本來，對自動(dòng)駕駛的討論正日趨熱烈。國內(nèi)自動(dòng)駕駛的商業(yè)化落地，在緊鑼密鼓地進(jìn)行；上海和北京相繼發(fā)放路測臨牌；幾乎所有涉足自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的公司都不約而同地提出，2020年將是真正的節(jié)點(diǎn)，自動(dòng)駕駛汽車將實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)。
但是壞消息隨之而來。3月18日，全球首例自動(dòng)駕駛汽車在公共道路上撞擊行人并致死事件發(fā)生。當(dāng)日晚10點(diǎn)，一輛Uber無人駕駛車在美國亞利桑那州坦佩市與一名正過馬路的行人相撞，后者不治身亡。受此影響，Uber已全面叫停美國各個(gè)州的路測。
幾天后，在美國加州，一輛特斯拉Model X在自動(dòng)駕駛狀態(tài)下高速撞上路邊護(hù)欄。事故涉及三輛汽車，特斯拉車體發(fā)生爆炸，車主死亡。
影響在繼續(xù)擴(kuò)大。豐田暫停在美自動(dòng)駕駛測試。英偉達(dá)在GTC2018上發(fā)布了全球最大的GPU后，也中止公共道路測試——其股價(jià)應(yīng)聲大跌。
在大眾心目中，“無人駕駛汽車”由那個(gè)可以帶你飛的老司機(jī)，轉(zhuǎn)身就變成了馬路殺手。
這一連串事故，是否會(huì)導(dǎo)致一個(gè)行業(yè)“變涼”？要“涼”的，會(huì)是Uber和特斯拉，還是整個(gè)自動(dòng)駕駛的商業(yè)化進(jìn)程？
又是Uber，又是特斯拉
官方公布的視頻顯示，Uber車禍發(fā)生前，受害者已經(jīng)推著自行車緩慢橫穿了三條車道，并非傳說中的“鬼探頭”，Uber的自動(dòng)駕駛汽車沒有第一時(shí)間檢測出行人。
故障原因仍然在調(diào)查中——車輛能發(fā)現(xiàn)行人并且及時(shí)采取措施避免事故，是自動(dòng)駕駛技術(shù)的核心。
事發(fā)時(shí)，該車時(shí)速達(dá)到了40英里/小時(shí)，而那條街道限速35英里/小時(shí)。盡管當(dāng)時(shí)是夜間、光線不好，但這不應(yīng)當(dāng)成為它沒有采取任何措施的理由——這輛測試車上安裝了7個(gè)攝像頭和1個(gè)高線束激光雷達(dá)，谷歌無人車團(tuán)隊(duì)顧問Brad Templeton認(rèn)為，對于激光雷達(dá)和視覺系統(tǒng)而言，當(dāng)時(shí)情況并不是非常復(fù)雜，正常的話，車輛應(yīng)該在50米處（2.7秒內(nèi)）檢測到受害者，并且立即強(qiáng)制剎車。最近的情況，車會(huì)在距離人2-3米的地方停下。
當(dāng)前自動(dòng)駕駛的主流技術(shù)方案，往往是激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭等的融合。車頂?shù)募す饫走_(dá)和前置雷達(dá)識別汽車周圍環(huán)境，光學(xué)攝像頭通過計(jì)算機(jī)視覺算法識別圖像、了解汽車行駛場景。傳感器收集到的外部數(shù)據(jù)傳送給中央計(jì)算單元——它是自動(dòng)駕駛汽車的“大腦”，創(chuàng)建完整的環(huán)境圖像，統(tǒng)率整個(gè)汽車的避讓流程。避讓方案的設(shè)置，需要大量的AI算法做支撐，保障運(yùn)算的精度和速度。
安全行駛的背后，是芯片、傳感器、AI算法、處理系統(tǒng)、高精地圖乃至車輛自身的系統(tǒng)，任何一點(diǎn)上的能力缺失，都可能釀成一樁令人心驚的事故。
自動(dòng)駕駛技術(shù)自身就形成了長長的產(chǎn)業(yè)鏈條，不同類型的創(chuàng)業(yè)公司星羅棋布在這條長長的賽道上不同的領(lǐng)域內(nèi)。近兩年自動(dòng)駕駛領(lǐng)域持續(xù)發(fā)生一樁樁天價(jià)融資、人才大戰(zhàn)，包括自動(dòng)駕駛專用芯片的提上日程，背后是對研發(fā)的重金投入、對技術(shù)專利的重視爭奪。
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