0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心
发布

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

自动驾驶行业深度投资者对自动驾驶行业的呼吁

bzSh_drc_iite 来源:未知 作者:胡薇 2018-04-20 16:57 次阅读

我们有能力改变法律,以及重新审视我们对待由来已久的传统做法。

在 Uber 无人车撞死行人后,美国公众舆论对自动驾驶的质疑声达到顶点。以下是自动驾驶行业深度投资者、投资了 Uber、谷歌 Waymo 和特斯拉的Jason Calacanis写的自动驾驶行业呼吁。来看下 Calacanis 的观点。

上个月,自动驾驶史上发生了悲惨而可怕的一刻:事故死亡者不是“自愿”选择使用自动驾驶技术(在这个案例里,被撞死的是行人,下一次,也可能是普通汽车的司机)。

之前几次自动驾驶死亡事故则都不同。

第一次:2016 年 5 月 7 日,佛罗里达州,一辆特斯拉司机使用特斯拉辅助驾驶技术 Autopilot 时遭遇车祸,司机丧生。需要强调的是:辅助驾驶概念常常被与完全自动驾驶(Self-driving)相混淆。

自那时起,另两起事故发生时特斯拉辅助驾驶技术Autopilot 也处于开启状态:一起是发生在 2016 年 1 月 20 日的中国;另一起是今年 3 月 23 日湾区的特斯拉 Model X 车祸。

这 4 次事故,4 种独立案例下,两种不同口味的自动驾驶技术(辅助驾驶与完全自动驾驶),事件共同点是:驾驶员都有过失。或更进一步讲:自动驾驶这项技术被误用,甚至被滥用了。

Uber 无人车撞死行人后警方公布的第一个视频

我是自动驾驶的坚定支持者和投资者。

自动驾驶领域的三个主要玩家:特斯拉、Uber 和谷歌旗下的 Waymo,我都有投资。其中两家,我通过智能投顾平台 Wealthfront “robo-portfolio” 下盲注。而当 Uber 还在种子轮融资时,我投资了它。

我自己也有两辆特斯拉的车:Model X 和 Model 3,我用特斯拉系统 Autopilot 累计行驶超过 2 万英里。

我几乎每天都在 101 高速上用 Autopilot,这是最近一起自动驾驶死亡事故发生的地方。但注意我的说法:是——“自动驾驶死亡事故”,而不是“自动驾驶致死事故”,这是不同的。

因为在所有和特斯拉 Autopilot 有关的三个死亡事故案例里,(我没有对死者不敬的意思),驾驶员们,似乎都有可能误用,甚至滥用了该技术。

湾区特斯拉事故现场,Tesla Model X 整个车头已经没了

所有这些事故,我们有庞大数据库,其中两起,我们有视频,并且我们有 Uber 无人车撞死行人事件的司机视频。

以下是我们对四次车祸的情况了解。

佛罗里达(特斯拉 Autopilot):司机开启了辅助驾驶,但超速行驶,速度比最高限速还要高 9 英里,当卡车从他面前驶过时,司机有 7 秒钟时间刹车。但他没有刹车,这意味司机要么整整 7 秒钟都在发呆,要么他没办法实施刹车。多份报道指出:司机车内发现 DVD 播放器,而卡车司机称:撞击发生后,车内的 DVD 仍在播放《哈利波特》。

2016 年佛罗里达州,发生 Model S 与卡车相撞事故

中国(特斯拉 Autopilot):你可以看下面的事故视频:辅助驾驶状态中的特斯拉撞上一辆高速上正处于停车状态的扫路卡车的尾部。基于视频信息,司机有充分的时间可以避开扫地车。最后,究竟是为什么一辆扫路车不开车灯、不打尾闪地停在超车道上,它背后也没有任何安全的车来提醒过往司机,注意这个车是静止的还是在缓慢移动的呢?

中国,特斯拉 Model S 事故

山景城(特斯拉 Autopilot):特斯拉在事故发生后很快发布了一个悲惨消息:事故发生时,Model X 司机忽视了辅助驾驶系统让他把手放在方向盘上的警告。此外,车子正在超速,并把车距设置为 1 车长(最小值),按理说最好是 7 车长(最大值)。按特斯拉说法:系统曾多次警告司机切换成手动驾驶,司机有 5 秒钟时间避开前方高速路况的隔离带,但他没有采取行动。

湾区特斯拉事故现场,Tesla Model X 整个车头已经没了

亚利桑那州(完全自动驾驶):目前分析这次事故还太早,但根据司机视频(放出了 10 秒钟),事故发生时,人类司机可能正在低头玩手机

我们在一段时间内不会知道答案,但视频只放出了几秒,也就是说,事故其实还有两种可能:第一,被付钱雇来开 Uber 无人车的人类司机,当时没有违反法律,而是及时踩住了刹车;另一种可能:自动驾驶技术无法处理当时情况,也就是说技术失败了。如果技术确实失败了(这是一个很大的假设),那么这次事件将以一个“边缘案例”收尾,即技术和处于安全状态的人类司机都失败了。

但不管是什么情况,我们必须面对和解决的问题是:所有这四个司机(3 个使用辅助驾驶,1 个使用完全自动驾驶)在事故中都被证实了一点——他们忽视了路面行车情况。

如何解决辅助驾驶的问题?

有人谴责特斯拉用 “Autopilot” 这个词作为自己辅助驾驶系统的名字(“Autopilot” 中文意思是“自动驾驶”),认为它给天真的用户一种错误的安全感。

作为有两辆特斯拉车的车主,我可以告诉你:这个系统(荒谬地)地表示:上路时,你不能把双手离开方向盘,并且如果你完全忽视,那么整个行程会瘫痪。

然后实际情况呢?聪明人总以为自己能承担更多风险,并且有时聪明人做的决定会糟糕到不可思议,比如开车时看电影,或者把眼睛从路面离开 5 秒钟。

我想不到有任何办法能实质性地避免这种情况,我估计,就算把每个司机强制性地拉去上一堂无人驾驶的安全教育课,并签署免责协议,也很难阻止某人故意滥用技术。就像本田,永远不会费力气去阻止摩托车手做各种蠢事(因为知道无济于事),像在车流中快速穿行、将前轮拉离地面,YouTube 上甚至有这些蠢事的合集。

该如何测试完全自动驾驶的汽车?

那么我们该如何进行完全自动驾驶的测试呢?为了大规模地树立信心,我们应该要求每辆完全自动驾驶的测试车里有 2 名司机,一左一右,所有自动驾驶的测试都这样。

两个司机间的互动,有助于消除一个司机测试自动驾驶的无聊感。

飞机就被设计为由一名飞行员操纵,但两名飞行员运行检查表能增加一大堆好处,他们能互相支持以防突发事件,就算得多花钱,这也非常值得。

两位飞行员驾驶可以减少错误操作

在这种试验中,不需要省钱。我们需要改善技术的边缘案例,这样才能对自动驾驶树立信心,在这种情况下,两个司机最好每一小时更换一下座位,以保证测试人员的新鲜感和投入感。

这是自动家驾驶行业可以做出的一个简单让步,以避免测试因争议和攻击而不能再继续——事实上很多人都相信,如果悲惨死亡事故再发生,自动驾驶测试就真不能继续了。

死亡事故的其他原因

一般来说,车祸死亡事故的主要原因是超速、不系安全带和驾驶时分心。所有这些问题,都可以通过科技和执法结合的方式很容易解决,但限速器问世已经几十年,技术便宜、可用,我们却很少被要求安装它。

根据我读的研究:当加拿大安大略省要求卡车加装限速器时,车祸频率戏剧性地下降了 25-73%。

如果想减少交通事故死亡人数,最快的途径就是让监管机构今年在所有车辆上加装固定好了最高速度的调节器,无论其所在州或区的最高限速是多少。

也可以立刻在法规上提高对超速的惩罚。想象一下:如果你超速 20 英里或 30%,无论有没速度调节器,你的车将被扣留一个月;如果你第二次被抓,你的车将被卖掉,所得钱全捐给车祸受害者。

类似高惩罚,也可以用在人们经常不够重视的司机驾驶分心情况。

如果一个人失去他的车一个月或者更久,他的行为马上会起变化。当然,这种措施有点极端,但这就是为什么我要这么说:作为一个社会,我们有能力改变法律,以及重新审视我们对待由来已久的传统做法,比如超速。

目前为止,我对新闻界和公众对这些悲惨死亡的反应印象深刻。我们没有反应过度,并且我希望我们能花一点时间考虑大局——在如何实现“道路零死亡”问题上,以新的眼光看待这一问题的所有角度。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表德赢Vwin官网 网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 自动驾驶
    +关注

    关注

    780

    文章

    13380

    浏览量

    164816
  • 无人车
    +关注

    关注

    1

    文章

    298

    浏览量

    36353

原文标题:写在自动驾驶最危难的时候

文章出处:【微信号:drc_iite,微信公众号:全球技术地图】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    FPGA在自动驾驶领域有哪些优势?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)在 自动驾驶领域具有显著的优势,这些优势使得FPGA成为 自动驾驶技术中不可或缺的一部分。以下是FPGA在 自动驾驶
    发表于07-29 17:11

    FPGA在自动驾驶领域有哪些应用?

    FPGA(Field-Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)在 自动驾驶领域具有广泛的应用,其高性能、可配置性、低功耗和低延迟等特点为 自动驾驶的实现提供了强有力的支持。以下
    发表于07-29 17:09

    深度学习在自动驾驶中的关键技术

    随着人工智能技术的飞速发展, 自动驾驶技术作为其中的重要分支,正逐渐走向成熟。在 自动驾驶系统中, 深度学习技术发挥着至关重要的作用。它通过模拟人脑的学习过程,实现对车辆周围环境的感知、理解和决策。本文将深入探讨
    的头像 发表于07-01 11:40 380次阅读

    特斯拉在华推进全自动驾驶

    特斯拉 自动驾驶技术入华成为市场焦点。马斯克提出的“无人 驾驶出租车”概念正引领特斯拉在中国市场加速推进 自动驾驶技术的创新。
    的头像 发表于05-11 09:39 304次阅读

    未来已来,多传感器融合感知是自动驾驶破局的关键

    的Robotaxi运营。这标志着L4级 自动驾驶迎来了新的里程碑,朝着商业化落地迈进了一大步。中国的车企也不甘落后:4月7日,广汽埃安与滴滴 自动驾驶宣布合资公司——广州安滴科技有限公司获批工商执照。广汽埃安
    发表于04-11 10:26

    自动驾驶发展问题及解决方案浅析

    随着科技的飞速进步, 自动驾驶汽车已经从科幻概念逐渐转变为现实。然而,在其蓬勃发展的背后, 自动驾驶汽车仍面临一系列亟待解决的问题和挑战。本文将对这些问题进行深入的剖析,并提出相应的解决方案,以期为未来 自动驾驶
    的头像 发表于03-14 08:38 781次阅读

    华为自动驾驶技术怎么样?

    自动驾驶技术是当今世界汽车产业的重要发展方向。作为全球领先的科技企业,华为在 自动驾驶技术方面也进行了深入的研发和创新。 一、华为 自动驾驶技术的实力 华为在 自动驾驶技术方面的
    的头像 发表于02-02 16:58 1359次阅读

    LabVIEW开发自动驾驶的双目测距系统

    LabVIEW开发 自动驾驶的双目测距系统 随着车辆 驾驶技术的不断发展, 自动驾驶技术正日益成为现实。从L2级别的辅助 驾驶技术到L3级别的受条件约束的
    发表于12-19 18:02

    年度聚焦|路凯智行:矿山自动驾驶投资价值标杆企业

    三个角度进行了客观的分析、解读和预测,直观展示了智慧矿山 自动驾驶发展至今的概况和 行业 投资价值。路凯智行围绕矿山无人 驾驶商业化落地打造的商业模式、产品能力和落地案例受到关注,
    的头像 发表于12-05 13:10 289次阅读

    自动驾驶“十问十答”

    说起 自动驾驶, 大家现在已经不陌生, 但是关于 自动驾驶你又了解多少呢? 今天小编总结了关于 自动驾驶的 “十问十答” , 带你了解更多 自动驾驶的来龙去脉 。 问题1. 为什么会 出现
    的头像 发表于11-29 07:40 577次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>“十问十答”

    为什么自动驾驶需要5G?

    什么叫 自动驾驶自动驾驶分为6个等级: Level 0: 人工 驾驶,无 驾驶辅助系统,仅提醒。 Level 1: 辅助人工 驾驶,可实
    的头像 发表于10-26 10:59 927次阅读
    为什么<b class='flag-5'>自动驾驶</b>需要5G?

    农机自动驾驶显示系统组成部分以及配置

    随着科技的发展,传统的农机 行业正趋于饱和,新生事物层出不穷,无论是传统农机还是从业者都面临如何转型升级的问题。农机 自动驾驶系统就是当下最热的概念之一。身为新时代农机人,作业的提质增效是无论如何也绕
    发表于10-17 17:52

    自动驾驶标准与认证研究:标准化体系助力高阶自动驾驶落地和汽车出海

    自动驾驶标准的建设具有前瞻性和约束性,对国家 自动驾驶汽车发展具有深远的意义,目前 自动驾驶标准主要围绕L3级及以上 自动驾驶展开。在 自动驾驶相关
    的头像 发表于09-27 16:15 1069次阅读
    <b class='flag-5'>自动驾驶</b>标准与认证研究:标准化体系助力高阶<b class='flag-5'>自动驾驶</b>落地和汽车出海

    【KV260视觉入门套件试用体验】八、VITis AI自动驾驶多任务执行MultiTask V3

    是一种模型,旨在同时执行 自动驾驶场景中的不同任务,同时实现优异的性能和效率。这些任务包括对象检测、分割、车道检测、可行驶区域分割和 深度估算,这些都是 自动驾驶感知模块的重要组成部分。 三、代码实现
    发表于09-26 16:43

    新兴大模型对自动驾驶行业的影响有哪些

    目前存在的一些关于 自动驾驶技术的综述文章,包含整个系统/平台到单个模块/功能[1-2,4-8,10-13,15-33]。在本节中,我们简要介绍图1所示的基本 自动驾驶功能和模块,硬件和软件体系结构,包括:感知、预测、定位和建图、规划、控制、安全、仿真以及V2X等。
    发表于09-08 12:53 1241次阅读
    新兴大模型对<b class='flag-5'>自动驾驶</b><b class='flag-5'>行业</b>的影响有哪些