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415實現(xiàn)完全自動駕駛，為時尚早。
2019年11月15日，由國家自動科學(xué)基金委員會信息科學(xué)部、中國自動化學(xué)會、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟共同主辦的2019中國智能車大會暨國家智能車發(fā)展論壇在江蘇常熟舉行。論壇上，各路業(yè)界人士就自動駕駛的現(xiàn)狀及未來分享看法與心得。
自動化學(xué)會理事長、中國工程院院士鄭南寧表示，輔助安全駕駛，結(jié)構(gòu)化環(huán)境的無人駕駛，和一些應(yīng)用背景明確的無人駕駛?cè)蝿?wù)，目前已經(jīng)得到實現(xiàn)，但如何實現(xiàn)完全自主的無人駕駛，行業(yè)仍面臨著十分艱難的挑戰(zhàn)。
“我們不僅要在實驗室內(nèi)討論新方法，更要將方法與真實的物理世界驗證結(jié)合起來?！编嵃矊幏Q，這正是本次論壇，以及后續(xù)進(jìn)行的中國智能車未來挑戰(zhàn)賽的意義所在。
伴隨著自動駕駛技術(shù)推進(jìn)落地，越來越多搭載“自動駕駛功能”的車輛開始面市，然而自動駕駛何時能“進(jìn)化”完全，始終是個懸而未決的難題。
長尾效應(yīng)：自動駕駛面臨瓶頸
“我們花了大約10％的時間和精力，輕松完成了90％工作，但是接下來我們要花上90％甚至更多的時間和精力，去完成剩下10％的工作?！辈┦榔嚥考呒壗?jīng)理黃羅毅如此判斷自動駕駛現(xiàn)狀。
國際汽車工程師協(xié)會（SAE）將自動駕駛級別分為L1到L5共五個級別，業(yè)界普遍認(rèn)為L1－L3只能稱為半自動駕駛，L4－L5可以稱為全自動駕駛。
以特斯拉為例，自2015年10月特斯拉推出AutoPilot以來，特斯拉在自動駕駛的道路上“勇往直前”：在硬件上，除了將雷達(dá)進(jìn)行了增強(qiáng)，傳感器進(jìn)行增距外，特斯拉還意識到算力的重要性，并對處理器進(jìn)行了升級；在軟件上，通過不斷的路測、調(diào)教和優(yōu)化，其自動駕駛功能體驗已頗好，部分評測人認(rèn)為“它開起來像一個受過良好駕駛培訓(xùn)的少年”。
但是，少年仍是少年。2018年10月27日，伴隨著軟件新版本的大規(guī)模推送，特斯拉宣稱AutoPilot軟件團(tuán)隊將全力以赴實現(xiàn)增強(qiáng)召喚（Enhanced Summon）功能。
令人遺憾的是，增強(qiáng)召喚遠(yuǎn)未有特斯拉宣傳的那樣出眾：撞到車庫墻壁，被倒車的車輛蹭到......網(wǎng)絡(luò)上隨處可見增強(qiáng)召喚的失敗案例。
因此，部分業(yè)界人士將特斯拉的自動駕駛歸結(jié)為L2.5級別，也是情有可原。
特斯拉技術(shù)實力毋庸置疑，畢竟這是一家將火箭發(fā)射入太空，又實現(xiàn)回收的公司。但顯然，自動駕駛的難度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人們的預(yù)期。自動駕駛級別的遞增并非“＋1”那么簡單，長尾效應(yīng)決定了實現(xiàn)L4、L5，甚至L3都是極難完成的任務(wù)，佐證即為：至今仍未有L4級別的車輛上路，它們只存在于PPT，試驗場地和展臺上。
實際上，市面上絕大部分的車輛所采用的仍是最基本的自適應(yīng)巡航、自動泊車等功能，它們的工況較為簡單，因此首先得到落地。
但即使是自動泊車等，其實現(xiàn)路徑仍存在爭議，同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院院長陳啟軍認(rèn)為當(dāng)前有兩種思路，“一種是環(huán)境智能，一種是單車智能”，但究竟是選擇前者還是后者，他認(rèn)為“需要留給市場判斷”。市場做判斷，往往是一個漫長的過程。
安全第一：自動駕駛最大難題
黃羅毅分享了這樣一組有趣的數(shù)據(jù)：美國車輛一年總行駛歷程約為4．8萬億公里，據(jù)此可以推算出平均每200萬公里會發(fā)生一例受傷事故，每1．47億公里會發(fā)生一例死亡事故。
鑒于絕大部分車輛為有人駕駛車輛，從這組數(shù)據(jù)中可以得出的結(jié)論是：人類駕駛員的駕駛行為是非常安全的。
那么自動駕駛呢？
為保障駕駛安全而生的自動駕駛，目前階段反而并不安全，因為人們對自動駕駛的認(rèn)知產(chǎn)生了偏差：他們將自動駕駛的明天，當(dāng)作了自動駕駛的今天。
開著帶有自動駕駛功能的車輛，行駛了一百公里毫無問題，因此覺得它十分安全可靠，于是雙手脫離方向盤，結(jié)果導(dǎo)致極嚴(yán)重的事故，這樣的例子越來越多。
“我們有必要告知消費(fèi)者：車輛擁有自動駕駛功能，并不意味著雙手可以脫離方向盤。否則就是在草菅人命?！秉S羅毅對自動駕駛現(xiàn)狀的認(rèn)識很清晰。
“自動駕駛的安全性測試需要行駛至少2．5億英里?！苯雌囍悄芫W(wǎng)聯(lián)汽車研究院自動駕駛設(shè)計部技術(shù)副總監(jiān)吳瓊引用了業(yè)界專家的數(shù)據(jù)，“高效的仿真測試是自動駕駛達(dá)到這一目標(biāo)的必經(jīng)之路。
2019年7月，Waymo首席技術(shù)官德米特里·多爾戈夫在Sessions：Mobility大會上表示：“Waymo已經(jīng)在現(xiàn)實世界中路測了1000萬英里，在模擬世界中測試了100多億公里。”
1000萬英里距離2．5億英里顯然還有很遠(yuǎn)距離，仿真測試無疑是有效的補(bǔ)償手段。
“不要高看自動駕駛的今天，但也不能低估自動駕駛的明天?！眳黔傔@樣看待自動駕駛的現(xiàn)在和未來，他的態(tài)度既代表江淮，或許也代表著一干中國自主品牌。動駕駛“完全體”，恐怕很難快速到來。
附部分演講嘉賓演講內(nèi)容（有所刪改）。
同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院院長陳啟軍：
我自己一貫的觀點(diǎn)是，無人車不會順著分級的邏輯發(fā)展，不一定是要這樣、這樣、這樣，最后才是無人駕駛，它可能是一個交替迭代的過程。
有人說自動泊車要靠路面智能化，環(huán)境智能化來實現(xiàn)，實際上我認(rèn)為有兩種思路，一種是環(huán)境智能，一種是單車智能。如何選擇，最終是市場說了算，但我個人觀點(diǎn)是單車智能，因為它既有效，又經(jīng)濟(jì)。
目前主要的批評是：自動駕駛車輛裝置昂貴。但我認(rèn)為現(xiàn)在所謂的貴是建立在沒有量的基礎(chǔ)上，一旦有量的突破，它的價格下降將是斷崖式的，在車輛上廣泛布置傳感器將不會有任何障礙。
博世汽車蘇州有限公司高級經(jīng)理黃羅毅：
安全是消費(fèi)者選擇自動駕駛車輛的前提。
我這有一組數(shù)據(jù)：美國車輛一年總行駛歷程約為4．8萬億公里，據(jù)此可以推算出平均每200萬公里會發(fā)生一例受傷事故，每1．47億公里會發(fā)生一例死亡事故。
我們首先要證明自動駕駛比人類駕駛更安全，因為人類駕駛已經(jīng)很安全了。
從Demo到量產(chǎn)是非常遠(yuǎn)的距離，我特別喜歡的理論叫90％和10％分布理論，我們花了大約10％的時間和精力，輕松實現(xiàn)了90％功能，但是接下來我們要花上90％，甚至更多的時間和精力，去實現(xiàn)剩下10％的功能，這是自動駕駛領(lǐng)域的現(xiàn)狀。
做自動駕駛的Demo完全沒有問題，但要把自動駕駛打造成量產(chǎn)，賣向終端消費(fèi)者，安全是繞不開的坎，這是整個行業(yè)需要考慮的問題。
江淮汽車智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院自動駕駛設(shè)計部技術(shù)副總監(jiān)吳瓊：
目前，具備L2以上自動駕駛功能的合資品牌汽車價格都很昂貴，沃爾沃、特斯拉等，并非每個人都能消費(fèi)得起。江淮的目標(biāo)是，將配備有L2級別自動駕駛功能的車輛價格，拉到十萬塊錢以內(nèi)。
傳統(tǒng)汽車測試是以汽車為主，引入自動駕駛以后，是以機(jī)器為主。汽車硬件測試完，基本沒有問題，但怎么去測試人工智能？需要測多少公里？如何保證它的安全？各家說法不一，還存在很多難題。
無人駕駛短時間內(nèi)不可能實現(xiàn)，但輔助駕駛已經(jīng)到來。對于一家科技公司而言，制作一輛無人駕駛車上路，這并不困難，但要想投放市場，至少還需要十年。
編輯：郝秋慧
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作者：王瑞來源：億歐
