从自动驾驶到自动巡检：机器人出租车规模化发展背后看不见的基础设施挑战

特斯拉的Cyber​​Cab让自动驾驶交通的未来再次成为人们关注的焦点。

与传统车辆不同，Cyber​​cab 专为自动驾驶而设计，没有方向盘和踏板。特斯拉目前已在德克萨斯州奥斯汀的部分地区开始提供 Cyber​​cab 服务，这标志着其自动驾驶技术的发展又向前迈进了一步。 机器人出租车 服务。

大多数讨论自然而然地集中在车辆内部的技术上：自动驾驶软件、人工智能感知、车辆设计、安全性和无人驾驶出行的经济性。

但还有一个问题更值得关注：

答案可能与车辆内部的人工智能“大脑”关系不大，而与支撑它的基础设施关系更大。

商业承诺 机器人出租车 相对来说比较简单：通过让车辆在没有人类驾驶员的情况下运行更长时间，最大限度地提高车辆利用率。

但更高的利用率也意味着更高的运营需求。

一辆私家车可能一天大部分时间都闲置着。 机器人出租车 相比之下，车队的设计目的是保持车辆行驶，运送乘客并反复返回运营区域。

这就带来了不同的车队管理挑战。

车辆仍然需要清洁、充电、保养和检查。轮胎仍然会磨损。车身面板仍然可能被刮伤或凹陷。道路碎屑仍然会造成损坏。车辆底部的部件仍然会受到冲击和恶劣路况的影响。

自动驾驶技术改变了车辆的行驶方式。

它不会改变车辆操作的物理现实。

而这可能正是该行业下一个基础设施挑战的出现之处。

明确“无人驾驶”的真正含义非常重要。

无人驾驶车辆并不意味着没有维护人员、技术人员或维修设施。自动驾驶车辆仍然可以返回车库或服务中心进行维护和人工检查。

问题有所不同：

技术人员可以绕车一周，目视检查车辆外观，并识别明显的故障。这种方法适用于单辆车辆或小型车队。

但是， 机器人出租车 车队规模扩大，检查成为一项常规操作流程。

想象一下未来的某个停车场，每天都有数百辆——甚至数千辆——自动驾驶汽车经过。

• 每次检查应该持续多长时间？

• 如何才能保证每辆车都能得到定期​​检查？

• 检查结果可以自动记录吗？

• 而且，或许最重要的是，能否在细微的变化演变成更大的维护问题之前将其发现？

这些问题指向一个新兴领域： 自动车辆检测。

传统 车辆检查 该模式高度依赖人。

技术人员检查车辆，检查选定的部件，记录异常情况，并决定是否需要进一步维护。

下一代机器人出租车基础设施可能会增加另一层：在车库入口或出口处进行自动检查。

与其停车进行冗长的人工检查，不如…… 自动车辆检测该系统可以扫描驶过指定检查区域的车辆。

这个概念相对简单。

这并非意味着技术人员将被取代。相反，它可以为他们提供一种更稳定、更具扩展性的车队状况监控方式。

背后的技术 自动车辆检测 网关可以整合多种检测功能。

这些技术共同指向一个更广泛的概念： 将人工智能车辆检查纳入车辆段本身的检查范围。

自动驾驶交通的发展常被描述为一场构建更先进人工智能的竞赛。

这当然很重要。

但商业出行绝不仅仅关乎车辆本身。

机场需要行李系统，物流公司需要仓库，电动汽车需要充电基础设施，自动驾驶车队需要高效的运营设施。

自动驾驶出租车的基础设施很可能也会以同样的方式发展。

充电可以实现自动化。

车辆清洁可以变得越来越自动化。

车队调度可以由软件驱动。

和 自动车辆检测可以成为连接这些流程的另一个自动化层。

但这并不意味着每个Robotaxi车库都会立即采用全自动巡检。实际的基础设施模式将取决于车队规模、运营条件、法规和业务需求。

但随着自动驾驶车队规模的扩大，更快、可重复且数据驱动的车辆检查的价值可能会变得越来越重要。

网络出租车代表了我们对交通运输方式的重大思考：车辆本身正变得越来越自动化。

但车辆返回车库后，自主性并不会就此结束。

下一个问题是，在两次骑行之间会发生什么。

车辆充电速度最快？

• 它的清洁效率如何？

• 它的状态可以监测到多高的准确度？

• 潜在问题能多快被发现？

• 所有这些信息如何有效地与车辆的保养记录联系起来？

这些未必是自动驾驶出租车革命中最引人注目的部分。

但它们对于实现自动驾驶车队的运营规模化至关重要。

公众可能会继续关注让网约车能够在城市中导航的人工智能大脑。

但从行业角度来看，还有另一个系统值得关注：

使车辆随时准备投入下一次行驶的基础设施。

因此，下一阶段的自动驾驶可能不仅仅涉及自动驾驶。

也可能涉及 自动车辆检测智能化的车队维护和日益自动化的仓库运营。

自动驾驶交通之路或许始于街道，但其长期可扩展性可能同样取决于街道之外发生的事情。