自動(dòng)駕駛是人工智能最有前途的應(yīng)用之一，也是目前復(fù)雜度最高的應(yīng)用。自動(dòng)駕駛的分享分三個(gè)部分：應(yīng)用情況、技術(shù)簡(jiǎn)介、由無人駕駛溢出的機(jī)會(huì)。

技術(shù)簡(jiǎn)介：包含自動(dòng)化駕駛的主要技術(shù)，這部分只包含技術(shù)所需解決的問題，未包含技術(shù)方案的介紹。此外還介紹了這個(gè)領(lǐng)域主要的派系分歧和挑戰(zhàn)。

技術(shù)部分很長(zhǎng)、很難啃，但是你還是可以花點(diǎn)時(shí)間了解一下——因?yàn)椋磥砟憧赡茉诤芏嗟胤綍?huì)遇到這些技術(shù)，了解一點(diǎn)背景，你會(huì)把它們用的更好。

1、基本過程

自動(dòng)駕駛是要給非常復(fù)雜的系統(tǒng)，所以接下來的技術(shù)簡(jiǎn)介也比較長(zhǎng)。

自動(dòng)駕駛的基本運(yùn)行過程，是感知—》決策—》執(zhí)行的循環(huán)。

自動(dòng)駕駛基本運(yùn)行過程

2、感知，是讓車“看到”。

傳感器獲取信息。自動(dòng)駕駛汽車對(duì)自身位置和方向、速度的感知，對(duì)道路、環(huán)境、鄰車、行人、障礙物等的感知，大部分是由車輛上安裝的傳感器提供的、車輛視角的信息。

自動(dòng)駕駛汽車的成本構(gòu)成，主要就是傳感器。一輛L4自動(dòng)駕駛汽車上，少則有30個(gè)傳感器，多的可以到50個(gè)。即使不特別考慮安全性，只在實(shí)驗(yàn)室實(shí)現(xiàn)基本功能，傳感器的成本都在2萬美金以上。目前投入路測(cè)的自動(dòng)駕駛汽車，造價(jià)大多在1~2百萬人民幣以上，其中僅僅一個(gè)激光雷達(dá)的價(jià)格就可以高達(dá)8萬美金。

因此，傳感器的成本，是自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用的限制要素之一。

百度自動(dòng)駕駛汽車

網(wǎng)聯(lián)獲取信息。自動(dòng)駕駛汽車地圖、天氣、對(duì)鄰車駕駛意圖、前方施工/學(xué)校放學(xué)等異常路況、十字路口左右側(cè)盲區(qū)的車輛和行人等的感知，是從網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接上獲得的、上帝視角的信息。

自動(dòng)駕駛汽車如果能夠獲得和處理足夠的網(wǎng)聯(lián)信信，會(huì)有3個(gè)好處：

1、  自動(dòng)駕駛車輛的傳感器可以降低配置、控制價(jià)格，推進(jìn)商用的進(jìn)程；

2、  可以解決汽車對(duì)氣候、時(shí)間等環(huán)境的適應(yīng)性問題，盡早實(shí)現(xiàn)L5自動(dòng)駕駛；

3、  上帝視角能夠幫助車輛提前規(guī)劃路徑、規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，使自動(dòng)駕駛更智能。

因此，有些學(xué)者提出了以“網(wǎng)聯(lián)智能為重心發(fā)展自動(dòng)駕駛”。網(wǎng)聯(lián)智能雖然有上述好處，但問題也同樣明顯，后面會(huì)專門討論。

信息預(yù)處理。幾十個(gè)傳感器，并不是每個(gè)傳感器、全部時(shí)間的、所有信息，都對(duì)后續(xù)的決策環(huán)節(jié)有用，需要進(jìn)行預(yù)處理，減少信息冗余和噪音。

比如一個(gè)小石子從車前20米飛過去，雷達(dá)會(huì)檢測(cè)到，但這個(gè)障礙物只存在于一、兩幀的掃描數(shù)據(jù)里，并不需要車輛對(duì)此做出什么反應(yīng)，這就屬于噪音，需要通過預(yù)處理去除。

比如負(fù)責(zé)觀察行人、車輛、障礙物的攝像頭抓取的信息，只有物體的輪廓、色彩、紋理等信息對(duì)后續(xù)的識(shí)別和決策有作用，預(yù)處理就需要先完成提取甚至標(biāo)記的工作。

現(xiàn)在，信息預(yù)處理主要使用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)。

信息在時(shí)空維度融合。幾十個(gè)傳感器，每個(gè)安裝的位置、角度都不同，抓取信息的頻率、時(shí)間也不一樣。

圖片來自：新浪科技

路邊安全島上的一個(gè)行人，可能好幾個(gè)傳感器都掃描到了他的部分信息，雷達(dá)知道他的準(zhǔn)確位置和行動(dòng)軌跡、攝像頭知道他的一切外觀特征。想要準(zhǔn)確認(rèn)知這是一個(gè)人，他的準(zhǔn)確位置在哪里，行動(dòng)軌跡和意圖如何，就需要把所有傳感器的信息進(jìn)行融合。

信息融合需要把所有傳感器的信息，在時(shí)間和空間坐標(biāo)上進(jìn)行統(tǒng)一化處理，最后輸出目標(biāo)對(duì)象3D、多維度的、完整的信息。

現(xiàn)在，信息融合也主要使用深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)。

感知層做了什么

3、決策，是讓車自主的判斷“發(fā)生了什么”，并決定“怎么做”。

現(xiàn)在決策環(huán)節(jié)的功能，底層都是深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

道路、環(huán)境識(shí)別。這是自動(dòng)駕駛進(jìn)行自主決策的基礎(chǔ)。

自動(dòng)駕駛車輛需要一直到L4級(jí)，都對(duì)道路類別、氣候、路況、時(shí)間等有使用條件的限制，自動(dòng)駕駛車輛必須能夠自行判斷當(dāng)前是否滿足條件，防止自動(dòng)駕駛被錯(cuò)誤啟動(dòng)。

自動(dòng)駕駛車輛想準(zhǔn)確的知道“我在哪”，需要把感知信息和高精地圖進(jìn)行匹配。比如根據(jù)車道線和路標(biāo)、建筑物等，知道自己在哪個(gè)路段的哪個(gè)車道（精確到厘米）。

行人、車輛、障礙物的識(shí)別、跟蹤和行為預(yù)測(cè)。這是自動(dòng)駕駛進(jìn)行自主決策的主要依據(jù)。

車輛需要在行駛的過程中時(shí)刻判斷“周圍正在發(fā)生什么”。需要識(shí)別所有的行人、機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車、動(dòng)物、固定/不固定障礙物等，一切有可能出現(xiàn)的物體。跟蹤每一個(gè)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)軌跡，并根據(jù)軌跡、對(duì)象的類別、道路和環(huán)境、其他對(duì)象等信息，預(yù)測(cè)對(duì)象接下來行為。比如：雨夜，識(shí)別一個(gè)人在人行道上，一路跑到一個(gè)沒有紅綠燈的路口，目前道路上車輛稀少，本車離路口還有20米，就可以預(yù)測(cè)：有很大概率此人會(huì)直接跑過路口。

*道路、環(huán)境識(shí)別；行人、車輛、障礙物的識(shí)別、跟蹤和行為預(yù)測(cè)——這是自動(dòng)駕駛這一波發(fā)展中，技術(shù)更新最快的分支。隨著攝像頭獲取圖像的細(xì)節(jié)越來越豐富，甚至可以根據(jù)光影的細(xì)微變化，“看見”物體背后的物體，比如被相鄰車道車輛遮擋的行人

 自動(dòng)駕駛感知&決策

本車行為認(rèn)知。自動(dòng)駕駛需要判斷自己“正在做什么”。比如，在哪里、以什么樣的速度在行駛，車身姿態(tài)是否正常沒有側(cè)傾，（沒有GPS信號(hào)的時(shí)候）剛剛跑了多少里程，如果維持現(xiàn)狀接下來車輛會(huì)怎么運(yùn)動(dòng)等。

基于感知地圖的定位和自主導(dǎo)航。這是自動(dòng)駕駛的常規(guī)決策內(nèi)容。

現(xiàn)在的人工駕駛中，導(dǎo)航的作用主要是做出發(fā)點(diǎn)到目的地的總體路徑規(guī)劃。

自動(dòng)駕駛的導(dǎo)航則精細(xì)的多，需要知道每一秒鐘車輛應(yīng)該在哪條路的哪個(gè)車道行駛，車速應(yīng)該是多少等。

感知地圖

現(xiàn)在的普通車載或APP導(dǎo)航，使用的是GPS地圖，地圖提供道路輪廓、車道、道路類別、限速等信息，結(jié)合衛(wèi)星定位系統(tǒng)，車輛可以知道自己的位置，定位的誤差可以在3~5米之內(nèi)。這就是為什么有時(shí)車輛行駛過程中，導(dǎo)航會(huì)詢問“目前是否行駛在輔道”。這樣的精度用在自動(dòng)駕駛是不夠的。

自動(dòng)駕駛需要的是高精地圖，這個(gè)地圖上除了GPS信息，還有車道形狀、方向、道路部件、道路類別、限速等整體信息，還包含道路的坡度、曲率、鋪設(shè)材質(zhì)等信息，以及車道線類型、車道寬度、路邊地標(biāo)、防護(hù)欄、道路邊緣類型等詳細(xì)數(shù)據(jù)，甚至還有擁堵、施工、交通事故等動(dòng)態(tài)交通信息。

自動(dòng)駕駛的定位，簡(jiǎn)單一些理解，是在GPS定位的基礎(chǔ)上，再用“看到”的路標(biāo)、建筑等的角度、距離等信息，在高精地圖上“查”出精確的車輛定位信息，這個(gè)定位精確到了厘米級(jí)。

高精地圖，圖片來源：寬凳科技

自動(dòng)駕駛汽車有了精確的定位，再加上對(duì)道路上其他交通參與者、障礙物、交通事件的認(rèn)知，以及發(fā)點(diǎn)到目的地的總體路徑規(guī)劃，就可以決策是否應(yīng)該變換車道、減速或加速了。

異常情況的緊急決策。這是自動(dòng)駕駛應(yīng)付突發(fā)異常的決策內(nèi)容。

自動(dòng)駕駛汽車按照既定規(guī)劃把乘客送到目的地，這個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)雖然復(fù)雜，但只實(shí)現(xiàn)了車輛的20%不到的功能。

自動(dòng)駕駛絕大部分的功能，都是在處理各種突發(fā)、異常的情況，車輛的駕駛策略需要確保無論出現(xiàn)什么狀況，都能保障所有人員的安全。自動(dòng)駕駛的硬件成本，研發(fā)、路測(cè)等工作的成本，超過80%都花在了安全性的提升上。

自動(dòng)駕駛對(duì)時(shí)延近乎嚴(yán)苛的要求，也是處于安全的需要。如果檢測(cè)到前方有物體，到識(shí)別是行人，最后決策需要緊急剎車，這中間每多0.1秒的時(shí)間，車輛就會(huì)多跑出去了接近2米，事故的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)大很多。

自動(dòng)駕駛對(duì)時(shí)延（從異常出現(xiàn)到開始采取動(dòng)作）的要求是0.2秒以內(nèi)，相當(dāng)于一個(gè)熟練司機(jī)的正常反應(yīng)時(shí)間。

決策層做了什么

4、執(zhí)行，是讓車輛按照決策結(jié)果行動(dòng)。

執(zhí)行機(jī)構(gòu)需要重新設(shè)計(jì)。車輛最基礎(chǔ)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括動(dòng)力、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向三個(gè)系統(tǒng)，讓車輛根據(jù)需要加速、減速、轉(zhuǎn)向。

傳統(tǒng)汽車這三個(gè)基礎(chǔ)控制的動(dòng)力來源是人力，是由人根據(jù)經(jīng)驗(yàn)施加不同大小的力，實(shí)現(xiàn)精確的轉(zhuǎn)向、加減速控制。

自動(dòng)駕駛這三個(gè)基礎(chǔ)控制的動(dòng)力來源是電機(jī)等機(jī)電裝置，需要重新適配和設(shè)計(jì)。這部分的設(shè)計(jì)直接決定了自動(dòng)駕駛車輛操控的靈活性、連續(xù)性、準(zhǔn)確性，這些決定了自動(dòng)駕駛車輛的舒適性。

自動(dòng)駕駛的執(zhí)行機(jī)構(gòu)雖然需要重新設(shè)計(jì)，但功能實(shí)現(xiàn)主要是非常細(xì)致、繁瑣的實(shí)驗(yàn)、調(diào)整過程，整車廠之前的造車技術(shù)和經(jīng)驗(yàn)尚可以繼承。執(zhí)行層全新的挑戰(zhàn)，主要在安全性。

“絕對(duì)”安全的挑戰(zhàn)。機(jī)動(dòng)車的安全性要求是“7個(gè)9”——連續(xù)行駛116天中，允許有1秒鐘車輛處于失控狀態(tài)，而這1秒中足夠車輛跑出去10~20米——換成里程大約是每行駛16~33萬公里，允許有1秒的時(shí)間，系統(tǒng)無法控制車輛。這幾乎是一個(gè)絕對(duì)安全的要求，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛的最高水平，和這個(gè)要求都還有數(shù)量級(jí)上的差距。

動(dòng)力、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向這三個(gè)系統(tǒng)中的任何一個(gè)一旦失效，都會(huì)直接導(dǎo)致車輛失控。為了達(dá)到安全性要求，這三個(gè)系統(tǒng)每個(gè)都有2~4個(gè)冗余備份的設(shè)計(jì)。

以制動(dòng)系統(tǒng)為例，制動(dòng)控制器、ESP（車身穩(wěn)定系統(tǒng)）、電子手剎是制動(dòng)系統(tǒng)的一種冗余設(shè)計(jì)方案。

當(dāng)制動(dòng)控制器整體失效，相當(dāng)于踩剎車沒反應(yīng)，這時(shí)電子手剎就是備份方案。

當(dāng)制動(dòng)控制器部分失效，相當(dāng)于有個(gè)別輪子沒剎住，這時(shí)ESP就會(huì)通過重新分配制動(dòng)力、降低電機(jī)動(dòng)力等方式，實(shí)現(xiàn)車輛的穩(wěn)定控制和剎車。

對(duì)于車輛這種復(fù)雜系統(tǒng)，冗余除了帶來更高的可靠性（在汽車行業(yè)表現(xiàn)為安全性），也帶來了數(shù)倍的復(fù)雜性。如果處理不好，冗余可能反而降低可靠性。

還是以制動(dòng)系統(tǒng)為例，在無需制動(dòng)的時(shí)候，如果由于軟件故障、環(huán)境擾動(dòng)、局部誤判等原因，錯(cuò)誤的啟動(dòng)了ESP（車身穩(wěn)定系統(tǒng)）、電子手剎，車輛會(huì)直接陷入失控狀態(tài)，非常危險(xiǎn)。

決策層和執(zhí)行層各冗余系統(tǒng)之間的配合，是自動(dòng)駕駛汽車的挑戰(zhàn)之一。

執(zhí)行機(jī)構(gòu)的技術(shù)迭代。這兩年隨著ADAS的應(yīng)用，執(zhí)行機(jī)構(gòu)各系統(tǒng)的技術(shù)迭代也比較快。

自動(dòng)泊車系統(tǒng)（APS）、車道保持系統(tǒng)（LKS）等的應(yīng)用，推動(dòng)轉(zhuǎn)向系統(tǒng)迭代：

自適應(yīng)巡航系統(tǒng)（ACC）、主動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）等的應(yīng)用，推動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)迭代：

執(zhí)行層做了什么

5、自動(dòng)駕駛功能小結(jié)

自動(dòng)駕駛本身并不是一個(gè)新概念，早在上世紀(jì)60年代，通用汽車就推出了自動(dòng)駕駛概念車。它之所以在現(xiàn)在成為可能，主要是幾個(gè)基礎(chǔ)條件的變化：

1、  傳感器的成熟，使車輛能夠獲得自動(dòng)駕駛所需的完整信息。

2、  深度學(xué)習(xí)解決了感知和感知信息處理、智能決策的問題。

3、  電動(dòng)汽車、電子控制器的成熟，降低了車輛控制的難度。

自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)包含：

• 感知到認(rèn)知。把傳感器的價(jià)格控制在可接受的范圍，用傳感器獲得的豐富數(shù)據(jù)，形成對(duì)車輛運(yùn)行的近、中、遠(yuǎn)距離中，所有交通參與者、道路、環(huán)境的認(rèn)知。

• 高精地圖。這是自動(dòng)駕駛實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)精確定位的基礎(chǔ)，也是一個(gè)“打呆仗”的力氣活。

• 駕駛策略。駕駛策略是安全的保障，但這不僅僅是一個(gè)技術(shù)問題，更是一個(gè)倫理和法規(guī)的問題。

自動(dòng)駕駛的挑戰(zhàn)，一言以蔽之：用民用產(chǎn)品的價(jià)格、在民用產(chǎn)品的開放性使用環(huán)境中，達(dá)到遠(yuǎn)超民用的安全性標(biāo)準(zhǔn)。

6、線路之爭(zhēng)——單車智能 vs網(wǎng)聯(lián)智能

自動(dòng)駕駛從早期定義，到近幾年成為技術(shù)熱點(diǎn)，一直都只有單車智能，從網(wǎng)絡(luò)側(cè)獲取信息只是補(bǔ)充。去年以來，隨著5G標(biāo)準(zhǔn)的確定，以及各國(guó)開始加大5G網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)，網(wǎng)聯(lián)智能開始作為自動(dòng)駕駛的線路之一被擺上了桌面。

單車智能 vs 網(wǎng)聯(lián)智能

• 基本觀點(diǎn)：自動(dòng)駕駛必然是“單車智能+網(wǎng)聯(lián)智能”，因此，這兩個(gè)線路之爭(zhēng)，事實(shí)上是對(duì)整個(gè)系統(tǒng)主導(dǎo)權(quán)的判斷，而不是二選一。

• 核心技術(shù)&投資重點(diǎn)：兩個(gè)線路依賴的技術(shù)也幾乎一樣，只是對(duì)不同的技術(shù)依賴程度不同，因此發(fā)展和投資的優(yōu)先級(jí)選擇有所不同。

• 前提：

• 單車智能認(rèn)為，車輛自始至終都是在各種開放道路上行駛，L2~L5的區(qū)別只是自動(dòng)化的程度不同，道路上始終都會(huì)有人工駕駛的車輛，以及其他各種物體和障礙物。

• 網(wǎng)聯(lián)智能認(rèn)為，L5只在理想中存在，非常長(zhǎng)的時(shí)間（以百年為尺度）內(nèi)，自動(dòng)駕駛只在城市的社區(qū)、商區(qū)、景區(qū)、校區(qū)、園區(qū)、市區(qū)比較有價(jià)值，其他區(qū)域、城市以外，需要維持人工駕駛。而在這些區(qū)域，政府能夠協(xié)調(diào)社會(huì)的各種資源，包含市政規(guī)劃、交通管理、市政建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商、車企等，一起遵循統(tǒng)一的、為自動(dòng)駕駛制定的規(guī)范，共同建設(shè)適合自動(dòng)駕駛的道路環(huán)境。

• 優(yōu)勢(shì)：

• 單車智能線路下，無論是最終的自動(dòng)駕駛，還是過程中的輔助駕駛、有條件自動(dòng)駕駛，車廠推出的一款車型都可以參與全球競(jìng)爭(zhēng)，不受當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)建設(shè)水平、道路智能化水平的限制。車企和科技企業(yè)可以自主發(fā)展。不依賴外部條件，自己選擇技術(shù)路線、選擇生態(tài)、自主發(fā)展。因?yàn)楝F(xiàn)在的電信網(wǎng)絡(luò)事實(shí)上還無法做到全球通用，每個(gè)國(guó)家在頻段選擇、優(yōu)先覆蓋區(qū)域、服務(wù)質(zhì)量上的選擇都不同，因此，只利用不依賴網(wǎng)絡(luò)，是更多車企選擇。

• 網(wǎng)聯(lián)智能下，網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛所需的大部分感知、決策能力，車輛只需要從網(wǎng)絡(luò)側(cè)獲取加工后的信息，再補(bǔ)充少量車輛視角的信息，就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。所需的開發(fā)工作量減少，短期就可以落地。一些成本特別高的傳感器安裝到了道路上，運(yùn)算量大的計(jì)算放到云端，單點(diǎn)投資可以為更多車輛提供服務(wù)，一次性投入雖然大，但長(zhǎng)期綜合成本比較低。

• 挑戰(zhàn)：

• 單車智能的挑戰(zhàn)，首先是成本高，不僅是研發(fā)、路測(cè)階段需要投入巨大的成本，量產(chǎn)以后生產(chǎn)單個(gè)產(chǎn)品的邊際成本也較高。其次，L4級(jí)自動(dòng)駕駛路測(cè)的復(fù)雜性超出預(yù)期，商用仍遙遙無期。

• 網(wǎng)聯(lián)智能的挑戰(zhàn)，首先是安全性的技術(shù)難度被低估。網(wǎng)聯(lián)方案中感知、決策的各個(gè)部分之間依賴網(wǎng)絡(luò)通信，5G雖然有高帶寬、低時(shí)延的優(yōu)點(diǎn)，但互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)總的說來對(duì)帶寬和時(shí)延沒有保障。而且網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)數(shù)量和類型眾多，這些對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性都是巨大的挑戰(zhàn)，很可能需要從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)開始重新設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛的網(wǎng)聯(lián)方案。其次，在網(wǎng)聯(lián)方案中，單車仍需自行處理緊急狀況，單車成本和技術(shù)門檻降低的比較有限。

• 掣肘：

• 單車智能目前尚在技術(shù)爬坡期，當(dāng)技術(shù)問題被解決之后，很可能會(huì)被倫理和法規(guī)問題困擾，比如：剎車失靈時(shí)，是由車主承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)找一個(gè)固定障礙物撞上去？還是由路人承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，找個(gè)上坡路段開過去？

• 網(wǎng)聯(lián)智能的掣肘則近在眼前，目前V2X并沒有完整、統(tǒng)一的規(guī)范體系。

*車路協(xié)同（V2X）。V2X包含車與車、車與交通設(shè)施、車與人、車與云端服務(wù)平臺(tái)的聯(lián)接。自動(dòng)駕駛通過V2X獲得路面、交通參與者、環(huán)境等方面，可視范圍以外的信息。

V2X可以讓車輛提前預(yù)知行駛路段的高發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，提前采取措施防范風(fēng)險(xiǎn)。V2X可以讓車輛根據(jù)幾公里范圍內(nèi)的交通狀況，進(jìn)行線路選擇和車速控制，使道路通行更有效率。V2X還可以為車輛提供其他遠(yuǎn)程的增值服務(wù)。

小HUI觀點(diǎn)

小HUI本人認(rèn)為，未來的很長(zhǎng)時(shí)間，自動(dòng)駕駛的技術(shù)發(fā)展都將以單車智能為主，網(wǎng)聯(lián)為輔。作為一個(gè)用戶，買車的目的是兩個(gè)：工作日通勤&節(jié)假日擴(kuò)大活動(dòng)范圍。過多的使用路段限制，會(huì)嚴(yán)重打擊我對(duì)自動(dòng)駕駛的付費(fèi)意愿。就像5G網(wǎng)絡(luò)沒有達(dá)到一定覆蓋，很難撬動(dòng)大部分人換機(jī)一樣。

7、線路之爭(zhēng)——視覺主導(dǎo) vs激光雷達(dá)主導(dǎo)

在感知層的傳感器應(yīng)用上，存在視覺主導(dǎo)和激光雷達(dá)主導(dǎo)的線路之爭(zhēng)。小HUI沒有現(xiàn)場(chǎng)聆聽過兩派觀點(diǎn)的爭(zhēng)論，這個(gè)話題只能粗略介紹。

都是對(duì)多種傳感器的不同組合。

兩條線路都用到了攝像頭、激光雷達(dá)（特斯拉甚至連低成本激光雷達(dá)都不用）、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等主要的傳感器。不同的是把主要的投資放在哪里。

自動(dòng)駕駛使用的傳感器

激光雷達(dá)主導(dǎo)，因?yàn)槔走_(dá)會(huì)直接輸出高精度的3D模型，主要投資放在雷達(dá)硬件就好，對(duì)攝像頭精度和圖像處理的要求比較低。

視覺主導(dǎo)，依賴攝像頭抓取的圖像，分析得到主要的距離、角度、輪廓、色彩、紋理等完整信息，主要投資放在計(jì)算機(jī)視覺的實(shí)現(xiàn)上。

激光雷達(dá)主導(dǎo)的方案，量產(chǎn)以后生產(chǎn)單個(gè)產(chǎn)品的邊際成本較高，但現(xiàn)階段難度較小。

視覺主導(dǎo)方案一旦成熟，量產(chǎn)以后的邊際成本幾乎沒有，但是現(xiàn)階段難度非常大。

兩個(gè)方案誰能勝出，最后可能是制造成本的競(jìng)賽。

爭(zhēng)奪的主要是中、遠(yuǎn)距離感知的主導(dǎo)權(quán)。

30~50米內(nèi)的近距離感知，主要由毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)與攝像頭配合，這個(gè)范圍內(nèi)的傳感器方案沒有多少歧義。

30~150米的中距離，以及100米以上的遠(yuǎn)距離感知，激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭各有優(yōu)勢(shì)。短時(shí)間內(nèi)，誰也無法完全替代誰。

*近、中、遠(yuǎn)距離的量化劃分，沒有公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)，這里只是為了形成感性認(rèn)知采用了一種劃分。

激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭優(yōu)勢(shì)對(duì)比

小HUI觀點(diǎn)

雖然從功能上看，視覺主導(dǎo)和激光雷達(dá)主導(dǎo)，二者是勢(shì)均力敵的關(guān)系。但是目前自動(dòng)駕駛有一個(gè)重要的工作：搜集盡可能多的實(shí)際道路數(shù)據(jù)，用于在實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，因?yàn)槁窚y(cè)的成本太高、風(fēng)險(xiǎn)太大。

高精度攝像頭+毫米波雷達(dá)的方案，因?yàn)槌杀咀銐虻停丝梢栽诼窚y(cè)車輛上搭載，也可以在正式發(fā)布的商用車型上安裝，獲取實(shí)際道路數(shù)據(jù)的效率更高。同時(shí)，這個(gè)方案獲取的信息足夠完整，損失和失真非常小，能夠讓實(shí)驗(yàn)室訓(xùn)練的仿真程度大大提高。

所以小HUI認(rèn)為，無論當(dāng)前的商用側(cè)重哪個(gè)線路，都不應(yīng)該放棄視覺方案的研發(fā)。

8、路測(cè)結(jié)果

自動(dòng)駕駛車輛不僅自身是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)，它的工作環(huán)境也是開放的，這意味著自動(dòng)駕駛最終上市前，必須在真實(shí)環(huán)境中對(duì)可能的情況進(jìn)行駕駛安全的驗(yàn)證。

目前通行的做法，政府設(shè)置專門的自動(dòng)駕駛試驗(yàn)場(chǎng)。有些試驗(yàn)場(chǎng)是封閉的，可以在不危害其他交通參與者的前提下做早期產(chǎn)品的測(cè)試，或者測(cè)試特定場(chǎng)景、危險(xiǎn)場(chǎng)景。有些試驗(yàn)場(chǎng)是特定區(qū)域的城市公共道路，用于測(cè)試真實(shí)環(huán)境中的功能和安全性。

在城市公共道路的路測(cè)，目前投入的都是L2（車上有安全員）自動(dòng)駕駛車輛。

自動(dòng)駕駛試驗(yàn)場(chǎng)最多的國(guó)家是美國(guó)和中國(guó)，美國(guó)已經(jīng)建成60多座試驗(yàn)場(chǎng)，包含模擬駕駛、封閉試驗(yàn)區(qū)、半封閉城區(qū)、開放城區(qū)、交通走廊各種形態(tài)。中國(guó)建成和在建20多座，以封閉試驗(yàn)區(qū)、半封閉城區(qū)為主。

各家公司自動(dòng)駕駛的技術(shù)對(duì)比，看的是路測(cè)結(jié)果。主要包括：

1、  場(chǎng)景覆蓋率。在試驗(yàn)場(chǎng)中完成了哪些道路條件、危險(xiǎn)情況、安全駕駛行為的路測(cè)。比如通過人行道、學(xué)校路段、坡道起停等。

2、  路測(cè)里程。考察的是完成路測(cè)的量，里程越高，意味著對(duì)路面各種情況的覆蓋越成熟。

3、  人工接管前里程（MPI）。考察的是平均自動(dòng)駕駛多少公里，需要人工接管一次。這是自動(dòng)駕駛最重要的指標(biāo)，越高距離商用越近。

自動(dòng)駕駛有科技企業(yè)、傳統(tǒng)車企、造車新勢(shì)力三個(gè)陣營(yíng)。

自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)力排名（NavigantResearch，美國(guó)）

科技企業(yè)起步較早，上路測(cè)試的里程、積累的路面數(shù)據(jù)都更多。

科技企業(yè)中技術(shù)最成熟的是谷歌。從2009年發(fā)布Waymo至今，已經(jīng)完成了2000萬公里的路測(cè)，為10萬人次提供了出租車服務(wù)。從美國(guó)加州的測(cè)試數(shù)據(jù)看，Waymo的車輛每行駛17000+公里才需要人工接管一次，應(yīng)該可以比較快跨越到L3自動(dòng)駕駛。

國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛的龍頭是百度，目前已經(jīng)完成200萬公里的路測(cè)，從北京市發(fā)布的路測(cè)結(jié)果看，MPI（人工接管前里程）評(píng)分比Waymo低很多，安全性還有比較大提升空間。

國(guó)內(nèi)科技企業(yè)中，小馬智行在美國(guó)加州和中國(guó)北京的路測(cè)中，MPI上的表現(xiàn)是最好的，但和Waymo仍有數(shù)量級(jí)上的差距。

科技企業(yè)雖然自動(dòng)駕駛技術(shù)更領(lǐng)先，但自動(dòng)駕駛的主體是汽車，絕大部分自動(dòng)駕駛科技企業(yè)，必須尋求與傳統(tǒng)車企的合作，才能打通最后的汽車控制部分，使自動(dòng)駕駛真正落地。

傳統(tǒng)車企在自動(dòng)駕駛方面相對(duì)保守，但也早已通過收購、合作開始了自動(dòng)駕駛的探索和實(shí)驗(yàn)。今年，凱迪拉克、沃爾沃、尼桑、寶馬、奔馳等都發(fā)布了L2級(jí)自動(dòng)駕駛的量產(chǎn)車型。

在自動(dòng)駕駛上，國(guó)內(nèi)車企和國(guó)際車企有3~5年的差距，一汽、上汽、金龍等基本上是選擇和科技企業(yè)合作，目前都在早期路測(cè)階段，測(cè)試結(jié)果還不理想。

造車新勢(shì)力，特斯拉、蔚來汽車等，無論是從自動(dòng)駕駛的功能完整性，還是可靠性/安全性上，目前都還落后于主流科技企業(yè)和傳統(tǒng)車企，屬于第三梯隊(duì)。

9、道路長(zhǎng)且阻

美國(guó)智庫蘭德公司 2016 年的一份報(bào)告認(rèn)為：一輛自動(dòng)駕駛汽車需要積累約200億公里的路測(cè)數(shù)據(jù)才能驗(yàn)證其安全性。路測(cè)過程中，平均16~33萬公里發(fā)生一次人工接管，才算滿足汽車安全性的要求。

從這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)看，無論哪個(gè)陣營(yíng)，離L4自動(dòng)駕駛都還很遠(yuǎn)。

自動(dòng)駕駛提出來已經(jīng)有10年，但是對(duì)于“完全自動(dòng)駕駛”到底什么時(shí)候到來，最樂觀的判斷是10~15年，Garter技術(shù)成熟度曲線中判斷L4級(jí)自動(dòng)駕駛的成熟還需要10年以上，有些業(yè)內(nèi)人士的判斷，甚至認(rèn)為“遙遙無期”。原因有：

1、  L2只需要具備功能，L3對(duì)可靠性要求極高。

L2（部分自動(dòng)駕駛）的車輛，機(jī)器已經(jīng)具備了全部的汽車操控能力，看上去離L3（無需駕駛員人工干預(yù)）應(yīng)該很近了。

但是L2到L3其實(shí)非常遙遠(yuǎn)，比如自動(dòng)駕駛車輛需要能夠自動(dòng)通過學(xué)校區(qū)域，但是如果在上下學(xué)時(shí)間段，L2允許駕駛員人工干預(yù)，L3則基本上不允許。車輛需要自行等候過馬路的學(xué)生，躲避見縫插針的電動(dòng)車和家長(zhǎng)，還要根據(jù)交通義工的指揮行進(jìn)，盡可能不堵路。

L2到L3，要解決的是各種復(fù)雜條件下的可靠性問題，需要投入至少10倍于L2的工作量才可能達(dá)成。

2、  目前的自動(dòng)駕駛路測(cè)結(jié)果，有非常強(qiáng)的地域限制。

美國(guó)的道路條件，和中國(guó)的差別很大；北京完成的測(cè)試結(jié)果，也沒法證明車輛在貴州、重慶也能有相同表現(xiàn)；廣東要求機(jī)動(dòng)車必須禮讓行人，其他地方就未必；有些地方行人只走斑馬線，有些地方路上除了有隨意亂穿的人，還有各種大小動(dòng)物。

要想造出全球發(fā)布的車型，就需要在全世界所有道路上進(jìn)行路測(cè)，這幾乎是不可能完成的任務(wù)。

這意味著，消費(fèi)者現(xiàn)在買的車，只能在有限的區(qū)域自動(dòng)駕駛，出了這些區(qū)域就只能人工駕駛。自動(dòng)駕駛很長(zhǎng)時(shí)間都是在城市公交、貨運(yùn)等有固定線路的領(lǐng)域更可行，車輛也不太可能放棄剎車、油門、方向盤。

自動(dòng)駕駛正在試圖：用民用產(chǎn)品的價(jià)格、在民用產(chǎn)品的開放性使用環(huán)境中，達(dá)到遠(yuǎn)超民用的安全性標(biāo)準(zhǔn)。

這個(gè)過程中：

• 會(huì)創(chuàng)造出高精度、高可靠性、全工況、低成本的攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器；

• 會(huì)倒逼物聯(lián)網(wǎng)提升可靠性和性能，促進(jìn)物--物相連標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展；

• 會(huì)激勵(lì)地圖和定位技術(shù)的更新?lián)Q代，達(dá)到更高的精度和速度；

• 會(huì)給專用芯片的發(fā)展提供契機(jī)；

• 也會(huì)催生出一批有別于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的，適合硬科技和工業(yè)需要軟件技術(shù)人員群體。

自動(dòng)駕駛是硬科技創(chuàng)新的龍頭之一，產(chǎn)生的技術(shù)創(chuàng)新會(huì)在其他的硬科技創(chuàng)新應(yīng)用中發(fā)揮價(jià)值。