[汽車之家 行業(yè)]　　“前途是光明的，道路是曲折的。”這句話曾被無數(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?xiàng)新技術(shù)。群眾心里對于新事物或有一定的容錯(cuò)底線，但每次用生命換來的教訓(xùn)，讓人惋惜。

　　如今，適時(shí)需要厘清自動駕駛的技術(shù)路線與難點(diǎn)，讓外界對自動駕駛有個(gè)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(xiǎn)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(gè)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(fèi)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(shí)宣稱“自動駕駛”，出事時(shí)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(fèi)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(shí)接管汽車，并讓消費(fèi)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(yáng)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)間時(shí)，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(shí)，會有個(gè)別駕駛員“嫌麻煩”，遮住攝像頭，或者在方向盤上放個(gè)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?yàn)檫@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(gè)時(shí)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(shí)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(shí)常你我互懟。比如，今年年初時(shí)，Waymo CEO嘲笑“特斯拉算不上Waymo的競爭對手，因?yàn)樘厮估�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(shí)際上，兩大路線，沒有對錯(cuò)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(jī)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)�；瘮�(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(gè)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(jī)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(bǔ)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?yàn)橛袀�(gè)很現(xiàn)實(shí)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(jiān)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(shí)間。而即便給我們兩年時(shí)間，也不一定能夠完成取消安全員這樣一個(gè)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(jī)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(qiáng)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(bào)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(jī)駕駛安全約10倍的輔助駕駛系統(tǒng)。

　　事實(shí)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(shí)際道路測試，這是摩根士丹利做的一個(gè)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(gè)致死事故才能得到結(jié)論。

　　真正的自動駕駛，有一個(gè)東西是不能缺的，就是真實(shí)道路的測試數(shù)據(jù)，并且這個(gè)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(gè)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(jī)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(shí)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(xiǎn)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(shí)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(cuò)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(fèi)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(shí)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(yàn)證，即實(shí)驗(yàn)室里的Demo實(shí)現(xiàn)小規(guī)模落地；下半場則是成本控制、規(guī)�；�和運(yùn)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(cuò)誤，烏托邦中的人和物并不存在。自動駕駛也不能因?yàn)榘l(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(fèi)者與自動駕駛的距離。眼下，整個(gè)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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