每一天,Lyft平臺上都有數百萬次出行。這些行程承載著你最珍貴的“貨物”——家人、朋友和同事。正因如此,我們把安全當作絕對底線。
美國每年約有4萬人在道路上喪生,240萬人受傷。車禍是青少年和年輕成年人的頭號死因,在很大一段人生跨度里,它始終排在致死原因前列。我們對這些數字的容忍度,放在任何其他交通方式上都不可想象。超速、酒駕和分心駕駛是最大的推手。
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Lyft想把那個傷亡數字歸零,自動駕駛汽車是計劃的一部分。AV永遠不會分心,并且嚴格遵循限速和交通法規。
但并非所有自動駕駛技術生而平等。傳感器是自動駕駛系統的眼睛和耳朵,而各家方案呈現出截然不同的路線。
Lyft評估過多套系統之后,得出了一個結論:要想達到我們的安全標準,自動駕駛汽車必須采用多傳感器融合方案,才能獲準接入Lyft平臺。
這個政策只針對平臺上完全無人的營運車輛,不涉及人類司機使用的輔助駕駛功能。如果你以司機身份在Lyft接單,并且自己車里配備了駕駛輔助技術,這條規則跟你無關。
Lyft正在更新自動駕駛合作伙伴安全評估框架,明確要求所有在平臺上運營的自動駕駛車輛,必須具備多模態冗余感知系統和傳感器多樣性。部分AV系統部署了多種、彼此覆蓋的傳感器類型——包括攝像頭、毫米波雷達和激光雷達——這樣一來,即便某一類傳感器失效或暫時受影響,車輛仍可安全運行。
另一些傳感器架構只依賴單一類型,而每一種都有其專屬弱點。比如,攝像頭會被強光、濃霧和鏡頭遮擋致盲。雷達難以應對靜止物體。激光雷達在強降水中性能會顯著衰減。如果車輛遇到恰好攻擊這唯一一類傳感器的環境條件,全車傳感器可能同時失靈,讓AV喪失足夠的感知能力。
業內多數玩家都清楚,多維度冗余至關重要。而Lyft相信,能從不同物理維度感知世界的傳感器,是這套冗余體系的中樞。安全網能發揮作用的前提,是所有系統不會在同一時間栽在同一個坑里。他們也承認,光靠堆疊更多傳感器還不夠——融合數據的軟件同樣得足夠可靠。好消息是,處理多傳感器輸入的神經網絡,其進步速度遠超任何單一傳感器失效問題的解決速度。這正是多模態感知成為當下正確標準的理由。
Lyft強調,這并非對單一傳感器路線下達永久判決。它反映的是技術今天的站位,以及在當前技術水平下,什么才是負責任的部署選擇。
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