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杨殿阁:自动驾驶将改变人们的意识形态

来源:平行进口车报价网 编辑:GUEST 时间:2020-01-08 10:40:36点击:
导读: 2020年1月10日-12日,新能源汽车产业年度盛会中国电动汽车百人会论坛(2020)将在钓鱼台国宾馆举办。会前,百人会论坛(2020)组织了系列嘉宾交流活动,清华大学车辆与运载学院院长

  2020年1月10日-12日,新能源汽车产业年度盛会——中国电动汽车百人会论坛(2020)将在钓鱼台国宾馆举办。会前,百人会论坛(2020)组织了系列嘉宾交流活动,清华大学车辆与运载学院院长杨殿阁接受了媒体采访。杨殿阁教授将在百人会论坛(2020)中围绕智能网联汽车产业形势及技术路线发表演讲。

杨殿阁:自动驾驶将改变人们的意识形态

  汽车产业面临着向“新四化”转变的格局,未来,汽车的主要框架结构将彻底改变,无人自动驾驶作为最终的汽车行驶模式,被国际间广泛认同。而中国作为最大且最具有前瞻性的市场,在面对L3-L5级别的无人自动驾驶的研发。清华大学车辆与运载学院院长杨殿阁表示,无人驾驶与自动驾驶的更高阶的落地取决于运营效益与成本的比例。

   L1-L5自动驾驶区别明显

  在自动驾驶L1-L5的分级中,杨殿阁表示,L1-L2.5的自动辅助驾驶是车企单方面可以决定的,而L3至L5的级别将会涉及政策法规法律,杨殿阁表示:“到2030年,绝大多数车型会加选装ADAS等辅助驾驶功能,其成本将由消费者单独承担,在这方面消费者会逐步接受“。

  面对部分车企已经在布局L3级别的自动驾驶,杨殿阁表示:“自动驾驶与传统的OEM是一样的,L3技术能不能落地、能不能大规模落地,取决于技术本身的成本是多少,成本降到足够低了,老百姓能够接受,这个模式就大规模产业化了”。

  以L4 L5代表的最终无人驾驶等级的大规模量产落地,杨殿阁表示:“传统的OEM是一样的,厂商就非常在意成本,L3技术能不能落地、能不能大规模落地,在这种商业模式下取决于这个技术它本身的成本是多少,只要它的成本老百姓能接受了,它的技术又足够好,而且它的成本降到足够低了,老百姓能够接受,这个模式就大规模产业化了”。

  杨殿阁表示自动驾驶上升至L4、L5,不仅造车逻辑与L1-L3不同,而且更涉及政策法规法律。

   L4的成本问题是其落地的限制

  首先依然是成本问题,L4级别的自动驾驶近似于无人驾驶,现阶段从技术层面看,需要通过激光雷达、毫米波雷达以及多个定向雷达、摄像头完成整体传感系统。另外,芯片也占成本。根据目前全球自动驾驶芯片制造商和程度看,除了特斯拉自己研发外,剩余品牌均使用两三家芯片制造商的产品,比如Mobileye、英伟达等。

  包括传感器、控制系统也存在成本问题,传感器价格需要大幅度下降,新的系统需要支持AI、支持强大计算,并且在成本方面有更多降低的可能。

  L4自动驾驶需要的硬件需求远高于L1-L3,所以杨殿阁认为在这种硬件成本下,“增加10万、20万老百姓肯定不买这个车。运营的收益大于我的成本带来的支出的话他就可以接受,那就意味着L4就可以落地了”。

   L5将涉及法律法规

  L5等级的自动驾驶是完全将行驶方式交给汽车完成,没有人工操作的硬件,在这个级别上称之为完全无人驾驶。杨殿阁认为L5相对于L4,是把所有单独的L4场景相结合的模式,但在L4没有完全商业落地之前,L5还会有很长时间要等待。

  并且,L5无人驾驶所要面对的并非是成本问题,如果L4的推动者是运营方、是B端,那么,L5将是对法规制度和社会问题的挑战。

  杨殿阁认为“L5是随时随地任何时候这辆车都可以做无人驾驶,带来的收益不是钱的问题,这个收益是社会的问题,就是零死亡,因为所有车都是智能控制的,零死亡、零事故”。

   自动驾驶打破原有法律法律

  杨殿阁表示在自动驾驶之前,《交通法》是按照事故责任人和责任主体来划分,但自动驾驶的出现,也许会打破原来的法律体系。杨殿阁说道:“当这辆车被自动驾驶控制的时候,这个责任的主体到底是谁的问题,他的背后其实是一个道德准则的问题、道德体系的问题”。

  他认为在自动驾驶法律法规背后其实是对于AI的立法,对AI的立法是认定无人驾驶事故责任的本质,杨殿阁说:“比如AI做了一些事情到底算谁的,是不是编AI那个人、那个程序员”。

  杨殿阁表示自动驾驶技术的落地将会带来所有规则和人们习惯性上本质改变,他表示自动驾驶将从三方面改变人们的意识形态。

  第一,汽车的使用方式完全改变,但汽车在整个交通参与中只是一个小的变化。

  第二,基础设施将会变化,红绿灯、信号设施将以自动驾驶“铺路”,科技程度将提升。

  第三,交通管理的变化,基于无人驾驶,交通参与的自然人将有可能不受考驾照的约束,因为汽车已经与人脱离了操控关系。

  杨殿阁补充说道:“我们谈到法规,甚至背后的法律准则体系都将要去适应无人驾驶”。

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