自动驾驶公司难题分析

简述信息一览：

• 1、无人驾驶在澳洲遇到了什么难题?
• 2、自动驾驶汽车的“电车难题”
• 3、众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?
• 4、自动驾驶落地难,是技术问题还是路线错误?
• 5、“无人驾驶”竞争白热化:中国城市比拼开放度,都迎来了哪些难题?
• 6、自动驾驶:99分等于0,最后1分需要20年

无人驾驶在澳洲遇到了什么难题?

无人驾驶技术日趋成熟，但是目前在测试中还是遇到了诸多的难题。瑞典汽车公司沃尔沃（Volvo）的无人驾驶汽车在进入澳大利亚的时候就碰到了麻烦。澳大利亚独有的动物袋鼠其独特的运动方式就让无人驾驶汽车的技术难以判断。

第三，在日本开车，如果路上积水飞溅，行人会被罚款。日本人的礼貌也体现在道路交通的过程中。例如，这里的出租车司机都戴着白手套。而且当地人对无人驾驶时向行人泼水的行为非常反感。因此，如果你不想被形容为“开泥巴车”，那么雨后开车就要格外小心。否则，你将被罚款65美元。

另一个值得关注的趋势是，无人配送小车正在成为AI落地具身智能行业的重要场景，“机器学习之父” Geoffrey Hinton 从 Google 离职后，选择加入一家配送机器人公司做顾问，在AI狂飙突进的一年，学界泰斗亲自下场，选择配送机器人/具身智能/无人驾驶赛道，无疑会给整个行业注入更强的信心。

自动驾驶汽车的“电车难题”

1、虽然自动驾驶汽车还没有普及，但随着相关技术不断进步，自动驾驶汽车投入日常使用只是时间问题。然而，自动驾驶汽车在实际应用场景中可能面临很多问题，其中一个就是 “电车难题”。

2、电车难题的情景是这样的：一辆失控的电车正沿着轨道快速行驶，前方分叉处另一条轨道上，一个老人和两个孩子分别站在不同的轨道上。电车必须选择一条轨道，但无论选择哪条，都可能导致伤亡。在自动驾驶汽车的版本中，车辆必须在发生事故时，是保护车内的乘客还是路上的行人之间做出选择。

3、实际上，自动驾驶的“电车难题”背后就是两个***冲突的算法设定问题：如果相撞不可避免，牺牲自己还是他人；如果牺牲他人不可避免，牺牲多些还是少些。这二者同时也是构筑***学大厦的两大基石：主体性及客体价值。

4、电车难题引发了广泛的讨论和争议，被用来探讨道德原则、行为后果以及个人责任等问题。这个思想实验并没有标准答案，而是旨在让人们思考在复杂道德情境下如何做出决策。 随着技术的发展，电车难题也被用来分析自动驾驶汽车在遇到潜在碰撞时应如何编程来做出决策，以及这些决策可能带来的***和道德问题。

众专家深挖自动驾驶痛点,何时才能“扔掉”方向盘?

在本届峰会上，罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟给出了各个场景下自动驾驶的预期落地时间，“停产场自主泊车有望于2020-2023年实现，城际无人客运巴士的落地实现时间点将为2023-2025年，而全场景无人驾驶私家车、全场景无人驾驶Robocab出行服务以及全场景无人驾驶移动服务平台要等到2030年以后才能实现。

从国家和法律的层面，辅助驾驶可以，包括一些辅助停车，低速跟车，自动刹车等等，但手离开方向盘，注意力不集中，把车的行驶完全或者即使不完全的交由系统负责都是违法的。 但我们在国内外的各种平台上都可以看到车主在高速路上秀各个品牌的车自动驾驶性能的***，完全放手，高速行驶，谈笑风生。

自动驾驶落地难,是技术问题还是路线错误?

1、自动驾驶落地难的问题涉及到多个方面，其中既包括技术问题，也包括路线规划、市场营销等问题。技术问题方面，自动驾驶需要解决感知、决策、控制等多个方面的技术难题。例如，自动驾驶汽车需要实时感知周围环境，并做出合理的决策，同时还要保证车辆的稳定性和安全性等方面的技术问题。

2、从实际操作中看，百度同时走了L3和L4两条路线：一方面，L3的辅助驾驶系统能够与大多数汽车主机厂合作，快速实现智能汽车的商业化；另一方面，完全无人驾驶汽车必然是未来汽车研发的终极方向，已经储备了大量技术的百度在这方面也破局优势。

3、安全问题，安全是最为重要的，一定要对客户进行更详细的讲解，有很多客户都是抱着不相信的态度来听您讲解。自动驾驶汽车的维修保养费用一定会特别高，因为想要打造自动驾驶，那么核心技术也是非常的多，在维修起来也会更加麻烦。

4、另外，与自动驾驶汽车背后的 AI 算法相比，也许人类错误频繁，但却很少出现怪异的现象：比如有理智的人类驾驶员都不会往倾翻的卡车上撞。

5、从国家安全的角度，几个月才允许更新，但中国的道路天天修，自动驾驶靠高图没办法广泛使用。 高图的商业模式 在全国范围内推动自动驾驶，依靠高图几乎走不下去，但不能说高图路线错了。 高图的好处，就在于极大简化了对自动驾驶算力和感知的要求。在高图世界里，静态环境都是确定的，这让道路复杂性下降了一个数量级。

“无人驾驶”竞争白热化:中国城市比拼开放度,都迎来了哪些难题?

1、首先就是专业技术人才匮乏。这是非常基础而且也是最核心的问题，人才是发展无人驾驶技术的核心。

自动驾驶:99分等于0,最后1分需要20年

他认为，因为自动驾驶是99分等于0分，所以不能做错一道题，而99分到100分之间差的这1分，可能需要20年的时间。为什么？因为它是一套无限题库的题，你可能永远会碰到新的题。而我们今天大量的算法是基于概率的，所以它肯定会出错。 商业化就必须得考100分。怎么考到100分？他梳理出来三条道路。

虽然它从辅助驾驶开始，但从FSD（Full Self-Driving）的命名，以及马斯克描绘的愿景来看，特斯拉的最终目标还是要实现完全的无人驾驶。 无人驾驶的难点在于，99分等于0分，你不能错一道题。

一种有限条件下的自动驾驶，一方面让驾驶员开车更轻松，但同时又要求驾驶者随时从放松的状态马上切换到注意力集中的状态来处理突发状况，一旦发生事故权责也很难界定。人们对于自动驾驶最早的误解，其实源于一些媒体的误读。

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