為什么特斯拉輔助駕駛在用戶心目中更靠譜？

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)?，F(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?jiàn)用戶對(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(jiàn)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。