無人駕駛與AI規模化應用

有人說無人駕駛汽車即將到來，亦有人認為還需五年時間研發，出現這麼大分歧的皆因人命攸關，此技術帶來的優點及壞處和引起的責任問題，眾說紛紜。筆者認為，這是人工智能從局部進入到規模化的最佳示例，很值得深思。

隨着人口城市化，交通擠塞已經成為了很多城市的焦點問題，大眾期待着無人汽車能解決問題。截至2019年4月，國內城市已經發放109張自動駕駛牌照，涉及16個城市、35家企業，其中北京發放自動駕駛牌照最多，達59張。試點的背景是達到大規模發放兩類牌照，包括自動駕駛中L4級（無人工干預，限定區域內的無人駕駛）和L5級（無人干預，不限定區域內的無人駕駛）。

其中封閉區域自動駕駛（L4），一般會運用在封閉區域如工業園區、機場、港口、大農業作業區和固定路線擺渡車服務等，自動駕駛配合物聯網和工業機械人技術已經實踐了成熟的商業落地。以上海洋山港為例，已經達成了完全無人港部署，使用上自動駕駛卡車。

在農業領域方面，據歐盟官方統計，到2025年，大概有50%的農用機器會配裝上自動駕駛。

至於在公共設施服務，北京大興機場「智慧機場」建設中引進了無人接駁車、無人巡邏車兩款車型作長期測試，乘客只需輸入目的地，即可實現自主規劃行駛路徑、自主駕駛、自主避障等功能，可運用於機場擺渡，為旅客和工作人員提供短途接駁服務。

筆者認為L4會較L5更早實現，但在解決L4的過程中，有很多問題可以設定在更全面的不限定區域內無人駕駛（L5）中作改進，以下列舉一些3個L4的場景特徵予大家了解：

一、封閉區域對高精度地圖需求較弱，道路情況單一，路況干擾較少。因為可以預先設計場地設施，地圖誤差對自動駕駛的影響低；

二、無人駕駛技術雖然已經可以利用圖像識別，激光訊號等手段識別交通訊號、路線、路標，但在園區、機場等封閉區域規劃之初，就對道路訊號系統及停車位置進行優化，把訊號數據直接導入無人駕駛車輛，能大大降低無人駕駛的意外風險；

三、封閉園區更容易鼓勵數據共享及數據傳感器的作業配合，如自動駕駛在農田作業中需要與無人機訊息聯通進行農藥噴灑規劃；無人港口集裝箱車需要裝卸機械人和物聯網技術協助集裝箱裝卸等。

車品覺_紅杉資本中國專家合夥人、阿里巴巴商學院特聘教授暨學術委員會委員