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盤點:《MIT科技評論》全球十大突破性技術榜單中哪些來自汽車領域?

雷鋒網按:《麻省理工科技評論》2017年全球十大突破性技術榜單2月21日在京發布,「自動駕駛貨車」(Self-Driving Trucks)榜上有名。查閱過往多年的榜單,雷鋒網發現與汽車領域相關的突破性技術在近幾年才有入榜,其中包括2015年入榜的「車對車通信」(Car-to-Car Communication)以及2016年入榜的「特斯拉自動駕駛系統」(Tesla Autopilot)。我們來回顧一下這三項技術。

2017年:「自動駕駛貨車」(Self-Driving Trucks)

這類自動駕駛貨車主要的運行場景是在高速公路上,目的是提高運輸效率,同時讓長途貨運變得更加安全。不過待到其真正實現的那一天,貨運司機薪酬會下降,並且最終會面臨失業。

時間應該不會太久,在5年-10年這個區間。目前比較有代表性的公司是:Otto、沃爾沃(Volvo)、戴姆勒(Daimler AG)、皮特比爾特(Peterbilt)以及百度(Baidu)。

在國外,Otto的在去年成為炙手可熱的公司。這家起初便致力於自動駕駛貨車研發的公司成立於2016年,其創始人擁有谷歌背景。後來這家初創公司被Uber收購。

Otto最新一代的感測器和處理器陣列被安裝在沃爾沃車內,全套設備包括四個前向攝像頭、雷達和一些加速度感測器。

Otto的關鍵技術是一種激光雷達系統,該系統使用脈衝激光器記錄下貨車周圍環境的詳細數據。Otto從第三方買激光雷達的成本在10萬美元左右,但該公司已經成立了一個團隊,旨在製造Otto自己的激光雷達,並將成本控制在1萬美元以內。

Otto駕駛室內有一個液冷式的定製微型超級計算機,將會處理來自感測器海量的數據,然後通過制導演算法,根據貨車的載貨量調整剎車和轉向指令。該硬體系統的最後一環是利用電子線控技術,將計算機輸出的指令轉化為貨車的機械動作。這一環的執行藉助了機電作動器,它們被安裝在貨車的轉向、節流和剎車設備上。

目前,該貨車可以在自動駕駛以及手動駕駛之間來回切換。

去年10月, Otto的自動駕駛貨車將2000箱百威啤酒從科羅拉多州的科林斯堡(Fort Collins)送達科羅拉多泉(Colorado Springs),全程共行駛了200千米,無人工進行干預。

雖然這一次自動駕駛貨車商用運輸任務圓滿成功,但還應看到起局限性:因為這項技術還無法讓貨車在非高速道路上自動行駛,貨車上高速之前以及下高速之後依然需要人類司機操控。這是應用場景的局限。

當然,除了Otto,沃爾沃、戴勒姆和皮特比爾特(Peterbilt)都開始研發自己的自動駕駛貨車技術。

在國內,自動駕駛貨車同樣在發展,互聯網巨頭百度與貨車製造商福田汽車展開了合作,並在2016年11月於上海新國際會展中心發布了國內首款自動駕駛卡車。

雖然政府的監管還未放開,但是業界堅信前景是光明的。

2016年:「特斯拉自動駕駛系統」(Tesla Autopilot)

2014年10月,特斯拉開始推出一款在保險杠周圍及車身兩側裝有十二個超聲波感測器的轎車。只需再加4250美元,消費者就能購買到一個通過感測器、攝像頭、前置雷達以及數控剎車制動避免碰撞的「技術包」。

通常情況下,這些硬體只是蓄勢待發,等候著並收集大量數據。

2015年10月14日,特斯拉對已售出的6萬輛安裝了感測器的汽車推送了軟體更新。官方將此次軟體更新命名為特斯拉7.0版,也就是特斯拉的自動駕駛系統Autopilot。

這個系統給了汽車司機類似駕駛飛機一樣的體驗。搭載了Autopilot的特斯拉汽車,可以自己掌控速度、控制方向盤、變換車道以及停車。同時還會自動平行泊車,這一特性在寶馬、賓士和通用的汽車上也能看到。但是特斯拉的Autopilot是通過軟體更新實現的,而且是全天候都可以使用,這是向全自動駕駛的重大躍進。

當時,榜單評選方還列舉了從事自動駕駛方面研究的其他玩家:福特、通用、谷歌、日產、賓士、豐田、Uber以及Volvo。特斯拉Autopilot當選的理由是,這項技術讓車輛自動駕駛,減少了人類司機駕駛造成的車禍以及人員傷亡。

不過,去年,特斯拉自動駕駛也引起了很多非議,因為全球第一起自動駕駛致死事件發生在了特斯拉的Autopilot身上。後來,一連串問題陸續出現。導致特斯拉將其官網上關於自動駕駛的提法換成了「輔助駕駛」。

去年10月份,特斯拉對其自動駕駛硬體系統進行重大更新:

  • 特斯拉車身四周一共加裝了8個攝像頭,提供360度環視功能,最遠能夠測量250米範圍內的物體。

  • 除了攝像頭,特斯拉還加裝了12個超聲波感測器,能夠探測到比此前系統遠兩倍距離範圍內的障礙物。車前還有一個加強版的前向雷達,能夠在雨雪、大霧、揚塵天氣下工作以及探測到前方車輛。

  • 為了處理感測器收集的數據,特斯拉還為車輛配置了一個全新車載電腦,其計算能力是上一代產品的40倍,用於處理視覺、聲波和雷達軟體的運行。這套系統可以同時在各個方位進行探測,覆蓋的波長頻段相當豐富。

憑藉這套系統,特斯拉希望在今年年底實現Level 4自動駕駛。能否實現?我們拭目以待。

2015年:「車對車通信」(Car-to-Car Communication)

資料顯示,每年全世界超過一百萬人在道路車禍中死亡,而一種簡單的無線技術讓車輛間可互相交流以避免撞車,駕乘便更安全。

這種技術被稱為「車輛對車輛通訊」,可使車輛在幾百米內,向其他車輛播報自己的位置、速度、方向盤位置、制動器狀態和其他數據。其他車輛可利用這些信息構建一幅關於其周圍正在發生的事情的詳細圖片,這些圖片可反映一些即使是最謹慎警覺的駕駛員或最好的感測器系統也會錯過或未能預料到的麻煩。

許多車輛已經配備了一些可利用雷達或超聲波探測障礙物或車輛的設備。但是,這些感測器的範圍被限制在幾輛車的範圍,且這些設備無法查看最近的障礙物。

雖然先進的車輛自動化技術已經擁有更加廣泛的預警性,但車對車通訊也應該有更大的影響力。雖然自動駕駛車輛最終可提高安全性,但自動駕駛車輛仍有缺陷,且未經檢驗,其感測器與軟體太易於受惡劣天氣、意料之外的障礙或狀況影響。車對車通信有可能會對道路安全產生更大、更即時的效應。

創建一個車對車網路仍然是一個複雜的挑戰。每年,僅發生在美國道路上的撞車事故就超過500萬起,且其中超過3萬起事故為致命性事故。預防多種類似事故的願望,將成為這種聯網技術的重要動力。

這一技術,推介者期待在1-2年內開始走向市場,而完全實普及則需要更漫長的時光……

我們也期待著,2018年會有什麼與汽車相關的突破性科技登上榜單呢?

雷鋒網註:作為全球著名的技術榜單之一,《麻省理工科技評論》全球十大突破性技術具備全影響力和權威性,至今已經舉辦了超過16年。每年上榜的有的已經在現實中得以應用,有的還尚需時日,但他們的重要性都毋庸諱言,有可能在未來對我們的經濟政治生活產生重大的影響,甚至會徹底改變整個社會的文化面貌。



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