臺灣新軍購 MQ-9B 無人機有多厲害？這項軍售代表了什麼意義？
　
美國政府本月初同意售予我國的四架 MQ-9B「海上衛士」無人機，除了將增強對周邊區域的情資監偵能力，更在美國為防中積極佈局的，由美、日、印、澳構成的「四方對話」當中展現臺灣的重要戰略意義。
　
📌MQ-9B 無人機小檔案：
　
最大載重量：2155 公斤

可掛載 GBU-12 雷射導引炸彈、AIM-92 刺針飛彈、AGM-114 地獄火飛彈等各型彈藥
　
機上監偵設備包括雷達、攝影機、光電感測器，更可安裝 AN/AAS-44 型光電感測器
　
最大航速：每小時 370 公里
　
續航時間：35 小時
　
最大作戰半徑距離：5556 公里
　
更多 MQ-9B 無人機的介紹和「印太戰略」佈局，請看《沃草》完整報導！
　
延伸閱讀：

美國售我MQ-9B 「海上衛士」無人機　遭藍委賴士葆砲轟「做美國看門狗」
https://waa.tw/7JMX0M

美十月軍售我「魚叉」反艦飛彈　有效殲滅來犯共軍船團 70% 戰力
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戰略學者蘇紫雲：「24 小時解放臺灣」幾乎不可能，臺灣更該防範中國「戰略欺騙」
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滴滴真的在上海推出無人車了，記者上車親測報告

2020-06-30
本文來源：燃財經
作者：金玙璠、周繼鳳

「兩個黃鸝鳴翠柳，自動駕駛也能走，閒敲棋子落燈花，自動駕駛送到家。」

6月27日，滴滴出行首次面向公眾開放自動駕駛服務，開始在上海接受公眾體驗報名。

央視主播朱廣權在當天央視新聞的直播中，賣力地宣傳了一波自動駕駛。

前有百度，後有高德、滴滴，從4月下旬到現在的70天內，三家出行平台密集開放Robotaxi（自動駕駛計程車）服務，均是僅在部分城市的固定區域內運營，運營車輛和時間有限，隨車配有安全員、測試員。

這在行業內是什麼水平？

滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車，但是在直播中駕駛員多次接管方向盤，遇到復雜場景需要遠程求助，這所謂的L4，是真落地還是搞噱頭？

事實上，不少企業給自家自動駕駛技術的定位都是L4級別，與全自動只差一個級別。

但在多位業內人士看來，現在要想達到L4非常困難，短期來看，至少還需要將近10年的時間才有可能做到。

亦有觀點認為，最多只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。

不過從另一個角度講，滴滴這次試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的，可以說是一次很好的面向大眾的科普直播。

一位業內人士告訴燃財經，滴滴這次和其他兩家一樣，營銷意義大於實際。

談L4的商業化更是為時過早，而滴滴這場直播是單純地秀肌肉，吹響IPO的號角。

01．滴滴首秀翻車了嗎？

我們先來看滴滴自動駕駛的車輛和測試範圍。

車輛由沃爾沃XC60改造，據滴滴介紹，給它安裝了近20個感測器，其中包括1個64線雷射雷達、2個16線雷射雷達、7個攝像頭以及毫米波雷達和超聲波雷達，一輛車的造價在100萬以上。

現階段，滴滴自動駕駛載人測試範圍僅限於上海開放測試道路，路線經過汽車會展中心、辦公區、地鐵站、酒店等核心區域，全長53.6公里。

在滴滴指定的接駁地點，央視記者通過App線上下單了一輛自動駕駛網約車，車輛按時到達後，記者打開車門後發現車內前排還坐著兩名工作人員。

滴滴自動駕駛首席運營官孟醒給出的解釋是，兩位工作人員是為了確保行程安全，其中一位是安全員，應對突發情況，另一位是測試員，實時記錄的同時，能夠提前了解路況與安全員進行溝通。

滴滴這次秀肌肉，不巧碰上了上海的梅雨天氣。

據滴滴介紹，遇上大雨，對自動駕駛車輛的雷射雷達和攝像頭這些感測器都是考驗，比如，對雷射雷達來說，雨點、地面上的積水以及濺起來的水花都可能引發噪點，這就相當於「駕駛員」視力變差，需要演算法有效地去除這些噪點，否則容易引發各種急剎。

但現場的記者和滴滴高管也在反復強調——自動駕駛不等於無人駕駛，如今滴滴的自動駕駛技術已經可以做到自動駕駛，配備安全員是為了乘客的安全兜底，以便在突發情況下隨時接管車輛。

記者上車前需要手簽一份知情責任書。

汽車行業資深人士陳卿表示，這是目前所有的自動駕駛的常規操作，也是讓用戶認識並對自動駕駛保持警惕的一個重要步驟。

第一次測試是從安拓路公交車站到上海汽車城地鐵站。

整體來看，自動駕駛車輛在剎車、避讓、減速超車、掉頭方面還算順暢，但可以發現，因為速度慢，加上都是右轉彎，車輛絕大多數時間都是處於最右側車道。

但是，還是出現了引發大家關注的「翻車」情況：

比如，第一次啟動時，大約等待了兩分多鐘車輛才出發。

記者略顯尷尬，在等待啟動過程中，多次詢問「可以出發了嗎」，介紹完整體情況後，又說起了當天的天氣狀況。

在行駛過程中，駕駛員多次接管方向盤。

直播到39分鐘時，當時車輛路上一個丁字路口，前方、旁邊沒有其他車輛，也無其他突發狀況的情況下，駕駛員開始接管方向盤。

測試員的解釋是，「雨量較大的時候，濺起的水花會對雷達和攝像頭造成影響，駕駛員就會接管方向盤」。

這位測試員稱，接管的另外一種考慮是，自動駕駛是遵守交通規則的，但不能保證行人或者電動車等完全按照交通規則行駛，因此面對幹擾的時候，駕駛員也需要接管方向盤。

當面對相對復雜的場景時，滴滴的自動駕駛就顯得有些力不從心了。

在第二次測試過程中，車前出現了一輛三輪車，三輪車司機蹲在地上疑似修車，如果是普通駕駛員就直接繞道走了，但這對於自動駕駛系統來說，算是一道超綱題。

滴滴解釋稱，這種情況屬於復雜場景，自動駕駛系統需要通過車內的感測器實時將數據發到遠程協助中心，由遠程協助中心給出協助指令。

「前方突遇障礙，自動駕駛汽車自動變道」，自動駕駛車收到指令後，默默地繞開了前方的三輪車。

「這（滴滴）和百度沒有太大區別，這也是目前國內最好的水平之一。」中科創星創始合伙人米磊如此評價。

02．真假L4

滴滴號稱此次在上海投入的是L4級別的智能駕駛無人車。

L4是什麼概念？

按照美國汽車工程師學會（SAE）的定義，無人駕駛分為從0級（完全手動）到5級（完全自動）6個等級。

最高級別L5可以做到全場景全自動，但目前科技水平有限，只能算是一個理想化目標，而在走向L5的路上，每提高一個等級，自動化的程度就會晉升一級台階。

其中，L3級別屬於條件自動化，車輛在特定環境中可以實現自動加減速和轉向，不需要駕駛者的操作。

L4的自動化程度更上一層樓，全程不需要駕駛員，但有限制條件，例如限制車輛車速不能超過一定值，且駕駛區域相對固定，並且一旦發生特殊情況，駕駛員可以切換到手動駕駛。

前不久，工信部也出台了中國版的自動駕駛分級標準，L3為有條件自動駕駛，L4為高度自動駕駛。

一定程度上借鑒了國外的標準。

那麽滴滴和國內同行處於什麼技術水平呢？

米磊給出的側面答案是，現在要想達到L4是非常困難的，短期來看，至少還需要將近10年的時間才有可能做到。

「現在我們看到的，要麽是低速，要麽是在簡單場景，而且短期內不可能去掉安全員去測試。」他表示。

「目前國內的自動駕駛水平，L3都沒到，主要靠產業吹。」一位長期研究造車新勢力的分析師告訴燃財經，所謂的L3，其實都是一些結構化道路的L3功能，也稱為特定場景的L3自動駕駛，均是一些非常有限的場景，而自動召喚是L4的一個很小的應用場景。

一位接近滴滴的人士則透露，目前滴滴給自己的定位是L4級，但很難大規模商業化應用，只能理解為是L4級技術、但並非可商業化的產品。

另一位研究自動駕駛的業內人士對燃財經表示，如今的自動駕駛技術主要由兩大類公司研發推廣。

一類是傳統的汽車製造生產商。

這些公司面向的是C端消費者，「安全是第一位的，因此不太敢宣稱自己的技術已經達到了L4級別。」

另一類便是汽車新勢力。

這些公司短期內並不會向消費者出售自動駕駛車，而是為了給投資人講好故事，拿到下一輪融資。

「他們本身也不會自主造車，更多的是委托一家代理公司幫忙改造。」

如今，自動駕駛因為技術上的不成熟帶來的安全問題也逐漸暴露出來。

比如，特斯拉自動駕駛系統將白色卡車誤識別為天空，致使車輛駕駛員死亡；Uber自動駕駛系統對夜晚橫穿馬路的行人識別分類不準而發生事故，致使對方死亡。

再加上L4是高度自動化，不需要駕駛員，在安全保障方面也就對研發機構提出了更高的要求。

「在這樣的大環境下，經常會有人跳出來說自己達到了L4水平。」上述業內人士表示，事實上，L4級別，絕不只是車的問題，配套的基礎設施也要有對應級別的支持，自動駕駛系統的級別越高，越需要依靠基礎設施的支持來確保安全性。

在他看來，如果基礎設施方面有了足夠的支持，L4技術的應用是沒問題的，但從目前的情況來看，全國只能在有限的幾個地方測試應用L4級別技術。

如今，國內只有六城開放自動駕駛載人道路測試和試運營，且對車輛數量測試裏程等都有明確規定、不允許取消安全員。

滴滴此次的試運營也僅限於上海嘉興的固定路線。

03．真落地還是搞噱頭？

不止一位業內人士對燃財經表示，這次滴滴的試乘流程是目前Robotaxi裏最全面的，是一次不錯的面向大眾的科普直播。

在直播一開始，滴滴展示了指揮中心的交通大數據的分析界面、自動駕駛車隊的管控界面，技術講解也更加全面細致，紅綠燈計時時間的實時調整概念、車路協同、安全員培訓都有所提及。

「但和其他家一樣，宣傳、營銷的意義大於實際（應用）。」其中一位業內人士說。

就在滴滴推出Robotaxi服務的前五天，高德打車和自動駕駛出行企業文遠知行WeRide達成合作，在廣州正式上線Robotaxi服務。

更早上線的還有高德與自動駕駛公司AutoX（4月28日）在上海接入的Robotaxi體驗活動、百度Apollo在長沙開啟的Robotaxi打車服務（4月19日）。

前有百度，後有高德、滴滴，從4月下旬到現在的70天內，三家出行平台密集開放Robotaxi服務。

「今年的疫情利好無人駕駛，行業關注度開始上升，各家應該都在根據環境的變化去推動測試。」

在米磊看來，有滴滴這樣的公司進入，說明這個方向是對的，但Robotaxi的商業化的難度係數也是最大的，比其他場景都要難。

一位汽車領域創業者表示，從各家通用的免費策略來看也是如此，商業化成績並不是他們的關注點。

陳卿告訴燃財經，現階段固定路線的載人運行計程車服務意義不大，離真正的商用距離還很遠。

三家開放Robotaxi服務的平台均是：目前僅在部分城市的固定區域內運營，運營車輛和時間有限，隨車配有安全員、測試員。

除滴滴只能預約體驗試乘外，另外兩家對外的宣傳口徑是「呼叫不需要提交申請或審核，流程與一般網約車無異」。

其中的滴滴，雖然從2016年就開始組建自動駕駛研發團隊，次年在美國加州設立首家海外AI實驗室，但其實前些年的動靜並不大。

直到去年，滴滴開始加強布局，8月份將自動駕駛部門升級為獨立公司沃芽科技，天眼查顯示，今年5月底獲得軟銀超過5億美元融資，成為國內這一領域的最大單筆融資。

可能是有了五億美金的底氣，孟醒在直播當天表示，到2030年，滴滴出行平台將擁有100萬輛全自動的無人駕駛汽車。

滴滴CEO程維已經考慮清楚了，「至少還需要做十年持續投入的計劃」。

滴滴方面此次在直播中除了自報單輛車成本百萬左右外，還透露，滴滴自動駕駛網約車現階段需要配備一名安全員、一名測試員，其中安全員的培養成本也很高，需要經過1-2個月的培訓，錄取率僅為1%。

按照文遠知行工程資深副總裁鐘華此前的表述，無人駕駛公司的發展分為五個階段，第4階段，即限定區域、限定時間的全無人駕駛測試和試運營，進入第5階段（實現大範圍大規模的全無人駕駛運營）方能實現盈利。

中國電動汽車百人會在今年4月份發布的研究報告《Robo-taxi商業化現狀、挑戰及建議》（以下簡稱《建議》）中指出，如今計程車司機人力成本與自動駕駛改造成本基本持平，不過，隨著技術的進步，成本有望大幅降低。

以傳統燃油車的計程車為例，自動駕駛計程車成本依舊略低；與電動計程車相比，自動駕駛計程車改造成本需控制在50萬左右，二者基本持平。

未來5-10年人力成本將會進一步升高，而自動駕駛系統改造成本會逐漸降低。

預計2025年左右，Robotaxi取消安全員並規模化部署後，其成本優勢凸顯，帶來出行服務的顛覆。

麥肯錫的預測是，Robotaxi每公里成本不斷下降，與傳統計程車成本相比將在2025至2027年之間達到拐點。

但與此同時，Robotaxi的實際落地應用還面臨著諸多問題，《建議》中寫道，如今的技術雖可處理交通路況90%常規問題，但剩下的10%影響巨大，需要花費90%的時間解決，長尾效應明顯，且示範場景與真實商用場景存在差距。

而消費者對於自動駕駛尚處於陌生認知階段。

「L3自動駕駛量產難以落地，L4遙遙無期，所以能講故事的Robotaxi成了這幾年的熱門」。一位知乎網友如是寫道。

陳卿亦告訴燃財經，「滴滴自動駕駛體驗車，離宣稱的L4還有很長的路要走。」

事實上，計程車領域的無人駕駛，五年之內都是難以落地的，談L4的商業化更是為時過早，而滴滴這場直播是單純地秀肌肉，吹響IPO的號角。

附圖：▲來源 / 直播截圖 記者正在簽署知情責任書
▲來源 / 直播截圖，圖中安全員已接管方向盤
▲來源 / 直播截圖，自動駕駛網約車前方遇到三輪車障礙

資料來源：https://chinaqna.com/a/112696?fbclid=IwAR0DFhoJ-qcw2TNX68nRy7inB7Xvpe5c6F8yxaPTv6r1aWaLhv-OPS9uLOE

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【光達，要不要？】

真正的大商機，總是發生在每一次的產業變革之後！行規的異動、技術的創新、社會的變遷……，都是新一輪競賽的號角。自駕車也是如此。

現階段——至少在車聯網 (V2X) 建置完善且可信任之前，要達到 L4 或 L5 自駕層級，感測器融合 (Sensors Fusion) 仍是普遍共識——光達 (LiDAR) 強在可「鳥瞰」全景、創建即時 3D 地圖，雷達 (Radar) 擅於應對雨雪霧霾惡劣天氣，尤須相輔相成。

然而，體積大、難以無損美觀地融入車體且成本高達 1 萬美元，是傳統機械旋轉光達最被詬病之處。為此，借助半導體與光電技術取代馬達驅動的 3D 固態光達 (Solid-state LiDAR) 便應聲而起，有光學相控陣 (OPA) 與閃光 (Flash) 兩種方式；雖有部件成本低的優勢，但亦有三大軟肋。於是，取巧以在鏡面內部置入微機電 (MEMS) 改變光線射出角度以實現掃描的「混合固態光達」(Mixed Solid-state LiDAR)，遂成折衷方案。

這是因為 OPA 產生的光束發散性更大，更難兼顧長距離、高解析度和寬視場；Flash 每次發射的光線會散佈整個視場，只有一小部分雷射能投射到某些特定點。隨著技術演進，機械與固態逐漸走向整合；但即使是 MEMS 微型掃描鏡，由於投射的雷射量有限，也有難以探測遠處物體的缺憾；且光電探測器陣列的每個像素都非常小，又限制了可捕捉的反射光量。所幸，只要加大 MEMS 反射鏡直徑、使用大面積反射鏡將大部分入射光引導到光電感測器上，就能拉大視場 (FoV)、檢測遠處物體。

一場疫病，加速了自駕車產業的演進與淘汰～～～有興趣搶食大餅者，一定不能錯過這篇深入探討的報導。

延伸閱讀：
《開發自駕系統，一定要知道的事！》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0513/44706.html

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00:34 循環扇 vs 電風扇
01:08 真心不騙實測
01:59 四合一濾網
03:30 分貝實測

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03:55 一起來開箱
04:44 LCD 面板
05:09 操作指令
05:57 循環風扇
06:27 APP 介面

➥ 產品比較
07:31 acerpure cool vs Coway

➥ 最後總結
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