剖析20世纪未来出行 这些畅想21世纪能成吗?

640?wx_fmt=jpeg

来源:popsci

编译: 网易智能 (乐邦)


近年来有关飞行汽车、超级高铁、喷气背包、无人驾驶汽车等新型交通工具的报道一直不绝于耳,但目前这些领域的产品似乎都还算不上真正切实可行。说好的移动出行未来在哪里呢?人们梦寐以求的这些交通工具发展现状究竟如何呢?


喷气背包和飞行汽车似乎更多地出现在科幻小说里,而不是出现在你家的车库里。1924年,《大众科学》(PopSci)杂志预测,空中汽车20年后就能实现,但这种似乎有些过头的乐观并非毫无理由:一个多世纪以来,发明家们一直在一步步地向革命性的交通工具迈进。超级高铁(Hyperloop)的历史可以追溯到19世纪70年代。巡航控制系统在20世纪50年代首次亮相。第一个空中汽车原型在同一个十年中启航。1960年代,贝尔实验室(Bell Labs)推出了喷气动力背包的原型。这些未来主义通勤方式仍在吊着大众市场的胃口:安全吗?可靠吗?便宜吗?以下是对人们的移动出行梦想的一个现实评估。


01

飞行汽车


640?wx_fmt=jpeg


什么时候会实现:20年后


有什么发展障碍?


飞行汽车的意义在于便利性:能够腾空而起,避开地面上拥堵不堪的交通。这意味着飞行汽车的推进技术必须要足够强大:既能飞起来,又足够地安全、安静、灵活,能在郊区的车道上着陆。


虽然初创公司们纷纷开发出了聪明的飞行方案,但目前还没有一家公司能够在汽车行驶模式和飞机飞行模式之间取得良好的平衡。硅谷公司Opener有一款单座飞机,使用八个旋翼垂直起飞,但这款精巧的飞机并没有配备轮子,这意味着它更像是一架私人直升飞机,而不是一辆随时可以上路行驶的汽车。波士顿初创公司Terrafugia推出了可折叠机翼的双座汽车Transition。展开机翼以后,它可以在9000英尺的高空飞行400英里。但该产品存在一个问题:有跑道才能起飞。


即便这些公司能够有效融合各项技术,它们的飞行汽车项目也会因为繁文缛节和监管问题而停滞不前。飞行汽车必须要先获得美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)和联邦航空管理局(FAA)的放行。垂直飞行协会工程联盟的迈克尔·赫施伯格(Michael Hirschberg)指出,该类汽车要获得批准,至少还需要10年时间。Terrafugia是目前最接近完成审批流程的一家公司,Opener则仅在加拿大获得许可。

 

概念和原型


我们可能还没有面向大众市场的飞行汽车,但这方面的研究已经持续进行了几十年了。


1949年:尽管莫尔顿·泰勒(Moulton Taylor)的Aerocar飞行汽车获得了美国联邦航空局的前身的认证,但它从未正式投入生产。原因不难理解:在飞行前,驾驶员必须要安装一个螺旋桨和15英尺长的机翼。


2000年:保罗·莫勒(Paul Moller)的M400 Skycar 空中飞车登上了2000年3月期《大众科学》杂志的封面。这架单座飞机依靠四个风扇的力量飞行,可以“直接从你家后院起飞”,但它还没有真正量产。


2018年:Uber Air多旋翼飞行器实现垂直起降。该打车服务巨头的目标是2020年在洛杉矶和达拉斯部署空中出租车车队,但这些车辆将只能在城市的特定区域起飞。

 

有发展前景的技术


1. 更好的电池


飞行汽车需要由电力驱动,以免引擎噪音影响到郊区居民。但是时下最好的电池——比如Terrafugia公司使用的磷酸锂离子电池——只有燃料能量密度的2%。大多数初创公司会选择配置更多的电池组,但这就给那些需要在空中盘旋的交通工具增加了负重。在这方面,可给空中轿车带来飞跃的将是固态电池技术。固态电池可以承受更高的温度,而更热的电池可以携带更多的能量。问题在于,还没有人能制造出一种可以蓄电的固态电池。

 

2. 更强的性能


对于飞行汽车而言,垂直起飞毫无疑问是最好的一种起飞解决方案。然而,使用一个电动机或发动机来升起底盘以及乘客将会消耗不少能源。对于旗下即将推出的Nexus混合动力飞机,贝尔飞行体系公司(Bell Aerosystems)借用了无人机中普及的一种高效起飞方案:四旋翼。在整个装置结构中,多个支撑部件共同承担负载并帮助稳定飞船。Uber计划中的空中出租车也将以同样的方式起飞,然后利用固定的机翼飞行。


02

超级高铁


640?wx_fmt=jpeg


什么时候会实现:20年后


有什么发展障碍?


在地下气动管道,超级高铁列车可以声速沿着磁性轨道飞奔。或者就像特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)在2013年发布推文首次提到这一概念时所说的那样:“Concorde协和式飞机和轨道炮的混合体。”


马斯克预计,如果有几个团队同时展开这种项目,他的雄心勃勃的想法会更有机会实现,因此他将该项目开源了。同样有助益的是:所需硬件的各种版本已经出炉了。电动马达将把车舱送入铝制轨道,磁铁将提供悬浮,而传统真空泵将把所有空气从超级高铁管道中吸出,从而创造出近乎无摩擦的行进环境。


该类项目面临的最大的物理挑战是挖掘隧道,不过这种困难更多的是经济上的,而不是技术上的。马斯克为该繁重的项目而专门成立的公司Boring Company给出的报价是每英里(约合1.61公里)隧道10亿美元,但这可能只是一个保守的数字:想想纽约市修建第二大道地铁线每英里要耗资25亿美元。


超级高铁项目开局也并不顺利。面对与当地居民的法律纠纷,Boring Company选择放弃在洛杉矶西部的兴建计划。然而,一些公司仍持乐观态度。今年,Hyperloop Transportation Technologies公司将在中国和阿联酋破土动工,首席执行官德克·阿伯恩(Dirk Ahlborn)已经在谈论启用时间。这份热情固然是好的,但我们目前还没有看到太多的试运行。

 

概念和原型


人类通过地下真空管道快速通勤出行的梦想已有近150年之久。


1870年:发明家阿尔弗雷德·伊利·比奇(Alfred Ely Beach)凭借他的气动输送技术获得了一项专利,该技术的动力来自埋在地下真空管道两端的大风扇。他在纽约市秘密建造了一条示范隧道。


1970年:Tracked ­Hovercraft旨在把从伦敦到爱丁堡的行程缩短到90分钟。振荡的磁场可以让这个交通概念以每小时100英里或以上的速度飞驰。不过该概念已经被抛弃。


2010年:马克斯·斯赫连杰(Max Schlienger)的Vectorr列车漂浮在磁悬浮轨道上,由真空泵的气压驱动。在他位于加州纳帕的葡萄园里,他有一个六分之一大的模型。

 

有发展前景的技术


1. 巧妙的悬浮技术


超级高铁将通过像Inductrack感应轨道那样的悬浮方案漂浮在轨道上方。这种配置不是依靠两组互斥的磁铁来抬起舱体,而是以恰当的角度在列车底部安置一组互斥的磁铁——一个叫做哈尔巴赫阵列的矩阵——并在轨道上放置线圈。在低速时,发动机让舱体沿着轨道滑动。在每小时45英里的速度下,舱体和线圈之间形成了一个电磁场,进而抬高整个列车。

 

2. 真正的泛合金


经常以1马赫的速度行驶会使得许多的材料出现弯曲或开裂。因此,Hyper­loop Transportation Technologies公司使用一种名为“泛合金”(Vibranium)的专利复合材料来覆盖其舱体。这种基于碳纤维的化合物不仅强度是钢的10倍,而且重量只有钢的五分之一。此外,整个舱体都配有传感器,因而能够随时进行结构完整性检查。


03

喷气背包


640?wx_fmt=jpeg


什么时候会实现:10年后


有什么发展障碍?


1958年,《大众科学》预言,人类“像鸟一样飞翔的古老梦想”可能要比我们想象的更近。不到30年,喷气背包试飞员威廉·苏托尔(William Suitor)就亮相于1984年洛杉矶奥运会开幕式,在上空盘旋。即便如此,《大众科学》的预测还是有点言过其实:苏托尔的辉煌时刻——其喷气背包受困于效率低下和120磅重的重量——只持续了20秒。


自从苏托尔完成那次特技表演以来,喷气背包已经慢慢地接近起飞了。他的模型使用加压氧化氢作为燃料,而今天的火箭服则依靠效率更高的煤油或柴油飞行10至20分钟。但是,现代工艺在其他问题上只取得了微小的进步。作为一种火箭,喷气背包非常嘈杂;苏托尔的腰带发出130分贝的尖锐声音,Jetpack Aviation目前的模型噪音也只是稍微低一点的120分贝。它们相当地沉重。2015年,Jetpack Aviation首席执行官大卫·梅曼(David Mayman)用来绕着自由女神像转了一圈的那个喷气背包有85磅重——比早期的产品轻一些,但仍然大得惊人。而且,即使你的身体能够承受那么大的负重,你也不一定能顶住成本压力。该产品的入门级版本售价约25万美元。

 

概念和原型


让喷气背包飞离地面相对比较容易,把它们保持在高空则需要费一番功夫。


1958年:美国陆军委托犹他州化学公司Thiokol展开Project Grasshopper项目,打造一个粗糙的火箭背包。该装置借助五罐氮气飞行了一分钟。


1961年:飞行员哈罗德·格雷厄姆(Harold Graham)身背Small Rocket Lift Device,飞到了112英尺的高空。该设备的气罐储存了由贝尔飞行系统公司研发的推进剂。


2009年:Raymond Li的Jetlev­Flyer成为第一个进入市场的水动力背包。该产品的问题是:该30磅重的装备是通过软管与一艘船拴在一起的,船上装有一台发动机来泵水产生推力。

 

有发展前景的技术


1. 电传操纵


有翼的装置通过可调节的舌阀来操纵。过去,喷气背包系统使用滑轮和电缆等机械硬件,但较新的“电传操纵”技术用电动开关和发动机取而代之。整个装置因而变得更轻、更灵活,飞行员不再需要拉电缆来操纵。想往左飞行?转动控制杆或按一个按钮即可。Martin Aircraft的喷气背包正是使用了这种技术。“当我在空中盘旋时,我几乎可以完全让双手离开控制系统。”试飞员帕科·尤巴雷塔(Paco Uybarreta)说道。

 

2. 微型发动机


推动人类飞行超过20秒需要有某种比增压燃料更好的燃料。涡轮喷气发动机属于微型的燃气发动机或柴油发动机,通过涡轮压缩空气来产生推力。它们的功率重量比有助于减轻背包重量。Jetpack Aviation公司的喷气背包重20磅,可产生180磅的推力——足够把发动机、额外的燃料、飞行系统和飞行员送入空中。


04

无人驾驶汽车


640?wx_fmt=jpeg


什么时候会实现:10年


有什么发展障碍?


2018年初,无人驾驶汽车似乎已经做好了上公路行驶的准备。然而,一天晚上,Uber的一辆自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市撞死了一名女子。这一事件让公众甚感担忧,也凸显了这项技术的一大缺陷:它不能在任何环境下稳定可靠地识别周围的危险。即使是不合时宜的强光,也会扰乱该类汽车的视觉。


全天候的自动驾驶依赖于一整套技术的有效运转。GPS负责告诉汽车最佳行驶路线,传感器——雷达、激光雷达和摄像头——则负责侦察周围的障碍物。人工智能计算机负责处理来自各方的信息,以便快速做出决策:为一个行人猛踩刹车,又或者不管落下的树叶如常行驶。


车辆必须要经过数十万小时的训练才能了解任何条件下的任何一个危险因素。汽车制造商可以通过让原型车上路行驶,来更快速地完成训练。这就是Uber所采取的做法,但在2018年遭遇死亡事故之后,它叫停了无人驾驶汽车试行项目。今年的某个时候,该公司将在匹兹堡重新推出一款更为保守的新产品。它的汽车将只在白天天气晴朗的时候行驶,时速也将低于25英里。在Uber重新启动它的项目之时,Alphabet旗下子公司Waymo有可能会成为这场竞争的胜利者:它正在25个城市进行测试,并于去年12月在菲尼克斯推出了一项无人驾驶出租车服务。


不过,可驾驭任何环境的模型数十年后才会出现。密歇根大学自动驾驶汽车测试主任Huei Peng表示:“无人驾驶汽车要做到在雨雪中以每小时65英里的速度行驶,还需要很长的时间。”Waymo的首席执行官最近做出了一个更为悲观的预测:这可能永远都不会发生。

 

概念和原型


自上世纪中叶以来,机器人就进入了驾驶员教育领域,但它们还没有准备好进入公共道路。


1958年:工程师们用从0级(完全人工控制)到5级(完全自动驾驶)的六个等级来衡量汽车的自动驾驶技术程度。第一步是让你的脚离开踏板:巡航控制系统在50年代末诞生,出现在克莱斯勒汽车上。


1989年:汽车的自动化驾驶程度达到2级,意味着它们学会观察世界和识别基本的危险。卡内基梅隆大学的ALVINN是一辆经过改造的救护车,借助搭载的传感器和电脑大脑,它能够穿梭于校园。


2007年:达到3级及以上,意味着汽车必须要能够在没有太多外部帮助的情况下应付行驶路线。卡内基梅隆大学的Carnegie Mellon Boss熟悉掌握了一条55英里长的路线,该路线充斥着各种交通信号以及其他的车辆。

 

有发展前景的技术


1. 更便宜的传感器


电子眼提供了道路的全貌,但高分辨率相机、雷达、激光雷达和其他传感器的总成本(保守估计)达到7.5万美元。光学工程师们正在为这些传感器开发更加便宜的版本。例如,Waymo声称自己只花了7500美元就制造了一台置于车顶的旋转激光雷达。各家自动驾驶汽车公司都在秘密进行内部开发,实行严厉的保密政策。但是,随着工程师们不断地展开研究,那些部件的成本势必将进一步下降。

 

2. 移动大脑


借助一种名为神经网络的人工智能,无人驾驶汽车将传感器数据解析为导航线索。这个类似大脑的系统必须要能够识别在各种天气光线条件下拍出的各种行人照片,然后在几毫秒之内作出转弯、刹车或向前行驶的决策。自上世纪80年代以来,程序员们一直在训练网络系统驾驶,但使用的是老式的、速度较慢的芯片。今天,部分得益于电子游戏领域的发展,图形处理器已经变得足够快速,因而能够瞬间读取道路状况。


未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。


  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”


640?wx_fmt=jpeg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/492289.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

图像分割——迭代式阈值分割

1、算法步骤: (1)预定义两阈值之差dt (2)选定初始阈值T0(一般为图像的平均灰度) (3)用T分割图像为G1、G2两组,G1由灰度值大于T的所有像素组成,…

第一本用机器生成的书籍由施普林格•自然出版

Lithium-Ion BatteriesA Machine-Generated Summary of Current Research来源:Springer丨公众号摘要:这本创新的原型书引人入胜地概述了锂离子电池的最新研究。与德国法兰克福大学应用计算语言学实验室合作开发的一种算法自动编写了这本书。施普林格•自…

根据文件扩展名获取系统图标

1 /// <summary>2 /// 根据文件后缀名获取系统图标。3 /// </summary>4 /// <param name"extension"></param>5 /// <returns></returns>6 public static ImageSource GetIconByExt…

2019全球AI人才分布图:美国占44%,中国人才净流入

来源&#xff1a;网络大数据人工智能技术正在快速发展&#xff0c;而各国对于AI人才的需求是没有止境的&#xff1a;大家都在培养和争夺人才上做文章。前不久&#xff0c;教育部批准了国内35所大学的人工智能本科专业;加拿大正希望通过“全球技能战略签证”吸引国外人才流入。今…

区域生长算法原理及MATLAB实现

1. 基于区域生长算法的图像分割原理 数字图像分割算法一般是基于灰度值的两个基本特性之一&#xff1a;不连续性和相似性。前一种性质的应用途径是基于图像灰度的不连续变化分割图像&#xff0c;比如图像的边缘。第二种性质的主要应用途径是依据实现指定的准则将图像分割为相似…

给初学者们讲解人工神经网络(ANN)

1. 介绍 这份教学包是针对那些对人工神经网络&#xff08;ANN&#xff09;没有接触过、基本上完全不懂的一批人做的一个简短入门级的介绍。我们首先简要的引入网络模型&#xff0c;然后才开始讲解ANN的相关术语。作为一个应用的案例&#xff0c;我们解释了后向传播算法&#x…

最后一场「屏之争」:汽车大佬与硅谷巨头的贴身肉搏

作者 | Tim Higgins 、William Boston来源&#xff1a;机器之能编译摘要&#xff1a;安卓的跨平台生态系统允许用户在手机和车机等不同屏幕上访问他们的数字生活&#xff0c;在去年&#xff0c;它帮助谷歌获得了 820 亿美元的移动广告收入。但在大众 CEO 赫伯特迪斯&#xff08…

对网络体系变革的思考

来源&#xff1a;&#xff1a;中兴摘要&#xff1a;互联网已走过了50年&#xff0c;其发展远远超越了初衷&#xff0c;各类新业务与应用加大了网络体系变革的压力&#xff0c;对网络体系颠覆性的探索和演进创新一直在进行。近年来关于5G网络体系的演进方向逐渐明朗&#xff0c;…

Junit 内部解密之一: Test + TestCase + TestSuite

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6cf812be0100wbhq.html nterface: Test 整个测试的的基础接口 Method 1: abstract int countTestCases() 这个方法主要是用来计算要运行的test case的数量的。 Method 2&#xff1a;abstract void run(TestResult result) 这个方法主要是…

数据预测之BP神经网络具体应用以及matlab实现

1.具体应用实例。根据表2&#xff0c;预测序号15的跳高成绩。 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 1…

谷歌机器人业务重组 花里胡哨没有用 要做实干家

来源&#xff1a; medium 编译 | 网易智能 (乐邦)在机器人领域&#xff0c;谷歌一直都不怎么顺利&#xff0c;尽管在前些年它大举进军&#xff0c;完成了多宗相关的并购交易。最近该公司重组成立Robotics at Google实验室&#xff0c;这对于机器人和智能机器的发展来说是一大步…

BP神经网络识别手写数字项目解析及matlab实现

BP神经网络指传统的人工神经网络&#xff0c;相比于卷积神经网络(CNN)来说要简单些。 人工神经网络具有复杂模式和进行联想、推理记忆的功能, 它是解决某些传统方法所无法解决的问题的有力工具。目前, 它日益受到重视, 同时其他学科的发展, 为其提供了更大的机会。1986 年, Rom…

智能家居市场年增速近30%!苹果看齐亚马逊、谷歌,欲开辟三足鼎立

来源&#xff1a;物联网智库整理摘要&#xff1a;作为世界领先的科技巨头&#xff0c;亚马逊、谷歌和苹果相爱相杀许多年。在智能家居领域&#xff0c;三家的“战争”也会随着市场的成熟而更加激烈。尽管苹果目前稍显落后&#xff0c;但未来市场广阔谁主沉浮仍未可知。近日&…

简单实现UITableView索引功能(中英文首字母索引)(一) ByH罗

UITableView索引功能是常见的,主要是获取中英文的首字母并排序&#xff0c;系统自带获取首字母 //系统获取首字母 - (NSString *) pinyinFirstLetter:(NSString*)sourceString {NSMutableString *source [sourceString mutableCopy];CFStringTransform((__bridge CFMutableStr…

matlab——图像细化

所谓细化&#xff0c;就是从原来的图像中去掉一些点&#xff0c;但仍要保持原来的形状。 1、代码如下&#xff1a; close all;clear all;clc; %关闭所有图形窗口&#xff0c;清除工作空间所有变量&#xff0c;清空命令行 I1imread(circles.png); subplot(1,3,1),imshow(I1);…

中国60家最强汽车初创在此!芯片厂高调入局,智能网联强势霸榜

来源&#xff1a;智东西摘要&#xff1a;中国汽车科技最全地图&#xff01;2018年&#xff0c;知名市场研究机构毕马威再次设立了中国汽车科技领先企业50强和新锐企业10强榜单评选&#xff0c;并在近日公布了结果。备选企业包括在智能网联、汽车后市场服务、汽车制造技术、出行…

专设AI周会 高管悉数到场 微软CEO有多重视人工智能?

来源&#xff1a;CNBC 翻译 | 网易智能 (天门山)据CNBC报道&#xff0c;一般在每周的周四&#xff0c;微软首席执行官萨蒂亚纳德拉(Satya Nadella)和微软高管团队都要在一起开会&#xff0c;讨论该公司越来越多的人工智能&#xff08;AI&#xff09;项目。微软首席技术官凯文斯…

汽车电子:下一个苹果产业链

来源&#xff1a;安信证券摘要&#xff1a;本文将从“7个层级深度解析”这次产业发展红利带来巨大且丰富的投资机遇。汽车电子产业&#xff0c;预计将是继家电、PC和手机之后又一次全产业链级别的大发展机遇&#xff0c;不同的是&#xff1a;1. 其构成产品附加值更高(高稳定/高…

模块化开发之sea.js实现原理总结

seajs官网说&#xff1a;seajs是一个模块加载器&#xff0c;所以学习它并不难。 在我的理解就是&#xff1a;本来我们是需要手动创建 script标签 引入 js文件的&#xff0c;但用seajs后&#xff0c;它就自动帮我们完成这些工作。 这里只说实现原理&#xff0c;具体使用请看seaj…

【干货】百度联合清华大学发布国内首个基于AI实践的《产业智能化白皮书》(附报告全文)...

来源&#xff1a;百度AI在4月9日举行的“百度大学 Alpha 学院首期学员毕业典礼”上&#xff0c;百度联合清华大学发布国内首个基于 AI 实践的行业重磅报告&#xff0c;《产业智能化白皮书——人工智能产业化发展地形初现端倪》。这是国内首次从产业演进的视角探讨 AI 与产业融合…