自動駕駛走到「拐點」「GGAI頭條」

自動駕駛似乎已經走到了一個拐點，初創公司馬上面臨高額風險投資押注下的商業模式變現，傳統汽車行業巨頭面臨整車銷量下滑、自動駕駛研發投入「無底洞」又無法短期產生回報的尷尬境地。

近日，大眾汽車商用車業務負責人Thomas Sedran表示，全自動汽車（L5級無人駕駛）至少還需要5年時間才能具備商業化落地的可能，而在全球推廣這項技術產生的不可預見的成本和複雜性，將削弱其短期內的商業前景。

眾所周知，如果要實現全自動駕駛，需要道路基礎設施的改造升級、昂貴的激光雷達和感測器冗餘系統，以及與雲計算和高精地圖等配套服務支持，而這些都是不菲的成本。

「還需要五年的時間來開發這項技術，以實現更高程度的自主駕駛。」Thomas Sedran坦言，解決這個問題的複雜性就像載人火星任務。

Thomas Sedran是在去年7月被任命為大眾商用車輛品牌的新首席執行官，負責評估大眾在商用汽車領域的自動駕駛戰略。此前，他負責監督大眾汽車公司的戰略工作。

「L5級永遠不會在全球範圍內發生。到處都需要最新一代的移動基礎設施，以及不斷更新的高清數字地圖。你仍然需要近乎完美的道路標記。」Thomas Sedran解釋道，「L5級只會發生在極少數城市。即便如此，這項技術也只能在理想的天氣條件下工作。如果路上有大水坑並給在大雨的情況中，就已經是迫使系統要司機介入的一個因素。

一、未來可見，路難行

知情人士表示，大眾和福特正在就自動駕駛汽車領域的潛在合作展開最後談判，但兩家汽車製造商迄今未能就自動駕駛汽車業務上的投資金額達成一致。

此前，有傳言大眾將出資17億美金入股福特旗下的Argo AI，但並未得到官方證實。

上周，寶馬和戴姆勒宣布將各自的資源集中在自動駕駛汽車開發上，以分攤成本。「如果不能取消安全員或者說監管的司機，那麼L5級就沒有存在的必要，至少在公開道路上是這樣。」Thomas Sedran表示。

以L3級為例，所需要搭載的感測器、處理器和軟體已經花費了大約5萬歐元(約合56,460美元)。如果要量產，就必須要將感測器的成本降至6000至7000歐元左右。這就要求激光雷達技術的創新出現巨大飛躍，以及成本的大幅下降。」在Thomas Sedran看來，即使實現了這一目標，高解析度地圖和雲計算的成本也會為移動出行或貨車車隊每年增加數億歐元的成本。

在沒有明確的商業盈利模式的情況下，誰會繼續在未來五年時間再投入大筆資金？

在去年的日內瓦車展，大眾汽車展示了自己的I.D - Vizzion概念車，承諾搭載L5級自動駕駛，這意味著它可以只通過語音和手勢控制。

沒有儀錶盤，也沒有傳統的座椅。側邊的窗戶為了保護隱私變暗了，當你想讓光線進來的時候可以變得透明。此外，大眾表示，如果乘客願意，他們可以使用『Hololens』通過增強現實技術將虛擬影像投射到真實空間。

這是一個非常未來主義的概念，但很抱歉，這是一個到2030年才有可能實現的願景。

二、連最牛的Waymo，也打退堂鼓？

按照目前行業的通用判斷依據，L4級自動駕駛汽車將能夠處理大多數「駕駛任務」，但仍然需要駕駛員不時地進行干預，例如在惡劣的天氣條件下，或其他複雜的環境中。車輛仍然需要有方向盤和剎車油門踏板，供人類駕駛員在需要時使用。

而L5級，則是真正的完全自動化，我們只需要告訴汽車要去哪，汽車就可以在任何時間、任何地點、任何條件下自動駕駛，駕駛過程中不需要任何人為干預。

其實，和Thomas Sedran有著相似判斷的還有Waymo的CEO約翰·科拉菲克(John Krafcik)。

作為目前全球被公認為自動駕駛汽車技術的領導者，根據已公布的有限數據，Waymo的自動駕駛路測被公認為在自動駕駛模式下行駛里程最多，脫離接觸的幾率最低。然而，就連John Krafcik也在去年公開場合承認，可以在任何條件、任何道路上行駛，不需要人類來控制的L5級自動駕駛汽車將永遠不會存在。

當時John Krafcik的原話是：「自動駕駛汽車要在公路上普及還需要幾十年的時間，即使到那時，它們也無法在特定的條件下、一年中的特定時間或任何天氣條件下駕駛。簡而言之，自動駕駛汽車上的感測器在雨雪中都不能正常工作，這種情況可能永遠不會改變。」

Waymo今年將迎來成立十周年。這家公司花了7年時間，才讓第一輛無人駕駛汽車上路，然後又花了兩年時間部署了一支小型車隊，然後又花了一年時間，以其所謂的「完全自主模式」(full autonomous mode)開始運營Waymo One出行服務，但仍僅限於少量試乘者以及配置安全員。

這背後，除了技術本身，還有交通設施及其他配套技術的完善。去年，英菲尼迪負責全球產品的副總裁說了這樣一句話：「要讓自動駕駛系統超過L3級，你需要一個車到車的連接，你需要一個車到城市的連接，誰來付錢？目前全球都還沒有標準。」

三、跨過人為監管，不是易事

本周，特斯拉車主傑里米·貝倫·班納(Jeremy Beren Banner)的死亡，再次印證了自動駕駛系統事關生命的事實。這起事故似乎與2016年初導致約書亞·布朗(Joshua Brown)死亡的事故驚人地相似。

與3年前的事故一樣，這輛特斯拉Model S直接撞上了一輛橫向過交叉路口的半掛卡車的側面，Model S車頂被刮掉，碰撞後還繼續向前行駛了一段距離。

上周發生的特斯拉撞半掛卡車事故還原圖

美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)和美國國家運輸安全委員會(NTSB)正在調查這起事故，特別是自動駕駛系統是否是導致死亡的原因之一，正如NTSB在3年前的事故中發現的那樣。最新的調查可能對特斯拉的全自動駕駛功能的未來產生巨大影響。特斯拉CEO馬斯克剛剛宣布2020年將為車主兌現承諾已久的全自動駕駛功能。

3年前的事故調查，NTSB發現Autopilot的設計存在兩個方面的致命缺陷：缺乏「功能設計範圍」的限制（ODD，operational design domain），基本上在任何條件下都能夠激活Autopilot。

不過，隨後NHTSA的報告卻為特斯拉做了「辯護」，Autopilot的使用減少了40%的撞車事故，這讓公眾的擔憂迅速降溫。但就在不久前，NHTSA的這份報告被曝光是基於一些被粉飾的數據和沒有嚴格邏輯的分析結果，這給監管機構帶來巨大壓力。

畢竟如果承認Autopilot在沒有駕駛員監控和嚴格操作領域限制的情況下存在某些風險，可能會導致各種各樣的法律責任。馬斯克在上一個季度的電話會議上說，自動駕駛技術拯救生命的潛力使它成為特斯拉「優點」的一部分，但它越來越像是特斯拉最醜陋的一面。

比如，凱迪拉克的超級巡航（SuperCruise）有嚴格的操作區域限制和駕駛員監控配置。而特斯拉則一直未在這方面做太多的改進。

現在，美國的監管機構正打算有所動作。雖然現階段技術可以提高駕駛安全性，但汽車製造商應確保在車輛的使用壽命期內，這些技術本身不會因可預見的濫用或不切實際的重新校準要求而對安全造成不合理的風險。

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