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自動駕駛準備指數Top 20榜單公布 中國在20個國家中排第幾?
來源:全球汽車快訊 | 作者:Aquinov | 發布時間: 2019-09-01 | 309 次瀏覽 | 分享到:
      據外媒報道,在過去十年內,全球車企和各國政府都在積極準備,推動自動駕駛車輛的應用,旨在借此推動其經濟發展及變革。

      隨著自動駕駛車輛這一汽車業轉型,這一業內大趨勢將對全球經濟及汽車業發展造成何種影響呢?各國在自動駕駛車輛領域準備程度方面做得如何呢?想必您在將本文中找到答案。

      Aquinov Mathappan選取了20個國家,采用自動駕駛準備指數(Autonomous Vehicles Readiness Index, AVRI)來衡量各國在自動駕駛車輛領域的準備程度,并羅列了在實現車輛自動化方面所面臨的挑戰。

      您所在國家已準備好應用自動駕駛車輛了嗎?

      自動駕駛準備指數旨在提供一項衡量標準,展現各國對自動駕駛技術應用的準備程度及技術開放程度。自動駕駛技術不僅推動了產業變革,還將改變全球用戶的生活及出行方式。

      自動駕駛準備指數的研究基于各國的經濟規模及自動駕駛車輛的應用進程來確定的,主要從技術與創新、基礎設施、政策與法規及消費者認可度四個方面,分別對20國的表現進行評分及排名。此外,該公司利用上述四項測量指標,計算自動駕駛準備指數(AVRI)。


      據Aquinov Mathappan公司的調查結果顯示,20個國家的AVRI整體排名依次為:荷蘭、新加坡、美國、瑞典、英國、德國、加拿大、阿聯酋、新西蘭、韓國、日本、奧地利、法國、澳大利亞、西班牙、中國、巴西、俄羅斯、墨西哥、印度。該公司還羅列了上述20個國家的其他四項指標排名,詳見上圖。

      哪些國家居于領先位置呢?

      美國在技術與創新領域獨占鰲頭,有163家自動駕駛公司的總部位于美國境內,其50%以上的城市都在為自動駕駛道路做籌備。

      荷蘭與新加坡在基礎設施、政策與法規、消費者認可度均占據前三名位置,沃爾沃目前在新加坡開展自動駕駛車隊路測,預計該車隊將于2022年加入新加坡當前的公交車隊。

      印度、墨西哥和俄羅斯的排名較為落后,盡管這類國家的自動駕駛熱度很高,但需要立法支持,對相關交通法規進行改動,并對當前道路進行改造。墨西哥則缺乏自動駕駛車輛所需的法規支持,也缺乏工業活動,但該國位于美國的南部,吸引了英特爾等公司的注意,旨在美國南部過境便捷位置打造自動駕駛車輛。




      中國的整體排名在第16位,其他四項指標中,有3項排在第15位,1項排在第16位。相較于自動駕駛車輛,中國積極部署電動車充電站網絡,自動駕駛技術的發展前景非常不錯。未來,精度更高的地圖將推動中國AVRI的排名。

      Level 0-5級自動駕駛

      下圖標注了自動駕駛車輛的分級,從Level 0車輛意味著駕駛員需要操控轉向、制動、加速等各類工作。相較之下,level 5車輛則需求駕駛員介入操作,甚至車輛可自行完成相關駕駛操控,壓根無需配置駕駛員。

      如今,絕大多數車輛的自動化程度處于Levels 1和Level 3之間,提供極少的或數量有限的自動駕駛(輔助)功能。當然,也有極個別的特例,比如:特斯拉旗下產品和Waymo的自動駕駛測試車輛,這類車輛配置了全套的自動駕駛車輛,車載系統可幫助駕駛員完成轉向、加速和制動操作。


      自動駕駛發展的六大挑戰

      在迎來Level 5完全自動駕駛之前,還有六大挑戰亟待應對:

      數據存儲
      當每天的原始數據生成量達到4TB時,難以實現高效的數據存并將其應用于實際的車輛操控中,該數據量相當于3000名用戶上網整整一天所產生的數據量。

      數據傳輸
      自動駕駛車輛需要實現車輛間通信并借助高速網絡確保數據的持續傳輸,5G網絡技術的應用就顯得至關重要了。

      傳感器的成本
      自動駕駛車輛將利用攝像頭影像和激光雷達技術,展示其車輛周邊環境圖。激光雷達的價格極為昂貴,Velodyne的激光雷達成本在7.5萬美元/件,相較于自動駕駛車輛的總制造成本,其成本太貴。

      采集邊界示例的數據
      邊界情況指的是極少發生的低概率事件,如行人毫無征兆地沖入街道或在街道中央出現障礙物,這類邊界情況的數據整合有利于車輛在高速公路上的行駛,其價值體現源自于邊界示例的訓練數據。

      訓練數據的整合
      自動駕駛車輛的行駛(測試)里程數需要達到1億英里,旨在確保這類數據的有效性及自動駕駛導航的安全性。許多公司利用仿真技術開展自動駕駛的虛擬路測,其所采集的研究數據可被整合并應用到車輛的實際駕駛中。

      深度神經元網絡的驗證
      自動駕駛車輛的安全性取決于對車輛及行人的區分能力,研究人員采用算法來實現該目標,盡管目前尚無法完全理解這類算法。



      自動駕駛車輛對美國經濟的影響?
      當自動駕駛車輛成功應用后,每年將為美國節省1.3億美元,這筆開支節流源自于以下多個方面:
      5630億美元:降低事故
      4220億美元:生產效益
      1580億美元:燃油成本的節流
      1380億美元:規避交通擁堵所節省的燃料成本
      110億美元:提升交通流并降低能耗

      到2030年,隨著自動駕駛車輛的全面應用,預計美國私家車擁有量將降至當前水平的43%,對整合汽車業及車輛擁有模式產生深遠影響。

      自動駕駛車輛對保險業的影響

      著交通出行安全性的提升,交通事故的數量將大幅下落。保險公司將推出基于使用的保險(車險)策略,根據用戶實際的行駛里程數及駕駛習慣的安全性來確定定制化的車險費率。

      自動駕駛車輛對長途出行的影響

      得益于長途行駛能力,自動駕駛車輛將被用作火車及飛機的替代性方案。自動駕駛車輛的舒適性更高,用戶或許能安心地睡上一整晚,或將對酒店行業的業務產生重大影響。

      自動駕駛車輛對房地產的影響

      出行的便利性將助推城市的擴張,隨著車輛愈發適應長途行駛,用戶對住所需要毗鄰市中心的需求將變得愈發淡薄。

      隨著自動駕駛行業的發展,當上述阻礙因素被逐步攻克且技術愈發成熟后,預計全球移動出行將迎來全面的復興,許多行業將也隨之發生重大轉變。

若您想要投資自動駕駛企業的股票,可參見上圖。(本文為編譯作品,所用英文原文和圖片選自visualcapitalist.com) 
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