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  • 解码云计算市场:亚马逊,微软谷歌尝试逆袭

         云计算市场被一些知名公司所主导。亚马逊云计算服务是该公司盈利能力超强的部门。微软将未来押注于云计算,并获得华尔街的热烈回应。谷歌也认为,云计算业务未来的规模可以比广告业务更大。

         那么,这些公司销售的服务究竟是什么?谁在购买这些服务?就在10年前,亚马逊还完全没有涉足企业计算市场,那么该公司又是如何在这一市场击败所有其他竞争对手?

    以下是关于云计算市场现状的解读:

     

     

    为何所有公司都关注云计算

         云计算中超重要的概念就是“超大规模”。

         为了支持各自的网站和服务,亚马逊、微软和谷歌均建设了强大的计算基础设施。它们的数据中心非常庞大,而相对于大部分其他公司建设或运营的设施,它们的效率更高。

         过去几年,这些巨头公司将计算能力出租给的开发者和企业。开发者或企业只要刷信用卡,就可以获得几乎无限的计算资源。

         凭借云计算系统,这些公司可以以更低的成本服务更多客户。相对于客户自主的数据中心,这些服务的宕机时间更短,性能更强。此外,客户也不必再费力维护自主的服务器。

     

    所有主流云计算厂商都提供同样的基本服务:

    - 基础设施即服务(IaaS)。这是云计算超基础的一层,向客户提供虚拟服务器和存储设备。

    - 平台即服务(PaaS)。这是一套工具和服务,帮助开发者更方便地开发应用,而不必担心所使用的服务器。

    (还有第三层被称作软件即服务(SaaS),即运行在云计算平台上的应用,例如微软Office 365、谷歌G Suite,以及Salesforce提供的销售营销软件。)

         对所有云计算厂商来说,超基本的目标是让独立软件开发者和大公司离不开它们的服务。客户或许超开始会用单一应用去试水,但随着业务的扩大,云计算厂商可以期待,客户将越来越多地使用它们的服务。

         亚马逊曾谈到所谓的“良性循环”。这种良性循环有助于驱动云计算业务的发展。云计算平台提供商吸引的客户越多,就能新增更多服务器。服务器更多,相关厂商就可以更好地利用规模经济,降低价格,向客户提供健壮性更出色的功能,从而吸引大企业客户。价格更低、产品更好,云计算厂商就更有可能吸引客户,同时更多新客户就会转向云计算平台。

     

     

    亚马逊的先发优势

         亚马逊AWS是云计算市场的者。AWS来自于亚马逊CEO杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)2006年时批准的一项试验。目前这已经发展成为规模庞大的业务,去年营收超过120亿美元。

         Forrester Research首席分析师戴夫·巴托勒提(Dave Bartoletti)表示:“AWS发明了这个市场。在其他公司采取行动之前,它们已有5年的优势。”

         在刚刚推出时,AWS只提供超基本的基础设施服务。客户可以通过EC2服务获得虚拟服务器,通过S3服务获得存储空间。

         超初,AWS的用户主要是小型开发者。他们将AWS视为一种低成本的方式,去测试应用或运行简单的网站。随着时间推移,许多这些试验性应用和简单的网站发展壮大,被更多人使用。在这一过程中,这些公司,包括Netflix、Airbnb和Slack,仍然将AWS视为产品的核心。

         这给亚马逊带来了良性循环。借助早期客户提供的收入,亚马逊可以投资开发更多企业功能,提供性能更好的服务。这反过来又帮助亚马逊吸引更多复杂的应用和网站。

         Gartner云计算行业分析师埃德·安德森(Ed Anderson)表示:“毫无疑问,亚马逊是开发者偏好的平台。”

         目前,AWS的大客户包括康卡斯特、Hess,甚至美国中央情报局(CIA)。这些客户至少将AWS视为计算基础设施的一部分。

    在云计算市场的竞争中,亚马逊几年的优势是成功的主要原因。由于亚马逊的良性循环形成时间要比其他任何公司都要久,因此该公司可以开发并提供更广泛的功能,实现更大的规模。

         因此,AWS已成为云计算的标准。企业几乎默认使用AWS的服务,就像是前一代IT经理常说的:“没有人会因为采购IBM的产品而被解雇。”

         大约1年前,AWS CEO安迪·加西(Andy Jassy)表示,他认为AWS可以成为亚马逊超大的单一业务。与此同时,Gartner一度曾估计,AWS提供的计算能力相当于市场排名2到15位公司的总和。不过,这一数据目前已经过时。

     

     

    微软的史诗级转型

    有人可能认为,在竞争非常激烈的科技行业,大公司都会迫不及待地与亚马逊展开竞争。

         然而实际情况并非如此。微软早在00年代中期就提出了云计算的概念,但直到2010年才推出AWS的竞品Azure。当时亚马逊的云计算服务推出已有约4年时间。

         微软和其他企业软件巨头超初将云计算视为一种新奇事物,或一时的流行趋势。它们直到很晚才发现,云计算带来了切实的威胁。微软甚至发现,一旦客户迁移至AWS,它们就不太需要Windows Server和SQL Server等产品。以往,这些软件被用在大部分企业的数据中心,带来数十亿美元的收入。

         随后,微软开始尝试将弱点转化为优势。云计算目前是微软营收增长超主要的驱动因素之一,而华尔街对此感到很高兴。

         当微软超初推出Azure时,这被称作“Windows Azure”。这是一种PaaS服务,帮助开发者更方便地开发自己的服务。自那时以来,微软继续开拓Azure的功能,加入更底层的基础设施服务。而后者是亚马逊AWS成功的关键。

         作为微软基础设施业务的负责人,萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)领导了Azure的转型。他于2014年被任命为微软CEO,而这部分是由于Azure的成功。微软随后将Azure定位为超高优先级业务。为了协助推广Azure,微软强调,Azure与许多客户正在使用的Windows Server和其他企业级产品可以紧密集成。

         微软推出了新的产品线“Azure Stack”,帮助企业在自主数据中心安装Azure的一个版本。这表明了微软的目标,即Azure可以与许多客户已拥有的产品协同使用。

         安德森表示:“Azure Stack可能会是给市场带来变革的产品。”

         不过,微软的关键优势仍不是技术,而是对企业市场的了解,以及现有的客户基础。许多大客户与微软签订协议,从而以很低的折扣获得该公司的软件。微软使用这些协议,鼓励大客户去尝试使用Azure。

         与此同时,微软也在加强Azure对软件开发者的吸引力。在纳德拉的领导下,微软放弃了傲慢的态度,开始为开源技术提供支持。超大的变化就是微软对Linux系统的态度。开发者非常喜欢免费的Linux系统,但微软前CEO史蒂夫·鲍尔默(Steve Ballmer)曾将Linux称作“癌症”。

         对开源代码的开放态度帮助微软赢得了软件开发者的赞赏。微软的超新数据显示,Linux占Azure使用量的约1/3。

         尽管云计算业务实现了大转身,但微软仍然落后于亚马逊。不过目前并不清楚两家公司的差距有多大,因为微软通常不会单独披露Azure业务的营收。

         微软近期宣布,整个云计算业务,包括Azure、Office 365,以及其他云计算服务,年化营收达到189亿美元。这个数据无法直接拿来与AWS比较,因为亚马逊并没有提供类似Office 365的服务。对微软来说,Office 365是一项重要业务。

         无论如何比较两家公司的业务,很明显微软都有着不错的势头。在超新财报中,微软表示,超近一个季度来自Azure的营收同比接近翻番。无论怎么看,Azure的增长速度都很快,正在成为AWS需要关注的竞争对手。

         巴托勒提表示:“从许多方面来看,微软正在赶上AWS。”

         2015年时,微软CEO纳德拉曾表示,云计算市场的竞争是亚马逊和微软之间的“西雅图之战”,而其他大部分公司都将边缘化。到目前为止,这样的说法正逐渐得到证实。不过,还有另一家大公司试图将市场格局从“双雄并立”变为“三驾马车”。

     

     

    谷歌的崛起

          关于云计算服务,谷歌是家有趣的公司。

         没有人会怀疑,谷歌云计算服务有能力提供巨大的规模和超新的技术,因为谷歌的数据中心已经在提供谷歌搜索引擎、Gmail、YouTube,以及其他许多热门服务。这些网站采用的技术可以帮助谷歌云的客户更好、更快、成本更低地运行自己的应用和服务。

         类似地,也没有人会怀疑谷歌的创新能力。在创业公司Docker推出所谓的软件容器技术时,谷歌宣布,该公司早已在数据中心采用类似的技术。随后,谷歌面向社区发布了免费使用的软件容器管理技术Kubernetes。Kubernetes非常成功,甚至微软也为其提供了支持。这帮助谷歌扭转了在云计算行业的形象。

         谷歌App Engine,即谷歌云的前身,推出于2008年。当时距离亚马逊推出AWS并没有太长时间。尽管谷歌涉足这项业务的时间很长,并吸引了一批早期粉丝,但谷歌一直没能给该服务找来规模更大、更具有说服力的企业客户。

         为了解决这方面问题,谷歌请来了VMware联合创始人、有“硅谷女王”之称的戴安·格林(Diane Greene),来负责云计算业务。凭借经验和领导力,格林推动谷歌在云计算领域发力。谷歌整合了所有的云计算产品,让格林来负责这些产品,给云计算业务重新注入活力。

         安德森表示,随着谷歌给云计算服务加入更多功能和技术,挑战亚马逊,戴安·格林已经成为“谷歌战略的聚焦点”。

         不过,谷歌的意图不仅仅是提供另一个AWS。该公司正试图给谷歌云平台上的开发者提供超先进的功能,包括人工智能和机器视觉。未来,谷歌将把越来越多的内部技术以付费方式开放给开发者。

         安德森表示:“毫无疑问谷歌正在按照自己的意图去创新。它们不仅仅是模仿亚马逊的做法。”

         谷歌的策略似乎正收到效果。谷歌签约的客户包括任天堂、家得宝、可口可乐和Spotify等。与亚马逊和微软相比,谷歌云的规模仍然相对较小,但发展势头正在加速。少有的问题在于,这样的势头可以持续多长时间。

     

     

    传统IT公司的反击

         亚马逊或许发明了云计算市场,并展开了巨大的投入。然而在这段时间里,传统IT公司也没有坐以待毙。

         例如,甲骨文就将目标瞄准了亚马逊。甲骨文创始人拉里·埃里森(Larry Ellison)借助一切机会去打击AWS,推广该公司的产品甲骨文云。甲骨文云在宣传中的超大优势就是可以飞速运行甲骨文的数据库。

         这项业务也获得了快速增长。不过巴托勒提指出,甲骨文对数据库的专注超终有可能带来不利,尤其考虑到亚马逊提供了更多的功能和选择。此外,亚马逊和微软均提供服务,帮助客户快速将甲骨文数据库迁移至它们的云计算服务中。

         巴托勒提表示:“甲骨文的坚持是一种传统思维。”

         IBM也在大举投资,开发IBM Bluemix等技术。这项技术帮助开发者更方便地在云计算平台上开发应用。此外,IBM还通过云计算平台提供人工智能服务沃森。

         与此同时,云计算行业的增长正在明显冲击IBM的传统硬件业务。硬件业务正在成为IBM财报的拖累,并给IBM的发展前景蒙上了阴影。

         为了应对这一趋势,IBM正在加强自主的云计算产品。IBM提供了专注于安装和集成云计算应用的咨询服务。因此尽管IBM喜欢介绍,该公司的云计算业务发展速度有多么快,但这些数据无法拿来与其他厂商相比,因为该公司的云计算业务并不仅仅是提供云计算技术。安德森认为,IBM不是亚马逊地位的有力挑战者。

         巴托勒提认为,即便如此,规模较小的地区性公司仍有发展空间。例如,创业公司DigitalOcean就瞄准了小型开发者。电商巨头阿里巴巴也在中国提供了阿里云服务。即使这些服务不如亚马逊、微软和谷歌的知名,但也并非没有成功机会。

         很明显,市场参与者不可能全部成功,一些公司已经遭遇了失败。GoDaddy出售了云计算部门。早期云计算提供商Rackspace已经转型,为其他平台提供支持。惠普和VMware则彻底放弃了云计算服务。与亚马逊的竞争成本太高。

         巴托勒提和安德森均认为,至少在未来几年中,亚马逊和微软已经锁定了市场前二的位置。巴托勒提表示:“目前的竞争是为了市场第三名的位置。”

         安德森则表示,在几年时间里,“亚马逊仍将是者,而微软将缩小差距,成为有力的第二名。”

  • 从底层赋能自动驾驶,TomTom宣布与思科合作研发超高速车道交通信息技术

         作为一家图商,TomTom似乎很善于从底层为车辆和交通产品赋能,大约4个月前,TomTom宣布其面向自动驾驶车辆的高精度地图已完成对美国州际路网覆盖,而就在昨天,他们又传来了支持自动驾驶车辆的全新底层交通技术布局。

     

         雷锋网新智驾消息,7月6日,荷兰图商TomTom宣布其正在研发超高速车道级别交通技术,用以支持自动驾驶车辆以及更智能的移动出行应用场景。

     

         据雷锋网新智驾了解,该项目研发将与美国思科公司合作进行,利用思科公司旗下传感器阵列、路由器以及控制器收集的路缘数据,结合TomTom的交通数据融合技术,在思科公司物联网(IoT)支持下生成一种全新的交通信息处理技术。

     

     

    分布式光纤声波检测技术(DAS)

         这次合作的一大亮点,是对分布式光纤声波检测技术(DAS)的应用。公开资料显示,分布式光纤声波检测技术是一项革命性的技术,其可以将光纤的光学信号转换为虚拟声波阵列,用于检测和评估车辆移动。此前,这种技术还被应用在超高密度地面等场景的地震数据采集,以及光纤通信等。

     

         具体而言,DAS技术通过向光纤电缆中传入一道激光,沿着激光发射路径,测量各种干扰信息,并通过分析,创建一系列声波信号(每10米测量一次)。而目前交通系统监控普遍采用的技术,其测量跨度通常超过几百米。因此,DAS技术能够检测出交通系统中曾可能漏掉的盲点,并较少交通事故监测的反馈时间,通过频繁(10米)的检测,可以建立更详尽的交通区域评估流。

     

         对于驾驶员而言,这种系统能提供更高效和准确的实时交通数据,对于交通拥堵和封路等情况更加敏感。在未来交通中,对于这种系统的需求是毋庸置疑的。

     

         据雷锋网新智驾了解,TomTom利用其对流动车辆数据的采集池对所有数据进行融合,后者来自搭载在不同流动车辆上的超过500万台采集设备。这些数据将在TomTom专为交通管理中心开发的处理接口中进行展示和分析。

     

         “通过这个项目,我们将道路基础设施、车辆、驾驶员和道路管理者联系在一起,使他们能够几乎实时地进行信息交换。这也是践行万物互联概念。借助TomTom的专利技术,以及他们巨量的交通数据池和创新交通技术,我们可以多方向合作,”思科公司欧洲区总裁Edwin Paalvast如是说。

     

         准确和实时,可以用来简单概括未来自动驾驶和智能网联趋势下对于交通信息反馈的要求。此次TomTom与思科的合作研发也在布局这块蛋糕。据介绍,未来整个系统将致力于减少潜在事故以及提高实时交通服务的准确率,并降低交通监控基础设施的成本。以DAS技术为例,该技术将很有潜力成为取代传统交通检测的更高效和低成本的方法。

     

         官方还表示,该项目将聚焦于支持自动驾驶车辆的产品服务,这种场景下,对交通环境以及各车道情况的实时感知至关重要。

  • 福特新驾驶辅助技术:多了哪些新功能?

    随着科技的日新月异,汽车的驾驶难度也变得越来越低,许多自动化的电子配置的运用都令驾驶汽车变成了一件简单的事情:自动变速箱解放了驾驶员的左脚,自动大灯、自动雨刷等配置令驾驶员能够将注意力集中在道路上,而自动泊车等驾驶辅助技术则让许多新手司机摆脱了无法倒车入库的烦恼。那么在不久的将来驾驶汽车会是一种什么样的体验呢?福特给出了他们的答案。

        ■自动驾驶分级

        谈到未来的驾驶体验,自动驾驶是一个永远都绕不开的话题。许多人认为自动驾驶就是驾驶员上车输入目的地后,什么都不用做就能到达,其实笼统的来说并不是做到了这一步的车辆才能称之为自动驾驶,SAE汽车工程师学会对自动驾驶进行了0-5级的分级。

        从分级来看,其实具备超简单的驾驶辅助配置的车辆便能够称之为具有一定的自动驾驶能力,目前来说在市场上能够买到的车辆里,超高的只具备Level2级别的自动驾驶能力。而福特超近展示的新技术,虽然并未超越Level2,但相比之前又有了许多新的升级,令驾驶员可以更轻松的完成对车辆的驾驶工作。

        ■福特现阶段已经实现的驾驶辅助技术

        要弄清楚升级的黑科技,咱们首先来看看福特现在的量产车上都具有哪些驾驶辅助系统,毋庸置疑,作为主动制动功能的ACS低速行车安全系统肯定属于这一范畴,而ACC智能自适应巡航控制作为高速道路上的好伴侣,也是驾驶辅助系统的一部分,那么还有什么呢?

        除此之外,例如前车广角摄像头、横向来车警示系统、自动远光感应调节系统等这些能够提升驾驶安全的配置,也都属于驾驶辅助系统的一部分。

        ■福特展示的新技术

        那么这次福特又在原有的驾驶辅助系统的基础上,增加了一些什么样的黑科技呢?总的来看,可以将这些功能分为两个部分:交通拥堵辅助系统和V2X车联技术。

        -交通拥堵辅助系统

        从名字上看,交通拥堵辅助系统就是为了解决大城市中城市拥堵的一种辅助驾驶系统,这套系统的名字看起来很通俗易懂,其实其主要由两个功能所组成:带有启停功能的自适应巡航系统与车道中央保持辅助功能。

        从实际的试乘体验来看,这套系统对加塞时的表现很自然,减速的动作并不突兀,很好的兼顾了乘坐的舒适性。并且在前车完全刹停后,也会跟随至静止状态,而驾驶员的双脚始终没有对刹车和油门踏板进行操作。

        那么测试车辆时如何做到主动巡航与车道中央保持的呢?这就要看看这台车加装的一些硬件了。其实数据的采集只用到了两个传感器,一个毫米波雷达与一个摄像头。

        当然,除了摄像头和毫米波雷达外,车内加装的一个显示器也是显而易见的,不过据现场的工程师介绍,在超终的量产车上,现在显示器的功能会通过仪表板上的屏幕或HUD抬头显示系统来实现,并不会突兀的树立一个屏幕在中控台上方。

        -V2X车联技术

        可能很多人并没有听说过V2X的概念,其实这是由英文VehicletoX简化而来,是一种车辆与周围车辆、基础设施等进行通信的技术。通过车与车、车与基站、基站与基站之间的通信,从而令车辆得到实时的一系列道路交通情况。

        本次福特演示的V2X车联技术通过DSRC(专用短程通信技术)方式完成,包含有两个主要功能:基于信号灯的车速引导与左转辅助技术。基于信号灯的车速引导,是在车辆离信号灯还很远的时候便接收到信息,通过信号灯此时的状态和即将变更的时间,根据车辆距离信号灯的距离估算出不用等待红灯的大致车速并告知驾驶员。

        通过与信号灯的通讯,车辆能够得到信号灯此时的状态和下次变更的时间,再通过距离计算出适当的车速,从而尽量避免在信号灯前等待,通过这种手段来提升车辆的燃油经济性和道路通行效率也是一个不错的办法,而且一路“畅通无阻”也有利于驾驶者保持好的心情。

        总的来看,福特此次展示的这几项新的技术虽然对自动驾驶的级别没有提升,但确实能够为驾驶者提供额外的帮助,不仅降低了危险的发生,另一方面也会提升车辆的燃油经济性,不过相比于交通拥堵辅助系统,V2X车联技术的实施则需要更多的时间来完成。

        ■对更遥远未来的解决方案

        如果你认为以上这些就是目前福特汽车所有超新驾驶辅助技术的体现,那就大错特错了,作为一家承诺在2021年将具有Level4级别的自动驾驶汽车推向市场的车企,福特在美国和欧洲也在进行着自动驾驶原型车的测试工作,而目前该方案已经升级至第二代。

        目前来看,虽然福特的自动驾驶原型车拥有多个摄像头,但其始终保留了至少两个激光雷达的存在,这种解决方案与另一个美国品牌特斯拉的解决方案存在着明显的区别。激光雷达相比于摄像头,在功能上所受到的干扰因素会更少,因此相对来说也更为可靠,只是由于其成本较高的问题至今未得到解决,才没有被广泛的应用。

        编辑总结:

        有些人可能会认为福特超近的驾驶辅助技术升级不大,但作为一家传统的车企,在驾驶辅助技术方面偏向保守也是一个很正常的思维,毕竟对于新兴的车企来说,传统车企对“安全”的概念有着更多时间的理解。不过循序渐进的推进驾驶辅助技术的量产就是一个好的状态,虽然这次更新的几个“黑科技”在中国市场还处于验证阶段,并未有具体上市的时间,但我相信随着测试的顺利结束,它们会很快的与消费者见面。

  • 马斯克要在美国建神奇超级高速公路:解决城市拥堵

           埃隆·马斯克在推特表示,他正与洛杉矶市长进行会晤,洛杉矶方面表示对马斯克的“超级高速公路”计划持开放态度,马斯克盛赞市长明智。以下为报道的详细内容。

     

           埃隆·马斯克可能收获了其“超级高速公路”计划的首位顾客。这位科技界巨头表示,他正与洛杉矶市长贾西提进行“有前景的谈话”,且认为市长的看法十分明智。

     

           两者会晤的主题是使用马斯克“无聊公司”的技术,在洛杉矶构建大型地下网络,供汽车、自行车以及人类来往。现在,会谈进行到何种地步,尚不明朗。但贾西提明确对这一计划持开放态度。

     

           正如马斯克所指出的那样,技术层面是容易执行的,困难的是清除法律障碍。如果要在洛杉矶建立一个高速隧道运输网络,公司将需要大量的许可证,说服官员认为这样一个雄心勃勃的项目应该继续进行,这不是什么简单的工作。

     

           不过,现在可能就是一个开始。洛杉矶高度依赖汽车且交通状况已经算得上是臭名远扬,所以这座城市可能会接受一些大胆的想法。

     

     

  • Dr.Joseph:"人车合一"是自动化驾驶发展重要方向

           6月21-22日,2017中国安全产业峰会暨首届汽车安全产业论坛(ASC2017)在北京召开。道路交通安全历来是各类生产安全事故的重灾区。在不断完善被动安全系统的同时,尽快加速发展智能主动安全技术,对于解决交通事故高发的问题,减少人员的伤亡具有重要意义。

           本届峰会由中国安全产业协会、车载信息服务产业应用联盟以及车云网联合主办。特邀数百名国内外主管机构领导、专家、行业大咖探讨汽车安全技术、产业发展趋势和商业模式,围绕“政策与监管”、“ADAS及自动驾驶方案”、“商用车安全”、“UBI保险”、“电动车安全”、“网络信息安全”、“数据安全”、“电动车共享”、“人工智能”等话题展开讨论。

    核心提示:

           原美国高速公路安全管理局(NHTSA)研究副署长Dr.Joseph Kanianthra发表以《当代自动驾驶环境下的主动安全》为主题的演讲。他表示,以美国为例,在过去的50年中,美国交通事故率呈现大幅下降,不过在故去的2015年和2016年中,死亡率又稍微有点上升。归结造成车祸发生的原因,他认为,首先是驾驶人员、其次是车辆本身、超后是当时环境。这些因素综合在一起从而造成了车祸发生。这其中,司机操作失误等人为因素是主要原因,占到总交通车祸的90%。因此,发展自动驾驶正是出于交通安全的考虑。根据数据调查显示,人类司机在面对交通突发状况时所采取紧急措施方面有很多不足的地方。而遥感设备、电子监控等技术系统就会对驾驶人员不当的操作进行补救。因此,他表示推崇和大力发展自动驾驶******是对人类驾驶员决策的一个补充,这将大大提高交通安全和道路安全。除此之外,随着技术的突破,在有效的提高交通行驶效率的同时也能够提高生活质量。但是他也表示,完全依靠自动驾驶消除碰撞事故是不可能的。不过CIB(预碰撞制动)功能可以有效地减少碰撞事故发生概率以及碰撞时的速度。他认为,自动化驾驶就是把人类驾驶过程中的一些责任转移到汽车上。那么问题来了,制造商、经销商、车主,谁会真正对此负责?目前没有答案,但这是一个值得思考的问题。

           自动化驾驶发展的方向究竟如何?在Dr.Joseph看来,驾驶人员一定要参与到驾驶过程中,司机和自动驾驶汽车两者相结合才会更有效地减轻事故发生概率。除此之外,为降低自动驾驶车辆发生交通事故概率以及促进自动驾驶良好的行业发展,还应当把自动驾驶车辆和传统驾驶车辆分隔开。

    以下为演讲实录:

           大家上午好!非常荣幸参加本日的论坛,我们看到了很多相关的同事和专家都来到了本日的讨论,我也花几分钟的时间跟大家分享一下,我对于目前在自动驾驶环境当中存在安全问题的一些想法。这是代表我个人的观点,我已经不再是政府的雇员了,所以就不代表任何官方的立场。我过去是在政府相关的部门任职,但现在已经不是了。

           首先,给大家看一下我讲话的一个大纲,我也会在其中穿插一些数据,让大家能够更好的理解我要说的问题,之后我还会再说一下自动驾驶作为一种安全策略的内涵。我们现在面临什么样的挑战和自动驾驶可能带来的后果,超后有一些结论跟大家分享。

           我们来看一下相关的数据,在过去的50年当中,应该说在美国我们取得了很大的进步,事故的数量进行了大幅的下降。但是在过去的两年当中,2015年和2016年,我们又看到了数据死亡率稍微有一点上升,这是让我们觉得比较担心的,因为数据在历史上不断下降的,就有一些争论了。首先有的人会认为说可能是我们在安全,大家可能觉得安全这个问题很难当然的,但是我们就觉得说突然的上升肯定是有一些问题。

           我们来看一下,车祸发生的理由原因有什么,首先司机本人,第二车,第三就是当时的环境。一个很重要的认识是说,所谓的车祸事故并不是由哪一个单一的事件或者说是因素造成的,而是说很多的因素综合在一起,包括当时的路况,乘客或者说是司机本身,所有的这些因素综合在一起造成了车祸的发生,这是我觉得需要大家明确的一个观点。

           如果我们把数据再进行拆分,什么样是首要车祸的数据?当然车是由人来驾驶的,他们要对不同道路的场景做出反应,做出相关的驾驶决策,而有的时候这种决定可能是错的。他们可能采取驾驶的行为导致了没有想到的后果,这就是我们看到的车祸当中有44%是由司机的失误造成的,然后可能6%是司机酒驾或者是毒驾。把所有的这些因素综合在一起有90%车祸的原因都是由人为因素造成的。从路况本身来讲,可能只有有7%到8%,车辆本身可能至少有2%的原因。我们都看到造成车祸超重要的因素其实是人和人相关的这种因素,所以我们出于交通安全的考虑,就必须要发展自动驾驶。

           当然还有其他的因素,比方说违反了交通的法规,然后没有很少的使用车内的这些设施,可能是夜间的驾驶、视线不好、司机走神了,尤其是现在大家这么的依赖手机要发短信,要看微信,刷朋友圈,可能驾驶的时候就分心了,再有可能是你超速了。还有其他原因导致司机的走神或者说是这种年轻的司机和年老的司机,他们可能缺乏经验或者说本身反应,身体机能的下降也会导致一些驾驶事故的问题。

           这一页的PPT相对来说比较复杂,但我们只看绿色的部分,也就是说,人类驾驶员在处理信息,做出决策的过程,是基于我们对于可能发生的情况预测的基础,然后采取你所能做出及时的判断,两者结合在一起做出一个动作。所有的这一些都是由人,司机本身来进行处理的。我们来考虑无人驾驶,就是完全的无人驾驶呢?对于系统来讲,我们是用算法来做所有的这一切分析和决策的。问题就来了,这一些是否能够靠算法本身来完成?

           我们用一个算法来做这一套系统,它是否会比人类司机的表现要更出色呢?我们现在对于车的制动所用的做法就是刹车、方向盘、油门,这就是你在驾车的时候要操作的3个超主要的部件,然后它们可能会有一个时序上你要采取不同的时间做不同的动作。我们看一下相关的数字,我们来看刹车在这方面的相关性,只有33%的车祸是司机完全没有做出刹车的动作,接下来23%可能是刹车踩到1/4,然后28%是大概刹车用了一半,还有51%、75%刹车的功能是8%的案子当中得到了时限,只有不到1%大概是完全的使用了刹车的功能。所以我们发现人类的司机在这个方面有很多缺乏的,不足的地方。

           我在日本的一个会议当中,也说到了这个观点,也就是说,我们对于安全的问题,对于司机安全的保护是很重要的,但这就要求我们在人脑的反应和对车的操控当中达到一个整合。在这个PPT当中,我们就发现像遥感设备这样技术的使用,我们能够对车辆的情况进行电子的监控。如果说司机的操作出现了某些不足的地方,系统就能够识别出来做出补救,司机当然也能够随时接管车辆,如果出现必要情况的时候。

           如果说要发生车祸的时候,你会要看一下司机和乘客比方说相关的措施有没有做到位之类的,所有的这一些综合在一起能够大幅的提高交通安全,而我认为在那个时候人车之间的互相接管和配合是能够提高交通安全的。为什么我们要推崇自动驾驶、无人驾驶呢?首先我觉得是对人类决策的一个补充。随着现在这些技术突破,我们能够更有效的来提高交通的效率,同时能够提高我们生活的质量以及有更好的交通安全和道路安全。所以我们要看基于这些目标怎么来开展这个工作。政府已经对自动驾驶的层级有了一个规定,首先,我们有五级的层面,然后级或者说其他有的是0级,就是说一点自动化也没有。然后5级或者说有的是4级就是完全的自动化,所以说体面上大家可以看到对于每一个级别的定义。

           接下来,我们再来说一下预碰撞制动系统,我来做了一些假设。因为美国是有2亿左右相关的事故,在2015年的时候,我们的车队具备了新的预碰撞制动功能,我们看了一下系统它的有效性的数据,基于这种假设和我们已有的数据得出了幻灯片这样的结论。到2040年,我们发现具备CIB(预碰撞制动)功能的车内将会增长到3亿,到2040年的时候有预碰撞制动功能的车辆将会达到2.92亿。

           我提到260万的事故,如果有了这样的碰撞减轻制动的系统,基于不同碰撞的类型,我们可以计算出它的有效率。然后2015年的时候是240万,随着年份上涨具备功能的车辆会越来越多,超高的有效系数是0.8%,然后从2015年开始车队具备这样功能逐渐的增长。刚才提到2040年可以达到2.92亿量车。

           红色的柱子是碰撞发生率,可以看到它是逐年下降的。我们可以看到,依靠自动驾驶完全消除碰撞的话是不可能的,碰撞还是会发生。所以我们的结论就是,需要大概25年的时间,才能够使所有的车辆都具备预碰撞制动系统功能。然后在2040年的3亿辆车当中会有2.92亿辆自动CIB功能,它的有效性可以决定减少事故、减少碰撞的速度。

           我们在谈自动化驾驶的时候,我们就是要说的是把人的一些职责转移到了车上。这样做的时候谁来真正的负责呢?是制造商还是说经销商?还是说车主?这是一个开放性的问题,我们目前并没有答案。但是当你把开车的责任从人转到车的时候,总会有人需要承担这样的责任,即便在驾乘的时候,司机相关的问题占到90%,只有10%是车辆的问题。完全自动化它的意义是什么?首先就是有效性和自动化层面需要进行很好的评估,并且司机也还是要参与进来,还是说让它完全无人驾驶、自动驾驶,这是两种不同的方向。

           一个是自动驾驶的时候,即便是车在自动驾驶,司机还是能够参与进来,司机还是可以承担责任,这是一种方向。我相信把人和车辆结合起来能够起到更好的作用,使得司机和自动化驾驶的汽车这两者结合起来,会更有效的减轻事故。如果说车是完全自动化,完全无人驾驶的话,你会要增加很多层面的软件,很多层面的技术、传感器和其他的东西。每一个层面它的准确率或者有效率都不是100%,它可能是98%或者更低,整个把这些层面全部加起来,软件、技术全部加起来,整个系统的有效率又会是多少呢?我相信它肯定不是100%,因为每一个部件,每一个构建它的子系统都不是100%的有效性,所以加总在一起它的系统有效性更会降低,所以这个责任的问题是开放性的问题。美国,我们有律师来考虑这些问题。我们是否要用完全车的责任来颠覆整个行业呢?这是需要我们谨慎思考的问题。

           另外一个问题就是说,即便司机可以短暂的卸下责任,必要的时候再接管,有时候司机在自动驾驶的时候,他所接受的情景也跟传统的传统的驾驶是不一样的,所以说司机也需要得到新的培训,他们需要熟悉新的系统,这个点是可以做到的。还有一些局限,通过把司机完全排除出驾乘责任的话,尤其是在交通拥堵的情况下,这个是需要很多年才能够让车辆完全自动驾驶。如果不能够把自动驾驶的车跟其他传统驾驶的车分割开的话碰撞还是会发生,如果这样的事故发生的话,大众就会更加反对自动驾驶,甚至是半自动驾驶的汽车。因为大众他不会相信它,如果说是大众不相信的话,无论是安全的问题还是其他的问题都无法得到解决。所以我们必须要向大众显示无人驾驶的汽车、自动驾驶的汽车是可行的,要让消费者可接受。

           另外,人们喜欢自动驾驶的技术有以下几个原因。首先,它有可信的安全保证,其次没有意外的结果,还有就是它的成本是可以负担的,无论是前期成本、维修成本,还是维护成本。但是要考虑如果说问题出现了谁来负责,是厂商负责,还是说一开始车就卖的很贵,所以这些问题也是我们需要考虑的。还有就是技术的供应商,也要确保驾驶本身。司机如果已经适应传统驾驶的话,他们自动驾驶汽车的时候也需要进行适应,否则的话就需要进行全新的培训。

           传感器应该能够准确的来探测周边的情况,这样的话自动驾驶的系统才能更快的渗透到车辆当中,而且我们还需要进行大众宣传教育给他们提供相关的安全信息,要比现在做得更进一步。对于完全自动驾驶的汽车它的挑战呢?就是说它要花很长的时间,也许25年或者更长,还有就是普遍的接受性几乎是不可能的,因为总会有人他不信任这个,你需要进行大众的宣传教育。还有就是说对于无人驾驶的汽车道路是需要进行一些分割,可能分出一些车道。还有基础设施和投资,在这一方面是会很高。当然消费者他的接受度有赖于他驾乘的便捷程度,这也是需要我们考虑的。

           这是一个成本收益的曲线图,传统的和自动驾驶汽车。这个图蓝颜色的线是收益,它先上涨到一定的程度,收益上涨到一定的程度之后,到完全无人驾驶的时候,反倒是收益有所下降。另外成本却是一路上升,所以说成本收益的比它是先上升随后下降。

           我们对未来的预测是怎么样的呢?这是一个假设的曲线。我们有汽车到汽车和汽车到基础设施这样的通信,也许再往后走到2035年、2045年我们可以实现。作为结论,有效值是非常重要的,它基于自动驾驶不同的水平,还有我们要分析数据、分析成本收益来决定自动驾驶哪一个层级是超优的选择方案,是完全自动驾驶还是说到一定的程度就可以了。同时还要考虑到基础设施的成本,以及要让司机参与进来。还有关于隐私性、安全性的问题,也是需要得到考虑的,我就讲这些,谢谢各位聆听。(网易汽车)

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