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汽车驾驶离“自动”尚远

2021年08月20日 08:22   来源:光明日报   陈城

  近日,一年轻企业家驾驶电动汽车时启用自动驾驶功能发生车祸离世,再度引发社会各界对自动驾驶技术的争论。虽然警方暂未公布具体结论,但最近几年间,全球范围内已发生了数十起与自动驾驶有关的车祸和人员伤亡事故。

  自动驾驶,实则是人工智能的一个具体落地应用。谈论自动驾驶,首要的是对这一技术智能等级划分有明确认识。目前,国际上权威的自动驾驶技术等级划分由国际自动化工程师学会(SAE International)制定,我国的《汽车驾驶自动化分级》国标也参照这一标准制定。

  SAE标准将自动驾驶分为L0到L5六个等级,用中文表示可大意解释为:人类驾驶(L0)、辅助驾驶(L1)、部分自动驾驶(L2)、(有)条件自动驾驶(L3)、高度自动驾驶(L4)、完全自动驾驶(L5)。最新更新的SAE标准已将L0-L2等级划分为“驾驶员辅助系统”,只有“L3-L5”等级才是“自动驾驶系统”。

  从统称“自动驾驶”到划分为“驾驶员辅助系统”和“自动驾驶”,以及SAE标准的更新与对不同等级自动驾驶名称的归类中能够看出,在越来越多自动驾驶导致的交通事故发生后,人们需要更加冷静克制地去看待这一新鲜事物。SAE标准的更新,也是期望普通消费者能够不再受到误导。

  因为自动驾驶技术并未发展成熟到大面积普及和商用的阶段,但现实生活中,自动驾驶的技术能力显然被汽车厂商夸大了。无须复杂的科学原理,对比试验车和量产车的硬件配置,便可以证明这一道理。

  目前,北京有两地区正合法上路测试自动驾驶出租车。这些自动驾驶出租车基于常规量产车定制,但与常规量产车不同的是,车内车外都装满了激光雷达、光学传感器等各种昂贵的仪器设备,且驾驶位有专人负责随时介入干预行车。而市面上所谓拥有自动驾驶功能的量产车与常规量产车相比,车内外硬件配置几乎差别不大。

  试验车尚且需要大量额外硬件辅助方能实现自动驾驶,量产车又用了哪些硬件和技术手段来保障自动驾驶的实现?要知道,自动驾驶依托人工智能,人工智能内核之一便是机器学习,而机器学习需要海量的数据样本。无论算法如何优化与先进,没有足够强大的硬件支持,也就意味着无法让量产车在自动驾驶时能够处理各种复杂多变的紧急状况。

  自动驾驶确实是汽车工业未来发展的一个重要且可行的方向,但起码在当前,对自动驾驶的应用必须保持足够的审慎。过往的案例已经能够表明,自动驾驶仍未成熟,当前所谓的自动驾驶技术只能当作是给予驾驶员便利的辅助手段。人,仍然也必须是操控汽车驾驶的唯一主体。

  因此,全社会有必要从不断发生的事故中,重新认识自动驾驶技术。在市场推广中,厂商必须明确告知当前自动驾驶技术的不足和潜在危险,不让消费者产生错误认知,避免实际使用中发生不可逆的后果。自动驾驶仍是新事物,只有对其保持客观冷静,才能促使这一新科技不断发展,最终突破人类想象。

(责任编辑:邓浩)

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汽车驾驶离“自动”尚远

2021-08-20 08:22 来源:光明日报 陈城

  近日,一年轻企业家驾驶电动汽车时启用自动驾驶功能发生车祸离世,再度引发社会各界对自动驾驶技术的争论。虽然警方暂未公布具体结论,但最近几年间,全球范围内已发生了数十起与自动驾驶有关的车祸和人员伤亡事故。

  自动驾驶,实则是人工智能的一个具体落地应用。谈论自动驾驶,首要的是对这一技术智能等级划分有明确认识。目前,国际上权威的自动驾驶技术等级划分由国际自动化工程师学会(SAE International)制定,我国的《汽车驾驶自动化分级》国标也参照这一标准制定。

  SAE标准将自动驾驶分为L0到L5六个等级,用中文表示可大意解释为:人类驾驶(L0)、辅助驾驶(L1)、部分自动驾驶(L2)、(有)条件自动驾驶(L3)、高度自动驾驶(L4)、完全自动驾驶(L5)。最新更新的SAE标准已将L0-L2等级划分为“驾驶员辅助系统”,只有“L3-L5”等级才是“自动驾驶系统”。

  从统称“自动驾驶”到划分为“驾驶员辅助系统”和“自动驾驶”,以及SAE标准的更新与对不同等级自动驾驶名称的归类中能够看出,在越来越多自动驾驶导致的交通事故发生后,人们需要更加冷静克制地去看待这一新鲜事物。SAE标准的更新,也是期望普通消费者能够不再受到误导。

  因为自动驾驶技术并未发展成熟到大面积普及和商用的阶段,但现实生活中,自动驾驶的技术能力显然被汽车厂商夸大了。无须复杂的科学原理,对比试验车和量产车的硬件配置,便可以证明这一道理。

  目前,北京有两地区正合法上路测试自动驾驶出租车。这些自动驾驶出租车基于常规量产车定制,但与常规量产车不同的是,车内车外都装满了激光雷达、光学传感器等各种昂贵的仪器设备,且驾驶位有专人负责随时介入干预行车。而市面上所谓拥有自动驾驶功能的量产车与常规量产车相比,车内外硬件配置几乎差别不大。

  试验车尚且需要大量额外硬件辅助方能实现自动驾驶,量产车又用了哪些硬件和技术手段来保障自动驾驶的实现?要知道,自动驾驶依托人工智能,人工智能内核之一便是机器学习,而机器学习需要海量的数据样本。无论算法如何优化与先进,没有足够强大的硬件支持,也就意味着无法让量产车在自动驾驶时能够处理各种复杂多变的紧急状况。

  自动驾驶确实是汽车工业未来发展的一个重要且可行的方向,但起码在当前,对自动驾驶的应用必须保持足够的审慎。过往的案例已经能够表明,自动驾驶仍未成熟,当前所谓的自动驾驶技术只能当作是给予驾驶员便利的辅助手段。人,仍然也必须是操控汽车驾驶的唯一主体。

  因此,全社会有必要从不断发生的事故中,重新认识自动驾驶技术。在市场推广中,厂商必须明确告知当前自动驾驶技术的不足和潜在危险,不让消费者产生错误认知,避免实际使用中发生不可逆的后果。自动驾驶仍是新事物,只有对其保持客观冷静,才能促使这一新科技不断发展,最终突破人类想象。

(责任编辑:邓浩)

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