自動(dòng)駕駛從何落地?
自動(dòng)駕駛商業(yè)化落地的條件正在逐漸具備。一方面,近幾年技術(shù)發(fā)展在持續(xù)降低自動(dòng)駕駛方案成本,激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)價(jià)格不斷下降,人工智能算法也在提高攝像頭對路況的處理能力;另一方面,中美歐日等各地區(qū)都在抓緊制定自動(dòng)駕駛相關(guān)法律法規(guī),清除自動(dòng)駕駛汽車上路的法律障礙;此外,從國外到國內(nèi),各企業(yè)都高調(diào)推進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車道路實(shí)測,并為之設(shè)計(jì)概念車或量產(chǎn)小部分樣車,大量路測數(shù)據(jù)讓自動(dòng)駕駛方案日趨成熟,自動(dòng)駕駛汽車從概念走向落地。
7月20日,在2018青城山中國生態(tài)高峰論壇上,重慶長安汽車股份有限公司智能化研究院副院長何文預(yù)計(jì),自動(dòng)駕駛技術(shù)將會(huì)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長?!坝绕洮F(xiàn)在是L1和L2,我們估計(jì)到2025年L1將達(dá)到90%左右,L2級從今年開始到2025年也會(huì)呈爆發(fā)式的增長,”何文說道,“ L3與L4智能駕駛開發(fā)路線也逐步清晰,產(chǎn)業(yè)化步伐加快,現(xiàn)在大家基本統(tǒng)一了認(rèn)識(shí),L3與L4并行推進(jìn),L3面向消費(fèi)者,L4是從運(yùn)營市場切入,解決最后一公里的問題?!?

重慶長安汽車股份有限公司智能化研究院副院長何文
根據(jù)美國汽車工程師協(xié)會(huì)(SAE)標(biāo)準(zhǔn),自動(dòng)駕駛分為六個(gè)等級(L0至L5),第1級(L1)至第2級(L2)是輔助駕駛階段,而第3級(L3)至第5級(L5)是自動(dòng)駕駛階段。目前量產(chǎn)車當(dāng)中,自動(dòng)駕駛級別多在L3以下,2017年下半年上市的新奧迪A8,號(hào)稱是全球首款支持L3級別自動(dòng)駕駛的汽車。特斯拉雖然曾經(jīng)號(hào)稱自己的Autopilot 2.0硬件平臺(tái)可以支持L5級全自動(dòng)駕駛,但出現(xiàn)幾次事故以后,特斯拉已經(jīng)不再著力宣傳這一點(diǎn)。
何文表示,從近期數(shù)起開啟自動(dòng)駕駛后發(fā)生的事故來看,當(dāng)前汽車廠商還存在過渡宣傳的現(xiàn)象,夸大現(xiàn)有功能,從而誤導(dǎo)了部分車主?!凹夹g(shù)路線還不成熟,感知系統(tǒng)無法適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境,”何文認(rèn)為,自動(dòng)駕駛汽車在國內(nèi)落地還面臨多重挑戰(zhàn),“第一個(gè)是法規(guī),法律法規(guī)如何對自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行約束還有很多空白,需要更進(jìn)一步研究來完善法規(guī);第二個(gè),在中國交通設(shè)施和交通標(biāo)志的設(shè)計(jì)與自動(dòng)駕駛需求還存在較大差距,中國各種道路交通要素不統(tǒng)一,復(fù)雜多變,導(dǎo)致道路測試難以覆蓋所有路況,比如匝道、隧道建設(shè)的不統(tǒng)一,帶來識(shí)別的困難;第三,基礎(chǔ)設(shè)施與自動(dòng)駕駛發(fā)展缺少協(xié)調(diào)統(tǒng)籌,我們的基礎(chǔ)設(shè)施很少考慮自動(dòng)駕駛的特點(diǎn),已完成的交通基礎(chǔ)設(shè)施也很難準(zhǔn)確獲取信息;第四,智能駕駛引入的開放互聯(lián)將帶來信息安全問題,也是智能汽車發(fā)展的重要威脅,國外已經(jīng)出現(xiàn)過因?yàn)楹诳凸魧?dǎo)致汽車出現(xiàn)事故的案例。”
馭勢科技CEO吳甘沙也表示,目前自動(dòng)駕駛生態(tài)遠(yuǎn)不成熟,離替代人類還有很大的距離。Waymo路測里程已經(jīng)超過800萬英里,但根據(jù)蘭德公司2016年的推演,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)要真正略超出(20%)人類行駛里程平均事故率(每1億英里有1.09次致命事故)水平,需要完成的路測里程數(shù)是110億英里,才能在統(tǒng)計(jì)學(xué)上驗(yàn)證該平臺(tái)是安全的。“這幾乎是不可完成的任務(wù)。解決的思路,第一是通過模擬仿真來替代,在云服務(wù)器上,一天可以在模擬器里跑100萬英里,當(dāng)然模擬不能完全取代路測,所以我們希望建立飛輪效應(yīng),開放區(qū)間L4級自動(dòng)駕駛不可行,但可以放到封閉環(huán)境去跑,在封閉的環(huán)境獲得更多的數(shù)據(jù),從而提升算法。”

馭勢科技CEO吳甘沙
吳甘沙分析,影響自動(dòng)駕駛場景的因素可以分成三個(gè)緯度,即可靠性、開放性與安全舒適性,不同自動(dòng)駕駛場景,對三維參數(shù)要求不同。無人駕駛的物流應(yīng)用對于舒適性沒有需求,相對約束條件較少;自動(dòng)代客泊車也不需要舒適性,但其環(huán)境開放程度較高,系統(tǒng)健壯性需要提高;高速自動(dòng)駕駛應(yīng)用場景相對封閉,更可預(yù)測,但對舒適性要求較高。
吳甘沙還對擴(kuò)展封閉場景應(yīng)用拓展做了設(shè)想,他表示,可以在車載控制器里跑兩套算法,一邊是產(chǎn)品算法,一邊是模擬算法,以此來解決路測數(shù)據(jù)不夠的問題。“在停車場內(nèi)部做無人駕駛,一旦車開出停車場,就變成有人駕駛,在有人駕駛的同時(shí),不讓傳感器和控制器閑著,系統(tǒng)在開放道路跑L4的算法,并做模擬決策,但不反饋。把模擬決策跟有人駕駛的決策做比較,如果顯著不同,就把數(shù)據(jù)傳回來。不斷在開放道路上在有人駕駛的情況下,做L4測試,裝機(jī)數(shù)量越多,數(shù)據(jù)就越多。”
這種封閉或半封閉場景的自動(dòng)駕駛應(yīng)用,都是當(dāng)前商業(yè)化落地前景比較好的方向,西井科技率先落地的應(yīng)用就是港口自動(dòng)運(yùn)輸。但西井科技CEO譚黎敏認(rèn)為,封閉場景并不意味這解決方案一定就比較簡單,“在港口要做到的車輛控制和定位精度是兩公分,因?yàn)槲覀兊能囕v需要跟大型機(jī)械去做交互,需要用港基的設(shè)備去抓集裝箱,在這個(gè)過程當(dāng)中,系統(tǒng)對設(shè)備的精度要求非常高,集裝箱鎖孔就是兩到五公分大小,所以很有難點(diǎn)。”

西井科技CEO譚黎敏
從現(xiàn)場投票結(jié)果來看,大家也比較一致地認(rèn)為,物流、自動(dòng)代客泊車與高危作業(yè)環(huán)境等特定應(yīng)用場景的自動(dòng)駕駛落地會(huì)比較快。針對投票結(jié)果,AImotive執(zhí)行顧問Tony King-Smith給出的解釋是,物流與自動(dòng)泊車經(jīng)濟(jì)效益立等可見,所以產(chǎn)業(yè)推進(jìn)速度很快,“物流可以一天24小時(shí)持續(xù)作業(yè),因此自動(dòng)駕駛在物流業(yè)中有非常好的經(jīng)濟(jì)效益,所以我們已經(jīng)看到自動(dòng)駕駛在物流配送領(lǐng)域的應(yīng)用?!?

AImotive執(zhí)行顧問Tony King-Smith
在國內(nèi)公司大多將資源投入封閉場景自動(dòng)駕駛時(shí),國外的Waymo與通用汽車等,都已經(jīng)開始準(zhǔn)備在開放場景做無人駕駛出租車商業(yè)試水。當(dāng)然,在技術(shù)基礎(chǔ)、道路環(huán)境與法律法規(guī)等方面,中美區(qū)別較大,所以無法直接比較這兩種途徑的優(yōu)劣。但有一點(diǎn)是相同的,最終商業(yè)化決定能否成功落地的,都不是技術(shù),開放場景的自動(dòng)駕駛商業(yè)化,更依賴健全的法律法規(guī)與完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),而封閉場景的自動(dòng)駕駛商業(yè)化,更依賴對應(yīng)用環(huán)境的透徹理解,以及行業(yè)資源。