從今天到自動(dòng)駕駛的未來(lái),消費(fèi)者和車企還有多少的路要走?
研究員:溫禮輝
現(xiàn)如今隨著智能駕駛技術(shù)的不斷升級(jí),所帶來(lái)的層出不窮的問(wèn)題也困擾著每個(gè)人。大眾對(duì)智能駕駛技術(shù)的接受態(tài)度到底如何?大眾會(huì)出于何種原因接受或拒絕自動(dòng)駕駛技術(shù)?哪些企業(yè)正在提供解決用戶所關(guān)心的技術(shù)問(wèn)題?除了技術(shù)問(wèn)題,企業(yè)還應(yīng)該在自動(dòng)駕駛的發(fā)展道路關(guān)心什么?今天就帶大家來(lái)解決這些靈魂拷問(wèn)。現(xiàn)階段用戶更接受輔助駕駛
筆者設(shè)計(jì)了一份關(guān)于“自動(dòng)駕駛和輔助駕駛接受程度的問(wèn)卷”,在汽車專業(yè)受眾中進(jìn)行了問(wèn)卷發(fā)放,回收了140+個(gè)有效問(wèn)卷,有效問(wèn)卷的樣本用戶平均年齡為29歲。
問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果發(fā)現(xiàn),在關(guān)于用戶對(duì)于智能駕駛功能汽車意愿程度的問(wèn)題上,非常愿意和比較愿意的用戶比例占到了總用戶的72.14%(如圖1)?梢娪脩魧(duì)智能駕駛技術(shù)的接受程度還是很高的,符合現(xiàn)階段車企競(jìng)相追逐推出高等級(jí)自動(dòng)駕駛汽車的市場(chǎng)動(dòng)向。
圖1用戶購(gòu)買具有智能駕駛功能汽車的意愿程度
但是用戶明顯對(duì)智能駕駛技術(shù)的應(yīng)用也出現(xiàn)了非常多的擔(dān)憂。在“智能駕駛技術(shù)的普及過(guò)程中用戶擔(dān)心的主要因素”這一問(wèn)題上,有70.71%的用戶擔(dān)憂自己購(gòu)買的智能駕駛汽車后在交通事故時(shí)的定責(zé)問(wèn)題,其次有68.57%的用戶擔(dān)憂智能駕駛技術(shù)會(huì)存在故障和安全隱患(如圖2)。
有趣的是,還有47.86%的用戶擔(dān)心技術(shù)的介入會(huì)降低駕駛樂(lè)趣,說(shuō)明汽車用戶不僅僅只追求汽車的智能程度的提高,更看重汽車控制權(quán)的歸屬問(wèn)題。當(dāng)然這也可能與筆者的問(wèn)卷對(duì)象是汽車行業(yè)專業(yè)人士為主有關(guān)。
圖2對(duì)智能駕駛汽車技術(shù)的普及用戶擔(dān)心的主要因素是哪些
另外,從“用戶對(duì)于智能駕駛汽車的功能訴求點(diǎn)”的問(wèn)題上,我們發(fā)現(xiàn),有64.29%的用戶希望智能駕駛汽車可以幫助駕駛員監(jiān)控未注意到的危險(xiǎn)點(diǎn),減少駕駛過(guò)程重注意力的投入程度;而28.57%的用戶對(duì)智能駕駛汽車期待只是來(lái)源于好奇(如圖3)。
圖3用戶對(duì)智能駕駛汽車的主要功能訴求是什么
通過(guò)以上的數(shù)據(jù)分析我們發(fā)現(xiàn),現(xiàn)階段用戶其實(shí)還沒(méi)做好心理建設(shè)去接受完全由人工智能操控的汽車,但是反而用戶對(duì)于輔助駕駛系統(tǒng)的接受程度是比較高的。
為什么用戶心目中特斯拉輔助駕駛更靠譜?
此外根據(jù)筆者的問(wèn)卷調(diào)查,在關(guān)于用戶對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)品牌的認(rèn)知程度的問(wèn)題上,用戶的答案是這樣的。在具備輔助駕駛技術(shù)能力的企業(yè)中,讓中國(guó)用戶印象最深刻的當(dāng)屬特斯拉,占比高達(dá)58.84%,其對(duì)推動(dòng)智能駕駛的概念在華普及功不可沒(méi)。其次是蔚來(lái)、理想、小鵬等國(guó)內(nèi)造車新勢(shì)力,占比35.2%。
那么,作為中國(guó)用戶印象最深刻的科技企業(yè)特斯拉,它在專利申請(qǐng)方面的策略是什么樣的?從專利層面來(lái)看,在智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫(kù)中檢索發(fā)現(xiàn),特斯拉僅有2303件專利申請(qǐng);其中44.55%的專利是在美國(guó)市場(chǎng)申請(qǐng)的;10.33%的專利是在英國(guó)市場(chǎng)申請(qǐng)的;與蔚小理相比,特斯拉的專利申請(qǐng)量未免也太少了,難道說(shuō)特斯拉是不重視專利壁壘的構(gòu)建嗎?
其實(shí)不然,我們從專利申請(qǐng)趨勢(shì)和授權(quán)比可以看出,雖然年均申請(qǐng)量與其他造車新勢(shì)力相比不高,但整體授權(quán)比卻很高;而且特斯拉申請(qǐng)專利的類型中87.62%的專利都是發(fā)明專利,10.81%的專利是外觀設(shè)計(jì)專利;可見特斯拉在專利申請(qǐng)上更注重質(zhì)量的把控。(如圖4)
圖4特斯拉專利申請(qǐng)趨勢(shì)(數(shù)據(jù)來(lái)源:智慧芽全球?qū)@麛?shù)據(jù)庫(kù))
特斯拉這種寧缺毋濫的觀念也反映到其ADAS技術(shù)路線上。特斯拉所代表的技術(shù)路線是往視覺(jué)感知方向發(fā)展的技術(shù)極客,在專業(yè)人士看來(lái)似乎有些過(guò)于極端。因?yàn)閿z像頭硬件性能、算法的局限以及計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)動(dòng)態(tài)物體的四維數(shù)據(jù)的獲取在現(xiàn)階段來(lái)說(shuō)存在非常大的困難。
不過(guò)從智慧芽專利數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),今年5月份特斯拉獲得了“使用視覺(jué)圖像數(shù)據(jù)估計(jì)物體屬性”專利,這一專利可以有效的降低當(dāng)前以特斯拉為代表的自動(dòng)駕駛汽車在視覺(jué)傳感器方面的設(shè)備數(shù)量和成本。
該項(xiàng)專利主要使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),僅使用圖像數(shù)據(jù),就可以測(cè)量與物體之間的距離。其中一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可確定物體與車載攝像頭捕捉到的圖像之間的距離。另一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以標(biāo)注圖像的形式,為前者創(chuàng)建訓(xùn)練材料。(如圖5)
圖5Estimating object properties using visual image data專利附圖
基于此技術(shù)方向,特斯拉未來(lái)的新車型將完全依賴攝像頭。特斯拉所追求的不是簡(jiǎn)單的堆砌硬件設(shè)備暫時(shí)性地解決現(xiàn)智能汽車“不夠智能的問(wèn)題”,而是追求在核心技術(shù)上有所突破,克服硬件和軟件本身的缺陷。這種技術(shù)極客的精神值得每一個(gè)車企去學(xué)習(xí)。
看來(lái),對(duì)于車企來(lái)說(shuō)不僅要緊跟市場(chǎng)需求,重視加大在自動(dòng)駕駛技術(shù)層面的研發(fā)投入,也要關(guān)注用戶對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用的各方面顧慮。畢竟從傳統(tǒng)價(jià)值到未來(lái)的自動(dòng)價(jià)值,這不是簡(jiǎn)單的技術(shù)問(wèn)題。一個(gè)偉大的公司公司,最大的價(jià)值,莫過(guò)于站在每一次的浪潮之巔。
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