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驭势科技无人驾驶的发展前景
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2017-09-30
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驭势设计车的逻辑是顺的。
2017年初，在美国拉斯维加斯CES展上，驭势展出了其首款无人驾驶概念车，并命名为城市移动空间（而媒体称之为移动包厢和移动吧台）。美国时代周刊汽车栏目特邀主编Alex Roy在CES现场看到驭势展出的无人车后，戏称道：“北京会是世界上最先进的自动驾驶市场，当我看见这辆车的时候，我觉得这才是法拉第未来该造的车，但是他们却在制造比这个复杂很多、而且非常昂贵的汽车。他们怎么会想不明白，人们需要的是一款价格合理而且能共享的无人驾驶车呢？”
一席话道出了驭势移动包厢的精要所在：简单舒适，适合共享，成本低，然而其背后所蕴含的逻辑不只如此。驭势为移动包厢找到了一条快速商业化的道路，即首先定位在运行于园区、景区、度假村、主题公园和机场等半封闭环境的低速无人驾驶车。何谓低速？对于这个问题，吴甘沙特别请教了交通方面的专家，得到的答案是，时速70公里以下为低速，70公里以上为高速。纵观北京城区，五环限速90，四环80，很多路段限速60，实际上在北京市内开车的平均时速为20多。这就意味着，如果将时速70公里以下的无人车技术做好，在未来也会有很大的应用场景。
为何选择园区落地
目前无人驾驶厂商的切入点主要有两种，一种是通过高速的辅助驾驶切入，一种是通过半封闭场景的低速无人驾驶切入，驭势选择了后者，但并不意味着简单。从传感器配置到算法复杂度，半封闭场景的无人驾驶与城市区域的无人驾驶相近。半封闭场景复杂多变，在算法层面构成了挑战。反倒是高速辅助驾驶的算法复杂度偏低，因为在高速公路上，汽车都在很规律地前行，不规则运动物体较少。
而另一方面，高速对系统鲁棒性的要求高，毕竟高速事故一旦发生，后果多半是车毁人亡。低速无人车在避障和安全手段上有更多的选择，事故的严重性也较低。
挑战即机遇，吴甘沙谈到：“今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境，因为从本质上来说，它是一种基于特定数据集训练的归纳法。它看到过的，就懂，没看到过的，就傻。我们现在的自动驾驶算法还是弱人工智能，或者叫窄人工智能，没有达到通用人工智能的地步，不能根据常识判断、不能做因果推理、也不会举一反三触类旁通。所以在新一代的智能驾驶算法出现之前，我们必须要让它见过所有的场景才能确保万无一失。在很多半封闭环境里，我们能够更容易地将所有场景收入我们的数据库中。”
2017年初，在美国拉斯维加斯CES展上，驭势展出了其首款无人驾驶概念车，并命名为城市移动空间（而媒体称之为移动包厢和移动吧台）。美国时代周刊汽车栏目特邀主编Alex Roy在CES现场看到驭势展出的无人车后，戏称道：“北京会是世界上最先进的自动驾驶市场，当我看见这辆车的时候，我觉得这才是法拉第未来该造的车，但是他们却在制造比这个复杂很多、而且非常昂贵的汽车。他们怎么会想不明白，人们需要的是一款价格合理而且能共享的无人驾驶车呢？”
一席话道出了驭势移动包厢的精要所在：简单舒适，适合共享，成本低，然而其背后所蕴含的逻辑不只如此。驭势为移动包厢找到了一条快速商业化的道路，即首先定位在运行于园区、景区、度假村、主题公园和机场等半封闭环境的低速无人驾驶车。何谓低速？对于这个问题，吴甘沙特别请教了交通方面的专家，得到的答案是，时速70公里以下为低速，70公里以上为高速。纵观北京城区，五环限速90，四环80，很多路段限速60，实际上在北京市内开车的平均时速为20多。这就意味着，如果将时速70公里以下的无人车技术做好，在未来也会有很大的应用场景。
为何选择园区落地
目前无人驾驶厂商的切入点主要有两种，一种是通过高速的辅助驾驶切入，一种是通过半封闭场景的低速无人驾驶切入，驭势选择了后者，但并不意味着简单。从传感器配置到算法复杂度，半封闭场景的无人驾驶与城市区域的无人驾驶相近。半封闭场景复杂多变，在算法层面构成了挑战。反倒是高速辅助驾驶的算法复杂度偏低，因为在高速公路上，汽车都在很规律地前行，不规则运动物体较少。
而另一方面，高速对系统鲁棒性的要求高，毕竟高速事故一旦发生，后果多半是车毁人亡。低速无人车在避障和安全手段上有更多的选择，事故的严重性也较低。
挑战即机遇，吴甘沙谈到：“今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境，因为从本质上来说，它是一种基于特定数据集训练的归纳法。它看到过的，就懂，没看到过的，就傻。我们现在的自动驾驶算法还是弱人工智能，或者叫窄人工智能，没有达到通用人工智能的地步，不能根据常识判断、不能做因果推理、也不会举一反三触类旁通。所以在新一代的智能驾驶算法出现之前，我们必须要让它见过所有的场景才能确保万无一失。在很多半封闭环境里，我们能够更容易地将所有场景收入我们的数据库中。”
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