自動駕駛成全球市場新寵 全面應用料將從貨運開始

時間:2017-12-20

來源:網(wǎng)絡轉(zhuǎn)載

導語:12月18日,礦業(yè)巨頭力拓表示,將為其位于澳洲的一處鐵礦礦區(qū)中的48輛卡車進行自動駕駛系統(tǒng)裝配、升級。該計劃將于2019年底前完成,屆時力拓在這一礦區(qū)的無人駕駛卡車數(shù)量將達到近400輛。

12月18日,礦業(yè)巨頭力拓表示,將為其位于澳洲的一處鐵礦礦區(qū)中的48輛卡車進行自動駕駛系統(tǒng)裝配、升級。該計劃將于2019年底前完成,屆時力拓在這一礦區(qū)的無人駕駛卡車數(shù)量將達到近400輛。

億歐智庫在一份報告中指出,自動駕駛在卡車、物流車等物流運輸領域具有相當大的市場潛力,單一路況對于自動駕駛和AI技術的性能需求較低,有可行的商業(yè)營收途徑。

傳統(tǒng)汽車廠商、科技公司、新興互聯(lián)網(wǎng)巨頭和諸多初創(chuàng)企業(yè)都已將目光瞄向了卡車的自動駕駛。長期追蹤風險投資行業(yè)的CBInsights數(shù)據(jù)顯示,今年企業(yè)和投資者在自動駕駛和其他貨運技術領域投入達10億美元,是3年前的10倍。但目前,進入應用階段的實例則多數(shù)還處于封閉作業(yè)區(qū)間內(nèi)。

貨運自動化始于“封閉區(qū)域”

沃爾沃集團CEO馬丁·倫德斯泰特日前在接受包括21世紀經(jīng)濟報道在內(nèi)的媒體采訪時表示,在包括卡車在內(nèi)的商用車方面,沃爾沃集團將自動駕駛的應用聚焦在了封閉區(qū)域這個“眼下最實際的”應用場景上?!澳壳皯米顝V的應該是在封閉和可控的區(qū)域場景下,包括港口、礦區(qū),或者是一些‘樞紐對樞紐’的運輸區(qū)域,這些可能比較容易實現(xiàn)完全的自動化?!彼f。

安全問題是自動駕駛貨車目前仍需要一個特定工作環(huán)境的關鍵因素。一位物流公司從業(yè)人員向21世紀經(jīng)濟報道記者指出,以12月14日開港試運行的上海洋山港區(qū)四期為例,“有人駕駛的貨運車輛先(將集裝箱)送到指定位置后,再由自動吊機放到規(guī)定區(qū)域內(nèi),然后由自動化吊機把集裝箱放在無人駕駛的短駁車上,這個規(guī)定區(qū)域才是它的自動化港區(qū)?!彼f,“在這個特定范圍內(nèi),線路是規(guī)定線路,行駛路徑其實都是像單行道一樣的性質(zhì)?!?/p>

此外,“封閉區(qū)域”在法律法規(guī)方面更具便利性。沃爾沃集團CTO拉爾斯·思騰奎斯特對記者介紹稱,各國法律法規(guī)差異較大,在封閉區(qū)域內(nèi)自動駕駛貨車受法規(guī)影響相對較小,具有廣泛的適應性?!搬槍ψ詣踊能囕v,最開始在一個可控的安全區(qū)域內(nèi)應用,可以提升公眾的接受程度,加快自動化的應用,也更容易獲得相關部門的批準。”

“對‘封閉區(qū)域’來說,技術路線與城市公共道路基本類似,但園區(qū)業(yè)主在法規(guī)方面擁有更大的自由度。如果園區(qū)里使用了無人車,它其實可以給予無人車更高的優(yōu)先權,甚至是專用道路?!鄙虾=煌ù髮W自動化系教授楊明則在采訪中對21世紀經(jīng)濟報道記者表示。

駛出“封閉區(qū)域”還需攻關

在楊明看來,貨運自動化將成為一個剛需。區(qū)別于客運和私家車,貨運是在固定路線上往復的機械勞動,用自動駕駛來替代這種重復勞動有其意義存在。

降低成本、提升效率的需求也推動著貨運自動化的進程。有數(shù)據(jù)顯示,中國2016年貨運運輸量中公路占比高達77.6%。居高不下的物流成本是當前國內(nèi)物流業(yè)發(fā)展的瓶頸之一,中國2016年社會物流總費用為11.1萬億元,占GDP比率高出全球高出全球平均水平3%。

11月,沃爾沃集團首次發(fā)布了其“樞紐到樞紐”貨運自動駕駛卡車。“中國電子商務、移動支付的發(fā)展走在世界前列,更好地促進了貨物的流通,給我們的產(chǎn)品帶來了巨大的機遇?!眰惖滤固┨乇硎荆娚痰陌l(fā)展對長途運輸時效、燃油經(jīng)濟性等方面提出了新的要求,現(xiàn)有技術正面臨著革新和挑戰(zhàn),為自動駕駛技術的應用提供了空間。

不過,需求場景的先天不足成為貨運“自動化”發(fā)展的阻礙。楊明指出,在國內(nèi),大型貨運車輛在高速公路上往往面臨著和日常私家車同樣的場景,道路筆直、車流量較小的理想化狀態(tài)并不多見,行人亂穿馬路等問題也導致路況較為復雜。

據(jù)楊明介紹,無人駕駛技術目前的瓶頸問題主要在環(huán)境感知與定位、決策與規(guī)劃、車輛控制三個方面,其中車輛控制相對較為成熟。

“目前控制領域理論發(fā)展水平遠超現(xiàn)階段實際應用技術的需求。而在環(huán)境感知以及決策上則相對落后。即便貨車存在體積大、載重后重量大的特點,只要我們做好車輛建模,采用先進的控制算法,目前階段就已經(jīng)能解決這些問題。而在感知和決策層面,低成本高性能傳感器和人工智能基礎理論的欠缺,使得無人駕駛系統(tǒng)在復雜交通環(huán)境下仍存在較大挑戰(zhàn)?!睏蠲鲗τ浾哒f。

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