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    懂得:自动驾驶商业化落地加速!北京率先开放特定区域“无人接驳车”路权

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    发表于 2024-10-15 16:48:36 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

      来源:媒体滚动


      见习记者 丁琦 华夏时报(www.chinatimes.net.cn)记者 于建平 北京报道多光谱视觉技术https://www.foresightauto.com.cn/company/ 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司,提供自动驾驶汽车解决方案,帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力,以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。

      近日,北京率先发布全国首个针对短途载客类无人接驳车的规范性文件,允许在特定区域内(先行区60平方公里范围)以编码形式给予无人接驳车相应路权,将依示范区批准分阶段开展道路测试与示范应用活动。

      无独有偶,北京市公布政策当日,上海也将首批自动驾驶高速公路开放。包括上海嘉定区域内G1503绕城高速21.5公里和G2京沪高速19.5公里在内的路段上全部车道全域开放。

      其实除了北京、上海,包括广州、深圳、重庆、武汉、长沙在内的10余个城市允许自动驾驶汽车在特定区域、特定时段从事出租汽车、城市公共汽(电)车等商业化试运营,且应用规模不断扩大。

      黄河科技学院客座教授张翔接受《华夏日报》记者采访时表示:“地方政策的密集出台,对整个行业的发展具有积极的影响与指导性作用。同时,也为国内自动驾驶技术、产品落地和商业化实践提供政策支撑。”

      低速无人驾驶汽车多领域运用

      其实低速无人驾驶汽车已在多个场景下进行测试,而无人接驳车还是首次上路测试。

      无人接驳车属于低速无人驾驶汽车,低速无人驾驶是指应用场景多为简单固定且时速低于50 km/h的无人驾驶汽车。数据显示,2021年中国低速无人驾驶车销量达2.5万辆,2022年有望达10.4万辆,低速无人驾驶得到了快节奏的发展。

      事实上,低速无人驾驶的技术使用已经相当普遍。在其产品上,涉及了很多的自动驾驶技术,比如每辆低速自动驾驶车辆上都融合了硬件、软件、算法和通信等多种技术,如自动驾驶所需的激光雷达、毫米波雷达、卫星定位、惯导模块等硬件设备及感知、定位、规划、控制、数据存储、仿真等技术都得到了应用,包括汽车工业链中的线控底盘技术都在低速驾驶车辆上进行了普及。

      汽车分析师李伟对《华夏时报》记者表示:“无人驾驶的‘风’已刮了五年有余,而作为无人驾驶的新兴落地产品,低速无人驾驶汽车目前尚不属于工信部所规范的道路机动车辆,无法获得开放道路行使权,行业整体上处于在封闭或半封闭的园区及校园进行测试和工作阶段。”

      记者了解到,低速无人驾驶汽车的使用场景已经十分广泛。智慧机场是低速无人驾驶技术较早走通的领域之一。9月,广州白云国际机场飞行区无人驾驶货物行李牵引车创新应用项目落地,无人车平均每天工作23小时,对比传统人工驾驶可减少人工成本、管理成本投入,进而大幅降低综合运营成本。

      自动驾驶环卫车领域也迎来了商业化落地的重要转折点。今年4月,宇通环卫正式向文远知行交付50辆中国首款纯电动前装量产全无人驾驶环卫车,并在广州南沙区全区域开展公开道路测试。

      此外,今年9月配备L4级自动驾驶、5G车联网的东风Sharing-VAN在国家智能网联汽车(武汉)示范区内成功运营,并且累计安全示范运营里程已超过210万公里。

      据新战略低速无人驾驶产业研究所统计,国内共有近20家无人驾驶产业链企业在今年三季度推出了新品。政策加持技术完善,低速无人驾驶企业进入了批量测试阶段,大规模落地项目也将会接踵而至。

      无人驾驶仍有技术“坎”

      合法上路,常态营运,是智能网联汽车最终实现商业化应用的关键,不仅需要相应的制度保障,更重要的是突破技术壁垒。

      “对于车辆技术而言是否配备先进的传感器、算法软件是商业化所面临的问题。此次上路测试也是行业发展的必经之路,但是离真正的无人驾驶技术商业化落地还有很长的路要走。”任吾行机器人方面表示。

      低速无人驾驶汽车在技术实现和商业化落地有着很大的优势。李伟表示:“低速无人驾驶汽车其应用范围仍然是在固定区域或固定道路上,限定的环境就意味着未知干扰可能性极低,所需要的软件与硬件规模完全不一样。配备L4级别的自动驾驶汽车则需要大量的传感器,包括激光雷达、毫米波雷达以及多个摄像头等。硬件的规模化量产需求目前来看仍难以满足。”

      目前,无人驾驶的汽车的软件算力仍是技术难点。根据英特尔的测算,一台无人驾驶的汽车,配置了GPS、摄像头、雷达和激光雷达等传感器。这些设备每天将产生约4TB待处理的传感器数据,如此巨大的数据量必须有强大的计算设备来支撑。而即使是这样的顶级GPU企业,也在算力和功耗的平衡上几乎达到了天花板。

      其实,低速无人驾驶汽车不仅仅在自动驾驶层面面临着严峻的技术壁垒,在其商业化方面也面临着挑战。

      以机场为例,目前国内机场无人驾驶的发展还处于初期探索阶段,尚未形成一套完整的行业标准。“机场统一调度的实现仍是问题,各企业间的标准不同导致同一机场下可能存在多种调度系统,加深管理复杂程度。同时,每一家机场自身均具备工作车辆的管理系统,自动驾驶企业如何将自家产品设备接入系统中也是当下亟待解决的问题。”业内人士向记者透露。

      作为战略性新兴产业,自动驾驶对汽车行业的未来发展具有重要意义。从主驾配备安全员到方向盘后无人再到真正实现车内无人化,低速无人驾驶技术示范运营相配套的政策法规也在不断丰富与完善。

      张翔也表示:“虽然今年以来各地政府动作不断,从政策层面逐步扫清了自动驾驶商业化落地的障碍,但在应用层面上,高级别自动驾驶大规模商业化落地还未获得实质性的进展。”

      事实上,北京市率先发布载客类无人接驳车上路相关细节,鼓励新产品、新技术、新模式的应用推广的建设方针,将有效助力营造政策友好型营商环境,为逐步实现自动驾驶技术商业化进程保驾护航。

      华夏时报 责任编辑:李延安 主编:于建平

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