通过最近的各种资讯,你可能会发现,5G技术的广泛应用,受益最大的将是无人车行业。
在应用5G技术之前,无人车驾驶的设计思路是这样的:
因为远程通信的时延太大,无法让高速行驶的汽车及时做出反应,所以需要将人工智能直接集成在无人车上;
通过接收无人车上的激光雷达,以及摄像头的反馈信号,人工智能才得以控制无人车的运行。
5G技术将通信的延迟降到了几毫秒的级别,这让人工智能远程控制无人车成为了可能。
于是,无人车就有了新玩法:
人工智能可以通过实时获取道路上的摄像头、传感器以及其它汽车的定位信号,掌握道路交通的整体信息;
然后,通过分析这些信息,人工智能将得出每一时刻无人车控制的最佳策略,并用这种策略控制无人车的运行。
比如说,当无人车将要行驶到某个路口的时候,人工智能会先一步调取路口摄像头的信息:
如果发现路口交通顺畅,就会控制无人车直接驶过路口;
如果发现有人正向路口走来,准备穿过马路,就会控制无人车减速。
此时无人车上的传感器可能因为路边障碍物遮挡之类的原因,还没有发现该行人;
但是无人车已经提前做出了减速的动作,安全性获得了极大的提升。
可以这么说:
将AI集成在无人车上,通过车上的传感器反馈控制的方法,属于第一人称视角;
这和当前的司机们开车的视角是一致的。
而通过AI调用道路传感器信息,远程控制无人车,属于上帝视角;
它可以看到道路的全局。
还不止如此:
对于第一人称视角来说,它玩的是一个角色扮演游戏;
这个人工智能只能控制它自己的无人车,最多能和其它无人车的AI进行信息交互。
而对于上帝视角来说,它玩的是一个即时战略游戏;
因为能够获取整条道路上的信息,它可以同时控制整条道路上所有的无人车,给它们整体提供一个最优的,能够相互协调的控制策略。
所以,5G时代的无人车可能是这样的:
会为无人车配备专用的行驶道路,道路的两旁装有各种供无人车AI调用的摄像头、传感器以及测速装置等,同时在道路上画有起导向作用的线路标记;
为了避免意外以及过多的变数,也许这条道路会是封闭的,禁止行人进入,甚至禁止人类驾驶的车辆进入;
AI会控制着所有的无人车在这条专用道路上并行不悖地行驶。
于是我们就要回到我们在标题里提出的问题了:
在这样的场景下,无人车会取代大多数司机的位置;
尤其是货运司机,因为从安全的角度考虑,无人车的大规模应用应该是从货运开始的。
那么,现有的司机们是否都会因为无人车的出现而失业呢?
答案也许是否定的。
从上面描述的场景我们可以看出,AI驾驶的无人车只能在特定的场景下行驶,道路上必须有辅助的传感器给AI提供道路信息;
即使是我们提到的第一种嵌入在无人车内部的AI,它的运算能力也无法让它处理过于复杂的场景,这样的无人车依然只能在较为简单地道路环境下工作。
但是,在真实的环境里,我们的车辆并不是终日运行在这些特定的道路上。
这些特定的道路两端,并不会直接连接到我们的出发地和目的地,
于是,我们又会遇到一个“最后几公里”的问题。
在5G Sir看来,想要靠AI处理这“最后几公里”的问题,人工智能至少在道路运行方面,需要进化到接近所谓的“强人工智能”的水平。
而“强人工智能”,并不是在短期内可以实现的,甚至有可能永远也实现不了。
因此,这“最后几公里”的问题,最终可能还是需要由“人”来解决。
当然了,在无人车时代,由于车辆大部分时间都是由AI控制的,为了节省车内空间,也许司机驾驶位会被取消。
所以这“最后几公里”的控制方式,也许不会是由司机坐在车内进行控制;
而是由司机坐在控制中心,接管AI的控制权限后,借助VR技术对汽车进行远程控制。
这种人工的远程控制是十分必要的。
它不仅能解决“最后几公里”的问题,同时也能在AI出现Bug,或者是遇到AI自身无法解决的问题的时候,由人来接管车辆的控制权限,进行手动控制。
所以,在无人车时代,也许会产生这样一种司机职业:
他们坐在专门的控制中心,通过虚拟现实技术对无人车进行远程控制。
为了安全性考虑,也许只有驾龄较长,驾驶安全性非常高的老司机,才能胜任这种工作了。
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