无人驾驶汽车范例6篇

无人驾驶汽车

无人驾驶汽车范文1

【关键词】无人驾驶 激光雷达 技术原理 未来展望

1 无人驾驶汽车发展史

20世纪以来,电子信息化高速发展,从而催生了无人驾驶汽车这一产物。随着物理计算能力的大幅度提升、动态视觉技术的快速发展以及人工智能技术迅猛发展的推动,解决了一些无人驾驶汽车的关键技术问题,例如路线导航、障碍躲避、突发决策等等,为无人驾驶技术的成熟创造了条件。

美国从20世纪50年代开始研究无人驾驶汽车,在80年代正式开展自主地面车辆AVL项目,主要由美国陆军和国防高级研究计划局(DARPA)合作,成功研发了第一个无人驾驶机器人。1995年,由卡耐基梅隆大学研发的Navlab-V智能车实现了在多地形上的高速度、长距离自主行驶,总的行程高达上万公里。在之后几年时间里,谷歌公司先后研发了7辆无人车,在2010年,对它们开展了城市实际道路测试。2015年10月20 日,美国完成有史以来第一次完全自动驾驶汽车在公共道路上的完全不受保护行使。2016年,谷歌的自动驾驶汽车的行驶里程突破了200万英里,这暗示美国无人驾驶技术成熟度相当高,实用性和安全性十分可靠。

中国从20世纪80年代开始对无人驾驶汽车进行研究,相比美国、欧洲等国起步晚,与他们之间有较明显的技术和经验差距。1992年,由国防科技大学、北京理工大学等五所机构成功研发第一辆自主车ATB-1,这标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期,无人驾驶的技术研发正式启动。九五期间,ATB-2成功研制出来,在ATB-1基础上完善了功能,行使速度大幅提高。2005年,ATB-3研制成功,在环境认知和轨迹跟踪能力上得到进一步加强。2011年7月14日,红旗HQ3首次完成了从长沙到武汉286公里的高速全程无人驾驶试验,创造了我国自主研制的无人车在复杂交通状况下自主驾驶的新纪录。2015年5月,我国完成了首辆无人驾驶客车的路测;8月,百度公司研发的无人车完成了从百度大厦到奥林匹克公园的往返综合道路环境下的自主行驶。

美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)将智能汽车分为四个等级:辅助驾驶、半自动驾驶、高度自动化驾驶以及完全自动化驾驶,目前大多数汽车处于第二等级,大部分厂商已经研发出了第三等级的汽车,并在现实生活中的短距离出行中投入使用。谷歌作为无人驾驶汽车的领头军,目前处于第四等级的研发测试中。

2 无人驾驶汽车基本原理

无人驾驶汽车是指给车辆装备智能软件和多种感应设备,包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等,获取车辆周围环境信息,并根据所获取的信息像人的大脑一样进行智能处理、分析判断,从而控制车辆的行使方向与速度,实现车辆的自主驾驶,安全高效地到达目的地,并且最终实现完全消除交通拥堵和交通事故,为环境保护做出突出贡献。简单来讲,无人驾驶汽车是指一种达到全自动、行驶途中不需要人为干涉的智能汽车。

无人驾驶系统平台十分复杂,主要涉及四个技术领域:环境感知、路径规划、计算机控制、决策控制。因此,无人驾驶系统主要由环境感知系统、计算机控制系统、决策控制系统和地理信息系统组成(如图1所示)。

环境感知系统,充当无人驾驶车的“眼睛”,主要是通过无人驾驶汽车所装载的外部传感器获取外部环境信息,对其进行建模,将汽车所处的地理信息、障碍物信息等准确快速地传输给计算机控制系统,所以这个系统主要由两部分组成:车载导航系统和障碍物检测系统。早期采用磁导航技术,通过埋设在道路上的磁钉或电线等导航设备获取信息;随后采用光学摄像头,通过对摄像头拍摄的图像进行分析处理,获取道路信息,但是这种方式对图像处理和模式识别技术要求十分高,否则难以保证系统的准确性与实时性。目前,谷歌所研发的无人驾驶汽车采用的是激光雷达技术,这种技术的主要原理是发射激光和接收激光信号、检测激光遇到障碍物的回波信号,通过回波信号检测作业现场的障碍物和当前激光雷达传感器之间的距离,还可以通过谷歌地图获取当前的地理位置。

计算机控制系统,像人的大脑一样智能化地对各种传感器传输来的信息进行快速、准确的分析处理,根据系统软件的控制算法,再将控制策略指令传输给执行机构进行执行。这种智能化的决策需要强大的后台软件支持,才能够做到对大量的激光雷达、GPS、电池电压、工作电流、行使位姿等信息进行准确而快速的处理,到达严格的实时性要求。

行为决策,无人驾驶汽车硬件系统执行计算机控制系统输出的控制指令,主要是方向盘转角控制和车速控制两种指令。

路径规划,是无人驾驶汽车导航和控制的基础,主要是提供一条从出发点到目的地,综合了各类诸如距离、时间、费用、拥堵等因素的最优路径,分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划是指忽略细节信息,在全局范围内确定一条从起点到终点的粗略路径;局部路径规划是在全局路径的基础之上,结合环境感知系统获取的道路信息计算出局部范围内精确的行驶轨迹。无人驾驶汽车采用全局路径规划和局部路径规划相结合的方式进行路径规划。

3 无人驾驶汽车未来展望

2015年,中国汽车保有量已经超过1.72亿辆,仅次于美国居于世界第二,占全世界汽车保有量的十分之一。随着我国汽车保有量的激增,城市交通压力直线上升,拥堵现象愈发严重,从而带来的环境污染和交通事故频发的问题也日趋严峻。

中美两国开始瞄准无人驾驶汽车这一新兴市场,来解决眼前的环保、交通、经济等关键问题。作为两个互联网强国,在无人驾驶汽车这一领域必将开展一场激烈的技术角逐,争取占得市场先机,获得巨大的利益。百度首个公开了无人驾驶汽车的时间表,他们表示在2018年百度无人车将进行商用,2020年达到量产。更值得一提的是,中国许多地方政府已经向百度提供监管、基础设施等方面的支持,会引入按照政府特定的路线行驶的小型自动驾驶巴士。

由此可见,无人驾驶汽车在今后的发展中前景十分可观。但是就目前的情形而言,无人驾驶汽车还会面临各种技术、法律、安全、成本等方面的难关,在城市交通中,为了缓解交通拥堵问题,交警会经常介入拥堵路段,进行人为手势指挥,这种情况下,无人驾驶汽车难以对交警复杂多变的手势进行识别理解,并且人们担忧无人驾驶汽车无法在突发的紧急状况下做出道德选择,存在极大的安全隐患。然而,目前以谷歌、百度为首的互联网巨头、大量的传统汽车制造商都在寻求政府的帮助,与相应政府部门一起布局无人驾驶汽车,并且在大力推动它的商业进程。在法律方面,2016年9月20日,美国交通部针对无人驾驶厂商指导意见书,这份指导意见主要梳理了无人驾驶汽车的安全标准和政府职能,列出了无人车厂商需要提交的15 项“安全评估”标准,包括无人驾驶车测试要求、系统失灵的补救措施、无人驾驶程序对现行交通法规的遵守要求,以及避免黑客攻击的措施等。这意味着无人驾驶面临的政策障碍正在逐步被消除。

4 总结

无人驾驶作为一个新兴的市场,在技术、经验上都需要不断地加深研究,无人驾驶的系统搭建完善到大范围的无人驾驶车辆开始运营,还有很漫长的路要走。但是,无人驾驶汽车已然成为汽车行业的发展趋势,可以肯定的是,在未来,无人驾驶汽车会进入我们的生活,在很大程度上改变和改善我们的出行方式,在环保、交通、经济等领域为人类谋得福祉。

参考文献

[1]杨帆.无人驾驶汽车的发展现状和展望[J].上海汽车,2014(03):35-40.

[2]乔维高,徐学进.无人驾驶汽车的发展现状及方向[J].上海汽车,2007(07):40-43.

[3]O扬.无人驾驶车辆智能水平的定量评价[D].北京理工大学,2014.

作者简介

叶挠睿1998-),男,汉族。

无人驾驶汽车范文2

日产汽车公司总裁兼CEO卡洛斯·戈恩表示,“我曾在2007年承诺,到2010年,日产汽车将大规模向市场投放零排放车型。如今,日产聆风已成为史上最畅销的电动汽车。现在,我承诺日产汽车到2020年会有能力投放一项全新的突破性技术——自动驾驶技术,我们正在朝着这个目标迈进。”日产汽车已深入研究自动驾驶技术多年,并与来自美国麻省理工学院、美国斯坦福大学、英国牛津大学、美国卡耐基梅隆大学和日本东京大学等世界顶尖大学的科研团队紧密合作。

作为本次Nissan360活动的重头戏,我们在封闭场地,亲身体验了装载激光扫描仪、全景式影像监控系统以及高级人工智能和传动装置的日产聆风电动汽车。从外观来看,实验车与普通的聆风并无太大差异,最明显的特征就是分布在车身四周的6个激光扫描仪(车头、车尾、两个后门各1个,前轮前方的翼子板左右各1个)。雷达的探头据目测达到了10个(前6后4),摄像头则被布置得比较隐秘,最明显的主摄像头在前风挡的中上部,车内后视镜的前面的位置。坐进车内,加装在中控台上方的两块显示屏迅速吸引了我的目光,一块屏幕实时显示车辆前方摄像头拍摄到的画面,另一块则实时显示激光扫描仪扫描前方路况后呈现的画面。

在专家的陪同下,工程师开动了汽车,我坐在副驾驶的位置紧盯着屏幕。很快,车子进入了模拟的高速公路路段,工程师打开定速巡航后,双手离开方向盘,双脚也离开油门和制动踏板,聆风开始自动以约80km/h的速度巡航。很快,出现了封闭最内侧车道的警示障碍,车辆在识别后智能变换到右侧车道继续行驶,而此时此刻驾驶员只是浅浅一笑向我示意他什么都没做。

紧接着,一辆天籁轿车出现在我们前方,实验车自动放慢车速,保持安全距离跟随前车前进。当天籁减速并停下时,我们的车辆自动制动,迅速变换车道绕过前车后又返回到正常车道,动作一气呵成。当然,这些动作全部都是实验车自己只能完成的。最后一项演示最为有趣,也最贴近生活。场景模拟的是我们去超市购物的停车和取车过程。抵达“超市”的门口后,扮演司机的工程师下车后按下钥匙上的锁车键,车辆自己驶向旁边的露天停车场。这时,一辆车恰好要从车位驶出,实验车选择停在一旁等待,待该车离开后自动停车入位,看得我目瞪口呆。片刻,模拟购物完的专家在刚刚下车的地方按下开锁键,我们乘坐的车辆便自动从车位驶出,开到他的面前,他上车后继续驾驶。特别需要声明的是,完成上述三个演示的车辆均未使用导航系统,也就是说这一切动作都是车辆根据实际情况自动判断并完成执行的,而非按事先设定好轨迹的规定动作。据称,这套自动驾驶技术如果配合标准车载导航系统,可以实现根据导航令汽车自行选择抵达目的地的路径。

日产汽车已开始在日本建造一个专门用于自动驾驶的试验场,预计于2014财年底竣工。试验场为砖石建造而非模型堆砌,真实还原了城市景观,可用于进行有可能超出公路限制的车辆测试,从而确保自动驾驶技术的绝对安全。

众所周知,自动驾驶将是对未来汽车发展产生革命性影响的技术。据统计,美国每年发生车祸600万起,造成的损失高达1600亿美元,车祸成为4~34岁美国人死亡的首要原因。同时,这些交通事故中,有93%是由人为错误导致的,其中最具代表性的一个因素就是驾驶员注意力不集中。而如果自动驾驶技术得以应用,就能够事先察觉到会酿成此类悲剧的情况并及时做出反应。同时,自动驾驶还意味着减少驾驶者的投入。在美国,驾驶者平均每天会有48分钟用于路面行驶,随着自动驾驶的普及,驾驶者每年会有数百小时的时间可得到更加有效的利用。对于老年人和残障人士而言,可自动驾驶的汽车无疑会让他们真正做到独立出行。

无人驾驶汽车范文3

摘要:无人驾驶汽车经过近50年的研究和发展,技术日趋成熟和完善,并将在2020年进入爆发期,交通系统的效率和安全性将得到极大提高。本文对国内外无人驾驶汽车的起源和最新发展现状进行了回顾,对关键技术进行了阐述,对后续20年无人驾驶汽车的发展进行了展望。

关键词:无人驾驶汽车现状;关键技术;展望

无人驾驶汽车是未来智能汽车,主要利用环境感知系统来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车速和方向,从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。机构预测,无人驾驶可减少90%的交通事故、90%的通勤时间、90%的汽车数量、90%的能源消耗,每年能帮助减少汽车二氧化碳排放量约3亿吨。无人驾驶汽车是汽车、人工智能与通信高度融合的产物,民用市场前景广阔,潜在军用价值巨大。是国家计算机科学、模式识别和智能控制技术水平的代表。无人驾驶汽车是影响3个10万亿市场(汽车、出行、社会效益)的革命性产业,是未来智慧城市最重要的组成部分。

1国外无人驾驶汽车的起源及现状

国外无人驾驶汽车的研究始于20世纪70年代。美国在20世纪80年代提出ALV(自主地面车辆)计划(8轮,驾驶环境为校园,低速),同时美国卡耐基•梅隆大学、麻省理工学院等都先后开始无人驾驶汽车的研究。由于技术过于复杂,加上各种条件的限制,之后各国都将研究的重点转移到高速公路的民用车辆上。1995年由美国卡耐基•梅隆大学研制的无人驾驶汽车,完成了横穿美国东西部5000多公里的州际高速公路试验,并获成功。2005年美国国防部举办“大挑战”比赛,美国斯坦福大学工程师们改装了一辆大众途锐多功能车,成功穿越沙漠并通过黑暗的隧道及泥泞的河床,在崎岖山道上长途跋涉近7个小时,最先到达终点。2014年以来,无人驾驶技术和道路测试发展迅猛。2016年9月14日,四辆福特Fusion作为优步(Uber)公司无人驾驶汽车载客“首秀”,在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路测试。2016年谷歌自动驾驶汽车项目独立成立新公司Waymo,谷歌Google开发的自动驾驶汽车(有员工监督)在现实世界中的路测里程累计已超过200万英里(约322万公里)。2016年10月特斯拉宣布,所有新车的硬件都具备Autopilot2.0“完全自动驾驶功能”的硬件系统(软件系统包含多个辅助驾驶功能),包括8个360度摄像头(视距约合250米),以及12个超声波传感器(能探测硬性和软物),一个前向雷达以及一台随机携带的新款电脑,其计算能力是之前电脑的40倍,并且新的前置雷达可以穿过雨、雾和尘埃进行监测,且装备该系统的新车价格仅增加5000~8000美元。2017年3月,特斯拉推出自动驾驶系统Autopilot8.1,达到Level3级有条件自动驾驶水平。特斯拉汽车在开启Autopilot模式下累计已行驶2.22亿英里(约3.57亿公里)。

2国内无人驾驶汽车的起源及现状

我国无人驾驶汽车的研究始于20世纪80年代。1989年国防科技大学研制出我国首辆智能小车。1992年我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车在国防科技大学诞生。2000年6月我国第四代无人驾驶汽车在国防科技大学研制试验成功,最高时速76km/h。2010年国防科技大学和一汽成功联合研制出红旗旗舰无人驾驶轿车,该车装备了摄像机、雷达,可以自己导航,不需要人做任何干预操作,在高速公路上行驶的最高稳定速度为130km/h,最高峰值速度为170km/h。2015年12月初百度顺利完成无人驾驶汽车混合道路上路测试,之后宣布成立自动驾驶事业部,计划三至五年实现商用化。另外,北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪也涉足无人驾驶汽车多年。

3无人驾驶汽车的关键技术

无人驾驶汽车的自动驾驶系统主要包括环境感知、定位导航和控制三大系统。环境感知系统相当于驾驶员的眼睛,是用摄像头、超声波传感器、雷达等一系列部件组成的感知模块,去感知周围环境。定位导航系统相当于驾驶员的地图。控制系统相当于驾驶员的大脑和手脚,分析和处理收集来的信息,并发出指令控制速度和方向,正如驾驶员驾驶车辆一样,找到当前道路环境下的预瞄点,并控制。另外,无人驾驶汽车还需要车联网等系统的支持,以实现高效、安全运行。要实现真正的无人驾驶,感知技术的突破是关键。2015年10月特斯拉软件版本7.0,该版本的自动辅助驾驶是通过图像识别为主,雷达只是辅助的手段实现,但随之也发生了两起自动辅助驾驶没能避免的致命车祸。随后软件版本8.0对感知技术方案进行了彻底改造:改为雷达识别为主,图像为辅的方式。感知周边车辆的能力是原来的6倍,识别前方障碍物的能力大大增强,类似的道路中障碍物事故没有再次出现。特斯拉和谷歌代表两种感知技术路径。谷歌的高分辨率地图,是用其街景车和探测车测绘的,包括整个城市高精确度的经纬度以及每个位置的三维信息。之后使用雷达和高精度地图对车辆行进路线进行规划,并遵守交通规则,可以抵达该城市的任何地方,但仅限于该城市。尽管感知技术路径不同,但目前采用的都是静态感知。而自动驾驶一定要预测下面的几秒钟甚至更长时间里会发生什么,不然没有提前量来保障行驶安全。提高感知系统的性能,目前来看主要有两条路径,一种是让方法变得更灵活,即通过技术攻关提高对不确定性情况或因素的智能感知水平;另一种是让经验变得更可靠,看到的东西越来越多,能处理的也越来越多,经验丰富时就会判断更准确,通过已经确定的信息不断修正不确定的信息。这都有赖于深度学习的应用,而深度学习还没有进入大量应用的阶段。

4无人驾驶汽车还需解决的其它问题

除了技术问题和公路环境(如电子路标)问题,无人驾驶还要面对来自法规和市场等方面的挑战。2017年5月德国上议院通过了一项法规,准许无人驾驶汽车在德国公路上行驶。不过,这项法规要求任何时候都需要有人类驾驶员坐在驾驶席上,以准备随时对车辆进行控制。而在美国,已有14个州颁布了自动驾驶法律。另外,无人驾驶安全性的问题是大家最为关注的话题。美国机动工程师协会SAEL5的基本要求包括动态驾驶任务DDT,动态驾驶任务支援DDTFALLBACK,设计适用范围ODD。其中争议最大的莫过于设计适用范围(OperationalDesignDomain),包括系统安全运行道路类型、地理范围、速度范围、系统的操作环境(天气,白天和夜间等)、其他领域的限制。自动驾驶系统应该在设计适用范围能够安全运行,当偏离ODD时,车辆应以最小风险的状态过渡。无人驾驶的普及化是一个缓慢的过程,包括技术的进一步突破,法令的通过,以及乘客由于驾驶意外产生的心理阴影的消除。

5无人驾驶汽车的未来展望

美国机动工程师协会SAE将无人驾驶汽车的等级分为5级。0级无自动驾驶功能;1级是对方向盘或加减速中的一项进行辅助,如自适应巡航控制系统等;2级是对方向盘和加减速中的多项进行辅助,但司机必须随时待命,以便在自动系统停止工作时马上接管,如交通拥堵或高速公路辅助驾驶等;3级是有条件自动驾驶,人提供适当应答,如高速公路自动驾驶等;4级/5级才是真正的无人驾驶(其中4级为高度自动驾驶,需限定道路和环境;5级为完全自动驾驶),无需司机或乘客的干预或协助由出发地驶达目的地。目前所有车企都达到1级,大部分车企只达到2级,在无人驾驶汽车领域最为领先的特斯拉和谷歌公司也只达到3级。据预测,2020年无人驾驶或将进入爆发期。2017年5月特斯拉预计其自动驾驶系统将在2年后达到5级,届时特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约,途中“无需人工触碰”。丰田力争在2020年左右实现自动驾驶汽车的商品化。大众也将在2020年推出辉腾电动版,采用最新的自动驾驶技术。此外,奔驰、通用、现代、起亚以及中国自主品牌巨头上汽、长安,都计划于2020年推出搭载自己最新自动驾驶技术的量产车型。宝马、福特、沃尔沃则将自动驾驶量产车的推出时间选择在了2021年,国内汽车巨头一汽、北汽、吉利则将推出时间点定在2025年。除此以外,要实现无人驾驶,还要结合各种结构化环境探索商业发展路径,如高速公路环境、城市环境和特殊环境下的应用,特别是城市环境下的无人驾驶将成为下一阶段研究重点,摩根士丹利分析师预测,2030年共享出行市场(租借无人驾驶汽车)的市场规模有望达到2.6万亿美元。

6结语

无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向,是智能科技发展的必然产物。无人驾驶汽车尤其适合从事共享汽车(租借无人驾驶汽车)和长途高速运输,可极大地提高交通系统的效率和安全性。根据各大车企的研发计划,2020年全球将迎来自动驾驶汽车的爆发期。美国IHS汽车信息咨询公司曾发表报告指出,到2025年,全球无人驾驶汽车销量将达60万辆,在接下来的10年中销量将以每年43%的速度持续增长;到2035年,全球无人驾驶汽车将达2100万辆。

参考文献

[1]陈慧岩等.无人驾驶汽车概论[M].北京:理工大学出版社,2014.

无人驾驶汽车范文4

这是2035年,自动驾驶汽车载着主人去上班。聪明的汽车解放了人们的双手,整个世界都“萌萌哒”。

――且慢!上班路上,一辆校车正在道路的相反方向行驶。突然,校车失控,迎头撞向自动驾驶汽车。汽车的右边,是一名骑自行车的路人,没有戴防护头盔;左边则是另一位骑车者,戴有防护头盔。

怎么办?刹那间,自动驾驶汽车必须做出看似不可能的选择:继续直线行驶撞上校车,伤及车上的孩子;或者迅速打弯,撞倒某一位骑车者。不过,选择撞一个而不是另一个,这本身就是个糟糕的抽签。如此促狭的道德困境,曾经只是学院派哲学家们的客厅游戏(譬如,伦理学领域最为知名的思想实验之一――“电车难题”),今天,它已经成为汽车厂商打造无人驾驶汽车的当务之急。

函数程序算不出人的尊严

车辆在无法避免事故的极端条件下,是选择撞向左边的人?还是撞向右边的人?

“猛打方向盘,或者不打……这真的是个问题。”美国加州州立工业大学伦理和新兴科学组主任帕特里克・林指出,即便是未来电脑运算能力进步了,具备碰撞算法的自动驾驶汽车发生致命事故后,仍会为程序员和汽车厂商带来庞杂的法律诉讼。

为消除这种顾虑,德国奔驰的汽车专家建议用“随机生成器”来解决问题。不过,这样的做法或许不会被德国的政策制定者所允许。在德国宪法中,人类的尊严是“神圣不可践踏”的,受到国家法律保护,这意味着不能将一条生命的价值与另一条做比较。“德国法律中对人的生命和尊严的规定,意味着由函数程序算法来计算人的价值几何,完全是非法的。”林补充说。

因此,对于德国的消费者而言,可能更需要的是“可调整的伦理设置”――当校车失控急速向他们冲来,由车主来做出最终选择。

驾驶员可以在危机瞬间决定选择,后续问题就交给保险公司和交警部门了,但倒霉的无人驾驶汽车却不能随便选择。这是因为,人们在心中似乎预设了一个逻辑:人是非理性的动物,因此犯了错误也是可以被原谅的。而机器是理性的,他们犯错误可不那么容易被原谅。

这便引发另一个疑问:当车辆在无人驾驶过程中发生事故,是由制造商、车内乘客还是车主承担责任?

现实是,当没有实际对象承担无人驾驶犯错的责任时,人们自然会望向它的生产者。为此,一些汽车制造商已经开始咨询伦理学家,希望通过他们来鉴定,是否需要将无人驾驶汽车的程序改造得与人类一样,具备某种“伦理弹性”。

部分车企也已经开始主动破解无人驾驶的法律难题。比如沃尔沃公司在2014年年底已经宣布,在无人驾驶汽车出现事故时,如果当汽车处于手动操作模式,司机对事故负责;但是若处于自动驾驶状态,沃尔沃将承担全部责任。此外,奔驰汽车旗下的德国奔驰基金会,也将在2015年5月出版自动驾驶汽车的伦理研究成果。

不止“转与不转”

尽管无人驾驶饱受伦理道德方面的拷问,但它却日益被很多国家接纳。

一些汽车市场成熟的国家相继大手笔投入无人驾驶系统,看重的无疑是隐藏在背后的巨大商业价值。英国《金融时报》分析指出,无人驾驶汽车除了激发整车产业的发展,还将带动传感技术、视觉指示器、人工智能软件、GPS导航系统等等行业,这将意味着上万亿的商业蛋糕。

不过,科技一直都是双刃剑。在利益链条逐渐清晰的同时,无人驾驶的麻烦也不只是“转与不转”的道德困境――美国密歇根大学最近的一项研究就表明,无人驾驶消耗的能源可能比普通车更多。

根据他们的测算,通过无人驾驶汽车共享可能会使得美国的汽车保有量下降43%,从户均2.1辆降到1.2辆,但是会增加75%的使用频率,美国汽车年均行驶的总里程将从11,661英里增加到20,406英里。“最终的情况可能是,汽车总量停止增长,但因为无人驾驶汽车可以多次往返完成多个任务,总的行驶里程增加,能耗也随之增加。”

无人驾驶汽车范文5

无人驾驶将直接解放全球8亿名驾驶员的驾驶时间,在安全、娱乐、效率及能源消耗各方面都会创造较大的价值。在安全上,可以降低交通事故率,大致等于目前的1%。同时,通过规划更多智能交通线路,可以将交通效率提高80%。油耗上更可预测,更稳定的交通环境下燃油的经济性也可提升30%以上。就整体经济效益而言,产业规模会超过万亿元人民币。另一方面,用户的出行需求和乐趣也会更加丰富,独自出行也不用担心车辆的驾驶。简单一个例子,在开车时很多驾驶人控制不住看手机,这一点无人驾驶就可以解放双手增加驾驶安全、减少驾驶中的精力分散。

无人驾驶什么时候能够实现?回想2013年年中,新能源汽车以特斯拉MODEL S为代表大量出现,但即便在电池成本和电池管理系统进步以及其他产品商业进度都超预期的情况下,市场普遍还是认为电动汽车的到来没有那么快。而随着国家补贴鼓励到位,有很多商业场景的电动化速度发展非常快,中国迅速成为了全球最大的新能源汽车产销国。无人驾驶也是这样一个状态,最重要一点是产业进步基点产生突变。从这个角度来看,现在正是无人驾驶产业投资的元年。

市场普遍认为,2025年甚至2030年才会出现无人驾驶的市场化,但在邓学看来3年商业化、5年产业化是合乎逻辑的时间节点。很多人可能认为法规会成为无人驾驶的阻力或者障碍,其实市场技术进步会推动法规的完善,让法规成为一个正向推力。2010年2月9日美国公路局认定谷歌自动驾驶系统会替代驾驶员,对其替代驾驶员的能力表示认可,并给与法律效力。而中国也开始推进无人驾驶及辅助驾驶政策落地,“十三五”规划提出了半自动驾驶及全自动驾驶渗透率的目标。对于无人驾驶时间表,全市场都有必要进行重新审视。

管清友

民生证券总裁助理

2015年股灾之后资产泡沫转向债权市场。从2015年底到2016年一季度,一线城市房地产又出现泡沫。由于预期不明朗,整体无风险收益率很快下降导致投资者行为出现短期化。短期化就需要杠杆,在最快的时间能获取收益,所以资产轮动特征比较明显。资产轮动没有特别的规律,流动性洪水流向价值洼地,迅速泡沫化。无形资产可能是下一个资产泡沫化的领域,包括专利、商誉等传统无形资产,也包括IP、智力、颜值等新兴无形资产。

符伟

无人驾驶汽车范文6

6月27日报道美国“石英”财经网站6月26日发表了题为《谷歌无人驾驶汽车驶上加州街头》的报道,编译如下:

“好吧,谷歌,开车带我去上班。”

谷歌公司今天宣布,它的外形酷似熊猫的无人驾驶汽车目前已经驶上加利福尼亚州芒廷维尤的街头。本网站在今年3月曾率先报道,谷歌公司很可能将在年内开始测试无人驾驶汽车。

这种汽车的最高时速仅为25英里(约合40公里)。出于安全考虑,测试的全程都有驾驶员坐在车上。无人驾驶汽车团队在谷歌社交网站Google+上发帖说,这种汽车备有“可拆卸方向盘、油门踏板和制动踏板,以备需要时由人工接管驾驶”。