기술은 영원히 우리 안에 갇혀 있을 수 없다. 자동운전 전진길의 이 험난한 노드에서, 이 전염병은 의심할 여지 없이 자동운전 기업에' 실전' 기회를 제공하여, 자동운전이 정식 상용적으로 착륙하기 전에 기술의 완성도와 제품의 성숙도에 대해 더 많은 시험을 할 수 있게 해준다.
사진 출처: 아폴로 공식 홈페이지
물론, 현재 기술의 발전이든 응용의 실현가능성이든, 자동운전은 대중소비자로부터 너무 멀다. 기술, 보안, 규정 및 비용을 포함한 많은 문제를 해결해야 합니다.
자동 운전은 운전 중 주변 정보를 수집하기 위해 다양한 센서에 의존하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 센서의 발전은 이미 매우 빠르지만, 여전히 시각맹점이 존재한다. 또한 5G 기술은 아직 대규모로 보급되지 않았으며 클라우드 데이터 지연으로 인해 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 더 깊은 문제는 기술적으로 안전하더라도 자동운전은 실제로 길을 갈 수 없다는 것이다. 적어도 현재 국내 자동운전차와 도로의 협력은 시범구역에만 머물러 있고, 지방정부가 실제로 자동운전차에 도로를 개방하는 것은 없다.
또한 기존의 법률은 자동운전에 적합하지 않다. 특히 L3 과 L4 사이에는 인차 경계가 불분명하다. 차량 사고는 누가 책임지나요? 이것들은 모두 정교한 법률 법규가 필요하다. 가장 현실적인 문제는 비용과 이윤이다. 라이더, 칩 등 하드웨어 및 소프트웨어 시설은 아직 양산되지 않았고, 자동차 업체들은 관련 설비를 구입하는 데 상당히 비싸다. 또한 정확도가 높은 지도와 자동운전 운영을 포함한 보조 인프라 건설은 여전히 큰 도전에 직면해 있다.
하지만 다행스럽게도 최근 몇 년간 정부 기업 등 각 방면의 협조로 문제가 점차 극복되고 있다. -응?
양산의 핵심 기술은 점차 성숙해졌다.
자동 운전의 경우 센서와 지도 수준의 기술이 특히 중요하다.
자동운전의' 눈' 으로 센서의 종류는 다양하며, 흔히 카메라, 초음파 레이더, 라이더, 밀리미터파 레이더가 있는데, 이러한 다양한 종류의 레이더에서는 라이더가 매우 중요한 역할을 한다. 그것은 빛과 같은 환경 요인의 영향을 받지 않으며, 전방 물체의 3 차원 위치 정보를 정확하게 얻을 수 있고, 주변 정보를 정밀하게 식별할 수 있다. 하지만 라이더 비용이 높기 때문에 양산할 방법이 없다.
하지만 최근 몇 년 동안 라이더 기술의 성숙과 대량의 과학기술 회사가 진입함에 따라 기존 라이더의 가격은 이미 65,438+000 달러로 낮아졌다. 성능면에서 수만 원짜리 제품보다 못하지만 이런 가격을 할 수 있는 것도 쉽지 않다. 더 중요한 것은, 업계는 이미 라이더 비용을 낮출 가능성을 보았다. 과거 라이더 양산과 비용 절감의 어려움은 그리 어렵지 않았을 것이다. 앞으로 라이더의 가격은 65,438+000 달러-65,438+0000 달러의 양산 수준으로 떨어질 것으로 예상되며, 이미 멀지 않은 것 같다.
사진 출처: 파워던? 레이저 레이더
감지 기술 외에도 정확한 위치는 자동 운전의 기초일 뿐만 아니라 핵심이기도 하다. 이에 따라 고정지도는 자동운전 분야에서 가장 핫한' 풍운인물' 이 됐다. 전통적인 지도 업체 외에도 BAT 등 테크놀로지 거물과 BBA 등 전통차업체들은 인수, 투자, 협력을 통해 정교한 지도 분야에 진입하고 있으며, Momenta, 광의자, 중정 등 많은 신생 기업들도 탄생하고 있다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 현재 이미 20 여 개 기업이 국내 고정측량 자격을 획득했는데, 그중 화웨이 순풍 징둥 물류가 최신 진입자이다. 점점 더 많은 기업들이 입주함에 따라 고정지도의 정확도가 더욱 높아질 것이며, 적용 장면도 많아질 것으로 믿는다.
법률 법규 체계가 갈수록 완벽해지고 있다.
자동운전 기술이 성숙함에 따라 관련 자동운전 기준도 출발하기 시작했고, 자동운전에' 표준' 이 없는 것은 아니다.
얼마 전 한국은 먼저 자동운전차량 안전기준을 발표했다. 주로 L3 자동운전차량의 자동차선 유지, 주행 중 비상사태가 발생했을 때 운전자 상황에 대한 모니터링, 제때 인공반응이 없을 때 자동감속, 비상경보신호 활성화, 위험 감소 등의 보조기능을 포함했다. 이에 따라 한국은 세계 최초로 L3 급 자동운전차량 안전기준과 상업화 기준을 제정한 국가가 됐다.
물론 한국 외에도 미국 교통부 (USDOT) 도 최신 자동운전차 가이드 4.0(AV) 을 발표했다. 4.0), 이것은 미국이 20 16 이후 네 번째 버전이다. 다른 서방 국가들도 관련 법률 기준을 개선하고 있다: 스페인 20 14? 교통 규칙은 1995 년에 개정되었습니다. 독일 연방 상원도 20 17 년 관련 법안을 반포했다.
자동운전의 법적 차원에서 중국은 결코 탐험을 멈추지 않았다. 지난해 7 월 공신부는 국가 표준 및 업계 표준 개정 계획에 따라 관련 표준화 기술조직이' 도로차량 고급 운전 보조 시스템 (ADAS) 용어 및 정의',' 도로차량 사각 지역 모니터링 시스템 (BSD) 성능 요구 사항 및 실험 방법',' 승용차 차선 유지 보조 시스템 성능 요구 사항 및 실험 방법' 을 완료했다고 발표했다.
다국적 자동운전에 관한 법률이 속속 반포되면서 자동운전에 서광을 가져왔고, 자동운전의 또 다른 중요한 이정표를 열었다.
차량 장면 측정 등 지능형 인프라 규모 확대.
자동운전은 착지하기 어렵고 안전의 문제에 직면해 있다. 자동운전 시스템의 높은 안전성과 신뢰성을 어떻게 증명할 것인가는 현재 거의 모든 자동운전 게이머들이 직면하고 있는 문제이다.
사실 증명은 매우 간단하다, 단지 대량의 테스트일 뿐이다. 데이터로 말하는 것은 결국 실천이 진리를 검증하는 유일한 기준이다.
1. 많은 실제 장면 테스트
일주일 전 문원지행 위레드와 합자회사 문원월성은 중국 최초의 L4 급 자동운전택시 로보-TAXI 의 시운전 보고서를 발표했다. 문원 광둥 은행 시범 운영 첫 달, 즉 20 19 12 0 1 에서 3 1, * * * 8396 건의 여행 주문 완료 하루 평균 여행 서비스 270.8 회, 최대 주문 수는 438 회, 서비스 주문 총 마일리지는 465438+ 에 달한다.
자동운전 분야에서 부끄럽지 않은 지도자로서 올해 CES 전시회에서 웨이모도 무인운전팀이 이미 공공도로를 달리고 있다고 발표했다. 2000 년? 10,000 마일 이상 (3,265,438+0.800km), 654.38+ 만 명 이상 탑재되었으며, 이 단계에서 매달 654.38+0.50,000 명의 안정적인 사용자가 경쟁사보다 훨씬 앞서고 있습니다.
또한 바이두, 순항 마쇼 지행, 지가 기술 등 여러 업체들도 자동운전 테스트에 많은 노력을 기울였으며, 이는 자동운전 테스트에 점점 더 진실되고 믿을 수 있는 데이터를 가져다 줄 것이며, 자동운전의 상업화 과정을 가속화할 것이다.
사진 출처: ma Xiao 는 Guan Wei 를 알고 있습니다.
2. 다중 사이트 자동 운전 테스트 사이트를 설정합니다.
더 많은 자동운전차를 원한다면, 기업의 노력만으로는 충분하지 않으며, 지방정부의 지지도 필요하다. 지금까지 베이징, 충칭, 상하이, 광저우, 우한, 선전, 장쑤 등지에서 관련 정책을 내놓아 도로 측정을 개방하고 자동운전의 상업화를 촉진하는 역할을 했다.
불완전한 통계에 따르면, 지금까지 국내에서 도로 테스트 면허가 거의 300 장 가까이 발급되었는데, 여기에는 전통차 기업, 조차 신세력, 인터넷 거물, 과학기술회사 등이 모두 다른 액수의 테스트 면허를 획득했다. 더구나 우한, 베이징 등과 같은 곳에서는 이미 자동운전차량이 유인과 적재테스트를 할 수 있도록 허락했다. 국가 차원의 추진이 자동운전 마일리지 축적에 결정적인 역할을 한다는 것은 의심의 여지가 없다. 자동운전 차량의 경우 지속적인 테스트를 통과해야 데이터의 신뢰성과 주행의 안전성을 높일 수 있다.
시뮬레이션 테스트 기술은 성숙해지는 경향이 있습니다.
미국의 유명 지쿠랜드는 L5 급 자동운전 차량 한 대가 도로에 1 1 억 마일이 필요하다고 추정한 바 있다. 즉, 테스트 차량 65,438+000 대가 있는 자동운전대도 65,438+065,438+0 억 마일의 테스트 마일리지를 하루 7X24 시간 테스트하는 데 약 500 년이 걸린다는 뜻입니다. 따라서 실제 도로 테스트만으로는 충분하지 않습니다. 따라서 가상 시뮬레이션 테스트는 자동 운전 자동차가 테스트 마일리지를 축적하는 중요한 수단 중 하나가 되었습니다.
시뮬레이션 테스트는 센서 시뮬레이션, 차량 역학 시뮬레이션, 고급 그래픽 처리, 교통 흐름 시뮬레이션, 디지털 시뮬레이션, 도로 모델링 등의 기술을 통해 도로 테스트 환경을 시뮬레이션하여 현실적인 정적 환경 및 동적 교통 장면의 수학적 모델을 구축하는 것입니다 더 중요한 것은 실제 도로 테스트의 많은 제한 사항, 특히 실제 도로에서 기본적으로 테스트할 수 없는 극단적인 시나리오를 해결할 수 있다는 것입니다.
최근 구글, 영위다, 바이두, 텐센트 등 기술 거물들의 진입과 5G 통신 기술의 도래와 함께 시뮬레이션 테스트 데이터 수신 지연 문제가 크게 해결되었다. 또한 AAI, 5 1WORLD, 코네타, Panosim, Parallel 과 같은 새로운 게이머들이 등장했습니다. Waymo 가 방금 인수한 Domain, RightHook, Latent? 논리 등. , 시뮬레이션 테스트 기술이 점점 더 성숙해지고 테스트 장면이 실제 장면에 점점 더 가까워지고 있습니다.
기업들이 잇달아 진출해 자동운전 양산의 진행 막대를 끌어올렸다.
자동운전 양산의 난이도는 반드시 현실적인 요인에서 벗어날 수 없다. 생산비용이 너무 높다는 것, 특히 탐사 단계에서, 한 회사도 스마트 자동차 산업화 문제를 혼자 해결할 수 없기 때문이다. 자동운전은 범위가 넓고 기술적 요구가 높기 때문에 단일 기업이 효과적인 경쟁력을 형성하기 어렵다. 가능한 한 빨리 이 방대한 공사를 완성하기 위해서는 자동차 업체, 공급업체, 인터넷 및 수많은 과학기술 회사들을 모아 업계의 역량을 발휘하여 관련 방안의 시행을 가속화해야 한다.
사진 출처: 화웨이 공식 홈페이지
다행히 현재 점점 더 많은 기업들이 자동운전의 기회를 보고 잇달아 이 분야에 진출하고 있다. 전통차업체, 초창기술회사, BAT 가 잇달아 이 전쟁터에 합류했을 뿐만 아니라 화웨이, 애플 등과 같은 더 많은 ICT 거물들도 자동운전 분야에 진출해 전 장면에 자동차 제품을 배치했다. 기업의 충분한 협력, 대규모 양산, 비즈니스 모델 개선, 비용 문제는 반드시 더 낮은 추세로 발전해야 한다.
물론 자동운전에 정확한 시간을 줘야 한다면 많은 회사들이 명확한 양산 시간을 내는데, 2020-2022 년은 자동운전차종 양산의 큰 해가 될 것이다.
올해 홍기 H9 발표회에서 회사는 신홍기가 2020 년 L3 급 자동운전 양산, 202 1 년 L4 급 양산을 실현할 것이라고 밝혔다. 길리와 광기도 2020 년 L3 급 자동운전 양산을 실현할 것으로 예상된다. 또한, 제너럴모터스 (WHO) 는 앞서 양산차 오리건 (Origin) 을 발표했다. 제너럴모터스 예측에 따르면 늦어도 202 1 연말, 2022 년부터 오리건 생산을 시작할 예정이다. 대중들은 202 1 L4 자동운전차를 출시할 계획입니다. 벤츠와 BMW 는 각각 2020 년과 202 1 년에 L4 와 L5 자동운전차를 출시할 예정이다. 볼보와 포드는 양산 시간을 202 1 으로 정했다.
전통차업체 외에도 조차 신세력도 자체 자동운전 양산 시간을 발표했다.
Xpeng Motors 는 2020 년 고속 자동운전양산을 실현하여 붕붕 P7 차종을 탑재할 계획이다. 위마 자동차도 2020 년 L3 급 자동운전의 양산과 적재를 실현할 예정이다. 제로달리기 자동차는 2020 년까지 모든 차종을 소프트웨어를 통해 L3 급 자동운전 기능으로 업그레이드할 수 있다는 뜻입니다. 특이점 자동차는 2020 년 L3 자동 운전 생산을 실현할 것으로 예상되며, 후기에는 OTA 를 통해 L4 로 업그레이드할 계획입니다. 테슬라도 2020 년에 자동운전이 이뤄질 것이라고 밝혔다.
요약: 자동운전은 우리에게 점점 가까워지고 있다. 아직 강보에 싸인 이' 신생아' 는 곧 스스로 일어설 것이다. 자동차 기업의 양산 시간표가 시행됨에 따라 자동운전의 상업화 속도가 점점 빨라질 것으로 믿는다. 아마도 자동운전차량은' 일반인의 집으로 날아간다' 는 것은 그리 멀지 않을 것이다.
이 글은 자동차 작가 자동차의 집에서 온 것으로, 자동차의 집 입장을 대표하지 않는다.