网约车无法改变城市病 无人驾驶能吗?

 中国电子报、电子信息产业网  作者:李佳师
发布时间:2017-01-19
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编者按:目前,人工智能(AI)正在成为一种基础性技术,并渗透到各个领域,但AI的价值需要通过各种各样的应用体现出来,还需要将AI变现实现商业价值。为此,本报特推出系列报道,采访AI技术和应用领域的代表企业,探讨AI变现的机会和路径。

2016年新年的时候,时任英特尔中国研究院院长的吴甘沙说他要离职创办驶势科技做自动驾驶,看到他发来的信息我还是有些意外的,毕竟创业看起来美好,但通常只有1%成功率,而且得“天天打鸡血”。他说自己错过了十年前互联网创业潮,这次当无人驾驶这个“洪水猛兽”来临,不能再“隔岸观火”了,于是义无反顾创业了。

不到一年时间,驶势科技的自动驾驶汽车开始在一些园区跑了起来。2017年CES的时候吴甘沙带着新造出来的“商用化无人驾驶”汽车去参展。最近吴甘沙用了两个小时给记者分享了他对无人驾驶这个人工智能最大风口的“今生来世”的判断以及驶势科技“造车”的商业路线。

改变车的生产力和生产关系

自动驾驶改变了关于车的“生产力”和“生产关系”,能够解决“城市病”。

吴甘沙分享的第一个维度重要信息是关于车的生产力和生产关系问题。

目前在城市与车有关的问题,包括了交通拥堵、停车难、交通事故、雾霾等等问题。全世界每年因为交通事故死亡人数超过140万,交通事故医疗保险的成本超过万亿美元。而交通事故又使得道路更拥堵,导致废气排放加大,导致雾霾。在城市不仅开车难,停车也很难。一辆车96%的时间是停着的,在美国有统计,商务区域一辆车行驶的里程中30%~35%是为了寻找停车位;很多大城市15%~30%的土地是用来停车的,这也导致房价贵,而房价贵使得很多年轻人只能居住在远离城市中心的郊区,形成了上、下班的潮汐效应,大量时间浪费在路上。有数据显示北京很多工薪阶层每天有2.5个小时在路上。

在吴甘沙看来,现在很热的“网约车”其实做的是“互联网+”,改变的只是车与人“信息不对称”,解决的是“生产关系”问题,没有对“生产力”带来本质变化。“网约车”改变不了城市拥堵、停车难、雾霾等等与车有关的“城市病”。

“互联网可以使得交易成本降低,很多商业模式所谓的羊毛出在猪身上让狗埋单,但是生产成本没有改变,生产成本是由劳动力和生产资料决定的。”吴甘沙说。“网约车”的生产资料是车和油,劳动力成本是司机的成本,这些是无法改变的,虽然早期,因为风险投资的补贴,让大家感觉到“网约车”打车便宜了,但一旦补贴停止,费用就又上去。“网约车”是不是能够让社会整体效益最大化?未必。就像北京,可能有20万~30万辆网约车,原来他们不上路的,而现在上下班时间都上路了,拥堵更加严重,社会整体成本可能变大。所以结论是网约车不能从根本上改变今天城市交通状态。

“互联网挖的‘坑’需要人工智能来填补,因为人工智能的实质是生产资料和劳动力的合二为一。原来生产资料、生产工具和劳动力是分开的,而现在生产工具本身起到了劳动力的作用。一辆出租车变成无人驾驶,司机这个角色就不存在了,整个生产成本就会发生改变。所以智能驾驶是解决堵车、事故、排放、停车等诸多问题的终极方案。”吴甘沙说。

现在很多人要买私家车有一个原因是打车难、打车贵。在北京,现在有接近600万辆机动车、7万辆出租车和20万辆网约车,如果两分钟内能打到车、出租车费用降到现在的1/3,很多人就愿意乘坐出租车出行。现在很多出租车大量时间是在路上空驶、找乘客,而未来全局的调度算法就能够保证就近乘车,油钱浪费减少,出租车费会降到非常低。10年后北京车辆的结构就有可能发生巨大变化:只有100万辆私家车和200万辆无人驾驶出租车。

城市通行的效率会大大提高。现在北京的车辆平均时速是20多公里/小时,因为有红绿灯。未来如果有车路通讯,每辆车会有特定的调度算法控制,按照特定的次序速度通行,在十字路口根本不用停,也不用担心撞到其他车。吴甘沙以大雁作比,大雁排成阵列飞翔,头雁是最累的,其它的大雁因为风阻变小,会很轻松。同样,头车能耗大,其他车小。未来的车,整整齐齐紧紧密密地在路上走,道路的利用效率极大地提升,交通事故极大地减少,能源使用效率提升。

因为大部分车都有效行驶在路上,停车难就可以得到缓解。现在停车难问题也是因为很多人“手潮”、要留有足够的空间,但是自动驾驶就不存在这样的问题。而且未来这些车收车后,可以停到郊区,城市里面大量的停车空间都会被释放出来,它也会改变房价的走势。

不久前,英国《金融时报》记者们在展望未来5到10年,哪些行业会在科技挑战下缩水、甚至消失,列举的行业中提及了出租车司机以及汽车保险业,因为交通事故变少,对汽车保险业的需求就会变少。预计到2040年,在成熟经济体,汽车保险市场规模可能缩水超过80%。

乐视的FF91不及特斯拉

乐视FF91各方面指标和用户交互设计是不错的,但称其为新物种言过其实了。

目前世界各国的汽车巨头和互联网巨头都看到了无人驾驶即将带来的巨大的变革,纷纷踏上了无人驾驶之路。在通往智能驾驶、无人驾驶的路上,各家有各家的技术路线和商业路径。吴甘沙分享了很多汽车巨头、互联网巨头以及创业公司之间分分合合的“江湖”事,有野史版本的也有正史版本,也包括英特尔、宝马和Mobileye的合作,高通公司380亿美元对NXP收购,以及谷歌与菲亚特克莱斯勒和本田合作等。说了很多“贵圈真乱”的事,正是这样的“倾巢出动”,更预示着“无人驾驶”时代“来势汹汹”。

在去CES之前,记者曾经问过吴甘沙去CES比较关心什么,他说一个是奔驰的自动驾驶,另一个是乐视的车。

为什么是这两家?吴甘沙的回答是:“通常我们希望看最优秀的学生做出来的作业,它代表了最好水平,同时我们也希望看到调皮学生的作业,因为他会非常理出牌,也能带来不一样的东西。”

从CES回来之后,吴甘沙对奔驰的评价是:“亮点不如去年,去年的奔驰的F015应该说是惊为天人的,今年比较中规中矩。Vision Van的自动化货车加无人机送货比较独特一些,但几个月前就亮相了。可能奔驰作为大公司不愿意反复炒概念,今年更加务实。”

对于充满争议的乐视车FF91,吴甘沙表示:“老实说,FF91作为一款新的电动车,各方面指标和用户交互设计是不错的,但称其为新物种言过其实了,跟特斯拉相比没有划时代的进步,而且有些设计(比如可升降的激光雷达)也是值得商榷的。自动驾驶功能肯定不如特斯拉成熟。”吴甘沙表示,FF91如果明年能如期出来,而且在安全可靠性上不打折扣(因为不能只看技术指标),也可以算是一辆好车,只不过没有他们自己说的那么神。

驶势科技的造车路径

驶势科技从低速共享出行细分特定领域切入,将快速进入商业化持续运营阶段。

吴甘沙介绍目前智能驾驶有这么几种形态。第一种是驾驶辅助系统,也就是人开,机器给予辅助;第二种则类似特斯拉的Autopilot,就是辅助驾驶,在封闭的结构化路况环境可以持续的自动驾驶,驾驶员仍然需要注意路面;第三种是第二种车从封闭结构化环境进入到开放的环境,进入大街小巷,而司机可以做其他的事情,只要在发生情况时,能够在几秒钟内重新接管即可,预计到2020年后有可能实现;第四种是限定场景的无人驾驶,完全不需要驾驶员,但需限定区域、限定速度,谷歌的考拉车就是这样,在城市区域,不超过40公里的时速,预计也是到2020年可以实现。第五种是全天候、全区域、全速度的无人驾驶,这种无人驾驶还需要很长时间才能实现。第二、第三种只能称之为自动驾驶,从某种意义上说这是一种人机共驾,而后面的两种则可被称为无人驾驶。

目前,驶势科技在高速辅助驾驶和低速无人驾驶两条路线上都有布局。从高速辅助驾驶来看,很多大公司都在布局,而驶势科技的低速无人驾驶则是我比较感兴趣的,这次驶势科技在CES上所展示的就是低速无人驾驶汽车。

从商业路径上来看,我们目前看到的各大公司主要是在高速自动驾驶上投入巨资高举高打走的是“通用路线”。这些大公司钱多多可以随便“砸”,在商业实现上没有那么急迫的变现需求,而且现在也还没有到规模变现的时候,这样砸是希望能够在技术制高点、行业影响力上赢得话语权,所以大造各种无人驾驶“概念车”。而创业公司们则希望在细分领域,通过更务实的探索快速落地,从细分领域向通用领域挺进。

从介绍来看,目前驶势科技已经有2款低速无人驾驶汽车正在进行常态化测试,即将进入运营状态。从吴甘沙提供的价格来看,会是竞品类似原型车的1/5。第一款车是单排两座,适合最后三公里出行,如地铁到小区或者小区到商业中心。现在这一段距离由黑车、摩的或摩拜单车实现。目前这些区域的交通工具要么有城市管理问题,太乱不安全,要么就是利用率特别低。比如分时租赁一天的平均使用时间是2个多小时,利用率不高,因为都需要人去开,第一个用户停车的地方,不一定在下一个用户的位置。而如果实现无人驾驶,利用率非常高。驶势科技这款车无人驾驶、无人维护,还有一个有意思的功能,当它发现自己没电了,它会自己准确地找到带无线充电功能的停车位,自己停进去进行充电。

第二款低速无人驾驶汽车用于共享出行,目前针对对象是园区。它有两排座椅对坐,没有驾驶员的座位,没有方向盘刹车油门。用手机把车叫来,告诉他去几号楼,然后你上车,它就走了,场景非常简单。目前这款车已经在一些园区常态化运行。

从目前来看,真正的高速无人驾驶汽车的实现依然需要很多年,从成本、技术实现、数据支持、道路、法律法规等维度配合仍有很长的路要走,前途是光明的但道路依然是曲折的。

从记者的判断来看,驶势科技从细分特定领域切入,而且走的是低速共享出行的方向,将能够让其快速进入商业化持续运营阶段。共享出行有巨大的想象空间,不久前房山区委书记透露,正是“无人驾驶的共享出行”打动了他,让房山区成为了驶势科技战略合作伙伴。眼下,驶势科技做自动驾驶面临几大挑战,数据积累、供应链建立和硬件制造等,从数据积累的维度目前尚无大公司那样的财力做全面“路测”,而供应链建立和硬件制造能力的培育,也都需要时日。有了特定场景的商业化运营,能够让这几个维度的能力在运营中修复完善。

人工智能的创业需要商业变现的支持,如何在理想与现实中找到平衡点和落到点,考验着各路创业公司的智慧。希望驶势科技商业路能够一路顺利。


来源:中国电子报、电子信息产业网            责任编辑:李佳师
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