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先發后至—自動駕駛的奇幻漂流(終)

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導言

當我們談及“自動駕駛”這一技術,眼前或許會浮現出無人物流車在街頭穿行的場景,也可能想到無人出租車正在城市道路中穩穩行駛的畫面。透過現象,看本質,這一切的背后是人類跨越百年的求索:從早年無線電遙控的小型三輪車,到后來的電纜引導和車載計算機,再到如今融合多傳感器和人工智能的大型智能車輛。人們不斷追問:汽車何時能徹底擺脫人類的方向盤操控?“解放雙手”究竟如何才能實現?在漫長的探索中,技術路線幾經顛簸,資本與政策紛紛涌入,科研界和產業界也一再碰撞與協作。


作為一次極富戲劇性的“奇幻漂流”,自動駕駛不僅走過了機械時代的試驗,也在大數據和人工智能的加持下進入了高速發展期。回顧此前曾介紹過的歷史脈絡,不難發現,科研團隊和車企在不同時代都曾嘗試用各種方法讓汽車變得更加“聽話”、更加“聰明”。今天,當我們有機會在城市道路上見到無人駕駛車隊示范運行,當星羅棋布的無人配送車成為人們的“最后一公里幫手”,無人駕駛已不再是科幻電影中的噱頭,而在不斷融入現實生活。

無線電與電纜:初心與雛形

在追溯現代自動駕駛的源頭時,人們常會提到那些在街頭做“冒險實驗”的車輛:它們沒有駕駛員坐在車內,卻能通過遠程無線電波或機械拉桿完成簡單的轉向和加速。這些看似怪誕的設想,體現了人類早期對“無人駕駛”的原初憧憬。以無線電為媒介的控制方式在當時已屬驚艷,但也受限于電磁環境與控制距離。為了擺脫“信號不穩、操作失控”的尷尬,人們又在高速公路下埋設電纜,用磁信號指引車輛保持直線行駛或拐彎。然而,高昂成本與日常維護難題導致電纜方案沒能真正投入大規模應用。


這段時期的實驗雖然步履蹣跚,但給后世留下了兩大啟示:其一,“解放雙手”不僅意味著機械操控的替代,更預示著人類思考如何為汽車“賦予大腦”;其二,車輛周邊的基礎設施是否愿意并能為“無人駕駛”進行改造,在此后也成為影響技術走向的重要因素。


1921年無人駕駛三輪車試車現場

圖像識別與計算機:奠基之作

在科研史中,無論是用于軍事還是航空航天,借助攝像頭和計算機處理來實現自動化的想法,一直是關鍵驅動力。早期的斯坦福大學“Stanford Cart”項目讓人類第一次看到了利用攝像頭獲取環境信息、并由計算機進行識別和決策的可行性。此后,由斯坦福研究所(SRI)推出的“Shakey”機器人,則進一步擴展到邏輯推理和路徑規劃領域。雖然這些“先驅”大多行動緩慢、僅能在室內或簡單環境中移動,但它們最寶貴的貢獻就是建立了感知—預測—控制的基本架構,這一框架至今仍是自動駕駛的技術根基。


查爾斯·羅森與 Shakey

與此同時,人工智能領域在20世紀中后期也取得了顯著進展。硬件方面,晶體管替代了真空管,微處理器的運算速度不斷提升,使得車載計算機成為可能。軟件方面,基于邏輯推理、路徑規劃和機器學習的算法體系初步成形。到了20世紀70年代,科研人員陸續嘗試利用立體攝像頭或專用硬件加速器進行三維感知,車輛的識別精度得到了提升。一些實驗車甚至能在受控道路上以較為穩定的速度自動行駛,為后續更大規模的路測埋下伏筆。


Stanford Cart后續型號

全球研發與初步落地:技術與資本的雙推力

當計算機小型化與傳感器技術逐漸成熟,自動駕駛開始走出實驗室,在多國科研和工業界的合力中加速前行。70年代起,日本在立體視覺與圖像二值化處理方面進行了系統性研究,美國則涌現出民用與軍方合力推 進的無人車項目,歐洲的車企與研究機構也通過跨國合作分享技術成果。80年代,隨著無人駕駛在公開道路上的首次測試成功,這項技術更為廣泛地進入大眾視野。


NavLab 5駕駛室

在90年代,卡內基梅隆大學的NavLab系列車輛、梅賽德斯-奔馳的原型車等相繼在高速公路上進行了實車測試,自動駕駛技術從概念走向部分商業化雛形。也正是在這段時間,人們對ADAS(高級駕駛輔助系統)形成了比較明晰的思路:先用ABS、ESC、ACC等功能解決關鍵安全和駕駛減負,再嘗試讓汽車逐漸實現“更多場景、更多動作”的自主操作。這個階段的努力,讓大眾見識到車輛確實能夠在某些環境下“自動駕駛”,同時也為21世紀的商業化爆發奠定了實踐基礎。


NEC D8088處理器

新千年的引爆:DARPA競賽與互聯網巨頭入局

進入新千年,人類對自動駕駛的期待達到了新的高潮。其中最具標志性的事件,是2004年至2007年連續舉辦的DARPA大挑戰賽。雖然最初的比賽中多數車輛舉步維艱,但短短幾年后就有多支團隊能將自動駕駛車輛順利跑完全程,并處理相對復雜的野外路況。多所名校團隊、互聯網領域的精英與傳統車企的工程師在此競賽中大放異彩,不僅催生了大量無人駕駛核心算法的迭代,也培育了后來的谷歌自動駕駛項目主力成員。


2004 加州理工大學參賽車

隨著DARPA大賽帶來的名氣,以及資本市場對無人駕駛前景的看好,各大互聯網巨頭開始積極投入。谷歌(后改組為Waymo)在2009年正式啟動“Self Driving Car Project”,并于2010年代中期率先在公共道路進行大規模測試。此舉激發了全球車企的競爭與合作:通用、福特、豐田、寶馬、戴姆勒等傳統廠商不再局限于觀望,而是紛紛展開相關技術的收購、整合和自主研發。無人駕駛的產業鏈也日趨龐大,從傳感器制造、地圖構建到算法平臺,多種角色共同涌入,形成了龐大的生態系統。


Embark Trucks測試車

百花齊放的應用時代:商用試點與大規模測試

近十年來,一方面是國家層面的政策鼓勵與法律法規的逐步完善,另一方面是技術硬件與算法的不斷進步,推動自動駕駛進入“百花齊放”的應用時代。部分企業在城市中開設無人出租車服務,讓普通市民通過手機App預約試乘;無人巴士在特定園區或風景區運行,承擔短程接駁任務;小型無人配送車在大學校園或社區內穿行,完成外賣、快遞的“最后一公里”配送。干線貨運領域則出現了自動駕駛卡車編隊、高速自動駕駛物流試點。


TuSimple自動駕駛卡車

在資本市場上,LiDAR(激光雷達)和其他傳感器企業相繼上市,多家自動駕駛初創公司通過SPAC合并或IPO方式籌集資金。這股熱潮為技術研發和商業落地提供了更雄厚的財力支持,也帶來了激烈的競爭。有公司選擇與傳統車企深度綁定,力圖將自動駕駛功能快速搭載到量產車型上;另一些公司則主打“出行即服務”理念,想要構建更完善的無人車隊與共享出行生態。


waymo封閉測試

ADAS到無人駕駛:從輔助功能到全場景覆蓋

如果說無人駕駛是“終極形態”,那么ADAS就是通往終極形態的必經之路。在現代汽車中,早已普及的巡航控制(CC)、防抱死制動系統(ABS)、車道偏離警告系統(LDW)、自動緊急制動(AEB)等功能,都為駕駛者提供了基礎的安全保障與操作輔助。近些年來,更多品牌推出L2或L2+級別的駕駛輔助方案,如高速公路自動跟車與車道保持、城市路況自動跟隨等,讓駕駛者在特定場景下短暫“放手”。


搭載ABS系統的奔馳W116

隨著人工智能、圖像識別和高精地圖技術的提升,這些輔助系統正朝著更高等級的自動化演進。以往需要人工介入的場景不斷被算法覆蓋,傳感器精度和冗余設計也日趨嚴謹。許多新型車企甚至直接把“自動駕駛表現”視為產品賣點,通過OTA升級為用戶持續推送算法與功能改進,令車輛具備一定程度的自學習和自適應能力。


搭載了ABS的克萊斯勒汽車

未來圖景:走向常態化、規模化

雖然自動駕駛技術已取得了空前進展,但要想在全球范圍大規模普及,仍需面對諸多挑戰:極端天氣、長尾場景、復雜人車混行、法規標準的統一以及責任劃分的倫理難題。部分區域道路缺乏高精地圖或道路標志,或者通信網絡尚未達標,都會阻礙無人駕駛車輛發揮穩定性能。對很多企業而言,盈利模式也仍在摸索之中:究竟是靠出行服務獲取乘車費,還是靠出售軟硬件技術給整車廠,抑或是廣泛布局物流、公共交通和城市基礎設施,這些都沒有定論。


Apollo自動駕駛巴士

盡管如此,自動駕駛前景仍然值得期待。從城市短途出行到高速干線物流,從封閉場所的無人接駁車到遍布社區的配送機器人,這些應用場景正在不斷增加。有些國家和地區已經率先制定了車路協同規劃,準備在道路側建設智能感知與通信設備,幫助車輛在關鍵時刻獲得額外的環境數據。對消費者而言,越來越多的量產車型將配備高階輔助功能,逐步培養市場對車輛“自動駕駛能力”的認可度。


蘿卜快跑測試車

結語

回首整個歷程,自動駕駛從最初只能用無線電或電纜進行簡單遠程控制,逐步過渡到采用攝像頭、雷達和激光雷達的多傳感器融合,再結合高精地圖、人工智能算法進行實時決策與規劃。這條路充滿了崎嶇:既經歷過國家或軍方層面的巨大投入,也遭遇過企業投入巨大卻寸步難行的低谷。而如今,隨著硬件和軟件的成熟疊加資本與政策的助推,自動駕駛在城市街頭與公路上的身影已越來越常見,開始為人們帶來全新的出行體驗。


Neolix配送無人車

正如有人所說,“自動駕駛并不只是為了讓汽車取代人類駕駛,而是為了讓出行變得更安全、高效和便捷。”如今,那些遙遠時代的設想與試驗,正逐漸變為尋常生活中的一部分:無人小車在大學校園里跑來跑去,給學生送餐;無人出租車在市中心接上匆忙上班的人們;無人卡車在高速公路晝夜不息地奔波,緩解了物流壓力。無論是公共交通、私家出行,還是物流配送,這項技術都展露出蓬勃的適應力。


waymo無人出租車

或許在不久的將來,當道路基礎設施實現全面智能化,法規和道德規范逐漸完善,自動駕駛能夠在絕大部分場景下真正“說走就走”。到那時,人類將告別對方向盤與油門踏板的疲憊依賴,把更多時間與精力留給工作、娛樂和思考。那將是一幅怎樣的畫面?也許就像當年那些工程師在實驗室里描繪的未來:車輛按照優雅的路線排列前行,精準避讓行人,自動識別路面突發狀況,整個城市的交通流量得以更有序、更高效地運行。


小馬智行

這便是“自動駕駛的奇幻漂流”所奔赴的終極目標——讓汽車真正成為智能移動空間,讓出行成為更安全、更高效、更具想象力的生活環節。在人類對交通不斷升級的追求中,自動駕駛注定還會伴隨更多技術飛躍與社會變革,也勢必會在更寬廣的舞臺上演繹出新的精彩篇章。去回望它的歷史,正是為了更好地迎接它的未來。人們好奇的視線已然投向前方,而歷史則告訴我們:這場漂流,遠未到終點,卻早已翻開了嶄新的篇章。

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