[汽車之家 行業(yè)]　　“前途是光明的,，道路是曲折的�,！边@句話曾被無數(shù)業(yè)內(nèi)人掛在嘴邊,，用來形容自動駕駛的未來發(fā)展前景,。

　　對內(nèi)，從業(yè)者對自動駕駛謹(jǐn)慎樂觀,；對外,，自動駕駛?cè)詫儆谝豁椥录夹g(shù)。群眾心里對于新事物或有一定的容錯底線,，但每次用生命換來的教訓(xùn),，讓人惋惜。

　　如今,，適時需要厘清自動駕駛的技術(shù)路線與難點,，讓外界對自動駕駛有個正確的理解——既不能將自動駕駛妖魔化，也不能讓自動駕駛左右你的生命,。

■不可濫用“自動駕駛”

　　按照我國工信部發(fā)布的《汽車駕駛自動化分級》,，駕駛自動化等級分為0級-5級。其中,，“3級駕駛自動化”中明確增加了對駕駛員接管能力監(jiān)測和風(fēng)險減緩策略的要求,。

　　這種分類與國際共識的自動駕駛分級相差不大。這也意味著,，業(yè)內(nèi)普提及的L4是一個關(guān)鍵的分水嶺——L4以下,，人類駕駛員是駕駛行為的最終責(zé)任人；L4和L5,，系統(tǒng)是最終責(zé)任人,。

　　只不過，自動駕駛是新事物,，L2,、L3之類屬于行業(yè)術(shù)語，普通消費者都缺乏認(rèn)知,。對于輔助駕駛,，目前包括傳統(tǒng)車企、造車新勢力的名字取法百花齊放,，甚至出現(xiàn)了L2.5,、L2+高級輔助駕駛的稱呼，車企也有NOA,、NOP,、NGP等相關(guān)系統(tǒng)的定義。

　　有不少車企更是為了博眼球,，在銷售時宣稱“自動駕駛”,，出事時改稱“輔助駕駛”。比如,，特斯拉對政府部門宣稱FSD功能屬于L2級高級輔助駕駛,，使用該功能需要駕駛員全程介入,。但在對終端消費者的宣傳中，特斯拉將FSD定義為“完全自動駕駛”,，但服務(wù)條款中,，要求駕駛員隨時接管汽車，并讓消費者承擔(dān)碰撞的責(zé)任,。

　　中國電動汽車百人會副理事長董揚日前撰文稱,，“企業(yè)不能為了銷售業(yè)績過度宣傳智能駕駛新技術(shù)。用戶一定要清醒地認(rèn)識到這些技術(shù)只能在許可的條件下使用,，切不可以濫用,。”

　　如果從責(zé)任人來判斷自動駕駛的技術(shù)等級，那歸根結(jié)底,，目前市面上行駛的量產(chǎn)車都是輔助駕駛,，最終駕駛的決定權(quán)，依然在于車主,。威馬的無人駕駛也只是在法律允許下，在特定場景下實現(xiàn)自動代客泊車功能,，其余場景仍然屬于L2級輔助駕駛,。

　　用戶對于輔助駕駛的信任經(jīng)不起事故挑戰(zhàn)，目前行業(yè)開始思考需要統(tǒng)一用語,。有些新勢力第一時間糾正說法,，比如理想已經(jīng)把此前官網(wǎng)上“理想AD高級輔助駕駛系統(tǒng)”的“高級”兩字刪掉了，小鵬也把其輔助駕駛系統(tǒng)的名稱由此前的“XPILOT3.5自動駕駛輔助系統(tǒng)”改為“XPILOT3.0智能輔助駕駛系統(tǒng)”,。

　　實際上,，最讓人擔(dān)憂的，不是用戶分不清自動駕駛還是輔助駕駛,，而是明明知道是輔助駕駛,，人們?nèi)匀荒蒙�命開玩笑。

　　比如,，駕駛員注意力不集中，或雙手離開方向盤超過一定時間時,，駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)（DMS）會通過語音,、拉緊安全帶、震動等方式提醒,。這時,，會有個別駕駛員“嫌麻煩”,，遮住攝像頭，或者在方向盤上放個橙子來欺騙系統(tǒng),。

　　這是駕駛員不懂輔助駕駛的邊界嗎,？大部分駕駛員都懂，因為這些輔助功能用起來是需要習(xí)慣與適應(yīng)的,。這不禁讓人想起前華為智能駕駛總裁蘇箐說過的話：“普通用戶對新科技產(chǎn)品有一種傾向,，開始完全不信任，但一旦他試過,，他覺得很好，就變得非常非常信任,，這個時候就是出事故的開始,。”

■技術(shù)不成熟下的急功近利

　　用戶需要對自動駕駛有正確的認(rèn)識,。目前自動駕駛的落地，主要通過兩條不同賽道實現(xiàn)——“特斯拉路線”和“Waymo路線”,。

　　以特斯拉為代表,，是從L1,、L2、L3到L4逐步往上演進(jìn)的漸進(jìn)式路線,，主要針對私家車市場，后來被稱為量產(chǎn)自動駕駛,；以Waymo為代表,，則是從0直接到L4或L5的跨越式路線，主要針對智慧出行服務(wù)領(lǐng)域,。

　　這兩大路線之間,，也時常你我互懟。比如,，今年年初時,，Waymo CEO嘲笑“特斯拉算不上Waymo的競爭對手,，因為特斯拉做的是輔助駕駛系統(tǒng),，而非無人駕駛系統(tǒng)。”,；另一邊,，馬斯克則發(fā)推回應(yīng)：“特斯拉的AI硬件和軟件比Waymo的都要好�,！�

　　實際上,，兩大路線，沒有對錯之分,。不同路線對自動駕駛技術(shù),、軟硬件的要求存在著不小的差別。

　　特斯拉的“影子模式”,，通過人機共駕讓AI學(xué)習(xí)人類的駕駛行為,。它的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在成本和規(guī)模化數(shù)據(jù)迭代上,。量產(chǎn)自動駕駛可以替代人類車主在一些場景下駕駛,，但駕駛員又無法分心，需要在緊急情況下接管汽車,。

　　直白地說,，你可以把目前輔助系統(tǒng)的車輛當(dāng)成一個小學(xué)生在做作業(yè)，遇到超綱題目,，他往往措手不及,，需要老師（駕駛員）來幫忙解答。比如有一道超綱題目——駕駛輔助系統(tǒng)的攝像頭和毫米波雷達(dá)難以識別靜態(tài)物體,。

　　法雷奧中國CTO顧劍民對汽車之家表示,，“對攝像頭來說，需要用機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練識別物體,，但靜態(tài)物體類別多，形態(tài)也千差萬別,，沒經(jīng)過樣本訓(xùn)練識別不了,；對毫米波雷達(dá)來說，主要是受目標(biāo)對電磁波反射敏感度影響,，有些橡膠類靜態(tài)物反射不好,，識別會困難�,！�

　　針對此,，業(yè)內(nèi)對于靜態(tài)物體的探測方案，主要采取雷達(dá),、攝像頭和激光雷達(dá)融合的方式,，取長補短，互為冗余。激光雷達(dá)不依賴環(huán)境光,，可直接探測,、三維成像，識別靜物更加精確可靠,。

　　此前,，激光雷達(dá)一直沒有上車，是因為有個很現(xiàn)實的問題——太貴了,。2021年,，隨著成本下降，激光雷達(dá)才進(jìn)入量產(chǎn)元年,。

　　然而,，特斯拉一直都是純視覺自動駕駛最堅定的支持者。今年5月份,，特斯拉甚至宣布北美市場生產(chǎn)的Model 3和Model Y兩款車型不再搭載雷達(dá),。沒有哪一家車企，或自動駕駛企業(yè)敢于這么做,。

　　由于11起和Autopilot相關(guān)的事故,，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)于8月16日稱，已對特斯拉公司的駕駛輔助系統(tǒng)展開正式的安全調(diào)查,。

　　對于輔助駕駛,，不確定的人為因素太多，以Waymo為代表的企業(yè)將不確定的人類駕駛員趕下來,，走了一條RoboTaxi的路線,，但這條路線仍然有超綱題在。

　　無論是特斯拉,，還是Waymo,，目前走的都是單車智能路線�,！爸袊�要想在單車智能上趕超美國的前三名,，至少還需要2-3年的時間。而即便給我們兩年時間,，也不一定能夠完成取消安全員這樣一個跨越,，主要由于中國的交通路況比美國要復(fù)雜很多�,！敝兄切卸�事長兼CEO王勁認(rèn)為,，車路協(xié)同是中國企業(yè)彎道超車的機會。

　　自動駕駛技術(shù)的升級是需要經(jīng)過大規(guī)模開發(fā),、應(yīng)用,、積累才能夠?qū)崿F(xiàn)的,，只是不同的企業(yè)對技術(shù)的應(yīng)用有不同的路線選擇，沒有任何捷徑可言,。

■探尋更安全的自動駕駛

　　在技術(shù)尚未成熟的基礎(chǔ)上,，無論是特斯拉派，還是Waymo派,，都認(rèn)為自動駕駛比人類駕駛更加安全,。

　　為了增強公眾對自動駕駛的信心，Waymo曾在去年底公布了一份數(shù)據(jù)報告,。根據(jù)記載,，2019年1月-2020年9月期間，Waymo和其他道路使用者共發(fā)生了47次有“聯(lián)系”的碰撞事件,，在這些事故中,，只有8次（17%）達(dá)到了能讓安全氣囊彈出的嚴(yán)重程度，剩下的39次都不太嚴(yán)重,。Waymo對此總結(jié)出：即便是有事故的自動駕駛,，依然比人類駕駛更安全可靠。

　　特斯拉也有過類似的言論,。8月26日,，馬斯克又重申了特斯拉在“全自動駕駛”（FSD）方面的遠(yuǎn)大目標(biāo)，即開發(fā)比普通人類司機駕駛安全約10倍的輔助駕駛系統(tǒng),。

　　事實真是如此嗎,？在95%的置信度水平下，如果要證明自動駕駛車輛導(dǎo)致的交通事故死亡率比人為駕駛低,，至少需要100億英里的實際道路測試,，這是摩根士丹利做的一個估算。即在美國目前的死亡事故發(fā)生的頻率條件下,，大約要等到積累近百個致死事故才能得到結(jié)論,。

　　真正的自動駕駛，有一個東西是不能缺的,，就是真實道路的測試數(shù)據(jù),，并且這個數(shù)據(jù)要追求“質(zhì)量”。去年年底,，華為聯(lián)合極狐 阿爾法S演示了一場“智能高階自動駕駛”的優(yōu)異表現(xiàn)，看上去技術(shù)非常成熟,，躲過了逆行的電動車,，也繞靠了亂竄的外賣小哥。

　　但業(yè)內(nèi)人士稱,，“華為的這段自動駕駛具有局域性,，存在著‘過擬合’，即在局部測試中表現(xiàn)得特別好，而且還能優(yōu)化得更好,，但只要跳出這個局部,，表現(xiàn)就會差特別多，還不如不做優(yōu)化,�,！�

　　真正的自動駕駛顯然不能這樣。無論進(jìn)入何種復(fù)雜道路,，它都能像老司機那樣識別并判斷所有物體和信息,，確保正確安全的形勢。自動駕駛做“過擬合”,，只是美化了自動駕駛,，并不能真正提高自動駕駛的真實水平。

　　如此看來,，自動駕駛進(jìn)入門檻或許很低,，但深耕出成績并非易事。目前的最大挑戰(zhàn)是,，無論Waymo,，還是特斯拉等自動駕駛企業(yè)，正在用80%甚至更多的精力,，去想辦法解決95%甚至99.9%以外的安全概率的風(fēng)險問題,。

　　盡管坎坷，但資本依然看重自動駕駛的潛力,。羅蘭貝格高級合伙人兼大中華區(qū)副總裁鄭赟指出,，“鑒于當(dāng)前階段自動駕駛?cè)悦媾R技術(shù)水平等瓶頸，在相當(dāng)長的一段時間之內(nèi),，主要還將以場景化自動駕駛的狀態(tài)出現(xiàn),。”

　　在諸如商用物流,、封閉/半封閉園區(qū)等B端場景,，對于資本來說，都是不能錯過的藍(lán)海,。而在C端市場,，或許可以從簡單、低速的場景做起,，吸引一些愿意付費的用戶,，再逐漸推向市場，比如自動代客泊車系統(tǒng),，目前已有不少車企布局,，以希望在局部場景實現(xiàn)自動駕駛,。

　　業(yè)內(nèi)的共識是，目前自動駕駛已經(jīng)走完上半場——完成了從0到1的驗證,，即實驗室里的Demo實現(xiàn)小規(guī)模落地,；下半場則是成本控制、規(guī)�,；�和運營能力的比拼,，加上受到技術(shù)和法規(guī)的限制，各家還有很長的路要走,。

　　事物迭代進(jìn)化過程中總有各種錯誤,，烏托邦中的人和物并不存在。自動駕駛也不能因為發(fā)展坎坷而因噎廢食,，理性看待自動駕駛,，從事故中分析原因，才能真正拉近消費者與自動駕駛的距離,。眼下,，整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈正在全力加碼自動駕駛的投入與研發(fā)，外界有理由相信,，自動駕駛終將迎來出行革命,，解放人類雙手雙腳。（文/汽車之家 彭斐）

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