这是一个追本溯源的问题。
仔细想想,新事物存在的意义,皆可以从“社会问题”和“商业问题”两个角度,去寻找相对清晰的答案。
社会问题:我们需要越来越多的“机器人”。
这是一个“高周转”的社会,而且会像陀螺一样,越转越快。
人的工作效率存在上限,为了跟上社会的周转率,必须借助工具。
而且,手中需要的工具应该越来越高效,终极状态就是可以替我们做事的“机器人”。
社会存在老龄化问题,很多年轻人又不愿生孩子,劳动力的补充是一个隐患。
我们能做的:一方面,人的劳动力尽可能补上来;另一方面,机器需要承担更多的劳动。
智能驾驶,往更远的层次讲,就是机器将枯燥的驾驶任务替代掉。
那么,高周转的社会,能往回倒退吗?几乎不能!
往回走,大概率意味着经济衰退。
当社会无法再生产更多的产值时,“内卷”也就开始了。卷到最严重的时候,就是哄抢、争斗,在国际间引发的就是战争。
一战、二战,本质上资源的再分配。为啥要再分配,就是因为没有新增的资源了。
其实,往AI智能发展,也是为了创造更大的产值,让整个社会朝着可增长的方向去。
商业问题:可持续发展下去的前提是“盈利”。
自动驾驶是一条非常漫长的道路,在这个过程中,怎么解决阶段性的盈利问题?
目前的L2智能驾驶系统,基本是以增加配置的方式,提高车价,获得一定的收益。
同时,保留OTA持续更新的能力,以持续为用户提供升级服务,并获得持续的收益。
那么,用户真正可以获得什么?便利、安全,朴实无华的两个词。
“便利”代表的是省心。第一次使用ACC自适应巡航系统,可能有一些紧张和怀疑,但熟练使用之后,在长时间的高速路段,确实可以减轻驾驶疲劳。
目前,诸多车企的智能驾驶解决方案,开始渗透到繁忙城区、停车场等场景区域。
繁忙城区,是相对比较难的场景,因为不确定的因素多。
有时候想想,那句话很有道理,人是最大的“黑盒”,人的很多操作反而是最难预判的。
在遵守规则、信息透明这两点上,无条件站队“机器”。
但这个阶段不能跳过,那就得解决问题。
以智己汽车智能驾驶系统为参考,主要做了3件事:
1、硬件冗余,12个摄像头+5个毫米波雷达+12个超声波雷达,尽可能多的收集路况信息;
2、算法核心,rule case+corner case的解决方案,借助数据持续迭代;
3、策略思维,在策略决断上,参考真人驾驶的思维,不搞突然袭击。
除了便利,用户也可以获得安全加成。很多未感知到、未准确判断的风险,其实机器比人的识别能力强。
有一个大概的展望,人机共驾状态下的智能驾驶,其体验效果和成熟度会越来越好。用户感受到了价值所在,也会乐意为之买单。
再往后走,进入更长远的阶段,L4/L5级自动驾驶实现了。
真正可以做到解放时间,也就是把用户驾驶的时间完全解放出来。
出行本身的成本会降低,但车上消费的商业宏图更广阔了。
节省出的时间,既可以创造更多的产值,也可以创造更多的消费场景。在车上看视频、打游戏、吃饭睡觉,都将释放庞大的商业消费潜力。
这就绕回了最开始的那句话。
这是一个“高周转”的社会,而且会像陀螺一样,越转越快。智能驾驶越来越成熟,是社会陀螺越转越快之后的产物。
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