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　　這已經(jīng)是今年內(nèi)第二起嚴(yán)重的自動(dòng)駕駛車輛事故了，今年3月，一輛無(wú)人駕駛Uber汽車在美國(guó)亞利桑那州坦佩市發(fā)生交通事故，并致一名行人死亡，這是2018年起無(wú)人駕駛汽車致人死亡的交通事故。事故發(fā)生后，Uber停止了在范圍內(nèi)的無(wú)人駕駛測(cè)試。
 

　　如今，自動(dòng)駕駛技術(shù)恰逢多事之秋，事故頻發(fā)導(dǎo)致人們對(duì)它的信任度下降，進(jìn)而影響市場(chǎng)表現(xiàn)和政策落地，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)更是舉步維艱。但是，事故的責(zé)任人也不能全部推給汽車廠商。
 

　　據(jù)Waymo聲明，此次車禍?zhǔn)掳l(fā)的時(shí)候，Waymo的車處在于手動(dòng)模式，也就是安全駕駛員在駕駛汽車，并不是Alphabet的系統(tǒng)在接管汽車。顯然，在事故發(fā)生時(shí)，司機(jī)沒(méi)有來(lái)得及采取任何緊急機(jī)動(dòng)措施，以避免迎面駛來(lái)的車輛，因此司機(jī)也受了輕傷。因此，這起事故，對(duì)于Waymo來(lái)說(shuō)，完全就是一個(gè)飛來(lái)橫禍。
 

　　Waymo的聲明是真是假尚不可知，不過(guò)也無(wú)須在意，反正咱們今天要討論的也不是這個(gè)問(wèn)題。*，在駕駛車輛時(shí)，自己遵守規(guī)則是一回事，運(yùn)氣也是一回事，交通路況瞬息萬(wàn)變，緊急情況時(shí)有發(fā)生。自動(dòng)駕駛技術(shù)能否應(yīng)對(duì)類似的公路突發(fā)情況，有哪些技術(shù)可以仰仗呢？
 

　　對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō)，它感知行駛環(huán)境所依靠的系統(tǒng)主要為以下兩種：一個(gè)是激光雷達(dá)系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用范圍廣，可在各種路況下使用，但成本太高，推廣不易；一個(gè)是視頻監(jiān)控分析系統(tǒng)，該技術(shù)較為成熟，成本低，易推廣，發(fā)展大有可期。
 

　　當(dāng)前攝像頭的價(jià)格較低，隨著攝像傳感器性能的突破、芯片價(jià)格的下降，在不久的將來(lái)，預(yù)計(jì)會(huì)有至少8到10個(gè)攝像頭將在智能汽車的后視/環(huán)視和夜視攝像頭、先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)、視鏡替代和行車記錄儀、駕駛/車輛接口等應(yīng)用中使用。在智能汽車所有的技術(shù)當(dāng)中，基于視像的技術(shù)是比較突出的，通過(guò)視頻監(jiān)控，可以實(shí)時(shí)分析路況、車輛及行人信息，基于分析的結(jié)果汽車可以做出有效的、及時(shí)的反饋，而圖像傳感器的性能也決定了傳輸圖像質(zhì)量的高低，沒(méi)有高質(zhì)量的圖像獲取與傳輸，就很難保證視頻分析的的準(zhǔn)確性，這兩點(diǎn)對(duì)于智能汽車來(lái)說(shuō)非常重要。而安防行業(yè)在視頻監(jiān)控、傳輸和分析方面均處于地位。
 

　　同時(shí)，在前端設(shè)備越來(lái)越智能化的今天。以?？低?、大華股份為首的眾多安防企業(yè)也推出了加持視頻分析的前端攝像頭，可以判斷人的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以判斷識(shí)別出高矮胖瘦、穿著不同的人物模型，也可以分辨出公路上的障礙物。這也是海康威視、大華入局自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。
 

　　另一方面，自動(dòng)駕駛汽車處理數(shù)據(jù)的時(shí)效性也很關(guān)鍵。緊急情況發(fā)生的時(shí)候，越能及早采取措施就越能減少損失，一次提前零點(diǎn)幾秒的緊急制動(dòng)就有可能挽回一條人命。
 

　　自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，環(huán)境感知技術(shù)使汽車能夠獲得道路、車輛位置和障礙物的信息，并將這些信息傳輸給車載中心電腦，從而使汽車根據(jù)行駛目標(biāo)及途中情況，規(guī)劃、修改行車路線。車輛控制技術(shù)是在環(huán)境感知技術(shù)基礎(chǔ)之上，通過(guò)自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制系統(tǒng)的配合使汽車能夠按照規(guī)定路線準(zhǔn)確穩(wěn)定行駛，同時(shí)使汽車在行駛過(guò)程中能夠?qū)崿F(xiàn)車速調(diào)節(jié)、車距保持、換道、超車等各種必要基本操作。而智能無(wú)人駕駛汽車要真正實(shí)現(xiàn)智能和安全，就必須存儲(chǔ)和運(yùn)算海量的大數(shù)據(jù)，而且相當(dāng)一部分?jǐn)?shù)據(jù)與圖形圖像有關(guān)。數(shù)據(jù)和計(jì)算量是如此的巨大，以至于普通服務(wù)器和CPU都無(wú)法勝任，而只能依靠GPU才能完成。將海量的大數(shù)據(jù)部署在車載電腦上并實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)算，根本不可能實(shí)現(xiàn)。其次，智能無(wú)人駕駛汽車要在高速行駛過(guò)程中，通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)與云端進(jìn)行大量超低時(shí)延、超大流量的數(shù)據(jù)交互，現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有能力支撐。
 

　　2017年，?？低曋貜?qiáng)調(diào)了邊緣計(jì)算的趨勢(shì)。移動(dòng)邊緣計(jì)算側(cè)重在移動(dòng)網(wǎng)邊緣提供IT服務(wù)、云計(jì)算能力和智能服務(wù)，強(qiáng)調(diào)靠近移動(dòng)用戶以減少網(wǎng)絡(luò)操作和服務(wù)交付的時(shí)延。移動(dòng)邊緣計(jì)算使傳統(tǒng)無(wú)線網(wǎng)具備了業(yè)務(wù)本地化和近距離部署的條件，其技術(shù)特征主要體現(xiàn)為：鄰近性、低時(shí)延、高帶寬和位置認(rèn)知。隨著無(wú)人駕駛車數(shù)量的增多，車聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)量也將越來(lái)越大，對(duì)于時(shí)延和可靠性的要求也將越來(lái)越高。應(yīng)用移動(dòng)邊緣計(jì)算后，由于移動(dòng)邊緣計(jì)算的位置特征，數(shù)據(jù)可以就近存儲(chǔ)于車輛附近位置，因此可以降低時(shí)延，非常適合無(wú)人駕駛汽車防碰撞、事故警告等時(shí)延標(biāo)準(zhǔn)要求極高的業(yè)務(wù)類型。
 

　　以上兩點(diǎn)對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展極為重要，而這兩點(diǎn)和安防行業(yè)的重合度極高。自動(dòng)駕駛汽車的萬(wàn)億市場(chǎng)，安防行業(yè)注定能分得一杯羹。
 

　　結(jié)語(yǔ)：自動(dòng)駕駛汽車當(dāng)下的困境，未免有些“三人成虎”的意味。人們對(duì)新技術(shù)的不信任導(dǎo)致自動(dòng)駕駛汽車的一舉一動(dòng)都被放在了顯微鏡下，人們巴不得它出點(diǎn)兒事讓大家批判一下，以彰顯自己的高瞻遠(yuǎn)矚。其實(shí)，自動(dòng)駕駛就只是一個(gè)技術(shù)而已，你看或不看，它都在那兒發(fā)展，有時(shí)間攻擊不如真提點(diǎn)兒技術(shù)上的建議。