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回龙观程序员思考•电动自动车能否实现自动驾驶

  • 2026-10-13 04:16:52
回龙观程序员思考•电动自动车能否实现自动驾驶
昨晚骑车回回龙观的时候,我突然冒出了一个大胆的想法……

昨天晚上9点多。

从北清路下班,骑着电动车往回龙观赶。

一路上风很舒服,路上的车不是特别多了,偶尔经过的外卖小哥倒是不少。

那一刻,人是真的累。

不是身体骑不动车,而是脑子已经转不动了。

每天开会、写代码、思考方案,一天下来,大脑一直都是满负荷运转。

骑着骑着,我突然冒出一个有点离谱的想法。

如果电动车也能自动驾驶,会怎么样?

我甚至开始幻想。

如果今天特别累,我是不是可以安心趴在车上休息,直到到达家门口?

如果今天不那么累,我是不是可以彻底放松下来,不用一直盯着前方,而是吹吹晚风,看看北清路沿线和回龙观夜晚熟悉的风景。

当然。

这里只是一个技术幻想。

现实中千万别这么干,安全永远是第一位的。

但这个想法,却让我一路都在思考另外一个问题。

电动车,真的不能实现自动驾驶吗?


第一反应,大多数人都会觉得:

"汽车自动驾驶都还没完全成熟,电动车怎么可能?"

但如果换个角度去想,好像也没有那么遥远。

汽车自动驾驶为什么贵?

因为它面对的是一个极其复杂的交通环境。

高速、城市道路、红绿灯、机动车、非机动车、行人、各种复杂天气……

所以需要激光雷达、毫米波雷达、多目摄像头、高精地图、算力平台,再加上一大堆算法。

但是。

我们每天骑电动车上下班,其实路线非常固定。

拿我来说。

每天就是北清路到回龙观。

一年骑下来,路线几乎没有变化。

甚至哪一段路有坑,哪里经常有人横穿马路,我都已经形成肌肉记忆了。

如果自动驾驶只解决这一条固定路线的问题呢?

难度是不是一下子降低了很多?


再大胆一点。

未来会不会出现一种"通勤模式"。

每天提前记录几十次骑行数据。

系统已经知道:

什么时候该减速。

什么时候该转弯。

哪个路口需要特别小心。

哪些地方晚上总有外卖员突然冲出来。

之后只需要实时识别障碍物,对固定路线不断修正。

它不像真正意义上的L4、L5自动驾驶。

更像是给电动车装了一个"老司机"。


再继续往下想。

现在AI视觉已经发展得很快。

一个前置摄像头。

再加几个超声波传感器。

或许已经能够识别:

前方有人。

有人突然横穿。

路边停着汽车。

道路施工。

前车减速。

再结合北斗定位、IMU、电子地图。

理论上,完成一段固定路线的辅助驾驶,好像并不是完全没有可能。


真正困难的,其实不是AI。

而是控制。

汽车有电子助力转向。

而绝大多数电动车。

还是机械龙头。

AI知道应该左转。

但它怎么去控制车把?

怎么保持平衡?

怎么处理雨天?

怎么处理路面湿滑?

怎么应对侧风?

这些才是真正的工程难题。

因为两轮车,比四轮车更难。

汽车停下来不会倒。

电动车速度稍微慢一点,就可能失去平衡。

所以。

两轮车自动驾驶,本质上其实比汽车自动驾驶更难。


不过。

如果未来几年出现一种新的电动车。

线控转向。

线控制动。

轮毂电机。

陀螺仪实时平衡。

再配上一颗越来越便宜的AI芯片。

是不是离这一天,又近了一点?


我忽然发现。

以前很多看起来天方夜谭的事情,现在都已经慢慢变成现实。

几年前。

谁能想到,大模型已经可以帮程序员写代码?

谁能想到,AI已经开始帮医生看片子、帮律师整理材料、帮设计师生成方案?

技术的发展速度,有时候比我们的想象还快。

也许今天讨论"自动驾驶电动车",听起来像是在做梦。

但十年以后呢?

二十年以后呢?

说不定那时候,回龙观晚上10点下班的人们,已经不用一直握着车把了。

他们可以更轻松地回家。

当然,前提永远只有一个。

安全。


回龙观一直都是北京程序员密度最高的地方之一。

我相信,看到这里的邻居里,一定有人做过机器人,有人做过嵌入式,有人做过自动驾驶,也有人做过AI视觉。

所以,我特别想听听大家的看法。

如果只针对固定通勤路线,一辆电动车实现高度自动化辅助骑行,最大的技术瓶颈到底是什么?

是感知?

是控制?

是算力?

还是根本不是技术问题,而是法规和安全责任的问题?

欢迎大家一起聊聊。

也许今晚的一次脑洞,未来真的会成为某个产品的起点。


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