自動駕駛時代即將來臨

 

　　2018年是自動駕駛的大年。在經(jīng)歷了這兩年來無人車視頻和各種新聞的不斷預(yù)熱，自動駕駛初創(chuàng)公司如雨后春筍一般成長起來，互利網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)車企都不甘落后紛紛宣布了路測和落地時間表。近日美國研究機構(gòu)布魯金斯研究院發(fā)表的一份研究報告指出，全球廠商已經(jīng)在自動駕駛領(lǐng)域投資800億美元。如果加上那些秘而不宣的自動駕駛研發(fā)計劃，投資總額應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過這個數(shù)字。

 

　　多方賽跑的結(jié)果就是自動駕駛車輛上路的時間節(jié)點越來越明晰，這個距離近得令人驚訝。從 10月中旬開始，谷歌旗下的Waymo就已經(jīng)開始在美國亞利桑那州的公開道路上運營L4級別的全自動駕駛汽車，整個汽車上沒有司機監(jiān)控，完全由自動駕駛系統(tǒng)操控。

 

　　谷歌的中國對手百度，則宣布了明年量產(chǎn)L4級別的無人駕駛微循環(huán)車。這款車可在特定場景運營，也能應(yīng)對各項實際的突發(fā)路況。

 

　　許多初創(chuàng)公司將明年視作一個重要節(jié)點。王勁創(chuàng)辦的景馳科技就表示，明年第一季度要在國內(nèi)開展無人車路測。另外有消息稱，明年中國可能發(fā)布首張無人駕駛路測牌照，對于各個研究機構(gòu)而言，這都是一個十足的利好消息。

 

　　自動駕駛不是一個新鮮的概念了，但其中的分級還未被大眾廣泛了解。SAE International（國際汽車工程師協(xié)會）從駕駛員的參與程度上來定義，將自動駕駛從L0到L5分成了6級。其中，L5是所有場景下的全自動駕駛，L4是有設(shè)計適用范圍的無人車，也就是特定場景中的全自動駕駛。L2與L3則分別是輔助駕駛和半自動駕駛。

 

　　出于研究周期與商業(yè)化前景的平衡，目前絕大多數(shù)研發(fā)團(tuán)隊的目標(biāo)還是在L3到L4，處于從需要駕駛員協(xié)助的半自動駕駛到固定路線的無人駕駛之間。

 

 

　　從車輛誕生時起，人們就有了讓它自動行駛的構(gòu)想，但真正成為現(xiàn)實，則是源于上個世紀(jì)80年代機器人技術(shù)的突破。進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著計算機、地圖、傳感及汽車電子等相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展，無人駕駛技術(shù)的研究迎來了爆發(fā)期。

 

　　DARPA Grand Chanllenge，中文譯做DARPA無人駕駛技術(shù)挑戰(zhàn)賽，是該領(lǐng)域影響最大的賽事之一，從中不僅走出了包括塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）等業(yè)界名人，也刺激了包括激光雷達(dá)企業(yè)Velodyne在內(nèi)的一系列相關(guān)產(chǎn)業(yè)公司的發(fā)展。

 

　　在2007年的DARPA決賽中，谷歌創(chuàng)始人拉里·佩奇（Larry Page）搭乘公務(wù)機來到了現(xiàn)場。他渴望為谷歌尋找到新的創(chuàng)新方向，而無人駕駛就是他看中的第一個項目。兩年后谷歌無人車研發(fā)啟動，他先后引入了2005年、2007年的DARPA挑戰(zhàn)賽冠軍團(tuán)隊中的許多研究人員，包括特龍和克里斯·厄姆森（Chris Urmson），他們先后成為了該項目的第一個和第二個領(lǐng)導(dǎo)者。谷歌的這個舉動，拉開了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍自動駕駛領(lǐng)域的序幕。

 

　　回看當(dāng)年，之所以谷歌的無人駕駛研究能夠在一眾車企中脫穎而出，2008年的經(jīng)濟危機應(yīng)該是關(guān)鍵——當(dāng)時美國許多車企被迫削減了研究經(jīng)費，比如通用汽車是卡耐基梅隆大學(xué)的主要企業(yè)贊助商，而它在2009年申請了破產(chǎn)保護(hù)。而另外一個重要原因則是汽車制造商的判斷失誤，這些CEO們普遍認(rèn)為這個技術(shù)可能會在2030—2040年間發(fā)展，谷歌的率先發(fā)力給自己爭取到了一個好位置。

　　谷歌在山景城路測的無人駕駛原型車

 

　　在2010年代的前五年，谷歌幾乎成為了無人車黑科技的代言人。但是隨著谷歌自身商業(yè)化進(jìn)程的滯步不前，后來者也開始迎頭趕上，這其中最重要的事件，就是特斯拉自動輔助駕駛車型的量產(chǎn)。

 

　　特斯拉與谷歌不同。谷歌選擇了一步到位直接研發(fā)L4級別完全自動駕駛技術(shù)，特斯拉則采取循序漸進(jìn)的方式，先從L2級別的輔助駕駛做起。去年10月，馬斯克宣布，所有正在生產(chǎn)的特斯拉都將擁有完全意義上的無人駕駛功能，包括 Model S、Model X和Model 3，但這只是硬件層面上的含義。在系統(tǒng)層面上，目前特斯拉給車主提供的“增強版自動輔助駕駛”選裝包，仍屬于L2-L3級別，未來待特斯拉的L4技術(shù)研發(fā)落地后，后續(xù)的選裝包將繼續(xù)推送給車主，以達(dá)到L4級別的自動駕駛。

 

　　2016年5月，特斯拉的這一策略遭到了嚴(yán)重打擊。美國俄亥俄州一個名叫Joshua Brown的特斯拉車主，在行駛過程中過于放松，把輔助駕駛的L2當(dāng)成完全自動駕駛L4來用，在行車途中睡著，最終撞上重型卡車導(dǎo)致車毀人亡。這一事故引起了人們對于L2技術(shù)的懷疑，德國政府甚至要求特斯拉在該技術(shù)的相關(guān)宣傳中撤除“Autopilot”（自動駕駛）這一具有誤導(dǎo)性的單詞。

 

　　上個月在媒體代表參觀Waymo（2016年底谷歌無人車項目拆分后的公司）時，CEO約翰·科拉菲克（ John Krafcik）告訴媒體，谷歌已經(jīng)完全拋棄輔助自動駕駛，因為駕駛員會在自動駕駛過程中喪失情景感知能力，危險來臨時也很難接管汽車。

 

 

　　谷歌無人車在加州進(jìn)行路測的時候，作為中國的搜索巨頭，百度也不甘落后，開始了深度學(xué)習(xí)和自動駕駛的研究。

 

　　這一研發(fā)項目始于2013年7月，直到一年后，百度才對外證實已經(jīng)啟動“百度無人駕駛汽車”研發(fā)計劃。

 

　　2015年12月，百度在中關(guān)村軟件園國際會議中心正式宣布成立自動駕駛事業(yè)部，并計劃3年內(nèi)實現(xiàn)自動駕駛汽車的商用化，5年內(nèi)實現(xiàn)量產(chǎn)。與此同時，寶馬與百度合作，以BMW 3系GT為基礎(chǔ)研發(fā)的自動駕駛汽車輛在沒有駕駛員干預(yù)的情況下，成功在北京五環(huán)進(jìn)行實地路測。

 

　　在2016年的百度世界大會上，當(dāng)時的百度高級副總裁、自動駕駛事業(yè)部負(fù)責(zé)人王勁宣布，百度獲得了美國加州政府頒發(fā)的全球第15張無人車上路測試牌，此時的百度無人車開始成為了中國自動駕駛研究的名片。

 

　　隨著王勁、余凱、彭軍、佟顯喬等百度系研發(fā)人員離職創(chuàng)立自己的自動駕駛公司，不斷涌起的自動駕駛熱潮中，百度研發(fā)團(tuán)隊也終于在2017年開始了全面商業(yè)化的努力。

　　2016年11月，百度無人車亮相烏鎮(zhèn)世界互聯(lián)網(wǎng)大會

 

　　2017年3月，百度宣布對自動駕駛事業(yè)部（L4）、智能汽車事業(yè)部（L3）、車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)進(jìn)行整合，成立專門的智能駕駛事業(yè)群組（IDG），由百度集團(tuán)總裁和首席運營官陸奇兼任總經(jīng)理。4月“阿波羅計劃”發(fā)布，百度宣布將向合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結(jié)合車輛和硬件系統(tǒng)，快速搭建一套屬于自己完整的自動駕駛系統(tǒng)。

 

　　這一計劃為百度招攬了一大批產(chǎn)業(yè)鏈上的合作者，自動駕駛研究的商業(yè)化終于看見了曙光。運營上，百度選擇與首汽約車合作，明年將有L3級別的智能駕駛車隊在部分城市展開運營。在無人車的生產(chǎn)上，百度與金龍汽車合作生產(chǎn)的無人駕駛小巴車“阿波龍”，也將于明年7月份實現(xiàn)量產(chǎn)。這輛車既沒有方向盤也沒有駕駛位，是一輛真正的無人駕駛汽車。

 

　　從實際操作中看，百度同時走了L3和L4兩條路線：一方面，L3的輔助駕駛系統(tǒng)能夠與大多數(shù)汽車主機廠合作，快速實現(xiàn)智能汽車的商業(yè)化；另一方面，完全無人駕駛汽車必然是未來汽車研發(fā)的終極方向，已經(jīng)儲備了大量技術(shù)的百度在這方面也破局優(yōu)勢。雖然與谷歌只走一條路的戰(zhàn)略不同，但雙路線并存的戰(zhàn)略也說明，百度并沒有通過L3技術(shù)升級的方式，去實現(xiàn)完全自動駕駛。

 

　　堅持兩條線都要走的戰(zhàn)略似乎是中國公司的技術(shù)特點。中國的另一家互聯(lián)網(wǎng)巨頭騰訊，在自動駕駛的研發(fā)中也持此態(tài)度。

 

　　騰訊起步比百度晚了3年。上個月，騰訊自動駕駛實驗室總監(jiān)蘇奎峰在騰訊的全球合作伙伴大會上公開承認(rèn)了自動駕駛研發(fā)項目的存在，并公布了現(xiàn)在的一些進(jìn)展。蘇奎峰說，目前騰訊更關(guān)注在高速公路的半封閉環(huán)境下的L3解決方案，同時也會針對L4/5核心技術(shù)，在進(jìn)行算法研究和數(shù)據(jù)上的積累。

 

 

　　自動駕駛面臨太多的技術(shù)難題。傳感設(shè)備，比如攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)等需要變得更加高效，尤其是在惡劣氣象條件下如何提高傳感器的分辨效率，對于硬件和算法都提出了不小的挑戰(zhàn)。

 

　　單車成本也是一大問題。為確保安全性，多系統(tǒng)冗余設(shè)計必不可少。對于消費級的無人車，業(yè)界普遍認(rèn)為多傳感器融合是基本保證?，F(xiàn)在激光雷達(dá)價格偏高，車輛價格對于大多數(shù)消費者而言還是太高。

 

　　但是技術(shù)和成本的問題都是顯性問題，隨著算法的演進(jìn)和車輛的量產(chǎn)，都將能逐步解決。在自動駕駛的普及過程中涉及到的社會成本才是其面臨的最大問題。

 

　　社會成本要從物理層面和法律層面兩方面來考慮。在物理層面上，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需要大量升級。此前德國政府曾做出計劃，為發(fā)展自動駕駛德國境內(nèi)的每條高速公路均將可實現(xiàn)車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施的無線通訊功能。此外，通過安裝在路邊的傳感器以及無線設(shè)備還可以實現(xiàn)車輛間的通訊，這些均是自動駕駛汽車所需要的駕駛環(huán)境。

 

　　在無人駕駛時代，V2X能力，即車輛與車輛、車輛與基站、車輛與行人等之間的交互能力也至關(guān)重要。這對車聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)、IOT的普及和5G無線網(wǎng)絡(luò)等提出了極高要求。這些也是社會需要付出的綜合成本。

　　自動駕駛時代的V2X場景

 

　　除了無線通訊設(shè)備外，道路本身的平坦程度、車道線的可識別程度等都是一輛自動駕駛汽車能否安全行駛的關(guān)鍵。如果說在城市中心區(qū)域的主干道，這些問題尚且容易解決的話，在次干道、支路甚至于郊區(qū)和鄉(xiāng)村公路，想要達(dá)到自動駕駛、甚至于無人駕駛的條件絕非易事。

 

　　在這些看得見的成本之外，“看不見的成本”在無形中制約者自動駕駛的發(fā)展。從一輛自動駕駛車輛走下生產(chǎn)線到走上城市道路，現(xiàn)行的交通法律顯然遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需要。

 

　　今年7月6日，在百度AI開發(fā)者大會的現(xiàn)場直播中，李彥宏乘坐的百度研發(fā)自動駕駛車輛在“眾目睽睽”之下違規(guī)，實線變道并且未打轉(zhuǎn)向燈。之后，北京交管部門給百度開了自動駕駛第一張罰單。

 

　　對于百度而言，獲得這張罰單還說得過去，畢竟車是自己的，系統(tǒng)是自己研發(fā)的，駕駛座上的人也是百度智能汽車事業(yè)部總經(jīng)理顧維灝。但是如果是交付給用戶的車輛，這張罰單應(yīng)該開給誰呢？是交付車輛的汽車主機廠，還是研發(fā)整個自動駕駛系統(tǒng)的開發(fā)商，亦或是沒有駕駛行為卻擁有車輛的用戶？

 

　　1949年版的《日內(nèi)瓦道路交通公約》要求駕駛員“應(yīng)當(dāng)時刻能夠控制其車輛”，而針對魯莽駕駛的規(guī)定則通常要求“有意識地、有目的地操縱車輛”，這一規(guī)定在完全自動駕駛時代應(yīng)當(dāng)如何適用？

 

　　斯坦福大學(xué)的法學(xué)教授布萊恩特·沃克·史密斯（Bryant Walker Smith）曾撰寫過一份文檔，提出了在自動駕駛情境下如何調(diào)整法律的建議，包括把“駕駛員”這一術(shù)語改為包括不具備常規(guī)意義上的眼睛或者耳朵的計算機等等。修改法律的困難之處在于，法律能夠要求人類規(guī)范自己的行為，但現(xiàn)在它無法要求一個人工智能系統(tǒng)去做什么事，除非法律的制定者能夠清楚了解這個人工智能系統(tǒng)能做什么事不能做什么事，在紛繁的技術(shù)面具下去判定這些責(zé)任究竟是屬于誰——可以想見的是，隨著自動駕駛時代到來，現(xiàn)有的交通法規(guī)也將會迎來一場大變革。