智能駕駛-未來汽車的新賽道戰(zhàn)爭
關(guān)于智能駕駛的未來課程的分享。這課讓我對智能駕駛的未來有了輪廓。
01
大變革:現(xiàn)象層變革:從現(xiàn)代城市形態(tài)(工作在市區(qū)、居住在郊區(qū))變革為回歸城市;汽車領(lǐng)域的變革:電動化、共享化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化;現(xiàn)在電動化、共享化慢慢興起,智能化和網(wǎng)聯(lián)化還需要很長一段時間。
大影響:
智能駕駛推行,除了出行方式的改變和車上的時間被釋放出來外,最主要的是能解決城市擁堵問題。不僅可以解決城市的擁堵,還可以改變城市的規(guī)劃。智能駕駛汽車都是自動化,只需1-2條道路即可,可以釋放出2-4條車道土地資源。
這些土地資源完全可以影響一個城市的規(guī)劃,種植樹木空氣質(zhì)量變好,用來商用增加就業(yè)崗位,提升就業(yè)率,用于住宅,一定范圍內(nèi)房屋變多,房價降低。
大市場智能駕駛約6萬億美金的市場,包括汽車、出行、能源、商業(yè)、物流和社會效益6大板塊。
02
0級 警告作用ADAS系統(tǒng)的早期形態(tài)(以警告為主),適合事故高發(fā)、容易疲勞駕駛的商業(yè)運營車輛(大巴車、大貨車)
1級 駕駛輔助作用有自動緊急剎車(AEB)和自適應(yīng)巡航(ACC)系統(tǒng),
2級 部分自動駕駛(2015年出現(xiàn))適合在封閉結(jié)構(gòu)化道路場景下,且司機(jī)還要認(rèn)真看路,特斯拉車距間感應(yīng)提醒系統(tǒng)。
3級 有條件自動駕駛(2017年出現(xiàn))駕駛員可分心,但需要在系統(tǒng)出現(xiàn)狀況5-15秒內(nèi)接管
4級 高度自動駕駛(2020-2025年出現(xiàn))限定的場景可拿掉駕駛員。
5級 完全自動駕駛汽車形態(tài)會發(fā)生變化車內(nèi)空間變革(車內(nèi)空間重新設(shè)計)
車外空間變革(對稱設(shè)計、萌怪設(shè)計)人車交互(感應(yīng)系統(tǒng)更加強(qiáng)大,能對外部環(huán)境所有的東西給出反饋)模塊化設(shè)計(車的底座為固定動力,車上可隨時置換東西或者空間;車變?yōu)橐粋盒子模塊空間)
03
無人駕駛落地的障礙主要為人工智能算法邊界與智能駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜。人工智能算法能確保在一個有邊界的場景化的環(huán)境運行,而現(xiàn)實環(huán)境是開放的動態(tài)的。智能駕駛系統(tǒng)過于復(fù)雜,想將交通情況完全可控,車速必須控制在中低速區(qū)間
另外還需要,特定車型、運營車輛、中低速和限定區(qū)域(電動車)的特定場景。
題外話:后入局的創(chuàng)業(yè)者必須避開主流玩家已經(jīng)占的特定場景,應(yīng)該從看不上的邊緣、垂直細(xì)分的場景切入,構(gòu)建全新的價值網(wǎng),落地執(zhí)行必須快,不然找到了好的場景也是白搭。
04
倫理層面如著名的電車事件,系統(tǒng)到底會選擇原本該死的5個人還是原本不該死的一個人?選擇后誰應(yīng)該負(fù)責(zé)?乘客?汽車公司?還是無罪?
隱私層面在車上的信息,包括從a點到b點的信息,ab點逗留的時間等隱私信息,都被曝光與汽車廠商,如用于其它途徑后果不堪設(shè)想。
安全隱患如信息系統(tǒng)安全性能不高,被黑客攻擊,車上的旅客就完全受控制于黑客,存在生命安全擔(dān)憂問題。
失業(yè)問題智能駕駛會取代很多現(xiàn)有出行行業(yè)的崗位,比如說出租車司機(jī)、旅游光車司機(jī)和工廠叉車司機(jī)等崗位。如果智能駕駛技術(shù)產(chǎn)生的崗位比取代的崗位少,那么應(yīng)該怎么應(yīng)對這些失業(yè)的社會問題呢?
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