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实测百度无人驾驶:科技晕车之旅

来源:智能网
时间:2020-12-05 16:03:43
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实测百度无人驾驶:科技晕车之旅本来,我们是去体验百度无人驾驶的,结果差点就成了同行视频里的采访对象。10月10日,Apollo GO以北京亦庄和海淀为中心,开放了两处测试区域和试乘

本来,我们是去体验百度无人驾驶的,结果差点就成了同行视频里的采访对象。

10月10日,Apollo GO以北京亦庄和海淀为中心,开放了两处测试区域和试乘活动。本周一,放大灯团队实地体验了一下自动驾驶的Apollo无人车。

但是,我晕车了。

大绵羊、Astral丨采写

放大灯团队丨策划

北京亦庄经济技术开发区,社恐天堂。

这里新公司林立,工作时段,车辆不多,行人稀少。我们体验的自动驾驶无人车测试区域即位于此。百度地图App显示,北京开放的Apollo站点共15个,其中11个集中在亦庄。这些站点大多位于公司大门和一些街道,远离地铁站和主要交通枢纽。

这样的道路用于驾校练车再合适不过,同样适用于训练人工智能。

无人车长啥样?

Apollo无人车顶部的雷达、相机、GPS等感知模块像一个大大的“发髻”,与来来往往的车辆相比,十分显眼。

车停稳后,坐在司机位的安全员就接管了车辆,他会下车,确认乘客身份、测量体温,并在上车后提醒乘客系好安全带。

放大灯团队注意到,车内做了大量改装,中控台有两台平板电脑,上面显示复杂的图表,目测用于收集数据;挂在后排座椅上的平板电脑,类似飞机座椅后的屏幕,可提供汽车行进的路线、周围路况等直观信息。另外值得一提的是,后排安全带也做了改装,比传统的汽车安全带更粗更厚,手感较柔软。

乘客扫描平板电脑上的二维码确认上车,无人车随即启动。

从哪儿来,到哪儿去,听百度的

根据官方规定,Apollo无人车的路线和总行程都遵循严格的限制:乘客只能在几个固定“车站”上下车,行车路线也已预先规划好。换句话说,乘客从哪儿来,到哪儿去,中间怎么走怎么绕弯,都得听百度安排。

这让Apollo更像是一辆在几个站点间来回接驳的“摆渡车”,而非随停随走的“出租车”。

放大灯团队先后乘坐了两辆Apollo无人车,车型均为林肯MKZ。这款冷门车型,可是无人驾驶测试界名副其实的宠儿。

首先,林肯MKZ有硬件优势,其线控油门,线控转向,线控制动都可以被电脑所控制[1]。

其次,无人驾驶AI想要控制车辆,必须通过接口连接车上的通讯协议,在向自动驾驶公司提供相关接口的车企中,林肯是为数不多的玩家之一。因此,将林肯改装为无人驾驶车是更便捷和经济实惠的选择。

除了Apollo,英伟达,Pony AI 等有先进无人驾驶技术的公司,也都选择该款车型作为测试车辆。

不过,由于大量媒体人跑到测试点附近体验,导致人多车少,乘客等车时间也大大增加。一位无人驾驶汽车的安全员在休息间隙向放大灯团队表示,从上午9点开始到下午3点多,一直在接单,甚至无暇吃饭。而实测显示,下单接近十分钟后才有车辆接单,接单后又过了十多分钟,我们才能如愿体验。

等待时间较长的另一个原因是车速的确不够快。

放大灯团队注意到,Apollo测试车内部张贴的“无人驾驶注意事项”明确规定:即使人工驾驶也不得超速,否则百度将会被取消测试资格。因此我们乘坐的无人车时速被严格全程限制在59km/h以内。

这对于作为一款排量2.0T,最大时速227km/h的林肯MKZ来说,多少有些委屈——全程2.2公里,无人车开了将近7分钟。在路上,它比周围汽车的速度慢了许多,目测车速远低于59km/h,随便一辆汽车都能把我们甩在身后。

需要指出的是,本次测试的路程有限,最长仅4.7公里,放大灯团队体验的其中一条路线甚至只有2.2公里,这条相对复杂的路线,也只有3个转弯。

亦庄路况并不复杂,有些人流车流稀少的地方甚至可供练习学车,Apollo GO AI 这种级别的自动驾驶技术自然轻松胜任,但北京从来不缺交通复杂的路段,在车辆混乱的将台路,路线繁杂的西直门桥,Apollo GO AI 自动驾驶是否能自如前行,还得打个问号。

无人驾驶,还没有那么安全

人工智能自动驾驶能力的高低,对应业界一套成熟的评价体系:在六级体系中,L0到L5从低到高,逐级递增。

L0~L5级驾驶的区别 | 来源:美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)[2]

这其中每一次等级的提升,都能实现用户体验的跃迁。而据百度宣称,Apollo目前已实现L4级别的自动驾驶。

这意味着在特定的道路环境中,AI将可以独自完成全部驾驶任务,不需要安全员的介入[2]。我们在实际体验时也观察到,驾驶位的安全员双手确实全程离开方向盘,甚至脚也无踩踏刹车的动作。

AI的无人驾驶能力要达到L4级别,必须要有功能足够强大的感知模块。放大灯团队体验发现,车内平板显示出的车道线与实际路况一致,甚至连虚实线和单双黄线的起止位置也吻合。

无人车安全员表示,百度地图自带的数据加上车顶上方的六枚摄像头,可以识别出不同的车道线。至于周围环境的感知,则由车顶上方的激光雷达和车身上的毫米波雷达负责。放大灯团队注意到,这枚巨大的激光雷达由禾赛提供,型号为Pandar40P,官网信息显示,该型号产品最远探测距离为200米,拥有40度的视角范围以及抗干扰能力[3]。

禾赛Pandar40P雷达丨来源:放大灯团队 现场拍摄

乘车过程中,一众传感器捕捉到的路况会在后排的平板电脑上实时显示。我们一路上遇到车辆类别,以及路上的自行车和行人,传感器大多可以识别和显示,但精度依然有待提高——在我们体验的过程中,路边经过的一辆三轮车被AI错认成了大型车。

此外,即使激光雷达已经架得很高了,但是Apollo依旧不能避免视线受阻情况的出现——这是个非常现实的问题,会直接带来安全隐患。现场一位汽车自媒体人就告诉放大灯团队,他们乘坐的车由于传感器被前面的大货车阻挡,而没能及时在红绿灯前停车,最后不得不在大货车停车时紧急刹车。

科技晕车之旅

无人驾驶的舒适度如何?放大灯团队的体验是:总体流畅,但细节不足。

由于AI缺乏“驾驶经验”,有时转向或者规避行人时十分生硬,而且不同于人类驾驶员,AI在遇到突然出现的自行车和行人时会强行转弯躲避或者骤然刹车,虽然这让行人的安全得到了保证,但乘客却很容易因此感到颠簸,我们的一位同事甚至感到了轻微的晕车,而几位汽车媒体人也有同感。

那百度的Apollo无人车就没有给人带来惊喜了么?还是有的。

在测试道路上,AI表现出的驾驶能力,几近新手司机水平:会在接近十字路口前提前减速,在合适的路段变道和转弯等等。

通过先进的感知模块,Apollo无人车还能发挥出人类力不能及的“观察力”,分析周围路况,识别车辆、行人、自行车和障碍物,时刻准备好急刹、绕行等操作,以应对紧急事件。

但不可否认的是,Apollo在行驶时仍有大量细节有待优化。在接送了10万乘客后,它还是没学会做一个“稳重”的司机——毕竟,相比乘坐体验,AI更关心的是“能”或“不能”,如何用最安全、高效的方式把乘客送到目的地。

自动驾驶技术近年来一直是行业和社会关注的热点。百度自2015年起研发无人驾驶技术,当年的投入就超过200亿元。2020年百度世界大会上,李彦宏表示,百度的无人车——Apollo GO已经在长沙和沧州两处试点地区接送了超过10万乘客。无人驾驶将解决一线城市的拥堵问题,并立下赌约称北京会在5年内取消限购和限行。

同样是今年的百度世界大会上,百度通过直播,在北京石景山的首钢园,实现了在没有安全员的情况下完成驾驶任务。

然而,以我们本次的体验来看,百度无人驾驶距离实现李彦宏的美好愿景,恐怕还有不小的距离——

要知道,我们这次“总体流畅,细节不足”的驾驶体验,是基于车辆稀少的亦庄测试地得出的结论,很难想象,当这种级别的Apollo开进闹市区后,我们的乘坐体验会如何。

也许百度Apollo需要100万个乘客。

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