在限定環(huán)境將提供自己會載客溜達的汽車啦！

哎等一下，只要方向盤后面沒有司機，我們就算實現(xiàn)全自動駕駛夢想了？

(注：本文所有“全自動駕駛”，都是指SAE L4-L5自動化程度。)

小結

我們發(fā)現(xiàn)國外載客的無人駕駛汽車很多已經(jīng)開上了城市公共道路。Waymo豆莢車和英國Lutz Pathfinder這樣的兩座小車現(xiàn)階段好像并不是特別受寵，主要原因是出于性價比考慮，保障安全的傳感器和冗余設計會增加很多額外成本(從下面表格看，一輛車還是挺貴的)。大量新聞的主角是多座小巴車，比較高調(diào)的供貨公司有法國的Navya、EasyMile，美國的Local Motors，以及日本的SB Drive。

自動駕駛在不同階段都能找到商業(yè)化的方式，這樣企業(yè)才能通過盈利獲得良性發(fā)展的資本。但是，當行業(yè)進入了自動駕駛發(fā)展的關鍵時期，我們不該忙著為產(chǎn)品打上“無人駕駛”的標簽，而是要多談一些困難的解決方法，這樣才能在現(xiàn)實生活中讓自動駕駛產(chǎn)品給我們帶來安全舒適的駕乘體驗。

國內(nèi)無人駕駛車主要在景區(qū)、園區(qū)、停車場等限定封閉區(qū)域運營，車包括傳統(tǒng)車改裝車、小型兩座車和小巴士多種類型。大型互聯(lián)網(wǎng)公司、主機廠和研究機構已經(jīng)啟動了相關項目，代表性公司是百度和北汽，主要創(chuàng)業(yè)公司有智行者和馭勢科技，還有一家研究機構是智能汽車技術轉化中心(IVTTC)。

從左到右從上到下：百度、北汽、智行者、馭勢、IVTTC的無人車，部分圖片來自網(wǎng)絡

還有一些企業(yè)通過安裝磁釘、磁傳感器陣列、導軌等磁引導裝置，用機電控制技術曲線實現(xiàn)無人駕駛。當這些汽車開始熱熱鬧鬧上路，我們就可以喜大普奔了嗎？答案當然是否定的。

首先，一輛車是不是全自動駕駛，絕不是靠有沒有司機來判斷的。

在SAE標準(J3016?，2016版自動駕駛汽車定義和分類)里，雖然全自動駕駛確實已經(jīng)可以擺脫司機，但是一輛名副其實的“自動駕駛”汽車，必須要在實時行駛過程中，持續(xù)滿足下面所有動作：

1.通過轉向對車輛橫向控制

2.通過加減速對車輛縱向運動控制

3.通過監(jiān)測、識別、分類障礙物和事件來監(jiān)控駕駛環(huán)境，并做好反應準備

4.根據(jù)障礙物和道路事件給出響應

5.做出車輛運動計劃

6.通過光、信號、姿態(tài)等方式，對外傳遞車輛信息

目前我們看到的無人駕駛車雖然都能自己監(jiān)控環(huán)境、決策規(guī)劃，最后做出相應的操作，但是還做得不夠全面。這些車在技術上，仍然還不能像人類駕駛員那樣靈活自如地應對各種狀況。我們看到測試運營過程中，大家對車輛的自動駕駛技術還不夠有信心——一些車在進入新城市時，車上還要安排專人負責按下緊急制動按鈕。還有一些車在試運營時，司機會坐在駕駛位虛握方向盤以防萬一。

最重要的是，全自動駕駛汽車區(qū)別于駕駛輔助的關鍵在于：在系統(tǒng)發(fā)生故障無法工作，或者出現(xiàn)超過系統(tǒng)原有的運行設計范圍之外的情況時，系統(tǒng)都會不依賴人類，用盡可能安全的方式解決。遺憾的是，這些公司在介紹產(chǎn)品時，都回避了系統(tǒng)發(fā)生故障或遇到超出能力的情況時，是否能自己化險為夷。而衡量安全的重要標準——系統(tǒng)魯棒性，是沒有辦法通過短暫體驗得到檢驗的。

其次，我們要理解“限定環(huán)境”意味著什么。

因為自動駕駛系統(tǒng)還不夠可靠，所以會在簡單環(huán)境保證安全運行。需不需要限定環(huán)境是判斷L4和L5的分界線。這里不完全列舉一些SAE提到的限定條件，比如：

Speed速度(高速、低速等)

Geography地形(平原、山地等)

Roadway路面情況(直路、彎路等)

Environmengt環(huán)境(天氣、氣候、基礎設施等)

Traffic交通情況(簡單、復雜、違規(guī)行為、路線固定等)

Temporal 時段(白天、晚上)

……

當然，一輛L4自動駕駛汽車可以設置多個限定環(huán)境，自由組合，比如只在白天低速行駛，且路上沒有行人，所以涌現(xiàn)了五花八門的限定條件自動駕駛汽車。不過，限定設計運行范圍會讓我們看清自動駕駛系統(tǒng)離L5還有多少距離。如果一輛L4自動駕駛汽車設置了很多限制條件，說明它本身還有很多技術問題沒有解決。

比如很多無人車通過各種限制方法來簡化行車難程度。這些無人駕駛車都開得很慢很慢，所以對系統(tǒng)的實時計算能力不是很高。車都是在同一條路線的通勤，不需要考慮太多道路變化。車輛采取的也是比較保險的應對策略，比如大家很少超車換道，會盡量采取停車避讓的方式。

上述案例中，路況簡單、環(huán)境可控，只在白天行駛，說明傳感器和算法無法勝任夜晚工作。車輛只能在一個封閉的公園行駛，高精度地圖也就沒有過多考慮高頻更新。比如始終行駛環(huán)境要無人無車，說明感知和決策都還有應對復雜路況的問題尚待解決。自動駕駛的道路還有10%沒有完成，但是余下的10%卻需要90%的時間和費用。

而且我們看到，在商業(yè)化這件事上，絕不是一家公司來包攬全套。車企、交通信息公司、方案提供商、運營商都會參與到整個鏈條中來，而且為了獲得足夠大的利益空間，盡可能掌握最核心的數(shù)據(jù)資源。而數(shù)據(jù)的累積，算法的訓練，本來就是一個漫長的過程。

帶著這個疑問，車云菌分別觀察了國內(nèi)外的幾家典型公司，做一些分析比較。

從左到右從上到下：Arma，EZ10，Olli，SB Drive小巴，圖片來自網(wǎng)絡

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