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我們想要L5級自動駕駛汽車,就像古人想要速度100邁的馬車,一樣愚蠢

雷鋒網按:本文來自微信公眾號「郝曉茹的公眾號」(微信ID:ihaoxiaoru),作者:郝曉茹;雷鋒網經授權轉載。

事實上,早在車企開始宣傳「世界上第一款量產L3級別汽車」的時候,我們就應該揭穿他們的把戲,意識到這種說法和「東半球最好用的手機」沒區別。

自動駕駛的級別從L1到L5(SAE),清晰而直觀,是大家討論自動駕駛行業的一個基準。但是,它也很容易誤導人。讓人以為自動駕駛的技術,會一級一級獲得突破,最終迎來一輛L5級別的汽車,可以帶我們到任何地方去。

醒醒吧,真實的技術部署從來不會按這樣的「計劃方案」發展。而且,這個行業里的公司「怎麼說的」和「怎麼做的」完全不是一回事。你能聽到很多人,在畫一張同樣的大餅:我們在研發自動駕駛,我們將率先發布某個級別的汽車,我們將推出最先進的自動駕駛汽車叫車服務。

不要輕易相信他們說的話。看看這些公司實際是怎麼做的,你就能明白,這個行業里最有代表性的三家公司分別是英特爾的 Mobileye、特斯拉和 Google 的 Waymo,他們才真正代表了自動駕駛技術部署的三種實際路線。


不會出現第一輛L5汽車

如果你熟悉SAE自動駕駛技術級別定義中的L5,你就知道我們說的是,在所有場景下都可以工作、永遠都不需要人干預的自動駕駛汽車。換言之,人只能作為乘客,駕駛的任務完全交給汽車。

它與L4的唯一區別就是,L4能適應的場景依然是有限的,而L5「沒有限制」。看明白了嗎?從L4到L5,不過是一種典型的「線性」思維類推出來的結果,與古人想要速度更快的馬,沒有什麼區別。在實際的技術部署中,首先是我們大部分人等不到這種汽車出現的那天;其次等它出現的時候,或許地球上更流行的是飛行汽車或者其他新型的私人交通工具。

我們看看實際的技術部署會是什麼樣的。例如,有一種收垃圾的自動駕駛汽車,它只能在限定的範圍內工作,就是到固定的地點收完垃圾,然後把垃圾集中放到固定的地方,接著自己回停車場充電,等待第二天執行同樣的任務,全程不需要人干預。請問這種汽車我們稱之為L4,還是L5有什麼區別嗎?

再比如,一種自動駕駛的貨車,大部分路程都在高速公路上,完全自動駕駛,只有在出高速之後的一小段市內路程,需要人來「監督」繼續駕駛到卸貨的地方。請問這種汽車我們稱之為L3,還是L4有什麼區別嗎?

現在,很多公司展開的自動駕駛測試已經表明,不同地方的技術難度是不一樣的。高速公路比城市環路簡單,城市環路比開放的城市道路簡單,開放的城市道路也比衚衕或小縣城電動自行車穿梭其中的環境要簡單。所以,當我們討論自動駕駛的時候,本身就應該把地點等因素考慮進去,而不是簡單地類推出一輛終極的、無所不能的L5汽車。

稍微開一下腦洞,很有可能的場景是,當我們向系統輸入目的地之後,系統會告訴我們,「今天的路程全程不用你來管,放心睡覺吧」。或者會告訴我們,「今天大部分的路都不用你管,但有一小段我沒十足把握,到時候需要你幫忙」……


自動駕駛的三種實際部署路線

自動駕駛領域的很多公司在展開研究、在講他們的故事,但是談到「看得見、摸得著」的實際部署路線,最有代表性的就是 Mobileye、特斯拉和 Waymo 這三家公司。

用上邊的流程圖,我們看下這三種實際技術部署路線的區別。

首先,Mobileye+傳統車企走的是「謹小慎微,但求無過」的實際部署路線。從2017年就開始宣傳,號稱全球首款L3級別量產車的奧迪A8,今年上市後的真實情況是什麼樣的呢?就是連ACC自適應巡航這樣的功能,都只在最頂配車型上提供。更別說傳說中L3級別的 Traffic Jam Pilot 功能,實際情況是全系都沒有,需要選裝才行,然後在大部分國家連選配都不能選。

就在這幾天上市的福特福克斯2018款,也號稱支持L2級別的 Co-Pilot360智能輔助駕駛系統,「入門車型配了頂級科技配置」。實際情況呢?同樣連最頂配車型也沒有包括ACC自適應巡航在內的Co-Pilot360系統,而且只有最頂配車型才能選裝。換言之,傳統車企宣傳自己的技術很厲害,但實際上卻不怎麼敢讓你用。

對這種情況,汽車之家的創始人李想,在微博上曾有過評價:「傳統汽車品牌和特斯拉在輔助駕駛/自動駕駛上最大的區別是:傳統汽車品牌的消費者連用都不敢用,所以特別特別特別的安全。特斯拉的車主們每天輔助駕駛/自動駕駛的使用總時長,估計夠所有其它汽車品牌一個月使用時長的總和。」

接下來就聊特斯拉的路線,這家明星公司可以說是走在「急於求成、蒙眼狂奔」的路上。與傳統車企不同,特斯拉視自動輔助駕駛技術為核心競爭力,所以為所有車型都預裝了各種感測器硬體,但車主仍然需要花錢「激活」相應的功能,包括「增強版自動輔助駕駛」和「全自動駕駛能力」兩個套裝。

特斯拉在行業中被普遍認為,過度宣傳了自家的自動駕駛技術能力,尤其是被稱為「全自動駕駛能力」的套裝,對車主的誤導性極強。就算不討論之前特斯拉的兩次廣受關注的Autopilot致死事故(國外撞上了大貨車,國內追尾道路清掃車),最近特斯拉撞上公路隔離帶致死事故,也足以給特斯拉蓋上「急於求成、蒙眼狂奔」的帽子。

最近的開啟Autopilot撞上隔離帶致死事件之後,一位車主「以身試法」實地還原了當時的場景,發現特斯拉的Autopilot系統確實應付不了當時的情況(參見上面的gif圖),沒有正確地識別出前方的車道已經消失,需要轉到另一個車道。但是如果採用Waymo 的技術方案(事先給環境建模、激光雷達和計算機視覺互為冗餘等),這種情況就很有可能避免。

最後就是Waymo的「膽大心細、步步為營」路線。Waymo的車,準確的說是Waymo與克萊斯勒、捷豹合作特別定製自動駕駛汽車,是普通人現階段根本買不起的,因為它裝配了定製化的晶元和感測器,尤其是激光雷達感測器目前價格比車還貴。

Waymo的方案是提前為自動駕駛車要運行的環境建模,比一般意義上的高精地圖包含更多更多的環境細節信息,然後通過計算機視覺與激光雷達的演算法融合,形成自動駕駛的策略和演算法基礎。對於特斯拉裝上隔離帶的情況,Waymo的優勢在於它本身就應該會知道那個車道是不通的,而不需要通過計算機視覺臨時來判斷(再做反應可能就來不及了)。

「膽大心細」,「膽大」說的是Waymo已經開始在部分地區,邀請真實用戶上路體驗自己的車;「心細」說的是Waymo也只敢在自己掌握完整環境數據的地區,開展這類服務。步步為營,則說的是Waymo在美國的各個地區、各種極端環境下展開測試,通過攻克一城一寨的方式,逐步擴大技術能適應的能力範圍。


三種路線的未來變數

對於三種自動駕駛實際技術部署路線,行業中的人也有不同的看法。如果我們極端化描述(僅為了方便理解)這三種實際技術部署路線,總結起來就是有三種變數:

一、(可能性49%)計算機視覺突飛猛進,不依賴激光雷達和提前環境建模就能做到足夠好的自動駕駛。特斯拉勝。

二、(可能性49%)激光雷達和提前環境建模成本大幅下降,便宜到所有車都可以裝配。Waymo勝。

三、(可能性2%)計算機視覺沒有突飛猛進,激光雷達和提前環境建模成本也沒有大幅下降,自動駕駛老出問題陷入困境,ADAS回潮。Mobileye+傳統車企勝。

不管怎麼說,自動駕駛行業正處在黎明前的黑暗中。帶我們衝破黑暗的,一定不是那些迫不及待、率先發布L5級別自動駕駛汽車的公司。

註:本文引述了部分矽谷著名風險投資公司 a16z 分析師 Benedict Evans 的觀點,參見原文https://www.ben-evans.com/benedictevans/2018/3/26/steps-to-autonomy。

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