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一项重大变革已经开始,如果不出意外,这将改变我们所有人的生活。

2021-12-03 17:26阅读数() 加入收藏

(一)

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一项重大变革已经开始,坦率地说,如果不出意外,这将改变我们所有人的生活。


今天早上读李彦宏的新著《智能交通》,更坚定了我的判断,很有意思的是,这本书的副标题,就是“影响人类未来10-40年的重大变革”。


我总觉得,这还真不是夸大。


今天我们的生活,很多人最头疼的问题,就是交通。譬如在北京,拥堵是家常便饭,我工作地点城市偏西,曾经有一次朋友来北京,一定要在东边吃饭,我开了两个多小时才到达,都到了结账的时间了……


有没有破解的办法呢?


修建更多条道路?


部署更多交通警察?


更激进的单双日限行?


显然,这都不是解决之道,甚至是解决了一个问题,引发了更大的问题。


问题是时代的声音,办法总比困难多。最好的办法,就是智能交通。


所谓智能交通,是从自动驾驶出发,基于聪明的车和智能的路,然后车路协同,把人工智能、5G通信、云计算等技术深度融合到交通领域。



在李彦宏看来,这一重大变革,可至少解决三个问题。


第一个问题,降低道路安全事故,可降低90%。


根据国际公路安全协会官网,每年全世界有约135万人死于交通事故,这意味着平均每24秒,全球就有一人在交通事故中丧生。在5-29岁的青少年人群中,道路安全伤害,是排名第一的死因。


为什么这么多?


数据显示,大约94%的交通事故,是人为因素导致,包括酒驾等危机驾驶行为。在中国,酒驾、醉驾是刑事案件中排第一位,每年有30万件。


还有相当大一部分交通事故,是手机导致的。看手机30秒,相当于盲开500米。


自动驾驶和智能交通,可以完全避免类似问题的发生。


波士顿咨询的一份报告就认为,自动驾驶有望成为自汽车发明以来影响最为深远的技术,最终可以让城市街道上的汽车数量下降60%,同时减少90%的道路交通事故。


包括我在内,我相信很多人都有一种忐忑,将自己生命交给自动驾驶,靠谱吗?毕竟人命关天,这可不是开玩笑的。


肯定会有悲剧。但随着技术的成熟、时间的推移,人们会越来越认识到,自动驾驶,其实比人类驾驶更安全。


而随着无人驾驶进一步成熟,“聪明的车”、“智能的路”、车路协同、智能的交通管理系统等,都会让交通事故发生的概率降低,无论是骑自行车的人、骑摩托车的人,还是步行的人,出行都更加安全。



其实,我们也已经有了实践。


在湖南长沙,百度和当地公安局交警支队从2020年11月开始合作,打造了87个智能路口,实现信号配时自动优化、事件感知自动推送。项目运行以来,路口通行效率提升25%以上,交通事故减少35%以上。


第二个问题,有效解决拥堵问题,将节省大量的时间。


城市让生活更美好,但现在的很多城市,如前所述,越来越拥堵。


如果继续现在的发展模式,到2030年,中国将有4.5亿辆车(现在是2.8亿),越来越大的城市,越来越多的车,那意味着越来越严重的拥堵,越来越多被浪费在车上的时间。


在李彦宏看来,要破局,就要自动驾驶,进而是智能交通。


《科学》杂志2018年有一篇文章就认为,在一个仿真试验中,在一个8字形的交通场景下,14辆车中加入1辆自动驾驶的车,就可以使得车流速度翻倍。


车路协同,自适应的智能信控,也可以实现交通效率的提升。美国梅多兰兹40平方公里的区域内,通过信号灯联网控制,可以在15分钟内疏解8公里的拥堵。


从百度的实践看,其信控技术,也是通过“让灯数车”、“让车读秒”的车路协同的方式提升交通效率。灯会根据实时的车辆数,来调整红绿灯时长。


广州黄浦区核心干道开泰大道,就实现了一路绿灯通过12个路口。道路平均行程时间下降了25%,平均遇红灯停车次数由3-4次下降为0-1次。


在保定、长沙等的实践,基本上这样的效率提升都被验证过。通过测算,以车路协同为基础的智能交通,将能够提升15%-30%的通行效率。


想一想,一个不再拥堵的大城市,那将是一个多大的福利。



第三个问题,助力减碳,利于应对气候变化问题。


碳达峰、碳中和,是当前的热词。应对气候变化,是所有国家的责任。


中国已经向全球郑重承诺,2030年实现碳达峰,2060年实现碳中和。这就是3060国家双碳目标。根据生态环境部2020年发布的《中国移动源环境管理年报》,中国交通运输碳排放总量约占全国碳排放量的6.7%,其中道路运输占84.1%,是减排的重要发力点。


智能交通减碳,可从三个方面着手:车、路、行。


车,新能源车,自然减碳。


同时,自动驾驶技术,可以实现编队行驶,尤其对于卡车而言,在高速公路上,可以大幅降低后方车辆的风阻,降低油耗,减少碳排放;还可以实现全天候的运输,既提高效率,又节约人力成本。


路,绿色道路,降低道路基础设施能源消耗。


同时,提高道路运输效率,通过智能交通技术,减少不合理的交通运输需求,减少拥堵停留,既减少了碳排放,其实还降低了整个社会的成本。


行,共享化,将改变人们的出行理念。


就跟现在大城市都有共享单车,如果以后汽车也是共享,而且自动驾驶,大家是不是还要购买私家车吗?


美国独立智库rethink X有一个研究,认为2030年是私家车的终结。认为在美国这样一个2亿辆车的国家,只需要4000万辆共享汽车就足够了。


美国是车轮上的王国,美国如果是这样,中国又会怎样?


不要以为这都是畅想,甚至是科幻。我们已经看到,很多过去认为遥不可及的未来,正在变成理所当然的现在。


现在,重大变革正在我们身边发生。


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(二)


毫无疑问,我们正在经历一场综合性的重大交通变革,技术的变革、产业的变革,规则的变革,最终,必然是生活方式的彻底变革。


就跟我们无法想象,今天没有汽车的生活将会怎样,或许某一天我们也无法想象,没有智能交通的社会,将是怎样的落后。


当然,突破性的技术背后,必须有重大的创新理念。


看李彦宏的《智能交通》,至少有两大理念。


理念一,智能交通运营商。


未来20年,最重大的产业变革,或许将在交通领域诞生。就跟电信领域有三大运营商,智能交通领域,短期来看,每个城市都将有一个或多个智能交通运营商;中长期来看,或将出现2-3家全国性的智能交通运营商。


你可以掂量一下,全国性智能交通运营商的规模。


这无疑是一个巨大的市场,也将给交通、城市、甚至经济社会带来颠覆性的创新和深远的影响。


理念二,提升交通效率的三个创新实践。


这值得重点说说。


1)自适应信号灯控制。


智能信控自适应,需要根据当前实际的交通状况,拥堵程度自动调节红绿灯的时长,这通常需要通过软件和硬件结合的方法来实现。


简单地说,就是统筹全城所有路口和所有通道,进行智能、自适应的信号灯调节,再不会出现一个路口堵成长龙,但一直是红灯的状况。


这其实也有不少实践了。


比如,在美国新泽西梅多兰兹40平方英里区域内,就使用了一种自适应交通控制系统。


该区域智能交通系统包含超过128个交通信号灯,每天为40万多辆车提供服务。因为区域内所有信号灯都是联网的,相互通信协调工作,加上自适应信号控制技术根据交通流量调整信号配时,使得系统可以在15分钟内疏解掉长达5英里的拥堵。


还有,在美国匹兹堡,2016年建成了包含50个路口的自适应交通信号控制系统,统计数据表明,系统上线后总体通行速度提升了26%,停车次数减少了31%,路口等待时间减少了41%,碳排放减少了21%,交通事故发生率降低了13%-36%。



2)动态限速。


动态限速的方法,可以解决布雷斯悖论导致的问题。


布雷斯悖论(名字来自德国数学家迪特里希·布雷斯)是指,在一个交通网络上增加一条路段,反而使网络上的通行时间增加——这一附加路段,不但没有减少交通延滞,反而降低了整个交通网络的服务水准。


为什么会出现这种与常识相悖的结果,按照分析,这与人的自私心理有着极大关系:扩宽的道路,使得人人都想去走这条路,于是临时变道加塞变得更为严重,而这又使得道路重回拥堵之中。


事实上,这与我们在日常通勤中看到的情形是一致的——多数时候交通拥堵并不是因为道路窄、车道少,而是人为的乱停乱放、随意加塞所致。


动态限速就是改变这种悖论,把交通效率从局部最优转向全局最优的一个举措。


在没有信号灯的情况下,不做限速的时候容易形成拥堵,有限速的还好一点。原因是在高峰时段,每个小时通行超过900辆车不足1000辆车的时候,每个车道限速是没有意义的。而超过1000辆车甚至达到1200辆车的时候,限速非常有意义,通行效率能够提高20%。


所以,动态限速也是智能交通管理的一个重要方向。


3)预约出行。


这是一种需求管理,信控、道路基础设施建设是供给管理。目前的城市交通系统中,早晚高峰的车流速度,是在完全没有预约的情况下产生的。通过对通行需求的调控,可以找到一个全局最优解,使得拥堵程度下降,通行时间缩短。


根据麻省理工学院的学者的研究,预约出行不需要所有的车辆都参与,当60%的车辆参与的时候,效果就已经很明显了。


当然,让60%的出行都预约,也是一件不容易的事儿,需要政府政策、市场调节等多种手段综合运用。但这并不是不可能的,今天很多出行都开着导航,这已经是某种意义上的预约。从发展趋势上,一定会有越来越多的人参与进来,中心化的算力也一定是越来越强大,找到全局最优解,提升整体通行效率是非常值得期待的。


还有其他理念,这简单说一下。


比如,车路协同,加快自动驾驶大规模商用的进程。


车路协同像是路灯,而单车智能就像车灯,在两者协同作用下,自动驾驶落地门槛能够大大降低,加速单体智能向协同智能的转变。


自动驾驶的普及,绝对不是简单的汽车问题,还包括道路等基础设施。车路协同,将可以大大提升无人车的安全性,加快自动驾驶大规模商用的进程。




L4及以上自动驾驶两大难点:安全和成本。


实现无人化,“安全”是必要条件,需要实现99.9999%的成功率目标,才能确保上路无碰撞事故风险。这不仅需要1000万公里级的大规模道路测试,还需要至少10亿公里级的仿真训练。


自动驾驶,必须要降低成本。事实上,相关硬件,比如激光雷达、芯片的价格等,正在不断降低,这是整个产业链共同努力的结果,特别是国产企业在这方面已取得了长足进步,未来自动驾驶硬件,很多都会实现国产化替代。


与成本紧密相关的,还有自动驾驶汽车规模量产,量产规模越大,规模效应就越明显,成本就能压到更低。


目前全球汽车保有量在10亿辆以上,全球L4级自动驾驶汽车总量不足万辆,这个占比是微乎其微的。据相关估算,如果要替代2亿辆普通汽车,起码需要1000万辆L4级自动驾驶汽车。


百度在2019年已经和一汽红旗达成合作,共建了中国首条L4级自动驾驶乘用车前装产线并投产,这条产线下来的自动驾驶汽车,正在全国各地进行测试和载人运营。2021年6月,百度与极狐合作,打造出全新一代共享无人车Apollo Moon,价格降到了48万。10月,百度Apollo联合威马发布了Apollo Moon量产车型(Apollo Moon威马版)。


MaaS出行即服务。


前面提到了,以后智能交通时代,人们真不必买私家车了,MaaS运营商提供多种交通选择,包括公共交通、共享自行车、出租车、汽车租赁等。对于用户而言,通过使用单个应用程序,MasS提供一种更方便、更可持续、甚至更便宜的替代方案。


智能地图ETA,通行时间智能预估。


简单地说,就是地图基于飞桨深度学习框架和图神经网络技术,开发了一套更智能的“通行时间智能预估”系统(Estimated Time of Arrival,简称ETA)。ETA是路线规划与导航服务必不可少的核心功能。


以后,如果你使用百度地图,地图会全面综合历史相同时刻的路况、路线用时,考虑出发时间的道路限行、施工、红绿灯等信息,并结合用户个人驾驶习惯,计算推荐出一条最合适的出行路线,并预估出通行时长。


大数据时代,用的人越多,给机器喂养的数据就越多,机器自我学习迭代就越快,对算法形成正反馈。最终,ETA就能做到时长预估“非常准”,让用户出行和抵达“刚刚好”。


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(三)


以后,没有了司机,开车不再是负累,拥堵也成了过去,城市自然更加宜居。


这一切真的很远吗?


或许并不遥远。


看《智能交通》,按照李彦宏的大胆预测,5年之内,中国的一线城市将不再需要限购和限行;10年之内,靠交通效率的提升,基本上解决拥堵问题。


这不仅仅是一个技术问题,更是一种生活方式的巨大变革。既然不需要自己开车,交通也不会拥堵,那城市外沿也会扩大,对城市布局、产业结构、甚至军事部署,都将产生重大而深远影响。


当然,这种变化,更会催生出一个庞大的新兴产业。也毫无疑问,庞大的市场会缔造新的行业巨头,甚至超过苹果、特斯拉、谷歌的新巨头。


对中国来说,这还意味着一个弯道超车的机会。


当西方已经进入汽车时代时,中国还没有能力造出汽车;但在智能交通时代,如果中国能抓住机遇,未尝不会成为新时代的领跑者。


当然,挑战也是艰巨的,这需要资金、需要技术、需要算力、需要规划,需要企业家的魄力和智慧,也需要决策者的远见和决断。


但想想几十年后,我们的交通方式将彻底变革,我们将会告别拥堵,做到真正的绿色智慧出行,还是很让人振奋的。


这将是人类面临的一个全新时代。


剧是必须从序幕开始的,但序幕还不是高潮。


关键词: 一项重大变革已经开始,如果不出意外,这将改变我们所有人的生活。

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