自動(dòng)駕駛隨著持續(xù)車禍?zhǔn)录某霈F(xiàn)，披上了危險(xiǎn)外衣。

特斯拉Model 3車主撞上卡車身亡;獲得25億融資的Waymo 在舊金山出了車禍;3蔚來的車主因?yàn)槭褂米詣?dòng)駕駛功能出車禍去世……

即使大數(shù)據(jù)證明了自動(dòng)駕駛更安全，但頻發(fā)的車禍?zhǔn)鹿首屓藢?duì)自動(dòng)駕駛心存忌憚。

聚焦自動(dòng)駕駛市場(chǎng)，安全性的困境，規(guī)?；慨a(chǎn)的實(shí)現(xiàn)，商業(yè)落地等一系列問題需要解決。

在‘2022中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇’上，工業(yè)和信息化部副部長(zhǎng)辛國(guó)斌提到：在供應(yīng)鏈及產(chǎn)業(yè)鏈方面，仍需深化融合創(chuàng)新，加強(qiáng)制造業(yè)中心創(chuàng)新建設(shè)，加快新體系電池、車規(guī)級(jí)芯片、車用操作系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化，推進(jìn)車路網(wǎng)云圖一體化發(fā)展，加快新型信息網(wǎng)聯(lián)化道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，拓展智能網(wǎng)聯(lián)汽車多場(chǎng)景示范應(yīng)用。

無(wú)人駕駛巨大的前景不可否認(rèn)，但如何才能順利實(shí)現(xiàn)?

今天通過robotaxi落地路線，自動(dòng)駕駛技術(shù)路線以及感知設(shè)備的梳理，也許可以找到以安全為前提的智能駕駛商業(yè)化道路。

01Robotaxi近身廝殺

技術(shù)可行≠商業(yè)閉環(huán) 目前Robotaxi仍是自動(dòng)駕駛細(xì)分領(lǐng)域的火力集中點(diǎn)。

大廠出行派

百度，“帶頭大哥”。百度“蘿卜快跑”(Apollo自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺(tái))已在8個(gè)城市上線，Q4有21萬(wàn)次乘車。

自動(dòng)駕駛研發(fā)是滴滴的重頭戲，持續(xù)加持硬件能力。但這個(gè)500人左右的團(tuán)隊(duì)缺失的不僅是錢。

原智能駕駛部長(zhǎng)蘇箐直言“做Robotaxi的企業(yè)都得完蛋”“特斯拉自動(dòng)駕駛殺人”。Waymo的估值也大跳水，載人Robotaxi商業(yè)化也沒有進(jìn)展，即使這這樣中國(guó)玩家們依舊熱情不減，重金加碼。

傳統(tǒng)車企力度更大。上汽集團(tuán)推出國(guó)內(nèi)首個(gè)車企L4 自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)平臺(tái)“享道Robotaxi”，北汽藍(lán)谷與百度聯(lián)合開發(fā)的Robotaxi車型量產(chǎn)。

Robotaxi賽道競(jìng)爭(zhēng)激烈，傳統(tǒng)車企與大廠出行派成為先行者，而頭部創(chuàng)業(yè)派也在迎頭趕上。

頭部創(chuàng)業(yè)派

小馬智行在完成D輪融資首次交割后，就計(jì)劃擴(kuò)團(tuán)隊(duì)、加技術(shù)研發(fā)、擴(kuò)大Robotaxi及Robotruck車隊(duì)規(guī)模。

文遠(yuǎn)知行，以打造與車企、平臺(tái)鐵三角的模式，目前與廣汽集團(tuán)有深度合作。一旦戰(zhàn)略投資事宜敲定，雙方將與如祺出行開啟Robotaxi前裝車型設(shè)計(jì)研發(fā)及量產(chǎn)落地的升級(jí)。

2019年之前的L4的Robotaxi落地路線是香餑餑。以Waymo為代表，國(guó)內(nèi)的百度、小馬智行、文遠(yuǎn)知行基本走這個(gè)路線，從研發(fā)、路測(cè)試運(yùn)營(yíng)到規(guī)模落地直接爬L4最高峰。

L2領(lǐng)域資本投資略顯冷清，比拼卻很激烈。以特斯拉為代表，蔚小理們?cè)趦A向量產(chǎn)與上路后都在推進(jìn)迭代，即從L2到L4循序漸進(jìn)。

新能源車企派

從三家造車新勢(shì)力的研發(fā)規(guī)劃來看，都在打造全棧自研的自動(dòng)駕駛能力。

不同的是，理想在系統(tǒng)中插入了一個(gè)地平線“征程3”的平臺(tái)，蔚來是以社區(qū)和服務(wù)塑造高端品牌，而主打汽車科技的小鵬則加快了駛向Robotaxi賽道的速度。

Robotaxi是積累測(cè)試?yán)锍?、提?a href="http://m.xsypw.cn/v/tag/2562/" target="_blank">算法的穩(wěn)定性和安全性的最佳方案之一。但其商業(yè)化進(jìn)程步步驚心，對(duì)自動(dòng)駕駛的探索猶如一場(chǎng)漫長(zhǎng)的馬拉松。

自動(dòng)駕駛上半場(chǎng)驗(yàn)證了技術(shù)的可行性，以前幾公里就能暴露出一個(gè)技術(shù)問題，現(xiàn)在需要幾萬(wàn)公里的行駛才會(huì)有1個(gè)或者幾個(gè)關(guān)鍵性問題。

但技術(shù)路線問題的減少不代表前途的順暢，還有2大問題急需解決。

一個(gè)是漫漫長(zhǎng)路的Robotaxi盈利課題。以目前的數(shù)據(jù)來看最容易量產(chǎn)的貨運(yùn)自動(dòng)駕駛(如無(wú)人配送車)的運(yùn)行效率與成本和人工配送仍有很大的差距。

另一個(gè)，數(shù)據(jù)采集。自動(dòng)駕駛競(jìng)爭(zhēng)的核心是有效數(shù)據(jù)的收集及驅(qū)動(dòng)AI模型迭代。而中國(guó)城市道路建設(shè)非?？欤雽?shí)現(xiàn)持續(xù)的高精度地圖的數(shù)據(jù)采集與更新很難。

02車路協(xié)同

更符合國(guó)情 隨著技術(shù)提升與政策開放，中國(guó)的自動(dòng)駕駛終于迎來了新發(fā)展節(jié)點(diǎn)。

目前單車智能、車路協(xié)同、單車智能+車路協(xié)同的三大技術(shù)流派發(fā)展?fàn)顩r，結(jié)合國(guó)情，全棧型服務(wù)路線或?qū)⒊蔀殛P(guān)鍵。

側(cè)重單車智能的企業(yè)：非常依賴高性能的AI芯片和算法支持。

美國(guó)，地廣人稀，路況相對(duì)簡(jiǎn)單，負(fù)責(zé)建設(shè)通信網(wǎng)絡(luò)的私企出于投入產(chǎn)出的考量，押注單車智能不足為奇。像特斯拉、Google等企業(yè)，因芯片和算法技術(shù)優(yōu)勢(shì)選擇單車智能。

而國(guó)內(nèi)，因人口路況及5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的差異，加上芯片實(shí)力和軟件開發(fā)能力較弱，不少企業(yè)都轉(zhuǎn)向了網(wǎng)聯(lián)賦能。

側(cè)重網(wǎng)聯(lián)賦能企業(yè)細(xì)分為兩類。

一類：以大唐高鴻、高新興為代表，押注車路協(xié)同的企業(yè)，強(qiáng)調(diào)智慧的路，聚焦于道路智能化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

另一類：百度、蘑菇車聯(lián)、華為等堅(jiān)持單車智能+車路協(xié)同的全棧型企業(yè)，強(qiáng)調(diào)關(guān)注車本身的同時(shí)，在車路云三端建立技術(shù)壁壘，布局智慧交通整體運(yùn)營(yíng)。

后三家企業(yè)都強(qiáng)調(diào)車路云一體化，但其技術(shù)方案各有側(cè)重。

百度：全棧型路線的堅(jiān)定派。以廣州黃埔區(qū)開發(fā)區(qū)的智慧交通項(xiàng)目為代表，提供自動(dòng)駕駛軟件研發(fā)-車聯(lián)網(wǎng)-智慧交通的解決方案。

蘑菇車聯(lián)：進(jìn)場(chǎng)晚，成長(zhǎng)快。從戰(zhàn)略層面出發(fā)，尋求地方政府合作，與城市公共服務(wù)高度綁定，通過運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)算法優(yōu)化等，提供一整套交通運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)。

華為：同樣在加速。以長(zhǎng)沙望城區(qū)新型智慧城市建設(shè)項(xiàng)目為標(biāo)桿，從車端打造車路云一體化解決方案，提供“傳感器-芯片-操作系統(tǒng)-算法與開發(fā)應(yīng)用-云服務(wù)”的生態(tài)布局。

圍繞城市資源的搶奪大戰(zhàn)已經(jīng)開始。車路協(xié)同不僅是產(chǎn)業(yè)洗牌，也在考驗(yàn)相互協(xié)作。

做個(gè)比喻，單車智能是軍隊(duì)里的士兵，車路協(xié)同更像是指揮官。按照小馬智行執(zhí)行董事莫璐怡的解釋，提高單車智能水平是讓單兵作戰(zhàn)能力足夠強(qiáng)，去處理各種不同的突發(fā)情況;而車路協(xié)同則是把所有士兵協(xié)調(diào)在一起，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一作戰(zhàn)。

縱觀整個(gè)作戰(zhàn)策略，具體可拆解為車路云三端。

車端：

給汽車聯(lián)網(wǎng)，安裝能隨時(shí)接收路側(cè)感知系統(tǒng)提供的信息的智能設(shè)備。

路端：

給汽車安裝智能感知(攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等)、路側(cè)通信以及計(jì)算控制設(shè)施等設(shè)備，對(duì)周圍的交通狀況、路面障礙、行人狀況、移動(dòng)路障，甚至是路面的平整、積水等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度監(jiān)測(cè)。 云端：

給汽車提供計(jì)算和云控等后端平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)路況信息的分類評(píng)估與執(zhí)行，將車與路的協(xié)同能力調(diào)配到最優(yōu)狀態(tài)。

和單車智能僅靠車端來感知外界不同，車路協(xié)同大大減輕了的車輛本身要承擔(dān)的信息重任。

聰明車+智慧路+強(qiáng)大云的結(jié)合，把復(fù)雜的感知工作從車輛本身分?jǐn)偨o 5G 基站、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、道路上架設(shè)的傳感器和邊緣計(jì)算設(shè)備等道路系統(tǒng)，將極大提高自動(dòng)駕駛穩(wěn)定性與安全性。

2022中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇上，全國(guó)政協(xié)經(jīng)濟(jì)委員會(huì)副主任苗圩以北京亦莊高級(jí)別自動(dòng)駕駛示范區(qū)為例，評(píng)價(jià)到，通過把聰明的車、智慧的路、精確的圖、實(shí)時(shí)的云和可靠的網(wǎng)五位一體組合起來，現(xiàn)已成為國(guó)內(nèi)最有特色的試點(diǎn)示范區(qū)之一。 “在實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛這一智能網(wǎng)聯(lián)汽車終極目標(biāo)過程中，目前實(shí)現(xiàn)路徑有兩種，分別是以百度、Waymo為代表的階躍式和以特斯拉為代表的漸進(jìn)式。”苗圩表示，無(wú)論哪種路徑，安全都是智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的前提，在此基礎(chǔ)上可適度加快限定場(chǎng)景的落地應(yīng)用。

03被馬斯克怒噴的激光雷達(dá)

能為安全加分 目前來看，決定下半場(chǎng)勝負(fù)的關(guān)鍵是智能網(wǎng)聯(lián)汽車。但沒有一個(gè)企業(yè)敢說自己的汽車完全達(dá)到了L3。

我們國(guó)家將汽車駕駛自動(dòng)化等級(jí)分為0級(jí)~5級(jí)，與目前國(guó)際通行上的SAE分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中的L0-L5類似。

在決定事故責(zé)任人方面，L2是重要分界線。L2及以下級(jí)別，需要人類監(jiān)管的駕駛輔助，駕駛員為責(zé)任人。L3及以上級(jí)別，在開啟自動(dòng)駕駛狀態(tài)下出現(xiàn)的事故，應(yīng)確定駕駛?cè)嘶蛳到y(tǒng)開發(fā)單位責(zé)任。

因此，在開發(fā)更高階的自動(dòng)駕駛技術(shù)的路上，激光雷達(dá)是攻堅(jiān)L3以上自動(dòng)駕駛級(jí)別的最前線。

但是這里的感知設(shè)備激光雷達(dá)，作為自動(dòng)駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)的一種，各大流派的態(tài)度天差地別。

馬斯克嘲笑激光雷達(dá)是傻子的玩意，任何人用激光雷達(dá)都注定失敗。Google派諷刺馬斯克要錢又要乘客的命。

誰(shuí)對(duì)誰(shuí)錯(cuò)，不能輕易下判斷。了解下自動(dòng)駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)，感知，規(guī)劃和控制。

具體到行車場(chǎng)景，感知就是人的五官感受周圍環(huán)境，規(guī)劃等于大腦處理路面信息并做出對(duì)應(yīng)的駕駛決策，而控制相當(dāng)于指揮手腳完成駕駛的動(dòng)作。

汽車“眼神不好”，安全駕駛便無(wú)從談起。所以說，感知往往比起操控規(guī)劃更容易引起爭(zhēng)議。對(duì)此每個(gè)企業(yè)都有不同的解決方案，但可以分為兩大派系。

視覺主導(dǎo)派：

以特斯拉、Moblieye以及百度Apollo Lite為代表：強(qiáng)調(diào)攝像頭的主導(dǎo)地位，搭配毫米波雷達(dá)與先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺算法等，完成全自動(dòng)駕駛。

激光雷達(dá)主導(dǎo)派：

以谷歌Waymo、百度Apollo robotaxi、文遠(yuǎn)知行等企業(yè)為代表：強(qiáng)調(diào)激光雷達(dá)的主導(dǎo)地位，搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離全方位探測(cè)。

視覺派和人類駕駛相似，用攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)更接近人眼看到的真實(shí)世界，不需要昂貴的激光雷達(dá)和高精度地圖定位。

利用超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及視覺算法優(yōu)勢(shì)是普適性強(qiáng)，硬件成本低，但短板也很明顯，無(wú)法解決長(zhǎng)尾效應(yīng)，安全系數(shù)不夠高，攝像頭無(wú)法捕捉距離比較長(zhǎng)的路況信息，也無(wú)法感知遮擋物和盲區(qū)。

而“雷達(dá)+視覺”激光方案安全性會(huì)高很多。國(guó)內(nèi)的小鵬汽車、蔚來、百度Apollo等汽車企業(yè)，目前都采用了多手段融合助力ADAS能力，搭配激光雷達(dá)+高精地圖+攝像頭等多傳感器綜合判斷來保證安全。

對(duì)多傳感融合算法有足夠信心，或許就是弱視覺算法能力的Google派仍堅(jiān)持可以擊敗特斯拉的原因。

激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)有百億級(jí)市場(chǎng)，無(wú)論是傳統(tǒng)車企還是科技公司都不可能輕易放棄。可以預(yù)見，當(dāng)激光雷達(dá)的價(jià)格下降時(shí)，全方位探測(cè)能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢(shì)會(huì)逐漸顯現(xiàn)。

“90%的事故是人為因素造成的，自動(dòng)駕駛就是要把不安全的駕駛行為消滅掉”。特別是對(duì)駕駛安全要求只會(huì)越來越高的未來，從理論上講，激光雷達(dá)或?qū)⒊蔀樽詣?dòng)駕駛汽車的必須選擇。

04巨頭財(cái)經(jīng)的思考

以“沿途下蛋”之名行“安全智能”之實(shí)

落地和盈利的前提是無(wú)人化和規(guī)模化，而規(guī)?；中枰捌诘耐度氩拍馨炎詣?dòng)駕駛生產(chǎn)出來。

這就像個(gè)死循環(huán)。在整個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，Robotaxi的技術(shù)難度是最高的。因此有不少企業(yè)都在探索Robotaxi路上走“沿途下蛋”模式。

比如轉(zhuǎn)向難度更低的輔助駕駛，為整車廠提供L2和L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛方案;再比如重視自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)的積累，加大對(duì)無(wú)人卡車的研發(fā)投入，布局Mini Robobus，進(jìn)軍卡車運(yùn)輸、物流、個(gè)人車輛等領(lǐng)域。

相比貨運(yùn)自動(dòng)駕駛，無(wú)人駕駛出租車的商業(yè)落地確實(shí)難多了。國(guó)內(nèi)領(lǐng)頭羊百度的RoboTaxi雖然開始收費(fèi)，但也是計(jì)劃5年后才盈利。

由此來看，攀登珠峰沿途下蛋似乎更像是無(wú)奈之舉。如果說從技術(shù)成熟、商業(yè)成熟到法規(guī)成熟，自動(dòng)駕駛至少還需要做十年的持續(xù)投入，那么眼下如何順利度過黎明前的黑暗就成了最急迫的問題。

中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)理事長(zhǎng)陳清泰在2022中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇上提到，“在汽車智能化這場(chǎng)革命中，我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)換道先行取得了先發(fā)效應(yīng)，但機(jī)會(huì)窗口期不會(huì)太長(zhǎng)。”

自動(dòng)駕駛之于出行交通的價(jià)值毋庸置疑，不難預(yù)見，未來的技術(shù)要求越復(fù)雜，挑戰(zhàn)也會(huì)越多。但無(wú)論行業(yè)如何演進(jìn)，降本增效都不是最終目的。不管企業(yè)如何“曲線盈利”，安全才是自動(dòng)駕駛設(shè)計(jì)的“第一天條”。

原文標(biāo)題：關(guān)于自動(dòng)駕駛不得不說的安全智能

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審核編輯：湯梓紅