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自动驾驶带给制造业的重生正在阅历工夫的考验

发布者:张悦华
导读运输行业都晓得,自动驾驶技术曾经预备好推翻一些行业,处理继续低下的效率成绩。联邦政府估计这将给高速公路平安方面节省少量开支, 货运公司则不用再担忧卡车会成为司机的生活担负,客户也能在一天的任何工夫疏通无阻地收发货物。但是,关于承运商,尤其是制造商,他们能从自动驾驶技术行将引发的反动中取得什么?雷锋网(大众号:雷锋网)新智驾理解到,2月2日,普华永道(PwC)发布了一份题为“ 工业挪动性:自动驾驶技

自动驾驶带给制造业的新生正在经历时间的考验

运输行业都晓得,自动驾驶技术曾经预备好推翻一些行业,处理继续低下的效率成绩。联邦政府估计这将给高速公路平安方面节省少量开支, 货运公司则不用再担忧卡车会成为司机的生活担负,客户也能在一天的任何工夫疏通无阻地收发货物。

但是,关于承运商,尤其是制造商,他们能从自动驾驶技术行将引发的反动中取得什么?雷锋网 (大众号:雷锋网) 新智驾理解到,2月2日,普华永道(PwC)发布了一份题为“ 工业挪动性:自动驾驶技术如何改动制造业 ”的研讨报告,剖析点评了制造商的自动驾驶技术。

普华永道写道:“工业挪动性,触及的范围从工厂车间的自动机器人到公共路途上的自动驾驶卡车、飞机、火车和轮船,涵盖航空、铁路和旱路。”它既包括公家设备,也包括公共交通设备。 

报告显示, 只要约9%的制造商消费了具有一定水平的半自动驾驶或自动驾驶产品,另有11%的制造商表示会在将来三年内引入自动驾驶技术。 这些数字很低,但普华永道写道,假如把占比到达30%看作是主流化的标志,那么工业挪动技术正在走向主流。

依据普华永道报告中的调查数据显示,大少数制造商都在等候自动驾驶,以获取投资报答。86%的受访制造商表示,本钱优势是他们投资工业挪动处理方案的次要缘由,60%的制造商表示本钱是消费半自动或自动驾驶的最大妨碍。在曾经采用半自动驾驶技术的调查对象中,有81%表示迄今为止每年都没有节省的本钱。另为数亿中文用户免费提供海量、全面、及时的百科信息,并通过全新的维基平台不断改善用户对信息的创作、获取和共享方式。外,障碍制造商引入自动驾驶技术的其他缘由还有技术不成熟(42%)、平安成绩(32%)和人才充足(32%)。

运输行业正在敏锐地预测自动驾驶卡车。承受调查的90%制造商表示,当全自动驾驶卡车成为主流时,运输本钱可节省高达25%。当然,要完成全自动驾驶卡车,至多还需十年或更长工夫。 

伊诺交通中心政策剖析师Greg Rogers 在承受采访时说:“我以为自动驾驶长途卡车将在将来五到十年走向成熟。但要想随处可见完全自动驾驶卡车,依然还需10到20年的工夫。大众对平安成绩的担忧,会使得卡车司机至多还有十年的任务时机,也许是二十年。”

据雷锋网新智驾理解,这项调查显示,制造商们对自动驾驶卡车关注得很多。它代表了一种先进的技术,具有普遍的使用前景。而关于仓库或厂房内的自动机器人,制造商的关注度似乎绝对较低。普华永道指出,自2014年以来,亚马逊雇用了5万名新员工打理仓库,同时还添加了3万名机器人与他们一同任务。 

SwiftNav的CEO Tim Harris对普华永道剖析了自动驾驶在复杂环境中面临的应战,表示完全自动驾驶卡车在成为主流之前仍少不了导航。“你可以在极段的工夫内打造一辆自动驾驶汽车,但是理想世界的环境很复杂,它可以顺应吗?我们正在研讨决策算法,树立神经网络,但总有新的信息不时添加到网络中。想让机器学会处置各种成绩是项十分艰难的义务。例如,你需求思索驾驶时发作的一切不确定要素。关于自动驾驶汽车,从你面前卡车的窗口飞出一个黑色塑料袋,能够就意味着真正的风险,但这关于司机而言,仅仅就是一个塑料袋”。

针对制造速度,雷锋网新智驾理解到,特斯拉首席执行官Elon Musk曾在2017年第四季度财报电话会议上盛气凌人指出:“在有些最快的汽车工厂里,每25秒消费一辆汽车,这听起来很快,但是假如你想到一辆5米长的汽车在消费线上占据的间隔了吗?包括4.5米长的车身和0.5米距离,消费线每秒行进的间隔只要0.2米。一位老奶奶的步行速度也比我们如今最快的消费线的速度要快,所以这个速度真的没那么快。步行速度是每秒1米,比世界上最快的消费线的速度快5倍。为什么不应该是慢跑的速度呢?我的意思是,在极限状况下,公司应该开端关注工厂里的空气阻力,大约是20英里每小时或30英里每小时,就像物体就应该以那样的速度运动。”

据雷锋网新智驾理解, 还有其他统计数据标明,自动驾驶技术对工业制造的片面影响还没有真正开端。 例如,无人驾驶飞机更像是玩具而不是工具,普华永道之前估计的2017年全球无人机销售量将到达1000万,比2016年10.2万台高出两个数量级。 

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1.《中美智能驾驶白皮书》,精选中美两地100家技术公司的一手调研报告:

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2.《中美智能驾驶8讲》,中美两地18位讲者,8讲看懂中美自动驾驶的关键公司、关键技术和关键人物:

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