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自动驾驶这个技术到底什么时候能成熟?
2016-10-11 15:31:56    来源:雷锋网  

自动驾驶的应用之路

目前公众对于自动驾驶的质疑,其实是有一个假设的前提,那就是允许汽车在任何时候,在任何开放道路上都可以行驶,这无疑是终极目标,但你能想象自动驾驶车如何听从操着方言的交警指挥吗?拿一个最难的场景去评估一项在发展中的技术,自然很容易得出较为悲观的结论,而事实上,正如我们在前面看到的自动驾驶卡车的例子一样,商业价值的产生是有多样化的,在达到终极目标的过程中,或者限定场景,或者限定功能,就有可能将自动驾驶应用落地,产生商业价值。

如果顺着与自动驾驶卡车相同的思路去探索商业化路径,会发现不少行业都可以在短期内可以实现。
1. 仓储物流行业:领先的电商如亚马逊和京东已经部署了AGV;
2. 用于农业的自动驾驶车辆:包括可以进行耕作和收割的农业机械,在非道路上进行低速移动的场景难度很小,转场时可用其它运输车辆转移;
3. 局部封闭场所:如度假村、旅游景区、机场、矿区、码头、建筑工地等,在该应用下的车辆多数是特种车辆,如挖掘机、起重机、小型电动车等。

随着技术的进一步发展,更多的自动驾驶场景将得以实现:
1. 城市公交系统:有固定的行驶线路,例如使用公交专用道,可以有选择地施行自动驾驶。
2. 商业运营车辆:如出租车、公司班车等。

对于私人车辆,其自动驾驶的应用普及也可以按照场景的不同范围逐步扩大:例如先在高速公路上实现;然后是停车场,最后才是开放道路。一份来自通用汽车的调查显示,在超大型城市,30%的汽油浪费在寻找停车位的过程中,而中心城区的停车时间通常超过15分钟,停车场的自动驾驶其实意义很大,而停车场的驾驶环境也相对友好,不存天气因素,速度也低,也是封闭场所,其实现难度明显要比开放道路低。

商业化的逻辑

无论自动驾驶的应用场景是什么样,这背后始终有三个核心原则需要满足:技术上成熟度达到该应用场景的要求;投资成本可接受;投资回报达到突破点:相对于之前的有人驾驶,必须能够减少成本或者增加收益,并且这种商业收益是可以被量化的,一句话:部署自动驾驶就意味着省钱或者赚钱,否则只能落入作秀的场景。

因此,自动驾驶的商业化路径,在不同国家也势必各不相同,因为相同的应用场景,成本结构不同,例如出租车行业,美国的出租车人工成本显然要比中国高非常多,这也是Uber在自动驾驶技术的投入上如此激进的原因之一。

在国内,一线城市都在积极推动自动驾驶的测试实验区开发,背后的商业化驱动力不容忽视,北京市超过20%的路面是被汽车所占据的,而一辆私人汽车的实际利用率通常只有不到10%,超过90%的时间里都处于泊车状态,这带来了两个巨大的难题:停车难、拥堵(潮汐式通行,寻找停车位造成的局部路段拥堵)。

解决之道呢,从传统上讲,需要修建更多的停车场,以及更多的道路,而这无可避免地要消耗土地,现在的一线城市土地是什么价?上海平均超过一个亿/亩,如果我们能利用自动驾驶提高车辆利用率,停车场就可以少建,如果少停10万辆车,则省出来的停车场面积至少是1.6平方公里,价值2400亿元!道路资源也是一样,如果可以利用自动驾驶结合绿波带通行,将道路利用率提升一倍,则很多道路就可以重新规划,例如减少新建道路,或者旧的道路连同小区集中拆除,做整体改造,对于土地的节约是显而易见的。

成本同样是无法忽视的,一项先进的技术,其商业化之路,往往是伴随着成本的下降逐步展开的。今天,我们的大部分汽车上都安装有雷达,但当雷达最初投入实用,是在二战前夕,1936年英国人在索夫克海岸架起了第一个雷达站,之后在二战中,雷达技术在巨大的军事需求下得到飞速发展,从地基防空雷达扩展到舰载雷达,随后机载雷达也出现了,之后雷达才渐渐步入民用,二十年前雷达才开始应用于汽车,而77GHz毫米波雷达在汽车上的应用只是近几年的事,这里面固然有技术的因素,但成本无疑是决定性的,毕竟汽车是大众消费品,成本的因素无法忽视,对于自动驾驶同样如此,在成本没有降低到一定程度之前,在乘用车上的普及是不可能的。
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