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      阿里無人車變革物流 全自動化還有很長的路要走

      日期: 2018-10-10
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      隨著機器不斷勝任人類的工作,無人車也在逐漸從概念變成現實。無人駕駛或自動駕駛是人車的關鍵技術,更受到了科技巨頭的重視。

      今年4月開始,阿里研究L4及以上自動駕駛技術的消息坐實,BAT全部加入了這場爭奪未來科技力量的混戰。9月14日,阿里和英特爾、大唐電信開展了車路協同上的戰略合作。阿里的無人駕駛布局又是否會遇到困難,車路協同又能從多大程度上為阿里的物流甚至電商助力呢?

      布局無人車生態 阿里基本具備相關能力

      在BAT中,阿里對無人車的投入是比較晚的。直到今年4月,阿里巴巴才對外承認阿里團隊在進行無人駕駛的研究。相比之下早在2013年,百度研究院就開始了無人駕駛項目,2016年,騰訊也成立了自動駕駛實驗室,公開表明要研發無人駕駛技術。

      所以說阿里來得太晚是毫無疑問的,不過好在阿里在相關領域有大量的投資,基本上也比較完善,再加上自身的達摩院等研究機構實力較強,想要在無人駕駛上做些文章還是很有希望。

      阿里在無人駕駛周邊的產業都有不錯的布局。無人駕駛對高精度地圖有一定需求,阿里手中握有地圖廠商高德,以及應用北斗衛星導航系統的合資子公司千尋位置。在人工智能技術應用方面,阿里也投資了曠視Face++和商湯科技,致力于研究人臉識別和深度學習等。

      阿里無人車變革物流 全自動化還有很長的路要走

      阿里旗下的菜鳥網絡也已經宣傳過自動駕駛的物流車,還曾公開路測菜鳥無人車Gplus并且發布了相關視頻。在互聯網造車的乘用車布局方面,也投資了小鵬汽車,目前出于造車新勢力的前列。

      但是這些尚不足以掩蓋阿里入局比較晚的缺陷,高新科技研究對技術的積淀有著一定的要求。更何況即使是在業界,無人駕駛全自動化也還存在一些難題需要攻克。

      無人駕駛仍存在難題 L4到L5還有很長的路要走

      無人駕駛的全自動化并不容易,根據NHTSA和SAE國際對自動駕駛分級的規定,L5是完全無需人工干預的自動駕駛?,F在的技術要達到這個層次依然十分艱難。這其中既有技術的缺陷,也有規則與效率的考量,還受到人類傳統觀念的影響。

      (1)技術尚不成熟 行駛操作不夠順暢

      因為阿里無人車的相關信息并不多,我們先把目光投向名聲更響的谷歌無人車。量子位在《“我恨Google無人車”》一文中提到,Waymo測試過程中在丁字路口時轉彎、在高速公路上并線等操作不流暢,這引發了其他交通參與者的不滿和路怒。

      其次平時駕駛員還會根據判斷其他交通參與者是“新手”還是“老司機”的方式來決定車距控制等細節,但AI在這方面的判斷可能還不太足夠。

      這些情況本質上還是技術上的稚嫩,隨著深度學習的加強,無人駕駛的AI將會越來越接近人類的判斷方式和操作習慣。同時,隨著車聯網的逐步演進,判斷其他交通參與者的行為將更加容易,屆時可以有效解決這方面的問題。

      (2)交通環境制約 AI無法判斷真實情況

      另一個技術上的問題在于無人駕駛車輛在交通標識不明顯的地段,不能像人類一樣自覺形成行駛默契。前面提到的Waymo在沒有規劃車道標記的雙向雙車道形勢時,會跑到馬路正中央,這雖然不會直接造成事故的發生,但無疑增加了交通隱患。

      從這個實驗我們可以想象,無人駕駛技術首先肯定只能在城區的部分道路和鄉村的主干道路行駛,否則應當憂慮部分較窄路段的復雜會車場景。其次要考慮遭遇霧霾、雨雪天氣時,交通信號受到環境因素的干擾,尤其是有輕度積雪的路段,路面的指示標志會被遮擋。

      (3)如何應對交通違規 是否有必要死板的遵守規則

      對于規則與效率如何考量,也是一個重要的因素。理論上,我們必須嚴格遵守相關規定,確保安全駕駛。但是實際上人類司機為了效率輕度違規的現象十分常見,當無人駕駛嚴格遵守規定時反而讓他們不適應。

      就無人駕駛研究企業來說,遵守規定是規避風險的最佳辦法。一旦出了事故,“無人駕駛”的“違規”更容易讓企業承擔法律和道德的責任,而按規定操作即使效率打了折扣,也沒有這么大的風險。但要讓人類司機適應這么一個非常遵守規定的交通參與者,恐怕需要些時日。

      (4)大眾對其犯錯的容忍度很低 自動駕駛任重道遠

      正是因為大眾對無人駕駛的犯錯容忍度低,所以即使自動駕駛事故率并不高,人們也還是對自動駕駛充滿不安全的揣測。當然事故率低不排除無人車尚未大規模應用,受到的黑客攻擊很少的緣故。

      但我們確實要面臨這么一個倫理問題,AI駕駛發生事故對于受害的人類來說等于把命運交給了機器,而機器并不具備人文的同理心,而是根據統計數據的百分比來作出決定。心理上的接受障礙會是接納無人駕駛的一道門檻。

      如果說現階段有什么方向可以對這些復雜問題進行改善的話,從交通體系入手或許是一條路徑。

      阿里無人車變革物流 全自動化還有很長的路要走

      不急于制造自動駕駛乘用車 車路協同將深刻影響未來商業

      車路協同意味著除了自動駕駛,還有智能道路,通過智能道路提供的信息輔助無人車更加智能。整個車聯網和車路協同的實現,前面提到的技術和環境上的難題也就有了應對方案,所以入局更晚的阿里希望通過車路協同方案來更快地研發出可靠的技術。

      不過阿里并不急于生產自動駕駛乘用車輛,因此至今都沒有乘用車亮相。阿里AI Labs的首席科學家王剛曾表示車路協同技術方案會最早落地在貨車運輸上,做智慧物流。這一方面可以更好地被大眾接受,另一方面也符合阿里巴巴的戰略需求。

      阿里之所以提出車路協同方案來賦能無人車,與京東的想法其實是相差不遠的。車路協同方案應用于物流,會更快地推動菜鳥無人配送體系的建立。

      貨運包括長途貨車運輸和短途同城配送兩個部分,是物流體系的主干。貨運實現無人化能有效地提高物流效率,其中車路協同方案又對菜鳥無人車的落地能起到關鍵的作用。

      對于阿里來說,無人車落地將能帶來重要的影響。物流體系人員會發生結構性變化,一部分快遞小哥會從運輸端轉移到驛站的服務端,快遞員的需求將減少,技術人員和服務人員的需求會增加。

      不過當然,無人車落地、無人配送全體系的應用還需要漫長的時間,在未來幾年對人們生活的影響仍然比較小。但是其深遠影響依然不容小覷,新的物流賽道對于新零售的賦能作用會很明顯。

      尤其是未來電商前端體驗、內容品質都會達到比較高的水準,物流的效率會成為競爭的焦點。未來無人配送普及以后,最終端也將納入配送體系,屆時將極大地改善人們的消費體驗。

      總的來說,阿里布局無人車生態,發力車路協同方案并不是攪和BAT之爭,而是與京東在賽跑。無人駕駛的全自動難題仍然有一定的挑戰性,阿里能否克服困難,搶跑無人配送賽道,還需要我們拭目以待。

      來源:藍鯨TMT

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