車速最高時達到了60公裡/小時,平均下來也有40公裡/小時。在路口遇到紅燈的情況,車輛可以做到提前降速,不會有明顯的頓挫感﹔車道臨時有外賣小哥忽然插隊亂入時,車輛也能及時做出避讓的反應,與乘坐普通出租車體驗感幾乎無差別。

  然而當行駛到一處多車道的路口時,自動駕駛出租車周圍前后左右都有車輛出現時,自動駕駛出租車開始變得“猶豫起來”,該路口需要左轉,但是由於其他車輛出現了並線插隊的搶行行為,自動駕駛車輛在一次緊急制動后,在路中央停了下來,當時車輛橫跨兩個車道,在停車大約3秒之后,安全員介入操作,車輛才開始繼續行駛。

  記者了解到,測試期間百度自動駕駛出租車的運營時段為每天10:00到16:00之間,即便是在路況相對較好的亦庄地區,依然避開了“早晚高峰期”。安全員在與記者交談過程中也表示,目前如果是在市區內最擁堵的時段,自動駕駛出租車還難以應付復雜的路況。

  體驗當天,北京天氣晴朗,風力小於3級,這無形中給自動駕駛出租車減壓了不少。有業內人士表示,自動駕駛行業大都已經做到了在正常天氣狀況下的自動駕駛,但在大風、霧天、風雨雪等惡劣天氣環境下,自動駕駛能力會被削弱,還存在不少技術難題。

  經過一番體驗,整體而言百度自動駕駛出租車的體驗感受尚可,但是如果把標准提高到與日常習慣的網約車相比,差距還是非常明顯的。現階段將其作為人們上下班時的代步選擇,顯然還不合適。但從開放實驗的標准來看,這次開放道路測試,也確實能夠為未來百度自動駕駛出租車積累大量應用數據用作分析,對進一步發展自動駕駛技術有幫助。

  事實上,這並非自動駕駛測試車首次公開測試,如百度、滴滴、文遠知行等出行企業自動駕駛的步伐一直在推進,近兩年都在內測自動駕駛出租車服務,均是僅在部分城市的固定區域內運營,運營車輛和時間有限,隨車配有安全員。在安全性方面,這些出行企業的自動駕駛技術大同小異,在商業化進程上,目前業內也未能突破技術瓶頸。相比日常生活中的網約車,無論是效率還是便捷性,都還有很長一段距離要走。

  今年3月,工業和信息化部出台了我國的自動駕駛分級標准,從L1級到L5級。L1級為傳統駕駛﹔L2級為部分功能自動化,我們常見的自動泊車、ACC自適應巡航等功能,甚至特斯拉的自動駕駛Autopilot也都處於L2級別﹔L3級別為有條件自動駕駛,L4為高度自動駕駛,最高級別L5可以做到全場景全自動。其中,L3級別屬於條件自動化,車輛在特定環境中可以實現自動加減速和轉向,不需要駕駛者的操作。L4的自動化程度更上一層樓,全程不需要駕駛員,但有限制條件,例如限制車輛車速不能超過一定值,且駕駛區域相對固定,並且一旦發生特殊情況,駕駛員可以切換到手動駕駛。

  “當真正去掉安全員、去掉遠程控制,才是真正的自動駕駛,百度現在隻能叫智能駕駛。”一位自動駕駛領域相關從業人員這樣告訴記者,目前百度的技術現在還達不到L4級別。“稍高於L3級別,但依然算不上L4級別。”

  近年來,自動駕駛被認為是汽車產業發展的下一個風口。根據中國電動汽車百人會統計顯示,2015年到2017年11月,自動駕駛汽車相關領域的投融資事件共193起,金額達1438億美元。但隨著行業的發展和技術的進步,數據顯示,2018年中國自動駕駛零部件和解決方案供應商的融資總額達162.3億元,2019年該領域融資總額降至107.1億元,同比下降34%。

  “發展自動駕駛技術,僅靠汽車制造廠商並不足夠。自動駕駛技術存在三個最難的方面:一是感知,二是決策和規劃,三是跟車體本身相關的硬件。其中主機廠擅長與車相關的東西,但主機廠對於做自動駕駛的感知、決策、規劃缺乏相關人才和機制,而科技公司的核心競爭力是技術和人才,出行公司則可以提供真正的載客落地與運營平台。”一位從業者這樣告訴記者。

  業內人士表示,隨著初級輔助駕駛功能的逐步應用,自動駕駛雖然不再遙不可及,但自動駕駛場景想要實現落地至少需要多方面的支撐。目前出現的自動駕駛出租車仍配備安全員,其實隻達到了L3�L4水平的自動駕駛。現階段談論商業化仍為時尚早,隻有真正在技術上實現突破,自動駕駛才能真正實現落地。

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