路径、语音识别,无人驾驶技术面临哪些瓶颈

北京时间11月28日凌晨消息,毕马威会计事务所周一公布研究报告称,该事务所在利用手机数据对美国三大城市的通勤出行活动进行地图定位后发现,到2030年时,使用无人驾驶汽车的打车服务可能会令美国车主驾驶轿车的需求降低一半以上。

根据毕马威研究人士作出的预测,使用无人驾驶汽车的打车服务首先将在其所谓的“岛屿市场”(island markets)上推出,也就是人口稠密的城市和近郊地区。Alphabet旗下Waymo无人驾驶汽车部门和通用汽车都已在最近表示,它们计划在有限的城市或近郊地区推出试点性质的无人驾驶汽车打车服务。

随着打车服务费用的下降,毕马威预测到2030年时许多家庭都将不再需要拥有一辆汽车以方便上班或外出办事,而是只需使用打车服务即可。其结果是,到2030年时美国市场上的轿车年销售量将从目前的540万辆“迅速递减”至210万辆,原因是很多家庭都将放弃购买小型轿车,同时保留较大的车型以便长途旅行。

无人驾驶的核心 语音识别控制技术面临的障碍

智能汽车作为一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,已经被各国列为汽车发展的重点。而相比于市场上被炒的大红大紫的自动驾驶技术而言,语音识别控制技术便显得不那么火热了,但语音识别控制技术对智能汽车的发展是至关重要的。

实现真正的智能有一个前提,那就是人机交流。智能汽车的标志就是解放双手,也就是说不用双手去操控方向盘、功能按钮等,那么怎样让汽车能够正确领会你的意图?让它真正做到“随心所欲”?抛开脑电波这类离量产遥遥无期的技术外,车载语音实现人机交流目前是最有可能落地的。你只需动动嘴,便可以操控整个汽车的所有功能,这就是语音识别所能达到的地步。

语音识别正在被重塑,成为人机交互的新范式,在过去75年里,每10年就有一次人机交互的重大革新,人类对机器的操作,从物理手柄按键,到物理键盘鼠标,再到触摸屏,而这些变革无疑也会带来我们对汽车新的控制模式,而目前语音识别人工在大数据的训练和学习下,已经可以到达90%的识别成功率,完全能部分替代人工。

目前国内语音识别厂商遍地开花,如科大讯飞、思必驰、云知声等专注语音领域的,搜狗、百度这类互联网公司,甚至做智能硬件的小米也在发展自己的语音识别技术。拿科大讯飞来说,自从科大讯飞的讯飞语音输入法面世以来,其词库和识别率不断提升,而后推出的灵犀语音助手的识别率已经可以达到97%的准确率,也有不少基于科大讯飞SDK开发的智能语音机器人。但是在目前的商业模式和市场环境下,像科大讯飞这样靠提供技术解决方案的方式实现商业价值的企业,在国内并没有那么好的市场前景。对于提供这些技术解决方案的公司,需要下沉到某一个垂直产业,做更上游的事情,才能更好的实现商业价值。所以就出现了各类跨领域的合作,如广汽传祺GS8 ,其搭载的语音识别控制技术就是和科大讯飞共同开发的。

传祺GS8可以通过语音控制完成地图导航、空调控制、车窗升降、调整座椅、雨刮器启动等多项功能的操作,甚至可以通过说话启动和熄灭发动机。虽然只是一些普通的控制操作,但已经有智能化的影子了。

虽然语音识别控制技术已经发展可以应用到汽车上了,但也只能操控简单的功能。目前语音识别技术还有许多需要解决的障碍。

一:使用场景有限。触觉的人机交互可以随时随地进行,但是语音识别目前在嘈杂的地方却不行,特别是背景音存在其他人的声音的时候,也是无法分辨。比较可喜的是,语音识别目前已经能够记忆用户的声线,未来要做的就是怎样让系统能够在嘈杂的背景下识别特定的声音曲线。

二:中文识别技术难度高。中文博大精深,不像单词一样有特定的含义,不同的语境,不同的口气,说出来的同一个词,可能并不是一个意思。并且中文的多音字也繁多,更别说几十种各地的方言。当然国内领先的语音识别公司已经可以破译粤语、上海话、四川话等十几种方言,但还远远达不到顾及所有词语含义的地步。

三:交互模式不成熟。目前市面上搭载的车载语音需要“你好,xx”“嘿,xx”的特定词汇唤醒,需要一定的反应交互时间,并不能像触觉控制那样立即反馈,并且大部分交互的回答语音比较生硬,冷漠,没有情感变化。

四:误操作几率大。即便语音识别的准确率国内已经可以做到最高97%,但实际使用中还是会产生误操作或者无法识别,并且汽车控制不像手机操作,手机误操作还可以返回,但汽车作为高速行驶的产品,一旦发生误操作,严重时会影响安全。

自动驾驶技术路径争议

随着关注度和重要性日益提升,自动驾驶相关企业的市值水涨船高。11月24日,谷歌母公司Alphabet旗下专注无人驾驶技术研发的公司Waymo正式宣布已经实现完全自动驾驶,并放弃开发辅助驾驶功能,据悉该公司市值已经超越特斯拉和Uber。

但在我国,自动驾驶技术的推进依然步履维艰。如何实现自动驾驶技术路线,业内存在分歧;如何收集、共享大数据、展开实地路测、改进基础道路设施以及降低技术成本,成为自动驾驶实现路径的难题。

在过去三年里,全球对自动驾驶汽车技术的投入超过800亿美元。麦肯锡咨询公司预测,无人驾驶汽车到2025年可以产生2000亿到1.9万亿美元的产值,而英特尔的预测是到2030年这一数值将达到7万亿美元。

根据摩根士丹利的报告,Waymo目前估值可达700亿美元,比Uber的估值和特斯拉的市值还要高。

据统计,美国过去一年有37461人因交通事故而死亡,中国的情形同样不容乐观。超速行驶、酒后驾驶、疲劳驾驶、不系安全带是导致交通事故多发的主要原因。而众多研究发现,自动驾驶技术可以减少95%的人为造成的交通事故死亡。

同时,也有不少业内人士认为,如果自动驾驶技术足够强大,车联网更加智能化,技术进步结合实时道路信息,可以缓解交通拥堵的压力。

11月11日,在2017全球未来出行高层论坛暨国际博览会上电动汽车百人会理事长陈清泰表示:“电动车+互联网+自动驾驶的未来出行模式,有望较大程度上缓解甚至破解出行难题。”

也有人并不这样认为。蔚来汽车创始人兼董事长李斌认为,自动驾驶并不能有效解决拥堵,短期内甚至还会加重,但自动驾驶的好处在于解放驾驶员的时间。

11月24日,Waymo正式宣布实现完全的自动驾驶,并将很快推出叫车服务。自10月中旬起,Waymo的自动驾驶汽车(没有司机坐在方向盘后)就已经在美国亚利桑那州街道上运行。在随后几个月,Waymo决定邀请市民去乘坐。然而,Waymo目前自动驾驶能力处于L4级别,也就是说,该类汽车还是要在选定区域里行驶。

在自动驾驶技术上发力的不只Waymo一家,特斯拉目前在售的车型可实现L2级别自动驾驶,奥迪7月推出的L3级别自动驾驶的全新奥迪A8,则可在满足一定路况和限速的情况下,让双手可以脱离方向盘。

虽然还不能从容应对复杂路况和在雨雪天气自主运行,但很显然,在自动驾驶技术的落地应用上,国外目前已经走在中国前面。

“以前自动驾驶只处于技术展示阶段,这几年随着深度学习等技术的发展,大家‘玩命地’把它逼到产业化的程度,极大提升生产力,并改变了出行方式。”地平线科技创始人余凯表示。“在欧洲和美国,自动驾驶第一应用场景是高速公路,但对中国来讲,第一场景一定是停车跟交通堵塞。”

在未来出行大会上,长安汽车副总裁李伟首次对外透露,长安汽车拿到了在美国加州路测无人驾驶的牌照。

这是一个重要信号,中国企业走出国门,接受一场自动驾驶技术的自我检验。而此前,美国加州已吸引上汽、景驰、图森、小马智行以及百度等30多家中国企业进行路测。

为什么不选择在国内进行路试?国外有相对自由的测试,我国由于法规所限,自动驾驶车辆的路测基本是在封闭场区进行。

去年6月7日,上海建成了国内首个国家级智能网联汽车(上海)试点示范区封闭测试区。在封闭测试区,车企将会在模拟100种复杂道路状况下进行测试。但只有从封闭测试走到实况路测,真实环境下的数据反馈,才能加快自动驾驶的成熟化。

实现全面自动驾驶存在两个技术路径:一是循序渐进;二是一步到位。我国的汽车主机厂更偏向于类似特斯拉的渐进路线。目前特斯拉车型实现的只是L2级别自动驾驶,虽然未来通过软件升级,可使车辆实现更高级别自动驾驶。

但去年5月特斯拉车主使用“Autopilot”模式驾驶致死的案例,还是让人对渐进的研发路线存有疑虑。

“我们的发现非常可怕,(司机)很难接管,因为他们那时已经失去对情境的感知能力。”10月30日,Waymo 公司CEO John Krafcik宣布放弃开发辅助驾驶技术,因为他认为,驾驶者对辅助驾驶的依赖,容易让其分心和在接管时准备不足。

如何在低级别的自动驾驶阶段保证驾驶者的安全,成为业内热议焦点。“在安全性方面,需要解决的是目标识别、环境感知与自主导航。低成本的激光雷达,高精地图、5G通讯、智能网联以及智慧交通系统和智慧城市的合力支撑,有可能使极端环境的感知与低成本、高可靠自主导航成为现实。”清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授邓志东说,自动驾驶要解决安全性、低成本、可行的商业模式三个核心问题。

眼下,成本问题有望早日得到解决。“随着众多公司加入技术研发,只要有一家达到了L4级别的无人驾驶,加上有一些监管的政策支持,无人驾驶技术将会呈现指数性的增长,同时成本会迅速地下降。” 美国斯坦福大学著名经济学家Tony Seba认为。

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