圆桌对话:深入解析自动驾驶的安全问题和技术应用

来源:新浪科技 时间:2018-01-31 10:26:03
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  新浪科技讯 12月29日下午消息,在由《麻省理工科技评论》和DeepTech主办、新浪科技作为首席媒体支持的全球新兴科技峰会期间,澜亭资本创始人刘炯携手金沙江创投董事总经理丁健,深鉴科技CEO姚颂、禾多科技创始人倪凯,驭势科技联合创始人吴甘沙及Quanergy 联合创始人&CEO Louay Eldada,就“自动驾驶的安全问题和技术应用”展开讨论。

  自动驾驶是如今大势所趋,自然会有一众拥趸追赶潮流,而他们作为这个时代青年科技人才的典范,在自动驾驶领域有着日渐重要的作用,那么他们眼中的自动驾驶面临着什么问题?又有什么解决办法?不管是激光雷达还是视觉算法,这些技术对于自动驾驶的应用又有哪些值得认真思考的重点?

  以下是讨论全文:

  刘炯:非常欢迎各位嘉宾,参与到自动驾驶的讨论环节。我们提到自动驾驶,可能我们第一个会去关注的就是关于安全的问题,因为离开了安全任何驾驶在人类面前可能都不足一提。

图 | 刘炯

图 | 刘炯

  当今有两种观点:

  观点一,认为机器较人类在自动驾驶领域更有优势。主要理由首先觉得机器具有多传感器融合,较人类具有更多的感知方式。机器也不会知道疲倦,以及机器永远是一个理性的状态。

  观点二,在一些极端的case下,人类比机器有更多的经验。

  想请教在座的各位,怎么向普通大众证明,自动驾驶时代自动驾驶技术比人类驾驶更有效、更安全的选择,这个问题想首先请教吴总。

  吴甘沙:其实从数学上来说,是很难证明的,因为它需要大量的数据样本,大家知道2016年特斯拉出现车祸以后,Musk给自己辩解,我已经开了1点几亿英里才死了一个人,美国的平均水平是9000万英里会撞死人,我已经比人开得安全了。从概率的角度上来说,这个数据样本太小了,如果第二天再撞死一个人,就1.3亿英里除以2,变成6500万英里。

  所以大家可以看到,今天的数据是完全不够的。谷歌的640万公里也是不够的,兰德公司有一个研究,说需要100亿公里,一辆车连续不停跑500年,才有可能有足够地数据样本去证明,现在没有任何人能够去证明这点。

  那怎么做?我觉得从设计心理学的角度来说,可以提3个方案。

  1、在受控的环境里面去做试验。因为大家知道在宾夕法尼亚大学和芝加哥大学他们做了一个研究,说我们人碰到机器犯了一次错误以后就不原谅它,但是我们人犯了一次错误,我相信我下次能够去改正,能够做的更好。所以实验必须是受控的,我举一些例子,比如是分时段,半夜里面让无人驾驶的车出来,做夜间的小巴,或者做夜间车的调度。

  2、我们有一个熟悉定律,就是体验会导致好感,人们就会倾向于要接受,那儿这样意味着就是我们要大量进行受控实验,让更多的老百姓去尝试,去心理上接受它。

  3、当人还保留少量控制权的时候更能够接受自动化,所以我们在人机交互上面要去设计好,要去让无人驾驶车保留一点点人控制的能力。

  倪凯:刚才甘沙说得非常对,无论是工程上还是技术上,他都说了很多的数字,包括举例,我想补充一点就是从简单场景开始。大家可以想象一下我们小孩的时候,我们怎么去学自行车、滑冰,一开始大家可能都是后面有人扶着然后我们在去学,然后到某一天,他可能慢慢的开始放手,你都不知道他放手了,最后发现,我这个已经可以自己骑了,溜冰也是一样的。其实我们L3.5也是这样的想法,就是说有些技术可能是L4,但是你直接说我是L4,不仅是安全性是不负责任的,我觉得对用户心理的冲击也非常大。

图 | 倪凯

图 | 倪凯

  刘炯:谢谢倪总,Louay Eldada,您觉得我们怎么向人来证明无人驾驶技术是一个安全的选择?

  Louay Eldada:如果你有最高级完善的系统,你可以证明它是一个很安全的系统,根本不需要什么证明。所以我觉得好的设计是一个前提,意味着你没有做出什么妥协,比如你使用的传感器数量没有降低或者它的性能没有做妥协。最终所有这些都够便宜:这些传感器在几年的时间里,成本可能会进一步的降低,只要几百美元而已。

  有人出于安全的考虑对自动驾驶有顾虑。没人希望在开上路的时候出事故。有些开车体验很枯燥,比如开了6个小时,或者走走停停,这个过程体验并不很好,人们就不会喜欢。

  另外还有效率也很重要,我们有一些案例已经证明,关于现实环境的自动驾驶,如果人们能够感知到它的效率非常高的话,人们会非常乐意接受它。

  刘炯:我还有第二个问题想请教各位,在实现我们所理想的自动驾驶最终极的形态之前,目前的主流观点有两个:观点一,我们先给驾驶员提供一种更安全、更容易的辅助驾驶手段入手,从更低级别的辅助驾驶技术,逐步升级过渡到最终理想当中的完全自动驾驶。这一观点主要来自传统车企。观点二,认为自动驾驶可以一步到位实现L4级以上的自动驾驶场景。这些观点可能更多是来自于创业公司以及一些互联网造车公司,对这两种技术演进的路径,并达到最终理想当中完全自动驾驶的终极形态,您更倾向于走哪一种?

  倪凯:其实我刚才演讲也提到了这个方面的观点,我认为直接做L3,它在现金流、业务模式、工程经验的积累、数据积累上面是有一定的优势,在L4这件事情上,大家一般公认的L4至少是五年以后,乐观地认为五年,不乐观的认为7

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