自动驾驶汽车：汽车和交通运输中断

对于技术而言，拥有自动驾驶汽车（AVs）在未来几十年中将拥有的机遇和破坏潜力是非同寻常的。预计在运输领域和不同的视音频用例中将出现价值数万亿美元的市场机会。高科技公司，初创公司，汽车制造商，其供应链和许多其他公司已投资了数百亿美元—with more to come.

为了提供透视图，下表总结了影音技术的潜在影响。必须了解SAE 4级（L4）和5级（L5）自主运行之间的区别。 L4 AV可以在通常由地理边界定义的特定区域中运行。 L4 AV还包括预编程的固定路线，例如本地巴士路线，校园路线和类似旅行—通常以低速行驶。 L5 AV是可以在一个国家/地区中的任何地方运行的自动驾驶汽车。

当视音频技术成熟到可以部署时，关键优势将是更低的崩溃率和更少的生命损失。视听软件将避免人睡意和驾驶员分心—尤其是随着智能手机使用量的增长。 AV软件比人类感应到的物体反应更快。这些因素最终将使自主软件成为首选。

无人驾驶车辆可以以较低的成本提供机动性，这将极大地扩展MaaS的客户群。如今，大约有十亿人拥有驾驶员’的许可证。超过30亿没有驾驶员的人’的许可证可以以可承受的价格使用AV。根据一个人每年行驶的里程数，无人驾驶MaaS的成本将比打车，出租车和拥有汽车的成本低。预计随着MaaS和AV的大量部署，发达国家每户家庭的汽车数量将减少。 

尽管好处显而易见，但在此领域运营的公司目前正在竞相解决软件开发，法规问题，民意和开发成本等复杂问题。

视音频系统取决于包括软件，传感器和高性能计算芯片在内的多种技术的成功开发。由于存在大量潜在的驾驶事件，因此，视听软件是最复杂的技术组件，尽管很少见到。基于AI的软件技术的快速进步是对未知情况做出安全响应的关键。目前正在对成千上万种已知的驾驶情况进行广泛测试，包括罕见事件。在一个示例中，Waymo正在通过虚拟驾驶软件进行测试，该软件可以模拟AV来发现弱点并提高软件功能。他们通过计算机模拟同时驾驶25,000辆虚拟汽车，每年行驶数十亿英里。

需要多个传感器来覆盖光照，天气和其他问题的变化，其中最常见的是摄像头，雷达和激光雷达传感器。相机和雷达传感器 已经可以负担得起，并用于高级驾驶员辅助。 激光雷达目前对于视音频部署而言过于昂贵，价格范围为4,000美元–用于机械扫描激光雷达的50,000美元。基于固态芯片的激光雷达传感器正在兴起，最终价格将降至数百美元。芯片技术也是增加大量计算能力的解决方案。

多种因素会延迟AV部署。缓慢的监管发展是一个潜在的障碍。监管问题已经有很大的不同；大多数视音频测试是在美国少数几个有友好规定的州进行的。加利福尼亚州已向超过65家公司授予了AV测试许可，其中近一半位于欧洲和亚洲。其中一半以上是汽车行业以外的公司。

有许多未知的AV变量可能会导致将来出现问题。例如，公众信任度低和致命的AV崩溃会延迟AV的部署。某些崩溃可能是由于公司在未发布AV软件之前发布的“smart”足以在公共道路上使用。这将是一个真正的问题，因为在加利福尼亚，当前测试的能力在最佳与最差之间相差10倍以上。如下所述，更简单的L4用例的新兴使用有望帮助建立对AV的公众信任。

影响AV操作或导致崩溃的网络安全攻击可能会延迟AV部署。网络安全是任何行业（包括汽车行业）中最棘手的问题之一。任何AV都必须具备网络安全性，并且为所有联网汽车添加解决方案需要大量投资。
建立用于开发和制造自动驾驶汽车的安全规则，技术和标准也将是必不可少的。许多将在2020年发布。

多种因素可能会加快AV部署。软件技术的突破可能会产生影响 —特别是来自巨大的AI软件投资。尽管在过去十年中进行了大量投资，但神经网络技术还不成熟，因此是最可能的突破。其他影音加速因素可能是芯片或传感器技术，或者意想不到的创新。

令人着迷的动态是任何服务所展示的所谓网络效应，其中收益与用户群的大小成正比。示例包括Internet，电话社交网络。软件平台具有较大的网络影响，例如Microsoft Windows，Apple iOS和Android。影音软件的网络效果预期会以不同的方式出现。目标是处理尽可能多的驾驶情况。部署的AV越多，行驶的里程就越长， 学习更多的驾驶情况。这些新知识会迅速更新，新的软件功能会下载到每辆车上。结果是，与后来启动和规模较小的AV舰队相比，大型AV舰队将迅速获得AV软件功能的优势。 Waymo和其他公司可能会走上这条路，并在竞争对手之前达到可接受的AV安全性。

根据AV软件何时可以满足AV用例的总体安全要求，AV部署将逐步进行。这意味着将首先部署具有低流量复杂性和低速度的AV用例。下表总结了主要的AV用例。

固定路线的客运是最简单的视听用例之一。具有低到中等速度要求的固定路线已经完成了数百次测试和一些部署。诸如机场，大学和类似场所之类的封闭式应用程序也正在部署中。

用于最后一英里货物交付的自动售货机是另一个早期的自动售货机用例。这包括餐食和杂货的交付以及不断增加的电子商务交付。当前的交付是通过包括自行车在内的人类驱动的车辆进行的。最后一英里的商品AV具有成本和其他优势。最后一英里的商品AV范围从小型，便宜的人行道AV到中等大小，再到基于汽车的版本。人行道上的视听设备在重大的餐厅和杂货店交付测试以及在封闭场所的部署方面经历了最大的进步。  

自动卡车用于集线器到集线器的卡车运输，这是简单的AV用例。集线器到集线器的运输路线大部分是高速公路，当前的AV软件技术可以管理这些高速公路。集线器到集线器的第一和最后一英里是由卡车驾驶员完成的，或者由远程驾驶员通过遥控操作完成的。大多数地区卡车司机短缺—特别是长途卡车—使其成为理想的AV片段。

在AV细分市场中，L4无人驾驶叫车或自动驾驶出租车受到了最多的关注和投资。它比固定路线的AV，最后一英里的货物AV和从集线器到集线器的自动卡车要复杂得多。机器人出租车在交通更为复杂的环境中运行，包括行人众多的区域，这给视音频软件的开发和测试增加了难度。这些视听故障的复杂性意味着，出租车将逐个城市地部署，最初覆盖部分城市，并随着经验的增长而扩展。 

私人L4 AV是在指定区域内个人使用的自动驾驶汽车。个人L4 AV很难开发和测试。个人视音频的部署可能会遵循自动驾驶出租车逐城市的模式，但仅限于特定的都会区。为了在其他地区使用，该软件将需要无线更新。由于大多数人在自己的家乡开车超过95％，这对于很大一部分车主来说都是很有价值的。个人视音频的部署将落后于机器人出租车五年以上。

个人L5 AV可以在一个国家的任何地方开车。这是视音频软件开发和测试复杂性的终极目标。 L5 AV是否可用尚不确定，因此是否会发生L5 AV存有疑问。大量的AI进步需要新技术和创新，作为未来成功的关键技术。 

视音频技术正在兴起，并将对汽车及许多其他行业产生重大破坏性影响。同时推出电池电动汽车和扩展MaaS商业模式将进一步加剧这种破坏。这三种双赢的技术将从根本上改变汽车，运输和其他行业。时间线是模糊的，但不再是它是否会到来的问题，而是何时和多快的问题。

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