车云网2013年10月24日报道 一年一度的智能交通世界大会(ITS World Congress)在东京遭遇了台风“韦帕”,时间很凑巧,随台风而来的倾盆大雨凑热闹一样的也将冷水洒在了自动驾驶车和互联车上。
在这场讨论智能化运输系统的年度会议上,各位业界“大拿们”考虑了这些技术突破的现实障碍。这听起来有点儿像是一场讽刺的“大回转”。在过去的几年内,这个年度会议对专家们来说,就像是一个兜售智能化运输潜力的巨大平台。但随着自动驾驶车真的开始要抓住公众的欢心,这些专家反而开始发出小心的呼声。
尽管像日产、特斯拉和谷歌这样的公司都在争先恐后地公开2020年研发自动汽车的计划,但眼前的障碍还是有很多,比如:
技术挑战
缺乏企业标准
模糊的或不存在的法规
执行成本
责任问题
通用汽车的主动安全部全球总监凯普(John Capp)在谈到自动驾驶时说:“我认为它需要的时间会比多数人想象的长。”
车与车之间或车与基础设施之间的联网会带来的巨大的数据流的技术挑战,而用以传输信息手机网络等的无线移动通道则被认为是其中的关键。
德国大陆集团日本公司的CEO哈格多恩(Christoph Hagedorn)说,“联网后,在行驶的过程中将产生大量的数据,每分钟1G。即便是对于目前的4G LTE移动网络来说,这个数据量也过于庞大了。这其实不再是汽车行业的挑战,而是信息技术行业的挑战。”
而随后的智能交通网络的试驾也印证了联网的局限性。本应对汽车盲点内的行人或摩托车司机发出警告,但测试车却没能发出警告。而在拥挤的十字路口,虽然“注意,驶来车辆”的铃声响了,但却搞不清楚是哪个汽车的声音。
同时,如果有来往的车安装了V2V的通信系统,这种警告声将充满车来车往的整座城市。
有些问题永远没有十全十美的解决方案的。由日产Leaf电动车改装的那辆自动驾驶汽车虽然可以绕过“联网”的混乱问题,但也面临两大挑战:
车载的传感器难以观察拐角处、盲点或者是前方数英里之外的路况。
车载的计算机需要记录无数的驾驶情况。
“我面前这辆车就是车辆知识的极限,”宝马集团车辆安全部副部长康帕斯(Klaus Kompass)说道,“每当你想要对我面前这辆车的前面那辆车知晓更多,你就受到这些现有技术的限制了。”
此外,验证自动驾驶汽车的软件的安全性也会花费很长时间。“最大的障碍在于你不得不面对成千上万不同的驾驶情况”,哈格多恩表示,“有许多驾驶情况可能需要几年的驾驶经验”。
虽然路边传感器和无线电广播设备可以解决一些问题,日本、韩国和欧洲这些国家都在近年里制定了各自的体系计划,但是技术需要一种通用的标准,而且法规也是一项未知领域。
除了这些,运输系统也因为担心配备无线电设备和运行维护网络的花费过高而考虑退出,“仅仅纽约就有13000个有交通信号灯的十字路口需要安装这些设备”,纽约运输部系统工程主任蒂帕尔多(John Tipaldo)说。
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