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無人駕駛汽車是下一個投資風口
時間:2015-12-17 10:28:07     瀏覽次數:

 車云網1214日報道 20158月開始,國際金融市場動蕩不停。出于對全球經濟放緩的擔憂,大宗商品市價不斷創新低。大多數發展中國家貨幣兌美元創新低,巴西債務評級被降為垃圾級別。九月份美聯儲沒有像預期那樣加息,美國的短期利率已經六年多保持在零利率的水平了。

全球經濟是否又將陷入通縮和衰退?下一個經濟增長的動力,究竟來自何方?

你一定還記得1974年下半年西方世界金融市場一片恐慌擔憂的情緒,你也許還記得1975年第一臺微電腦的誕生,促成了微軟的成立,第一臺數字照相機也在1975年出現。

四十年后的今天,也有一個新的平臺型的技術才露尖尖角。雖然還未正式投放市場,但這將是個跨越幾十年,每年經濟效益高達幾千億美元的機會。這是和八十年代個人電腦,九十年代互聯網和過去十年的移動互聯網比肩的大平臺的技術革命。

這個技術,就是無人駕駛汽車。

下一個經濟增長動力——無人駕駛汽車

20153月,谷歌的自動駕駛汽車的項目主管Chris Urmson,預測谷歌的無人駕駛車將在五年內投放市場。谷歌從2009年就開始無人駕駛技術的研發,其軟件系統已積累接近兩百萬公里的駕駛測試經驗。

1、無人駕駛汽車如果普及,其經濟效益究竟有多大?

以美國為例,每年全國發生五百多萬起汽車交通事故,2012年一年死亡人數就高達三萬六千人。這些事故,90%是人為操作失誤所致,理論上完全可以被自動駕駛技術所避免。在全世界,一年由于車禍死亡的人數,估計高達一百二十萬。

美國的汽車保險市場,一年繳納的汽車保險費,更是高達兩千兩百億美元,如果可以通過無人駕駛技術削減掉大部分這類開支的話,社會效益驚人。

德州大學有分析報告指出,如果道路上的行駛車輛90%都是無人車的話,由此導致的更少的車禍和人員傷亡,道路上的擁堵減少,能源的節省,一年經濟效益高達四千五百億美元。與之相比,美國聯邦政府2014年的財政赤字不到五千億美元。

如果說每個在路上的人,不用自己開車,可以在旅途中做些有經濟價值的事情,假設每個人一天可以多出一個小時,保守地估計每個小時平均價值5美元,一億上班族,一年兩百天,其經濟效益至少一千億美元。

在許多大都市中心,白天高達30%的車流,都是在尋找停車位。如果無人駕駛技術實現,可以減少對市中心停車位的需求,并且減少大部分無效的車流,使交通更加順暢。

2、現有的無人駕駛汽車的技術內核是怎么樣的呢?

無人駕駛技術是一個系統,包含攝像機,計算機,傳感器,地圖軟件和雷達,來完成一個司機駕駛車輛的功能。一個完整的無人駕駛系統,主要包括下面三大模塊:

GPS (全球定位系統) 和地圖信息:地圖信息包含道路上各種靜止物體精確位置,比如電線桿,人行道,消防水龍頭,等等。地圖數據必須精確到厘米量級。

攝像機和傳感器:傳感器不斷進行360度的掃描,雷達用來監控道路上的車輛和障礙物,可以看到兩百米外的物體。攝像機用來識別路標和交通信號。LIDAR(激光照明探測識別儀)通過激光每秒鐘進行上百萬次的測量。

處理器:分析收集來的海量實時數據,然后指導車輛的操作。處理器將根據長期積累的駕駛經驗選擇優化的解決方案。未來更多的車輛將彼此溝通,實時共享各類路況和方位數據,以優化行駛路線,減少車禍可能性。

3、目前普通人對無人駕駛汽車還存在誤解

來自德國的計算機博士Alexander Hars總結了人們對于無人駕駛汽車發展的六大思維誤區:

第一個誤區:目前的各類駕駛輔助系統,會漸進式地發展,逐步演變成全自動駕駛的系統。

谷歌有位產品經理把這種想法比喻為“如果我每天不斷跳,那么終將可以飛起來”。這種想法的錯誤在于各類輔助駕駛功能,都只是在很短的時間,非常有限的場景下才可以發揮作用。

第二個誤區:先銷售的自動駕駛車是直接面對大眾消費者的。

實際情況下這是一個巨大的挑戰,短期內一步到位很困難。但是,這并不妨礙無人駕駛技術在特定區域,特定路線上的應用。無人駕駛汽車面向出租汽車公司和 uber 一樣的汽車共享服務公司,將極大降低運營的人力費用,馬上產生巨大經濟效益。

第三個誤區:社會要花幾十年的時間,才能夠完成往全自動駕駛汽車的過渡。

傳統的汽車設備的革新,比如 ABS (防抱死制動系統),空氣袋,安全帶,從發明到普及都是花了幾十年的功夫。其根本原因在于這類革新,對于消費者的好處不是那么顯而易見。無人駕駛汽車,大大降低事故發生幾率,同時把司機在路上的時間完全解放出來,一旦跨越開始的心理障礙,在消費者中普及的速度很可能幾年就完成。

無人駕駛汽車,也會成為商家降低物流成本,國家提高競爭力的重要工具,市場競爭動力和國家立法的努力會大力推動無人駕駛車輛的迅速普及。

第四個誤區:自動駕駛汽車的算法,是傳統的 if – then (如果–就) 的算法。

這類車輛運用大量機器學習和圖像識別的技術,通過數百萬英里駕駛里程的各類實際交通情況的學習,來獲得自動駕駛的技能。機器學習的好處是,單個車輛在道路上積累的駕駛經驗,可以綜合集成為其它所有車輛使用。

以谷歌為例,過去五六年它的車隊已經積累了將近兩百萬公里的駕駛經驗,而且還有二十多輛車的車隊,每個月增加七萬公里以上的新的駕駛經驗。

有一次谷歌的自駕車在大街上遇到一個坐在輪椅上的婦女,手持掃帚,驅趕一只火雞。這是軟件系統第一次遇到這類情況。像所有的好司機一樣,自駕車減速,等待情況演變,直到輪椅上的婦女離開。和普通人不一樣的是,自駕車不會把實況錄下來,傳到臉書或者微信朋友圈內。

第五個誤區:一個公司在公眾場合演示自動駕駛技術,就代表他們實際的自動駕駛研發的水平。

過去幾年除了谷歌以外,許多公司包括奔馳,奧迪,豐田,本田等公司,不斷發布消息,公開演示自己的無人駕駛車輛。

現有技術,可以讓一個小團隊,幾個月時間內造出一個原型車,在一個熟悉的小區域內開幾十公里進行自動駕駛的演示。但是,這個和谷歌上百萬公里的駕駛經驗,見識過各種千奇百怪的交通狀況,接近真正投放到消費市場還有天壤之別。

第六個誤區:自動駕駛技術必須做出正確的道德上的選擇。

倫理學家愛從道德角度挑戰自動駕駛汽車技術。他們會問,假如車輛行駛時,突然前方左右兩邊各跳出一個人來,不管你朝哪個方向轉彎規避,都勢必撞到一個人。那么無人駕駛的車輛該如何正確處理這種道德困境?

簡單的回答是,這是一個錯誤的問題。在一個正常人都無法瞬間反應,規避險情的路況下,要求自動駕駛車輛做出”正確的”選擇是不可能的。這根本就不是一個道德的問題。

無人駕駛汽車發展的障礙——成本?技術?

1、成本,技術

為什么自動駕駛的研發現在才開始慢慢見諸報端,接近實用?為什么越來越多的汽車廠商開始參與其中?

原因很簡單。成本,技術水平。

即使在2015年的今天,谷歌無人車頂的激光雷達(LIDAR),六十四束激光,三百六十度掃描,其單個定制的成本還要八萬美元左右。隨著技術進步和大規模量產,未來幾年內激光雷達在自動駕駛車的成本中有望下降到一千美元以下。

2004年以后,谷歌才開始擁有自已的地圖軟件。而精確到厘米量級的地圖數據和定位技術,是自動駕駛技術的基石。

2、目前的無人駕駛技術,還有哪幾類主要問題需要解決呢?

第一個問題是,無人駕駛技術,不可完全嚴格遵守字面上的交通規則,而要根據實際情況做出人性化的處理。

谷歌初步測試的時候,遇到的問題是,如果嚴格按照交通規則字面上的意思指揮車輛,有時車開不動了。

比如常見的四個方向都有 STOP () 標志的路口,按照交通規則理論上說,每一輛車到了路口,要完完全全停下來,看看周邊路口的車,讓先到的車通過,然后再啟動前行。但是由于現實中大部分到達路口的車輛,并沒有人完全停下來,都是慢慢往前拱,所以谷歌的初步測試車輛等待了半天,無法通行。經過此事后,谷歌修改了軟件,在有全停標志的路口,也采取緩慢往前拱的做法。

自動駕駛車輛的設計,必須要在交通規則之上,充分考慮到司機的人性特點,有一定靈活性而不過于死板。

第二個問題是,無人駕駛技術,要有能力在大雨大雪或其它惡劣天氣情況下行駛。

下大雪時,空中飄蕩的雪花會限制能見度,各類路標被覆蓋,精確定位更困難,普通人開車路面看不清,也要靠猜測。有工程師指出,汽車可以裝備穿透地表的高精度雷達,即使大雪大霧大雨天氣,仍可定位。

第三個問題是,無人駕駛技術,要在遇到警察或者其他人為指揮交通的情況下,做出正確判斷。

路上的行人,對于自駕系統而言,只是屏幕上一團移動的像素,如果是一個警察在路口不斷揮手叫停,系統暫時無法分辨出來。

如何讓自駕系統處理人工指揮交通時的場景?目前暫時沒有完美的答案。

第四,無人駕駛汽車要防止黑客破壞駕駛系統。

不過安全領域的專家指出:沒有任何系統是百分之百地安全的,如果自駕系統有足夠多的軟硬件failsafe (自動防故障裝置),把潛在的被黑的損失限定在一個可以承受的范圍之內,那就可以開始投入商用。

3、除了上面羅列的問題外,目前的技術暫時無法處理下面的一些特殊場景:

無人車在一個大的開放式的停車場,或者多層的停車樓里,會不知所措;

逆光時,汽車的攝像機無法分辨交通信號燈的顏色;

自駕車的傳感器對于路面的障礙物識別仍然有限,無法區分一塊石頭和一團揉起來的紙。

谷歌的項目經理Urmson 說,解決這些特殊問題,只是需要更多時間和資源而已。

悲觀者總是不斷尋找極端的例子,斷言一些技術難題無法解決,因此無人駕駛永遠無法實現。但他們忘記了軟件,硬件技術正在加速地發展,所有駕駛測試經驗在積累疊加,所有零部件成本在不斷下降,這股力量像滔滔洪水一樣將幫助人們不斷攻克一個個技術難題。

美國著名歷史學家,上世紀七十年代國會圖書館館長Daniel Boorstin,曾有名言,“自由意味著一個機遇,成為我們從未想象可以做到的自己” (Freedom means the opportunity to be what we never thought we wouldbe)

擺脫方向盤的桎梏,獲得更多時間自由和經濟自由的人們,可以期待什么樣的從未想象的新生活呢?

逆襲——特斯拉的AutoPilot

20151015日,幾萬名特斯拉車主一覺醒來,發現自己的電車通過網上的軟件更新,突然擁有了局部自動駕駛(autopilot) 功能。電車在高速路上可以自動保持在自己的道上,自動根據前方的車流加速或者減速,打一下左轉或者右轉燈就可以自動換道。

特斯拉警告司機,任何時候都要有一只手放在方向盤上,如果發生事故,司機仍然要負全責。自駕功能只能在高速上使用,車目前無法可靠地辨認 STOP (停)的標志和紅綠燈。

類似的自駕功能其實前兩年奔馳的S型車就推出了,但是奔馳車無法自動換道。

特斯拉獨特的功能在于,它的車,會把道路上搜集的各種路況數據實時輸送回特斯拉的中央數據庫里,每天平均增加一百萬英里的駕駛數據。Elon Musk 號稱,特斯拉的軟件會根據這些信息反饋,不斷改善提升軟件的性能和駕駛體驗。Musk還說,特斯拉收集的海量的路況信息數據,精度比 GPS高將近兩個數量級,這些數據可以出售給對此有興趣的其它公司。

“特斯拉客戶的車輛就是一個網絡。當一輛車(在路上)學了一點東西,其他車也都學到了。這是(我們)超越其他公司的地方... 每一個使用 autopilot 功能的司機,本質上就成了一個自動駕駛的專家培訓者。”

一直高調測試無人車的谷歌,突然發現自己有了強勁的競爭對手——特斯拉一上來就有幾萬名測試用戶,而谷歌目前在路上還只有一百輛左右的測試車。

有記者問特斯拉何時會有真正的四級 (Level 4) 的全自動無人車,Musk 答到可能三年左右,那時“你可以從點 A 到點B,整個過程你可以完全睡覺”。

后記

我曾有一位國內的同事 S 先生,以前自述,有天他正在努力干活,領導走過來,慈祥地拍拍他說,“小S,你好好干。你干得好,我說話就硬!”

S 先生事后頗為不忿地對我抱怨,“憑什么我干得好,你丫說話就硬呢?”

這段掌故,多年后我仍記憶猶新,時刻提醒我,不僅要好好干,更重要的是研究如何在正確的位置,正確的時間干正確的事,這樣說話才可以硬。

汽車共享服務巨頭Uber 的創始人TK,曾經公開宣稱,如果特斯拉2020年生產出無人駕駛車,有多少他就買多少。(你好好造車,我說話就硬!)

2015年八月,特斯拉和分析師的電話會議上,來自摩根•斯坦利的一位分析師就此事詢問 Elon Musk,“特斯拉是要給這些共享服務公司賣無人車呢,還是干脆干掉中間商,自己運營一個交通服務的平臺”。

Musk 回復道,“這是一個有深度的問題……(但是)我不想回答。” (憑什么我造車,讓TK這廝說話硬啊)

無人駕駛汽車的普及,不僅僅會減少車禍,使交通更通暢,它對人類生活方式和各行各業的格局造成翻天覆地的變化。其影響之深遠,將遠超多數人想象。

誰原來說話很硬,突然發現不得不軟下來?

誰一直辛辛苦苦地干活,但是始終硬不起來?

誰埋頭布局多年,現在終于可以說話硬了?

無人車技術的進展,將如何演變?下面清單里羅列的一些預測,來自于Alexander Hars博士,不一定完全精確,可以供大家參考。

2016   谷歌宣布將和福特和其它汽車廠商合作生產短途,低速行駛的無人車

2017   高速公路上的無人長途貨車的測試,在美國,歐洲和日本展開

有關無人車監管的國際組織成立

谷歌無人車可以在雪地里行駛了

基于對無人駕駛技術緩解交通堵塞的期待,多國的大型道路建設計劃將被削減或延遲

2018   各國政府和公司加速對無人車技術和相關服務的研發投資。老百姓從心理上開始接受無人車的安全可靠性

2019   特定路線上的無人駕駛貨車開始運營。許多失業貨車司機舉行大規模抗議,然并卵

第一輛高端的全自動無人車投入商業運營,可在美國大部分國家公路上行駛

2020   各國政府立法嚴禁各類挑逗欺負無人車的行為(比如故意突然跳到車前面,讓車停下)

傳統非自駕車銷量滑坡

2022   由于許多人主動購買無人駕駛車,傳統二手車價格全面大跌更多國家的公共交通公司開始使用無人駕駛車

無人駕駛車的保險費用大幅下降

2023   中短途的無人公共汽車比火車更有競爭力

許多公司開始要求商業出差租車時只能用無人車

2025   大部分發達國家的城市都會有無人車的車隊供居民調動使用

2030   道路上的車輛百分之九十將會變成自動駕駛。車禍和傷亡人數大大下降

小結

后來,筆者在這里總結幾個要點,歡迎大家批評指正:

1. 這是一個每年經濟效益接近萬億美元的超大平臺級的機會。全球每一年因車禍死亡一百二十萬人,約五千萬人受傷。百分之九十的車禍系人為失誤所致,有可能會因無人駕駛技術而避免。與o2o p2p b2c b2vc等許多時下流行的商業模式相比,無人駕駛技術的邏輯更加簡單有力。可能會有少數公司,在適當的價位投入,有十倍,幾十倍,甚至更高的回報。

2. 全自動無人駕駛技術從實現到全面鋪開,普及,這是一個跨越十幾年的機會,不會受宏觀經濟的影響。如果宏觀經濟不好,股市低迷,恰恰可能是投資的好時機。利潤屬于那些耐心十幾年坐等投資成長的長線投資者,而不是每天盯著屏幕關注價格短期波動的炒家。

3. 只有長期深入體驗過產品的人,才真正有發言權。很多人會有新興產品有誤解,有不同看法,有激烈爭論,這非常正常。唯一檢驗真理的有效手段是不斷直接長時間地體驗產品。當你的實地認知,和坐在電腦前的分析師的判斷直接發生嚴重矛盾時,不可輕易被分析師的紙上談兵迷惑。

4. 無人車技術發展過程中一定會有曲折,會有一些廠商生產的自駕車發生稀奇古怪的車禍,上報紙頭條,造成一定程度的恐慌,但是這些插曲無法阻擋這個行業進步的大趨勢。

5. 這個行業會有瘋狂的高估值的并購行為發生,僅僅因為估值看上去太高而卻做空,非常危險。無人車將極大降低物流和交通費用,強迫所有相關產業鏈上的公司加快布局,否則面臨被市場淘汰的危險。

6. 這里面會有很多人們意想不到的演變,會有意想不到的全新的商業模式。制造無人車的廠商和相關供應鏈的商家,如果不能利用技術占據某種內在的壟斷優勢,那就不一定會在價值鏈的高端,不一定擁有豐厚的利潤。投得早不如投得巧。能及時發現潛在機會的,屬于那些長期細心研究,在一線直接體驗產品的人們。

信息來源車云網

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