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特斯拉在德国又发生事故,无人驾驶汽车会是中国制造的机遇吗?

今夜·2016-10-08 10:27
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德国拉策堡市警方10月6日表示,一辆特斯拉 Model S 周三在公路上行驶时撞上了一辆载有 29 名乘客的大巴,特斯拉司机受轻伤,大巴车上无人员伤亡。警方称,事故发生是由于旅游大巴在超车后返回内车道时被特斯拉追尾,而特斯拉车主则表示当时他正在使用“Autopilot”,即自动辅助驾驶系统。

车祸发生后,特斯拉方面对此做出回应:

我们经过调查确认,车祸发生时,Autopilot 功能运作正常,本次车祸的发生与 Autopilot 的使用无直接关系。

特斯拉自推出了“Autopilot”后,对外推广时一直将这一技术称为“自动驾驶”,而不是“自动辅助驾驶功能”。接连不断的车祸也让马斯克的“自动驾驶汽车”成了全世界交通部门头疼的问题。

今年七月,据路透社报道,在最近德国交通部向议院提交的一份提案中,其部长 Alexander Dobrindt 提出要在带有自动驾驶的车内装黑匣子,全程记录车辆行驶,以方便在事故发生后进行责任鉴定。

事实上,特斯拉系统本身即具备行车记录功能。例如,在本月中旬发生的一起 Model X 的车祸中,特斯拉官方根据系统数据,认为当时自动驾驶功能并没启动。德国交通部可能认为这套数据分析并不具有公信力。除此之外,德国机动车管委会曾称,如果他们有选择,要抵制还处于测试版阶段的特斯拉自动驾驶功能。

再加上近日刚发生的车祸,特斯拉在德国的发展将必须面对更多的质疑和困难。这或许是马斯克最不想看到的场景了:当人们谈论起特斯拉自动驾驶时,“事故”二字也伴随而来。

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车技术的研发,在20世纪也已经有数十年的历史,于21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。

世界均在关注无人驾驶汽车的推进,中国在此方面也没有懈怠。越来越多的中国相关领域企业意识到,无人驾驶汽车涵盖机器人、人工智能、感应器、车联网等多领域的技术应用,可能为中国制造和“智造”带来的巨大发展机遇不容错过。

几年前,不少中国车企还认为无人驾驶需要十几年或者几十年后才可能进入大规模应用。但是随着近期无人驾驶汽车领域各种相关技术的飞速发展,中国车企已普遍开始着手预备相关发展方案,并积极与科技企业展开合作,而百度、腾讯、乐视和阿里巴巴等互联网企业已经纷纷开始启动无人驾驶汽车项目。

近日,东风雷诺汽车有限公司、雷诺集团及武汉蔡甸生态发展集团宣布将合作在中法武汉生态示范城建立开放式自动驾驶示范区。这将是国内首个生态示范城内建立的自动驾驶示范区,也是首个开放式自动驾驶区域。在此区域,参观者将能亲自体验自动驾驶技术。

长安汽车表示,目前已经掌握了数十项智能化技术,计划在2025年前实现完全无人驾驶。今年4月,长安汽车无人驾驶汽车经过近2000公里的长距离真实路面行驶抵达北京,经历了山区、丘陵和平原等各种复杂路况的考验。

一汽集团旗下的红旗品牌近期也向公众演示了手机叫车、两车之间平行泊车等无人驾驶操作动作。这款红旗H7挚图汽车具备手机叫车、自动泊车、编队跟车、自动驾驶等功能,计划于2018年投放市场。

百度已成立自动驾驶事业部,于去年12月再在北京进行了全程自动驾驶测试,实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等驾驶动作,完成了进入高速到驶出高速等不同道路场景的切换。百度计划在5年后批量生产无人驾驶汽车。

百度自动驾驶事业部总经理王劲表示,汽车行业正在经历令人兴奋的巨大变革,新能源、智能化和共享经济,都将对汽车领域的未来起到巨大的改造作用,尤其是以自动驾驶技术为代表的汽车智能化。

目前,全球汽车业向数字化和新能源转型的趋势十分明显,中国企业也在积极参与国际合作,以求在国际上展示竞争力。在传统汽车领域,中国企业竞争力偏弱,但全球汽车行业发展的新趋势下,仍有机会获取竞争力。但是和全球无人驾驶行业一样,中国市场要想顺利实现量产商用,还有很长的路要走,中国企业应积极布局,创建各种深度合作,共同努力占领发展先机。

关于无人驾驶汽车行业的监管,中国业内也在积极倡导早日确立相关监管体系,包括相关技术标准、法律法规以及保险等问题。在2016年的两会上,吉利汽车董事长李书福在提案中建议加快“自动驾驶”立法,百度董事长李彦宏也建议加快制定和完善“无人驾驶汽车”的相关政策法规。

同时,与之相关的基础设施也在建设之中。无人驾驶汽车对于数据和通信网络的要求将大大提高,目前国内企业在研发5G通信网络时,也都在考虑到包括无人驾驶汽车在内的多种应用未来潜在的需求。

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