一辆轻便的自行车自己在道路上行进,会躲避车辆,会看红绿灯;坐在自行车上,上班族一边打电话一边敲笔记本电脑,孩子们一手拿气球一手拿棒棒糖......谷歌的愚人节套路是令人服气的 -  - 这款无人驾驶自行车其实去年已经"推出"过,即便故技重施,大多不明真相的群众还是被愚弄了一把.个人以为,群众被套路,不是简单地对黑科技有着无脑期许,而是这一幕设定在阿姆斯特丹的自行车自动平衡,行走,躲避障碍的场景,看起来并不显得那么不靠谱.
如果把技术拆解开来看,令自行车无法被推倒的自动平衡技术,实际上已经可以见到.宝马曾将"不会倒下的功能"作为摩托车的未来概念展示出来,而本田则已经完成了这种概念化 -  - 制造出搭载了Riding Assist平衡技术的摩托车.据说,滑板车的平衡机制与算法为这一平衡技术打下了基础.那么对于同为两轮交通工具的自行车而言,技术实现似乎就在一念之间.
不过,要达到视频中遇上有轨电车自动刹车,自动辨别红绿灯的洒脱肆意,则离现实还比较遥远.这个等级的自动驾驶技术需要的基础条件,不仅包括视觉识别,自动导航,定速巡航,还需要一定的人工智能自行判断道路情况.这意味着,除了视频所示在自行车前安装的一个摄像头,激光雷达,计算机硬件都必不可少.而这些对应在汽车上,至少需要后备箱大小的地方来放设备,才能实现一部分自动驾驶功能.
也许可以说,无人自行车的轻装上阵是最令人激动的点,但也恰好是现阶段最难实现的点.但这并不妨碍我们畅想,例如在道路环境相对简单,速度也相对可控的小范围场景中,装有导航和小型计算机的充电式自动驾驶自行车,很有可能率先带你潇洒走一回.
当然,除了技术上不那么虚幻,自行车话语权的崛起也是谷歌自行车去年的梗今年依然热的重要原因之一.眼下,饱受堵车折磨的国人正沉浸在共享单车的福利里.北京若隐若现久已的自行车道被刷红了,武汉更是特意规划出全国首条共享单车专用道.多年呼吁无果的自行车路权问题,在科技和商业模式的倒逼之下,似乎解决得不费吹灰之力.
回到视频里阿姆斯特丹街头往来的自行车潮 -  - 荷兰人均每年骑车900公里,每年有35万起与自行车相关的受伤事件,因而有了把无人驾驶技术应用到自行车上,让骑车更安全,更智能,更简便的设想.对此很多人想到,这将对社会文明程度的要求非常高.不过,最终极大的可能是,技术的广泛应用迫使社会文明程度普遍提高.
面对 AI 革命,自动驾驶技术如何顺势而为?
汽车工业是过去百年科技进步和技术发展的结晶,曾几何时仅仅存在于科幻小说中的无人驾驶车,如今已经行驶在公路上.如今,全球的科技公司,传统车企,初创独角兽早已涌入这个领域,无人驾驶技术的发展势不可挡. 虽然共享的,无人驾驶的 Robotaxis 市场现在几乎不存在,但贝恩咨询预估,在5-6年后可能成为一些大城市的主流.自动驾驶领域的"领头羊"Waymo ,能够借助母公司 Alphabet 完善的体系,以及地图能力等优势.一旦自动驾驶普及,将带来巨大的协同效益. 面对"Waymo们"的巨大压力,传统车企也早已预见,正在全面进行反击.梅赛德斯奔驰和宝马已经在移动出行领域进行了合作;2016 年,通用支付了 5 亿美元投资了 Uber 的竞争对手 Lyft,并花费 10 亿美元并购自动驾驶初创公司 Cruise;福特同样 10 亿美元并购了 Argo;丰田除了投资 Uber 外还与其进行自动驾驶方面的合作. 人才短缺现状:岗位需求量巨大Udacity 和 Google X 实验室的创始人 Sebastian Thrun 很早便意识到了无人驾驶领域的人才短缺:"2016 年 Uber 花了近 700 亿美元收购了一个才成立半年,只有70个员工的公司(OTTO),而通用汽车公司花了十亿美元收购 Cruise.这些收购几乎都是为了人才.而今这个(无人驾驶)行业的人才的平均价格水平达到了 10 亿美元." 由于技术的发展速度超过了教育机会,技术人才短缺是无人驾驶领域的面临的特殊问题.Sebastian 教授估计仅科技行业就需要大约 5000 名工程师,相关行业的公司可能需要大约 20000 名工程师,首当其冲的便是中美日德四国.根据权威机构 Paysa 市场调研报告,无人驾驶工程师在美国的平均年薪达到 $233K 美金,而 Google 给出的薪水更是高达 $269K 美金. 无人驾驶工程师薪资(From Paysa) 在中国,传统巨头 BAT 和新兴力量如京东,滴滴出行都在为无人驾驶竞赛加码,更有不少获得硅谷风头的科技初创在国内飞速崛起.2018 年,猎聘,BOSS 直聘,拉勾等平台显示的无人驾驶相关的工程师平均月薪也达 18k-160k . 全球人工智能人才白皮书 行业的高薪,诱人的前景也吸引了大批人才的关注,除了 AI 相关专业高材生,很多行业从业者是从车辆工程,机械,控制等相关领域转行而来  -  -  尤其是相关制造业发展慢,职业天花板低,而车企又频频爆出裁员新闻,更催促了大批有远见的年轻人积极投身人工智能的浪潮,抢占人才红利. 面对 AI 革命,如何顺势而为?Udacity 是谁?AI 技术已不再是顶尖人才的专属,零基础亦可逐步掌握. 当 Alphabet (谷歌母公司)将无人驾驶车项目从 Google X 实验室转交给 Waymo 之后,Sebastian Thrun 教授决定开始一直致力于为全球培养前沿领域的人才,那便是 Udacity.在此之前,世界上唯一提供机器学习的学位项目只有卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University),很明显,传统工程师和无人驾驶技术之间,会出现教育断层.Udacity 希望通过在线课程来填补这一空白. 2016 年 10 月,Udacity 携手 Mercedes-Benz,NVIDIA,滴滴出行,Uber 等众多企业推出"无人驾驶工程师"纳米学位2017 年 11 月,与 百度 Apollo 和 Lyft 推出面向更入门学员的"无人驾驶入门"纳米学位2018 年 1 月,携手 DJI 推出离未来更近一步的"飞行汽车/无人机开发"纳米学位2018 年 7 月,与百度 Apollo 推出免费零基础课程"无人驾驶第一课:从 Apollo 起步"2018 年 12 月,携手 PIX 无人驾驶,全球首个无人驾驶开源软件 Autoware ,在中国大数据中心贵阳推出全球首个无人驾驶真车实训营. 线下实训营还被拍成了纪录片:"征途·无人驾驶".Udacity 无人驾驶工程师实战项目
随着汽车智能化与电动化的不断升级,无人驾驶汽车成为汽车产业变革的一大趋势.近年来,不少国家已经开始了无人驾驶汽车的测试. 按照美国汽车工程学会(SAE)对自动驾驶汽车的定义,自动驾驶技术可分为1到5级.第1级(L1)是以人为主,提供一项以上的驾驶支援功能;第2级(L2)为部分自动辅助驾驶,可以实现自动转向,自动加减速等,但驾驶者仍要随时监控周边的环境;第3级(L3)为有条件自动化驾驶,从这一阶段开始转向以车辆为主,驾驶员只提供适当操作;第4级(L4)为高度自动化驾驶,在限定的条件下可由无人驾驶系统完成,第5级(L5)为完全自动驾驶即是无人驾驶. 从全球范围来看,目前在售的所有量产车仍处于第2级L2及以下,也就是依靠ADAS(高级驾驶辅助)技术,例如ACC(自适应巡航系统),AEB(紧急制动刹车系统)以及LDWS(车道偏离预警系统).目前,随着主要车企及科技公司不断推出新的自动驾驶技术,世界各国都在积极制定自动驾驶普及路线图,放宽无人驾驶汽车相关法律法规,主要集中在道路测试和规划,驾驶分级,汽车制造等方面. 全球无人驾驶汽车行业中,美国属于领先地位;在亚洲范围内,新加坡的进度较为领先.我国是从20世纪80年代开始进行无人驾驶汽车的研发工作,随着无人驾驶技术的不断发展,众多互联网企业和整车厂也纷纷在无人驾驶领域重点发力. 目前自动驾驶技术的开发企业有三类,第一类是传统车企或汽车零部件厂商,包括通用汽车,宝马,奥迪,上汽,长安等厂商;第二类是互联网科技巨头,包括华为,谷歌,百度,优步,滴滴等;第三类是创业型科技公司,包括Navya,Aurora Innovation,特斯拉,小马智行等等. 可以预见,未来几年无人驾驶的产业进程将呈现出明显加速与百花齐放的状态.我国智能驾驶市场现状无人驾驶技术是一个涉及人工智能,传感技术,地图技术以及计算机等诸多前沿科技的综合技术.其中,智能驾驶作为无人驾驶的铺垫,也可以说是无人驾驶的工具.在无人驾驶到来之前,我们不妨先来分析一下智能驾驶的发展规模和趋势.据前瞻产业研究院发布的调研数据显示,截止至2017年中国智能驾驶市场规模增长至681亿元,同比增长39%.初步测算2018年中国智能驾驶市场规模将达到893亿元左右,同比增长31.1%左右. 2014-2018年中国智能驾驶市场规模统计情况根据相关机构预测:2019年中国智能驾驶市场规模将突破千亿元,达到1137亿元.2022年中国智能驾驶市场规模将突破200亿元,并预测在2023年中国智能驾驶市场规模将增长至2415亿元左右,2019-2023年均复合增长率约为20.72%. 2019-2023年中国智能驾驶市场规模预测中国无人驾驶行业发展痛点分析 缺少法律法规的有效支撑目前,针对无人驾驶的法律法规尚不健全,现有的道路交通法规不能适应无人驾驶汽车的行车条件,人与车的法律责任认定存在模糊地带,民事,刑事,保险责任认定,违章处罚等还没有全国性的立法依据;无人驾驶汽车生产相关法律法规也存在缺失. 产业资源比较分散国家智能汽车创新平台牵头部门多,资源不聚焦. 城市环境下的无人驾驶挑战低级别的智能汽车可以较好的实现高速及郊区道路的辅助驾驶等,但对于城市道路的辅助程度依然有限,无人驾驶在这方面的挑战更是巨大. 基础设施及环境配套不足首先,当前智能道路设施的普及率并不高,大量在建基础设施缺乏对专用路测通信系统等网络设施的顶层设计与部署,车,人,路之间不能互联互通,无法满足路测和应用无人驾驶技术的要求.其次,面向无人驾驶汽车的数据交互平台,公共服务平台,应用开发平台建设相对滞后,导致不同车辆,企业,行业管理之间的平台数据难以实现互联互通,在一定程度上,限制了无人驾驶汽车大规模应用.此外,目前我国北斗导航系统尚不能提供覆盖主要路网的高精度数字地图定位服务,难以匹配无人驾驶汽车的应用场景,也是掣肘无人驾驶技术高阶化演进的门槛之一. 无人驾驶行业发展趋势和前景分析 发展趋势从整个产业发展看,中短期(3-7 年)的投资机会将会主要集中在ADAS 的逐步普及及特定场景下的无人驾驶领域. 目前实现难度最大的还是在环境感知方面,传感器融合是发展趋势. 传感器硬件成本是制约自动驾驶规模化商业落地的重要因素,尤其是激光雷达的成本极高,长期看成本下降是趋势所在. 大规模真实数安全性的提升,各种传感器的精准判断以及大规模数据的不断迭代也是未来发展趋势.发展前景利好政策支持落地发展文件先后出台,推动自动驾驶,无人驾驶,智能汽车,车联网产业的跨行业融合以及路网的数字化信息化改造,等方面的战略布局,任务安排及保障措施. 巨大的应用价值和优势安全价值,环保效益,资源效益以及社会效益等价值和优势助力产业发展. 各大企业加速布局无人驾驶前景广阔,无人驾驶技术对于企业来讲已经跳出了一个传统车企的范围,除汽车企业之外,还有很多包括半导体行业,芯片行业,软件行业等高科技行业的公司企业,也都积极的参与当中. 发展前景广阔未来的汽车已经不仅局限于一种交通工具,更多的是向新一代互联网终端发展.无人驾驶汽车将感知,决策,控制与反馈整合到一个系统中,将从根本上改变传统汽车的控制方式,已成为新时代汽车产业转型升级的重要突破口,全球汽车产业技术变革的战略制高点.