微型EV在中国崛起，AI自动驾驶可行吗？

来源：AI Trends Insider

作者：Lance Eliot

编译：郭少圳 尔东

在中国，有一种电动汽车正在崛起，它体积超小、价格便宜（约1000美元），可以解决成千上万人的出行问题，它们被称为微型或超小型电动汽车（EV，electrical vehicle）。据估计，去年此类汽车在中国的销量为175万，与同期传统电动车相比基本翻了一番。微型EV速度上比汽车慢，比自行车快，在中国的广大城镇有着巨大的市场潜力。

微型EV的优缺点

在中国，有大量的小型电动车制造商，这些公司因为成本问题，在部分安全标准测试上下的功夫较少，导致微型EV存在一定的安全问题。而安全性，往往取决于速度。

一般而言，微型EV的最高速度可达每小时40-73公里。在城市通勤中，这已经足够快了，足以让驾驶者轻松到达想去的地方。市场上已经有各种各样的低速小型电动汽车（LSEV），它们的制造成本相对低廉，同时，在目前中国大多数城市和乡镇，监管部门并不要求微型EV的驾驶员必须持有驾驶执照，这也造成了一些交通乱象，驾驶电动汽车就像驾驶游乐园的碰碰车一样，导致部分城镇的交通出现拥堵。

微型EV的有毒危险电池的回收也是一个问题。更严重的是，因为缺乏类似安全气囊等设备，如果微型EV发生事故，驾驶员和乘客必将受到严重伤害，乃至死亡。

当然，微型EV也有它的优点。除了短途旅行的便利性外，这些微型车可以很容易地停放在紧凑的地方，两到三辆微型EV可同时停入一辆普通汽车的空间。这在理论上降低了对停车位的需求，在紧凑的城市环境中为停车场腾出了更多的空间。

AI自动驾驶与电动汽车

对于微型EV来说，AI自动驾驶是一项技术上的极大提升。但很多人会问，AI自动驾驶与电动汽车有什么关系？

在AI自动驾驶上，通常有以下任务步骤：

• 传感器数据收集和解析

• 传感器融合

• 虚拟世界模型更新

• AI行动计划

• 汽车控制命令发布

如果AI自动驾驶技术应用到了电动汽车上，则可在一定程度上提高其驾驶的安全性。有一些AI自动驾驶汽车专家还不断提到一个乌托邦世界，在这个世界里，公共道路上只有AI自动驾驶汽车。但事实上，由人类来驾驶汽车将会持续很多年，可能数十年。要达到真正的全AI自动驾驶，不仅是技术问题，还涉及到一些道德与伦理层面的问题。

回到微型EV的主题，让我们考虑一下AI自动驾驶能否实现的问题。

首先，让我们考虑是否可以将微型EV配备为AI自动驾驶汽车。从目前来看，能够让微型EV成为真正的5级AI[1]自动驾驶汽车的可能性非常小。相关AI硬件与软件的安装将推高微型EV的成本，削弱其低价优势。当然，如果你愿意承担AI带来的额外成本，你也可以购买一辆全尺寸的电动车。

事实上，我对通过使用任何类型的售后附加组件，将传统汽车变成AI自动驾驶汽车持怀疑态度。相反，应该是将新增的AI硬件和软件集成到一辆自动驾驶汽车中。这并不是说不能把传统汽车变成真正的AI自动驾驶汽车。重点在于，唯一可能可行的方法是让汽车制造商和技术公司这样做，而非简单地销售车主可以在当地汽车配件商店购买到的组件。

有些人一直试图出售这种附加组件。但在我看来，这些工具包非常危险。它们给人的幻觉是你正在升级你的汽车，使得它具备人工智能，但事实上你只是把你的车变成了2级或3级，但却是以最糟糕的方式这样做。

事实上，这些组件应该是你应明智避免使用的东西，因为它们并不能将任何汽车变成真正的5级AI自动驾驶汽车。

微型EV的尺寸问题

除了成本这道门槛外，还有一个关键因素是尺寸。

想象一下，你需要为微型车配备各种雷达设备、超声波传感器、摄像头，你还需要各种高速处理器和内存芯片，需要添加网络通信设备。对于全尺寸汽车和传统EV来说，已经有人担心新增的重量、尺寸对车辆的设计和形状将带来的影响。对于微型EV来说，这些影响将会成倍增加。

当然，未来的某个时候，AI自动驾驶所需的设备将可能变得超薄且便宜，从而使得它们可以在微型电动汽车上使用，成本则可以忽略不计，而且重量差异很小。AI软件则可能将完全开源，不需要花费一分钱。谁知道呢？我当然希望能够看到这些成果，但这将是一段漫长的发展历程。

最小机载，瞄准云端

另一个解决方案是，为微型EV配备一套极简的自动驾驶硬件，然后其他功能都通过云端实现。尤其随着5G网络的出现和商用，或许你真的可以在云端实现人工智能。

比如，微型电动车将配备车载系统的准系统，通过OTA（Over-The-Air，空中）或其他类似功能的设备，微型EV将不断将数据推送到云端，云端中的AI将会依此发出相关驾驶控制指令。

不过，我对这一设想还是持怀疑态度，因为这对信息传输的畅通提出了极高的要求。如果微型EV的车载系统与母系统失去了联系，哪怕只是片刻，它也将可能给微型EV、乘客和周围的人带来灾难性的后果。从目前来看，实现AI自动驾驶功能的关键还是在于这些功能必须搭载在这辆车上。

或许你会提及边缘计算，在道路旁边布置算力，从而确保更为安全有保障的通信。是的，这是另一种可能性。但这种对附近算力的使用，同样会带来其他风险和隐患。并不是说这种方案完全不可行，而是说，这一设想在未来还有很长的路要走，也许还要等到超低价、超小型传感器和其他车载硬件出现的那一天。

使用混合模式？

另一种观点是用混合模式。

假设每辆微型EV都配有极简的AI硬件，再假设附近还有其他AI自动驾驶汽车。一旦AI自动驾驶变得相对普遍，这似乎是一个合理的假设和解决方案。

在此方案中，我们将在自动驾驶的微型EV车辆群中分配工作量。从本质上说，这有点类似于区块链和分布式账本技术：在驾驶过程中，每辆微型EV都与附近的其它微型EV共享系统，也许还与正在使用AI自动驾驶技术的普通电动车共享。任何微型EV都要求附近的AI自动驾驶汽车帮助弄清楚周围的环境和正在发生的事情。通过使用V2V（vehicle-to-vehicle，车辆到车辆），加上可能使用V2I （vehicle-to-infrastructure，车辆到基础设施）电子通信，可以想象每个AI都可以帮到另一个。

但就目前而言，自动驾驶远未普及，这种提案也就显得为时过早了。而且，这将非常棘手，需要平衡各自的工作负荷。任何的援助请求都不能得不到回应，此外，其他AI有可能工作量过载。不过，有关研究正在进行当中，我们预计，AI群的使用最终有可能成为整个AI系统部署的一个重要方向。

基于上述考虑，当前的微型EV很少或根本没有机会成为真正的5级AI自动驾驶汽车。即便有的话，也不会很快发生。

但这不是与AI自动驾驶相关的唯一角度。另一个需要考虑的视角是，AI自动驾驶技术如何应对微型EV？传感器是否能够监测到快速移动的微型EV？

AI传感器已经足够强大，可以监测传统尺寸的汽车。你可能会说，传感器可以探测到自行车和摩托车，它不应该能够监测到微型EV吗？我想说微型EV的另一个变化是速度因素，它可以达到每小时25到45英里，这可能比大多数摩托车和自行车的速度要快。AI应该能够在很多时候监测到微型EV，但是，如果没有增强传感器，没有进行传感器的融合和虚拟模型的更新，那么，微型EV的自动驾驶仍未做好充分的准备。

结论

如果试图提高电动汽车在自动驾驶方面的安全性，则它将不再具有如今的消费吸引力和实惠性，因为成本的上升往往会最终传导到销售价格上。在AI自动驾驶和电动汽车的合作上，还存在成本、重量、尺寸、技术等问题。未来，随着这类问题的解决，两者的结合才有可能。

注：美国汽车工程师学会将自动驾驶分为6个级别，分别为0级（无自动驾驶）、1级（对某项操作提供驾驶支持）、2级（部分自动化）、3级（有条件自动化）、4级（高度自动化）、5级（完全自动化）。

End.