導讀:在市場、媒體與資本追逐的背后,關(guān)于自動駕駛也出現(xiàn)了一些質(zhì)疑的聲音。無論是技術(shù)的開發(fā)難度,對綠色環(huán)保的正反面作用;還是城市基礎(chǔ)設(shè)施的滯后,自動駕駛安全與倫理存在隱憂。
自動駕駛顯然不是一件容易實現(xiàn)的事情。在市場、媒體與資本追逐的背后,關(guān)于自動駕駛也出現(xiàn)了一些質(zhì)疑的聲音。無論是技術(shù)的開發(fā)難度,對綠色環(huán)保的正反面作用;還是城市基礎(chǔ)設(shè)施的滯后,自動駕駛安全與倫理存在隱憂。
圖片來自“123rf.com.cn”
自動駕駛已經(jīng)成為當今世界最熱門的投資領(lǐng)域之一,大量風險資本的涌入也推動了全球新一輪造車運動的熱潮。
但自動駕駛顯然并不是一件容易實現(xiàn)的事情。在市場、媒體與資本追逐的背后,關(guān)于自動駕駛也出現(xiàn)了一些質(zhì)疑的聲音。無論是技術(shù)的開發(fā)難度,對綠色環(huán)保的正反面作用;還是城市基礎(chǔ)設(shè)施的滯后,自動駕駛安全與倫理的隱憂,我們都需要進行更多的思考。
自動駕駛代表著最先進的技術(shù)和生產(chǎn)力。只要涉及到自動駕駛、人工智能等技術(shù),與之相關(guān)的初創(chuàng)公司也似乎總能比其它領(lǐng)域的公司更輕松地獲得更多的投資。
據(jù)布魯金斯學會的一份研究統(tǒng)計,從2014年8月到2017年6月,自動駕駛領(lǐng)域的投資與并購總額接近800億美元。
其中,無論是高通以470億美元收購自動駕駛行業(yè)最大的芯片制造商NXP受阻,還是英特爾以153億美元完成對色列自動駕駛視覺技術(shù)開發(fā)商MobilEye的收購,都給自動駕駛行業(yè)帶來強烈震動,并表明科技公司對自動駕駛抱有的強烈期待,也推動著整個產(chǎn)業(yè)鏈的構(gòu)建與重塑。
此外,傳統(tǒng)汽車廠商在整個自動駕駛的投資陣營中日漸活躍。例如,本田汽車公司和軟銀愿景基金去年向通用汽車公司的Cruise自動駕駛部門共同投資了50億美元,而大眾汽車公司正在就投資福特汽車公司的Argo AI進行談判。
另據(jù)CB Insights統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2018年前三個季度,全球自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司吸引的風險投資高速增長,達到42億美元,并遠超2017全年的30億美元,而這還不包括汽車制造商自身用于開發(fā)自動駕駛技術(shù)的投資。
數(shù)據(jù)還顯示,在2018年前三個季度,自動駕駛領(lǐng)域在整個汽車行業(yè)的投資占比超過了70%,已經(jīng)成為汽車行業(yè)投資增長的絕對主力軍。
值得關(guān)注的是:在上述資金中,企業(yè)風險資本的投資占比正在持續(xù)提升,并且開始與傳統(tǒng)風險資本的投入持平。
這反映出傳統(tǒng)汽車廠商(如豐田、戴姆勒、大眾),以及大型科技公司(如谷歌、亞馬遜、百度)等開始加大對該領(lǐng)域的投資,并增強與新興創(chuàng)業(yè)公司的合作。
盡管自動駕駛給我們提供了關(guān)于未來出行方式的美好藍圖,但橫亙在自動駕駛面前的技術(shù)與成本之困依然需要經(jīng)年累月的攻關(guān)。例如大眾汽車公司稱,我們離真正的自動駕駛還有很長的路要走,“無人駕駛汽車的吸引力和成本都很高”。
大眾汽車集團戰(zhàn)略負責人Thomas Sedran將5級自動駕駛的難度比作“火星載人任務”。他還表示,自動駕駛汽車需要高科技的基礎(chǔ)設(shè)施,極其昂貴的激光雷達和雷達系統(tǒng),還需要高價購買云計算和測繪等相關(guān)服務。
“你需要隨處可見的最新一代移動基礎(chǔ)設(shè)施,以及不斷更新的高清晰度數(shù)字地圖。還需要近乎完美的道路標記,”他解釋道,“只有極少數(shù)城市才會滿足這種情況。即便如此,該技術(shù)也只能在理想的天氣條件下工作。如果在大雨中,路面上有大水坑,這就需要司機的介入?!?/p>
自動駕駛相關(guān)技術(shù)的應用在很長一段時間內(nèi)也會非常昂貴。據(jù)Thomas
Sedran的說法,“所謂的3級自動駕駛汽車的傳感器、處理器和軟件售價高達約5萬歐元。……我們需要將傳感器的技術(shù)成本降至6000-7000歐元左右,”Sedran說,“這需要在激光雷達技術(shù)創(chuàng)新方面取得重大突破?!奔词箤崿F(xiàn)了這一目標,高清地圖和云計算的成本也會為robotaxis出行服務或貨車車隊增加數(shù)億歐元的年度成本。
從傳統(tǒng)汽車制造來看,一個新車型從設(shè)計到走向市場,通常需要投入10到20億美元的資金。這還不只是錢的問題,更是需要歷經(jīng)數(shù)年的規(guī)劃、開發(fā)和測試。
而考慮到自動駕駛涉及有待持續(xù)開發(fā)的、更先進的技術(shù),以及軟件與硬件領(lǐng)域更廣泛的跨界合作,前述布魯金斯所稱的800億美元投資就并不算太多了。
按照技術(shù)應用的設(shè)想,自動駕駛汽車能以更高的效率在城市周圍和城市之間為人們帶來更便利的出行,并有效降低碳排放。然而,對其能源紅利的估計在很大程度上可能忽略了自動駕駛增加的能源消耗。
據(jù)2018年密歇根大學和福特汽車公司研究人員合作發(fā)布的模型顯示,自動駕駛汽車其實也可能是能源消耗大戶,因為傳感器的數(shù)據(jù)傳感以及復雜的計算機運行都會大大增加能源消耗。
該項研究顯示,要通過中小型設(shè)備組件實現(xiàn)車輛自動駕駛,需要使用2.8-4.0%的車載功率。新的電能消耗主要來源于為計算機和傳感器供電,其次是額外增加的17-22公斤設(shè)備組件。
例如,在福特Fusion自動駕駛測試汽車增加的能耗來源中,計算機占了41%,額外增加的設(shè)備重量占到15%。
科學記者Peter Fairley對此表示:“自動駕駛系統(tǒng)賦予汽車生態(tài)駕駛技能。但它們的計算機和傳感器可能消耗足夠的電力來抵消這種綠色紅利。”
另據(jù)2016年美國國家可再生能源實驗室的研究數(shù)據(jù),自動駕駛汽車帶來的間接影響可能會削減60%的能源消耗,但也可能讓能源消耗量增長200%。
目前大眾、福特、通用等各大汽車制造商都在開發(fā)自動駕駛汽車,未來會提供以robotaxis(機器人出租車)為主的移動出行服務,而不是單純地銷售汽車。這種新的模式能夠帶來的效率提升到底有多高,對降低碳排放的影響到底有多大,仍然值得深度和長期的研究。
上述數(shù)據(jù)表明,要真正實現(xiàn)自動駕駛的環(huán)保性能,一方面需要在技術(shù)上的持續(xù)開發(fā)和進步;另一方面,也將非常依賴于城市基礎(chǔ)設(shè)施的革新,以及共享出行等新型商業(yè)模式的導入。
換句話來說,這既是技術(shù)開發(fā)本身的問題,也是一個商業(yè)模式問題。
從Gartner技術(shù)成熟曲線來看,自動駕駛已經(jīng)從2017年的欲望膨脹期進入泡沫化的低谷期,同時也是處于低谷期的技術(shù)中唯一一個需要10年時間才能普及的技術(shù)。這顯示出自動駕駛離成熟和普及還有很長的路要走。
那么,普通消費者又如何看待自動駕駛,對自動駕駛有著怎樣的預期呢?美國汽車協(xié)會(AAA)的一項新調(diào)查顯示,大約71%的美國人表示他們不相信自動駕駛汽車。但有趣的是,在該項調(diào)查中,有超過一半的受訪者(55%)相信到2029年,大多數(shù)汽車都將具備自動駕駛能力。
這項調(diào)查或許正好映照著自動駕駛的現(xiàn)實與未來:現(xiàn)實是殘酷的,但未來是美好的。