朱秋雨

無人駕駛技術到哪一步了？

8月11日，小米集團創(chuàng)始人雷軍宣布，在過去500天“閉門造車”的時間里，小米為研發(fā)自動駕駛投入了33億元?！澳壳暗倪M展比較順利，甚至可以說超預期。”

他野心勃勃地表示，小米要在兩年內(nèi)進入行業(yè)第一陣營。

小米代表了市場的信號。商業(yè)巨頭對自動駕駛的部署正在加快。

一個月前，行業(yè)頭部企業(yè)百度攜第六代量產(chǎn)無人車Apollo RT6亮相。最令眾人感到吃驚的是，該巨頭聲稱，將自動駕駛汽車成本壓至每輛25萬元。

自動駕駛似乎離人們越來越近了。8月8日，交通運輸部官網(wǎng)發(fā)布了關于《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》公開征求意見的通知。

《指南》明確指出：“鼓勵使用自動駕駛汽車從事出租車客運活動，但應配備駕駛員?！?/p>

部分城市步子邁得更大。交通部發(fā)文同一天，重慶、武漢兩城首次啟動全車無安全員的自動駕駛付費出行服務試點，試水公開道路收費的無人出租車服務。深圳也在8月1日正式實施全國首例《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》，宣布無人駕駛可在管理部門劃定的區(qū)域、路段行駛。

汽車即將實現(xiàn)無人化了嗎？

技術至上者認定未來幾年充滿希冀。但對這一取代人力，以海量數(shù)據(jù)和算法為核心的技術，普通消費者仍持謹慎態(tài)度。

還是那幾個普遍關心的問題：自動駕駛安全嗎？什么在保障人類的安全？人工智能（AI）會有顛覆人類出行、城市和空間的一天嗎？

事 故

當自動駕駛廠商們樂此不疲為新品造勢時，幾場交通事故讓消費端對該技術再生疑。

7月6日，佛羅里達州阿拉丘亞縣發(fā)生一起輔助駕駛技術引起的車禍。據(jù)報道，該車在使用特斯拉輔助駕駛Autopilot模式上路時，突然轉向撞上了路上停放的牽引車。駕駛員和一名67歲乘客因此罹難。

8月8日，有網(wǎng)友曝光稱，一輛開啟輔助駕駛功能的理想One在高速路上以時速77公里撞上了前方打著雙閃的工程車輛。

理想官方隨后回應稱，事發(fā)時用戶開啟了導航輔助駕駛（NOA）功能，但用戶沒有手握方向盤。

最近爆發(fā)的事故，有兩個共同點：駕駛員大多分心或雙手沒握方向盤。而開啟輔助駕駛功能的汽車，多數(shù)撞向了靜止物體。

例如，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）近日宣布，調查過去一年由特斯拉Autopilot引起的15傷1死的共計16起事故。

該機構報告稱，特斯拉的16起車禍大多發(fā)生在夜晚?！白詣玉{駛軟件存在一定識別漏洞，忽略了警示燈、雪糕筒和照明箭頭板等靜止物體?！?/p>

某頭部車企市場方向資深從業(yè)人士洪澤鑫對南風窗總結，上述事故“其實是許多廠商給消費者帶來錯誤認知導致的”。

他認為，部分車企傾向于在新品發(fā)布會上公布擁有炫酷自動駕駛功能的demo（樣品）。但在量產(chǎn)時，往往出于價格、消費者接受度等考量，推出低配的輔助駕駛系統(tǒng)。

洪澤鑫介紹，主流的輔助駕駛系統(tǒng)主要采用攝像頭和毫米波雷達兩類傳感器融合感知。

毫米波雷達主要通過電波反射進行障礙物探測，但它“過于敏感，經(jīng)常發(fā)生誤報”。為了保證駕駛輔助系統(tǒng)的流暢性，算法通常會忽略相對路面不移動的雷達回波，導致靜止物體不易被識別。

部分車企傾向于在新品發(fā)布會上公布擁有炫酷自動駕駛功能的demo（樣品）。但在量產(chǎn)時，往往出于價格、消費者接受度等考量，推出低配的輔助駕駛系統(tǒng)。

攝像頭的純視覺感知方案也有短板。視覺感知易受日照、明暗交替等環(huán)境干擾。而且，“攝像頭就像黑匣子，它一旦出錯了，人類很難解釋哪里錯了”，洪澤鑫說。

短板明顯的感知系統(tǒng)，讓輔助駕駛車輛局限性極大。南風窗記者梳理發(fā)現(xiàn)，包括特斯拉等高階的輔助駕駛系統(tǒng)，目前的配置都很難識別雪糕筒等相對靜止的障礙物。在用戶手冊中，這些車企會標明技術受限的場景，提醒消費者集中注意力，隨時觀察路面情況。

但車企此前過度的宣傳，已經(jīng)讓很大部分消費者形成較高預期。

洪澤鑫說：“如今大眾對于L3級別以下的輔助駕駛認知并不清晰。輔助駕駛更多是在生命垂危時救人一命。比如人如果犯困，它稍微打一下方向盤，讓車不要偏離變道。但人們現(xiàn)在把它當作萬無一失，不容有任何差錯的功能?！?/p>

屢次發(fā)生的車禍，提醒人們想象與現(xiàn)實的距離。理想汽車創(chuàng)始人、CEO李想曾發(fā)朋友圈表示：“呼吁媒體和行業(yè)機構統(tǒng)一自動駕駛的中文名詞的標準，建議統(tǒng)一名稱：L2=輔助駕駛；L3=自動輔助駕駛；L4=自動駕駛；L5=無人駕駛?！?/p>

上述分級最早由美國汽車工程學會（SAE）提出。L2包括自適應巡航、車道偏離警告、AEB自動緊急制動等，目前在中高檔產(chǎn)品中廣泛應用。從L2往上，L3至L5才可以稱為自動駕駛。到L5級時，“完全自動駕駛”，即在任何場景都不需駕駛員介入。

但截至目前，在中國市場，沒有任何車企自稱量產(chǎn)了L3級車輛。自動駕駛汽車并未在市場廣泛出現(xiàn)。

但大量L2級車已經(jīng)以“高級別智能駕駛”的噱頭，拉升了人們對自動駕駛的期待。

決 策

無論如何，良好的市場預期一定程度上推動了車企、科技公司競逐L4級自動駕駛賽道。有媒體曾統(tǒng)計，2022年前7個月，中國的自動駕駛公司累計獲超60筆融資，是少見的頻繁獲得融資的領域。

比起L3級仍需駕駛員有限度接管的模式，各家競爭者主要爭做L4級車，即在特定設計運行域下無須駕駛員的自動駕駛模式。

市場上，兩種發(fā)展路徑正在生成。

一類以特斯拉為代表。從量產(chǎn)L2車輛中積累數(shù)據(jù)和技術，漸進式發(fā)展L4級自動駕駛。另一類則像谷歌旗下的Waymo、百度，決意一步到位“跨越式”做自動駕駛。

業(yè)內(nèi)更主流的觀點與后者相符。多位受訪業(yè)內(nèi)人士對南風窗表示，L2級輔助駕駛與L4級的自動駕駛技術存在很大差異。如何利用L2的數(shù)據(jù)提升L4級車輛算法的能力，是“特斯拉”們需要解決的難題。

貴州翰凱斯公司自動駕駛技術副總裁鄒迪聰告訴南風窗，自動駕駛技術組成部分可分為感知、決策和控制三大模塊。而現(xiàn)在的難點，就在系統(tǒng)的感知預測和決策模塊上。

“通過激光雷達等感知設備，我們能做到看清、探測道路上的各類物體。”鄒迪聰說。但看清路面后如何決策，如何讓車輛以更聰明的方式運行，是當前自動駕駛技術面臨的挑戰(zhàn)。

“舉個例子，路上有一輛車，當我想往左變道時，它會如何反應、會不會讓路，都是未知的。人工智能要怎樣從海量數(shù)據(jù)預測別人的行動和他人的反應，做出跟人腦相像的決策，這就是難點?！编u迪聰說。

上述能力如果在暢通無阻的路面，算法規(guī)劃出安全高效的路徑并非難事。但遇到復雜的交通流和場景路況，人工智能缺乏對全局路況的了解，無法預測周圍障礙物的未來行為。因此，常會出現(xiàn)規(guī)劃軌跡跳變、碰撞等問題。

洪澤鑫告訴南風窗，決策規(guī)劃是各家L4級公司自動駕駛技術的核心能力。但行業(yè)處于發(fā)展早期，沒有形成統(tǒng)一的方法論。

簡而言之，“判斷開得好的標準，目前還沒有”。

除了決策規(guī)劃，部分業(yè)內(nèi)人士認為，自動駕駛技術另一難點在于統(tǒng)籌、管理復雜的系統(tǒng)。

深圳元戎啟行科技有限公司副總裁劉軒告訴南風窗：“自動駕駛是很復雜的工程，將各種模塊有機整合，達到低成本且不用人工干預的水平，再把所有要素集成起來，本身技術上非常難。”

不同的決策和統(tǒng)籌能力，決定了L4級自動駕駛到底給人如同新手還是“老司機”的體驗。洪澤鑫說，究竟采用保守還是激進的算法，自動駕駛企業(yè)面臨兩難。

“如果自動駕駛車輛過于謹慎，在城市道路行駛確實會阻礙交通，帶給用戶不好的體驗?！?/p>

盡管行業(yè)內(nèi)部缺乏固定的標準，但劉軒和洪澤鑫都表示，安全還是現(xiàn)階段考慮的首要因素。

“目前有個共同點，車速慢。還沒有哪個企業(yè)敢激進地提速?！焙闈肾握f。

“目前有個共同點，車速慢。還沒有哪個企業(yè)敢激進地提速。”洪澤鑫說。

人車共駕

來自技術上的挑戰(zhàn)，在業(yè)內(nèi)人士眼里，并非自動駕駛無法攻克的難關。

對于自動駕駛企業(yè)來說，更緊急的，是如何面向社會鋪開產(chǎn)品。

武漢理工大學新能源智能汽車副教授楊勝兵告訴南風窗，技術的突破預計沒有太大阻礙，但要實現(xiàn)L4、L5級汽車的研發(fā)、設計、制造、運維等全生命周期的布局，需要基礎設施、人員的投入以及法規(guī)和大眾意識等條件的成熟。

這些都需要時間。

長周期意味著一味燒錢。自動駕駛公司已經(jīng)按捺不住了。

降低成本、實現(xiàn)量產(chǎn)，成為現(xiàn)階段各企業(yè)競逐的方向。

7月21日，行業(yè)頭部公司百度發(fā)布了第六代無人出租車（Robotaxi）樣車，宣稱車輛制造成本25萬元。這與過去人們印象里，動輒幾十萬元配置激光雷達的高成本L4級汽車，截然不同。

低價的方案，在致力于為車企做前裝量產(chǎn)方案的企業(yè)中相繼提出。2021年12月，深圳元戎啟行發(fā)布面向前裝的L4級自動駕駛解決方案，成本低于1萬美元。2022年6月，總部在北京的輕舟智航推出新一代L4量產(chǎn)車自動駕駛方案，將成本下探至1萬元人民幣。

劉軒告訴南風窗，低成本的前裝量產(chǎn)策略，從公司成立初期已經(jīng)確立。原因是比起自建車隊，將方案賣給不同車企，實現(xiàn)量產(chǎn)，采集數(shù)據(jù)的速度和效率更高。

“自動駕駛需要面臨海量的問題，尤其是長尾場景（corner case）。要想解決這些問題，只有積累大量數(shù)據(jù)，不斷訓練、迭代和提升算法?！眲④幗忉?。

在人工智能領域，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量是其中關鍵。人工智能的深度學習就是在有數(shù)千維度的空間里，經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓練，得出復雜的數(shù)學方程組，繼而實現(xiàn)設定的目標。

但日常道路罕見的極端路況（即長尾場景），由于各家企業(yè)都缺乏數(shù)據(jù)，成為自動駕駛一時難以解決的痛點。

智己汽車聯(lián)席CEO劉濤曾解釋，汽車行駛過程中，90%的路程只會遇到幾萬種正常路況，這只需用數(shù)百名工程師攻克，各家車企的能力趨同。

“但真正的挑戰(zhàn)在于，有超過100萬種長尾、低概率發(fā)生的極端路況，非常難以覆蓋?！?/p>

從國際經(jīng)驗來看，沒有一家自動駕駛公司有底氣能應對各類極端場景。這也正是各家企業(yè)爭相量產(chǎn)并全力開展路測的緣由。

Waymo軟件工程總監(jiān)Sacha Arnoud曾表示，從他的經(jīng)驗出發(fā)，前90%的技術工作量只占總工作時間10%。而要完成最后10%的工作，還需要再花10倍的氣力。

劉軒因此判斷，基于長尾場景等技術特點，L4級車輛即使量產(chǎn)后，法律法規(guī)也很可能不允許其稱為L4，也不會立刻允許無人化。

“L4級自動駕駛技術還需要經(jīng)過時間跟數(shù)據(jù)的檢驗?！眲④幷f。他因此認為：“未來我們還會經(jīng)歷人車共駕階段，才過渡至真正的無人駕駛?！?/p>

這一判斷與劉濤相似。他曾表示，機器還要學習迭代，因此在未來很長一段時間，我們?nèi)詴幱谌塑嚬柴{階段。

開 放

以現(xiàn)今的發(fā)展速度，無人駕駛走進更多人的生活，還要多久？

業(yè)內(nèi)目前的共識是，自動駕駛技術能節(jié)約出租車、公共汽車、貨車等出行工具的人力成本。等自動駕駛實現(xiàn)無人化，技術成本覆蓋人工成本后，拐點將至。

以出行平臺滴滴為例，2021年年報顯示，乘客每支付10元的車費，有7.5元用于支付司機的酬勞。再加上補貼，合計有約85%的成本用于支付司機費用。

百度副總裁、自動駕駛事業(yè)部總經(jīng)理王云鵬曾測算，百度第六代車總運營成本是每天200～250元每輛。以客單價20元計算，只需要跑12單就可收回成本。

“一天跑12單就打平了，剩下的是凈賺，這是一個核心邏輯?！?/p>

他預計，到2025年，百度旗下出行平臺“蘿卜快跑”的運營成本，將比網(wǎng)約車快車低。

就效率而言，節(jié)約人力意味著更高質量的經(jīng)濟發(fā)展。這讓各地城市都在加緊布局，鼓勵自動駕駛、智能交通發(fā)展。

2022年4月，北京市發(fā)布《北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車政策先行區(qū)乘用車無人化道路測試與示范應用管理實施細則》，首次在60平方公里區(qū)域開放乘用車無人化運營試點。相比此前要求在主駕駛位上配備安全員，北京開創(chuàng)了方向盤后無人、副駕駛有安全員的無人化載人服務先例。

楊勝兵告訴南風窗，現(xiàn)階段到自動駕駛實現(xiàn)商業(yè)化這一步，預計需要5年至8年左右。

緊接著，8月，重慶、武漢兩地政府發(fā)布自動駕駛全無人商業(yè)化試點政策。這是全國首次允許自動駕駛汽車開展車內(nèi)無安全員的遠程測試、示范和商業(yè)運營服務。

8月1日，《深圳經(jīng)濟特區(qū)智能網(wǎng)聯(lián)汽車管理條例》正式實施。運用特區(qū)的立法權，深圳對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的示范應用、事故處理、法律責任等事項做出具體規(guī)定，開創(chuàng)自動駕駛立法先河。

業(yè)內(nèi)人士指出，深圳立法的開創(chuàng)性不僅體現(xiàn)在明晰各方權責；法案同時允許，在車路協(xié)同基礎設施較完善的區(qū)級行政區(qū)，申請評估程序后全域開放道路測試。測試道路包括高速、城市快速路、開放道路，以及其他允許社會車輛通行的道路。

這一道路標準較全球多地更為開放。例如，德國和英國目前只開放了高速和城市快速路，使用場景僅限于時速低于60公里的路段。

不過，增長的城市開放里程，不等于自動駕駛商業(yè)化落地將近。

一位自動駕駛業(yè)內(nèi)人士告訴南風窗，盡管城市相繼對自動駕駛開啟道路測試，但這與自動駕駛汽車商業(yè)化落地還有一定差距。“最終效果仍要看數(shù)據(jù)質量、技術突破以及與法規(guī)的配合。”

中國生產(chǎn)力促進中心協(xié)會常務副秘書長王羽在接受媒體采訪時表示，雖然自動駕駛階段性測試標準、規(guī)程方面，如今呈現(xiàn)出百花齊放、各自推進的特征，但是，“（目前）都是局部環(huán)境的測試、試驗。在實施階段突破還有很大難度”。

楊勝兵告訴南風窗，現(xiàn)階段到自動駕駛實現(xiàn)商業(yè)化這一步，預計需要5年至8年左右。

除了技術層面的“硬傷”，楊勝兵認為：“在政策法規(guī)、消費者信心層面都需要時間?！?/p>

“還有重要的一點，”他強調，“（加強）產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)。這樣才能形成真正的閉環(huán)迭代。”