Fünf Fragen zum "Fahrzeug-Straße-Cloud-Integrationskonzept": Wie kann das "massenhafte kommerzielle Einsatz" der automatisierten Fahrweise entsperrt werden?
„Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“: Optionale oder obligatorische Aufgabe?
Bei der Auswahl des Technologiepfads für die automatische Fahrweise gibt es seit jeher kontroversen Streit um die Konzepte von „Einzelfahrzeugintelligenz“ und „Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen sowie Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“.
Einerseits wird die Technologie der Einzelfahrzeugintelligenz in der Bereich der Hilfssysteme für die Fahrweise weit verbreitet eingesetzt und schreitet schrittweise in die Szenarien der höheren Stufen der automatischen Fahrweise vor. Der Wettlauf um die „Intelligenz“ zwischen den Automobilherstellern wird immer heftiger. Andererseits haben viele Regionen die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud sowie die vernetzten Fahrzeuge in die Regierungserklärungen für das Jahr 2025 aufgenommen, und der Bau der Infrastruktur für die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud wird immer schneller vorangetrieben. Eine Transformation des Verkehrssystems ist in vollem Gange, und ein Bild der zukünftigen intelligenten Mobilität wird allmählich klarer.
Bestanden zwischen der Einzelfahrzeugintelligenz und der Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen sowie der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud Wettbewerbsverhältnisse? Wo liegen die Geschäftschancen der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud? Was ist die Schlüsselstrategie für die Realisierung der „Masseneffizienz“ in der automatischen Fahrweise? Das Gesprächsformat „50 Personen in der Branche der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“ hat mehrere Branchenexperten interviewt, um diese Fragen zu klären und zu beantworten.
Die Beziehung zwischen den drei: Vom Individuum zum Galaxiesystem, vom Endgerät zur Gesamtbetrachtung
F: Die „Einzelfahrzeugintelligenz“ und die „Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen“ werden seit langem als die beiden Technologierichtungen für die Realisierung der automatischen Fahrweise angesehen. Derzeit liegt die Einzelfahrzeugintelligenz im kommerziellen Prozess vorne, während die Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen viele Herausforderungen zu bewältigen hat. Wie sieht die Zukunftsperspektive der „Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“ in diesem Kontext aus?
A: Zwischen der Einzelfahrzeugintelligenz und der Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen sowie der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud besteht kein Wettbewerbsverhältnis.
Die Einzelfahrzeugintelligenz bedeutet, dass das Fahrzeug allein auf die von ihm selbst installierten Sensoren, Rechenmodule und Algorithmen setzt, um die Umweltwahrnehmung, die Entscheidungsfindung und Planung sowie die Fahrzeugsteuerung unabhängig durchzuführen, um die Funktion der automatischen Fahrweise zu realisieren.
Die Idee der Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen ist ein Schritt von der Betrachtung des „Einzelfahrzeugs“ zur Betrachtung der „Beziehung zwischen Fahrzeugen und Verkehrssystem“. Im Wesentlichen will sie nicht mit der Einzelfahrzeugintelligenz konkurrieren, denn das Fahrzeug ist nur ein Teil des Verkehrssystems, nicht das Ganze. Aus der Perspektive des „Verkehrssystems“ gesehen haben die vielen Probleme, die durch das von Menschen geleitete, selbstorganisierte Verkehrssystem seit langem verursacht werden, sich im Rahmen der raschen Urbanisierung noch deutlicher zugespitzt. Die Technologie der Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen versucht, durch die Einbringung von mehr externen Informationen und Steuerungen die Entwicklung des Verkehrssystems in Richtung Intelligenz und Automatisierung voranzutreiben.
Der Trend zur Intelligenz in der Automobilindustrie bringt es mit sich, dass sich das Fahrzeug von einem reinen Fortbewegungsmittel zu einem mobilen intelligenten Raum wandelt. In diesem Prozess werden das mobile Internet, das mobile Internet der Dinge und das mobile Energienetz, die jeweils dem intelligenten Cockpit, der automatischen Fahrweise und dem elektrischen System des Fahrzeugs entsprechen, zu wichtigen Stützpunkten für diese Transformation und Aufwertung.
Die Branche vergleicht die intelligente Transformation des Fahrzeugs oft mit dem Übergang des Mobiltelefons von einem Funktionshandy zu einem intelligenten Endgerät. Die Entwicklung der Smartphone-Industrie basiert hauptsächlich auf zwei Hauptlinien: Einerseits ist es die intelligente Aufwertung des Geräts selbst, also die „Intelligenz des Smartphones“; andererseits ist es die enge Koordination zwischen der Cloud-Dienstleistung, dem Kommunikationsnetzwerk und dem Endgerät, also die „Integration von Cloud, Netzwerk und Endgerät“.
Deshalb können wir folgendes Urteil fällen: Um das Ziel der „automatischen Fahrweise“ zu erreichen, sind zwei Bedingungen erforderlich: Einerseits die „Intelligenz des Fahrzeugs“, andererseits die „Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“.
Die Einzelfahrzeugintelligenz und die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud sind keine alternativen Lösungen, sondern zwei unverzichtbare Bestandteile für die umfassende Realisierung der automatischen Fahrweise.
Wenn man von der Perspektive der „Integration von Cloud, Netzwerk und Endgerät“ betrachtet, kann man feststellen, dass der Schwerpunkt der Entwicklung der Einzelfahrzeugintelligenz auf der Stärkung der Fähigkeiten des „Endgeräts“ liegt, der Schlüssel der Koordination zwischen Fahrzeugen und Straßen in der Aktivierung der Brückenfunktion des „Netzwerks“ besteht, und der Durchbruch der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud in der Herstellung der ganzheitlichen Interaktion zwischen „Cloud - Netzwerk - Endgerät“ liegt. In gewisser Weise ist die Beziehung zwischen diesen drei Elementen im Wesentlichen ein Paradigmenwechsel der intelligenten Mobilität von der „Autonomie des Endgeräts“ zur „Gesamtkoordination“.
Netzbasierte Überwachung: Impuls und Schutz für die Einführung von intelligenten Fahrerassistenzsystemen
F: Wie kann die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud in der gegenwärtigen Phase durch die technische Koordination und die systemische Optimierung die Einführung von intelligenten Fahrerassistenzsystemen in Fahrzeuge weiter vorantreiben?
A: Derzeit ist der Wettbewerb in der Automobilindustrie weiterhin intensiviert, und der Schwerpunkt des Wettbewerbs verschiebt sich von der „Elektromobilität“ in der ersten Hälfte auf die „Intelligenz“ in der zweiten Hälfte. Alle Automobilhersteller und Unternehmen in der automatischen Fahrweise setzen in die Forschung und Entwicklung der automatischen Fahrtechnologie ein und bemühen sich, die intelligenten Fahrerassistenzfunktionen in Fahrzeuge zu integrieren.
Aber gleichzeitig müssen wir auch feststellen, dass die sogenannten „höherwertigen Fahrerassistenzsysteme“ in Privatfahrzeugen, wie z. B. die NOA (Navigate on Autopilot) in der Stadt, die NOA auf der Autobahn und die automatische Einparkfunktion (AVP), tatsächlich nur L2+ - Fahrerassistenzsysteme sind. Die Marketingstrategie der Automobilhersteller, die die technischen Grenzen verschwimmen lassen, und die Fehlwahrnehmung der Nutzer über die Fähigkeiten des Systems können eine Vielzahl von „immoralen Fahrverhaltensweisen“ auslösen. (Hinweis: „Moral Hazard“ ist ein ökonomischer Begriff, der das Phänomen beschreibt, dass Personen oder Organisationen nach der Übertragung des Risikos eher riskante Verhaltensweisen annehmen, was die Wahrscheinlichkeit des Risikos erhöht.)
Einerseits besteht die Möglichkeit, dass die Automobilhersteller aus dem Motiv, den Markt zu erobern, die technischen Fähigkeiten überschätzen oder die Werbung verschwommen gestalten. Unter der Informationasymmetrie können die Nutzer das System übermäßig vertrauen, was das Unfallrisiko erhöht. Beispielsweise wurde die Benennung von Teslas „Autopilot“ (wörtlich „Automatische Fahrweise“) und „FSD“ (Full Self - Driving, vollständige automatische Fahrweise) kritisiert, da sie zu verwirrend sind und die Nutzer dazu bringen können, zu glauben, dass das Fahrzeug bereits über vollständige eigenständige Fahrfähigkeiten verfügt und die Notwendigkeit der Überwachung und Intervention des Fahrers zu übersehen.
Andererseits übernimmt das Fahrerassistenzsystem einen Teil der Fahrverantwortung des Menschen. Die Nutzer können aufgrund der Abhängigkeit vom Fahrerassistenzsystem die Wachsamkeit verlieren und die aktive Überwachung der Straßenlage reduzieren (z. B. häufiges Verwenden des Mobiltelefons), was zu Unfallrisiken außerhalb der Verantwortungsgrenze des Systems führt. Wenn ein Unfall geschieht, neigen die Nutzer dazu, die Verantwortung eher auf technische Mängel als auf ihre eigenen Fehlverhaltensweisen zu schieben. Beispielsweise gab es in mehreren Unfällen mit Teslas Autopilot Streitigkeiten zwischen der Fehlurteil des Systems und der Verantwortung des Fahrers.
Dies führt unvermeidlich zu einem Problem: Die technischen Gewinne konzentrieren sich auf wenige Akteure, während die daraus resultierenden Risiken und Kosten, wie z. B. die erhöhten Sicherheitsrisiken, die steigenden Versicherungsprämien und die erhöhten Unfallbehandlungskosten, von der gesamten Gesellschaft getragen werden. Tatsächlich gibt es bereits bei Elektromobilen das Problem der hohen Versicherungsprämien, der Schwierigkeiten bei der Versicherungserteilung und der häufigen Ablehnung von Versicherungen, was auf die hohe Unfallhäufigkeit und die Schwierigkeiten bei der Risikobeurteilung zurückzuführen ist.
Für Fahrzeuge mit Fahrerassistenzsystemen, bei denen die Fahrverantwortung weiterhin beim menschlichen Fahrer liegt, ist es notwendig, über die Vernetzung die Echtzeitzustände des Fahrzeugs und des Fahrers zu überwachen und zu warnen. Seine Funktion ist ähnlich der des Flugverkehrsmanagementsystems, das den Flugzustand des Flugzeugs überwacht und den Piloten Steuerungsbefehle erteilt.
Die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud kann die vernetzte Dienstleistung des Fahrzeugs stärken. Sie fungiert wie ein „aussenstehender Ausgleichsmacher“ zwischen dem Fahrzeugbesitzer und dem Automobilhersteller. Dies trägt nicht nur dazu bei, das Unfallrisiko zu verringern, sondern auch bei der Rückverfolgung und Zuordnung der Verantwortung bei Unfällen. Sie schützt die Interessen der breiten Nutzer und bietet auch die regulatorische Unterstützung für die breite Einführung von intelligenten Fahrerassistenzsystemen und die nachfolgende Entwicklung der Branche.
Neues Regulierungsmodell: Anpassung an die Bedürfnisse der massenhaften kommerziellen Nutzung der automatischen Fahrweise
F: Mit der gemeinsamen Entwicklung der Intelligenz und Vernetzung von Fahrzeugen beschleunigt die globale Automobilindustrie den Übergang von der L2 - Fahrerassistenz zur L4 - automatischen Fahrweise. Im Prozess der massenhaften kommerziellen Nutzung der automatischen Fahrweise ist die „Sicherheit“ eine unumgängliche Hürde und das zentrale Thema bei der Erstellung von Regulierungsrichtlinien. Welche Rolle wird die Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud dabei spielen?
A: Die „Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“ bietet eine praktikable Lösung für das Regulierungsmodell der automatischen Fahrweise. Die „automatische Fahrweise im Rahmen der Regulierung“ kann als „automatische Fahrweise in der Umgebung der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud“ angesehen werden. Die Bereitstellung von regulatorischer Unterstützung für die kommerzielle und massenhafte Nutzung der automatischen Fahrweise ist der Ausgangspunkt der Integration von Fahrzeugen, Straßen und Cloud.
Das Waymo - Automatikfahrsystem ist derzeit das einzige L4 - System, das massenhaft kommerziell eingesetzt wird und gut funktioniert. Dmitri Dolgov, Mit - CEO von Waymo, sagte im Oktober letzten Jahres in einem Interview mit der Medien, dass die Haupthindernisse für die Verbreitung der automatischen Fahrtechnologie weder in der Kapitalinvestition noch in der Betriebsebene liegen, sondern in der Sicherheit und dem Vertrauen der Öffentlichkeit.
Wenn das Lenkrad an die KI übergeben wird, können die Verkehrsregeln noch mit den „alten Methoden“ angewendet werden? Die Antwort ist eindeutig nein. Von der „Regulierung der Menschen“ zur „Regulierung der Daten“, vom „Vertrauen in den Fahrer“ zum „Vertrauen in das System“ – derzeit findet eine tiefgreifende Veränderung des Regulierungsmodells statt. Tatsächlich stehen alle Regierungen vor der dringenden Aufgabe: Wie kann man mit einem neuen Regulierungsmodell den Weg für die massenhafte kommerzielle Nutzung der automatischen Fahrweise ebnen?
Welche Merkmale sollte das neue Regulierungsmodell haben? Es sollte mindestens die folgenden fünf Aspekte umfassen.
Erstens: Transparenz der Daten: Aufhebung der „Schwarzen Box“ der KI - Entscheidungen.
Die automatische Fahrweise ist eine neue Fahrform, die von Daten angetrieben wird. Die Entscheidungsfindung erfolgt durch eine KI - Intelligenz, die in Echtzeit mehrere Datenquellen verarbeitet. Anders als die traditionelle Regulierung, die auf die Beschränkung des Fahrverhaltens des Menschen abzielt, konzentriert sich die neue Regulierung auf die Überwachung der Entscheidungswege der KI - Intelligenz. Der Kern liegt in der „Datenregulierung“. Die neue Regulierung verlangt, dass das Automatikfahrsystem die Transparenz der Daten gewährleisten muss: Die Nutzung aller Daten muss gesetzlich autorisiert werden und unter vollständiger und transparenter Überwachung stehen.
Zweitens: Soziale Vertrauenswürdigkeit: Die KI - Fahrer müssen „lizenziert“ sein.
Wie kann die KI - Fahrer die Vertrauenswürdigkeit der Öffentlichkeit gewinnen? Dies ist eine Frage, auf die die neue Regulierung antworten muss. Im traditionellen Fahrregulierungssystem hat die Regulierungsbehörde durch die Prüfung der Fahrqualifikation, wie z. B. Fahrschulausbildung und Fahrerlaubnisprüfung, ein soziales Vertrauenssystem für den menschlichen Fahrer etabliert. Das neue Regulierungsmodell muss ebenfalls die KI - Intelligenz, die die Aufgabe der automatischen Fahrweise ausführt, bewerten und zertifizieren und ihr die Fahrerlaubnis (entsprechend der „Führerschein“) erteilen, um der automatischen Fahrweise die „Vertrauensgarantie“ zu geben.
Drittens: Risikokontrolle: Die Cloud - Steuerung steht jederzeit bereit, um das Fahrzeug zu übernehmen.
Mit dem Fortschritt des Automationsprozesses im Fahrzeug wird die automatische Fahrweise einem Prozess der Risikoakkumulation und - ausbruch ausgesetzt. Wenn ein Fahrzeug bei der automatischen Fahrweise ein Risiko aufweist, wie kann man es übernehmen und kontrollieren? Dies ist sicherlich ein wichtiges Thema des neuen Regulierungssystems. Man kann sich vorstellen, dass das neue Regulierungssystem über ein „zentralisiertes“ Mobilkommunikationsnetz die „Fahrerlaubnis“ des Fahrzeugs mit automatischer Fahrweise im Notfall übernehmen kann und die Cloud - Steuerung die „Fernsteuerung“ aktiviert, um das Fahrzeug in eine sichere Zone zu bringen.
Viertens: Klare Verantwortungszuweisung: Vom „Fahrer als Verantwortlicher“ zum „Unternehmen als Verantwortlicher“.
Die automatische Fahrweise bringt auf juristischer Ebene eine neue Herausforderung mit sich: Die Frage der Unfallverantwortung und der Verantwortungszuweisung. Nach der Verbreitung der automatischen Fahrweise wird das von Menschen geleitete, selbstorganisierte Verkehrssystem, bei dem die Entscheidungen von den Fahrern getroffen werden, in ein von der KI - Algorithmus gesteuertes, fremdorganisiertes Verkehrssystem umgewandelt. Die Träger der Fahrverantwortung wandeln sich von natürlichen Personen zu juristischen Personen (Unternehmen, die die KI - Intelligenz kontrollieren). Daher muss das neue Regulierungssystem ein koordiniertes System aus „Makroregulierung“ und „KI - Algorithmussteuerung“ aufbauen, um den Bedürfnissen dieser Veränderung gerecht zu werden.
Fünftens: Gesamtliche Sicherheit: Strenge Kontrolle der „Ausbreitung“ des Risikos.
Bei der Fahrt des Fahrzeugs mit automatischer Fahrweise haben die benötigten Kommunikations-, Karten-, Positions- und Dateninformation