自動(dòng)駕駛的故事講了這么久，落地卻仍存在諸多困難。未來(lái)，自動(dòng)駕駛將如何駛向遠(yuǎn)方？

近日，百度公司董事長(zhǎng)兼CEO李彥宏宣布其L4級(jí)無(wú)人車(chē)“阿波龍”正式量產(chǎn)，即將發(fā)往國(guó)內(nèi)北京、雄安、深圳、平潭、武漢等地進(jìn)行商業(yè)化運(yùn)營(yíng)。市場(chǎng)一片驚呼。

自動(dòng)駕駛，近幾年汽車(chē)領(lǐng)域最火熱的風(fēng)口之一。麥肯錫最新研究報(bào)告顯示，至2030年，中國(guó)自動(dòng)駕駛相關(guān)的新車(chē)銷(xiāo)售及出行服務(wù)創(chuàng)收將超過(guò)5000億美元。

傳統(tǒng)主機(jī)廠、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、出行公司紛紛擁抱市場(chǎng)、卡位圈地。大量創(chuàng)業(yè)者也帶著華麗麗的PPT一股腦兒地涌入自動(dòng)駕駛行業(yè)，各自都在說(shuō)著自己的精彩故事。在他們身后，資本的力量不斷加碼。根據(jù)中國(guó)電動(dòng)汽車(chē)百人會(huì)的統(tǒng)計(jì)，2015年到2017年11月，自動(dòng)駕駛汽車(chē)相關(guān)領(lǐng)域的投融資事件共193起，金額達(dá)1438億美元。

無(wú)人車(chē)量產(chǎn)的消息鋪天蓋地，市場(chǎng)情緒被不斷調(diào)動(dòng)，自動(dòng)駕駛的時(shí)代仿佛明天就要來(lái)了。然而，隨著今年3月18日，Uber自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)在美國(guó)亞利桑那州的一撞，一切似乎都冷靜了。

百度無(wú)人車(chē)量產(chǎn)的消息就像一顆石子投入了水中，又激起了大片水花，賺足了眼球的同時(shí)，也引起了業(yè)內(nèi)人士的質(zhì)疑。按照美國(guó)汽車(chē)工程師協(xié)會(huì)（SAE）的定義，汽車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)分為L(zhǎng)0～L5共6個(gè)級(jí)別，在這樣的等級(jí)劃分中，L4級(jí)指高度自動(dòng)駕駛，即在大多數(shù)場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛能夠?qū)崿F(xiàn)?！鞍⒉垺笔欠裾嬲苓_(dá)“標(biāo)”，暫時(shí)得打一個(gè)問(wèn)號(hào)。

國(guó)科嘉和基金管理合伙人王戈最近在第29屆國(guó)際電氣與電子工程師協(xié)會(huì)（IEEE）智能車(chē)大會(huì)上的一段話(huà)引起了業(yè)內(nèi)的共鳴。他說(shuō)，對(duì)于實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛的時(shí)間，主機(jī)廠一般比較保守，至于有人說(shuō)五年北京街頭就能實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)駕駛，基本屬于“屁股決定腦袋”。

自動(dòng)駕駛的故事講了這么久，落地卻仍存在諸多困難。未來(lái)，自動(dòng)駕駛將如何駛向遠(yuǎn)方？

究竟選擇撞向哪兒

“在碰撞無(wú)可避免的情況下，無(wú)人車(chē)會(huì)撞向一個(gè)人的一側(cè)還是撞向一群人的一側(cè)？”“往前行駛會(huì)撞到人，往旁邊讓會(huì)撞到欄桿而導(dǎo)致車(chē)內(nèi)乘客受傷，無(wú)人車(chē)會(huì)怎么選擇？”

“撞向哪兒”是一個(gè)經(jīng)典的法律倫理問(wèn)題。在有關(guān)智能駕駛的論壇中，業(yè)內(nèi)人士總喜歡拿這個(gè)問(wèn)題來(lái)說(shuō)明智能駕駛技術(shù)的不成熟。去年，中科院自動(dòng)化所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、自動(dòng)化學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)王飛躍在接受中國(guó)青年報(bào)·中青在線(xiàn)記者采訪時(shí)，用“初中生”來(lái)形容當(dāng)時(shí)無(wú)人車(chē)的發(fā)展情況。今年，面對(duì)同樣的問(wèn)題，他說(shuō)當(dāng)時(shí)的預(yù)估還是高了，“它離（初中）畢業(yè)還有很長(zhǎng)一段距離?！?/p>

很長(zhǎng)一段時(shí)間，國(guó)內(nèi)對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展都過(guò)于樂(lè)觀與自信，王戈記得，三年前和自動(dòng)駕駛的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)聊天，許多人考慮的是直接往全自動(dòng)駕駛方向發(fā)展還是像傳統(tǒng)主機(jī)廠一樣漸進(jìn)式發(fā)展，全然沒(méi)考慮底層技術(shù)的研發(fā)問(wèn)題。“企業(yè)拼命吹氣球，也不管吹不吹破，都急于變現(xiàn)，恨不得明天就上路?！蓖躏w躍也一臉激動(dòng)。隨著自動(dòng)駕駛事故的頻發(fā)，這樣的泡沫總算慢慢消退了。

目前，業(yè)內(nèi)多數(shù)專(zhuān)家認(rèn)為，我們當(dāng)前的自動(dòng)駕駛技術(shù)基本介于L2級(jí)和L3級(jí)之間，從整體的研究發(fā)展來(lái)講，L2、L3級(jí)的研發(fā)主要集中在企業(yè)，L4、L5級(jí)集中在科研機(jī)構(gòu)，其中需要突破的瓶頸還很多。

“無(wú)人車(chē)關(guān)鍵要解決兩大問(wèn)題，場(chǎng)景理解和自主運(yùn)動(dòng)”，西安交通大學(xué)人工智能與機(jī)器人研究所的崔迪瀟博士表示，場(chǎng)景理解的核心是要處理傳感的數(shù)據(jù)，在傳感數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上給出場(chǎng)景結(jié)構(gòu)化描述，并進(jìn)行幾何、物理及語(yǔ)義層次上的推理，這些將會(huì)形成無(wú)人車(chē)自主運(yùn)動(dòng)的時(shí)空約束，自主運(yùn)動(dòng)則要根據(jù)時(shí)空約束來(lái)適應(yīng)場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)變化，控制車(chē)輛。而現(xiàn)在，“無(wú)人車(chē)的目的性和主動(dòng)性都不足”，崔迪瀟表示，現(xiàn)在的無(wú)人車(chē)計(jì)算效率低、環(huán)境適應(yīng)性差、自學(xué)能力不足，在復(fù)雜的交通環(huán)境中遠(yuǎn)遠(yuǎn)不及人類(lèi)駕駛員。

想讓無(wú)人車(chē)變得更智能，底層技術(shù)短時(shí)間突破不了，技術(shù)人員只能讓它不斷去學(xué)習(xí)，積累數(shù)據(jù)。他們正在不斷給無(wú)人車(chē)加裝雷達(dá)以期它“看”得更清楚，一幅幅地圖也不斷被無(wú)人車(chē)的“大腦”所記憶，但復(fù)雜的交通場(chǎng)景根本描述不完，種種突發(fā)狀況的發(fā)生也讓無(wú)人車(chē)手足無(wú)措，同時(shí)，高昂的路測(cè)成本也令數(shù)據(jù)的收集變得困難。

在本世紀(jì)初，王飛躍首次提出了基于社會(huì)物理信息系統(tǒng)(CPSS)的平行駕駛框架，在平行駕駛的框架下，當(dāng)人類(lèi)司機(jī)駕著物理車(chē)輛奔馳時(shí)，作為“軟件機(jī)器人”的智能代理，也開(kāi)著對(duì)應(yīng)的“虛擬車(chē)”同時(shí)在虛擬世界中奔馳。虛擬場(chǎng)景的構(gòu)建大大減少了數(shù)據(jù)收集的成本，但無(wú)法主動(dòng)學(xué)習(xí)、分析場(chǎng)景做出決策始終是現(xiàn)階段的無(wú)人車(chē)邁不過(guò)去的坎兒。

警惕自動(dòng)駕駛中的“馬糞問(wèn)題”

雖然無(wú)人車(chē)的落地仍困難重重，但不可否認(rèn)，這幾年，智能駕駛的發(fā)展取得了相當(dāng)?shù)倪M(jìn)步。王飛躍記得，1997年，加州圣地亞哥舉行Demo'97（TheNAHSC1997TechnicalFeasibilityDemonstration）無(wú)人車(chē)集中演示時(shí)，一輛車(chē)的成本要上百萬(wàn)美金，而現(xiàn)在只要幾百萬(wàn)元人民幣。國(guó)內(nèi)無(wú)人車(chē)剛開(kāi)始路測(cè)時(shí)，速度還沒(méi)有人走得快，現(xiàn)在已經(jīng)能開(kāi)幾十碼。技術(shù)每天都在變化，有關(guān)智能駕駛的各種研究、討論也多了起來(lái)，王飛躍提醒，在討論問(wèn)題時(shí)要警惕自動(dòng)駕駛中的“馬糞問(wèn)題”。

100多年前，馬是人們出行的主要交通工具，當(dāng)時(shí)在倫敦、紐約這些大城市，有十幾萬(wàn)匹馬在維持著整個(gè)城市的運(yùn)轉(zhuǎn)。隨著人口的增加，人們生活水平的提高，對(duì)馬的需求也越來(lái)越大，隨之而來(lái)的是城市的馬糞該怎么處理的問(wèn)題。據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，當(dāng)時(shí)，倫敦的馬每天能產(chǎn)生3000噸馬糞，30萬(wàn)升的馬尿。1894年，《泰晤士報(bào)》預(yù)測(cè)，在接下來(lái)的50年里，倫敦將被高達(dá)9英尺的馬糞淹沒(méi)。

一場(chǎng)“馬糞危機(jī)”成了城市的噩夢(mèng)。1898年，紐約市主辦了首屆國(guó)際城市規(guī)劃會(huì)議，其中最重要的議題就是馬糞問(wèn)題，因?yàn)槿蚋鞯氐某鞘薪?jīng)歷著同樣的“馬糞危機(jī)”。但經(jīng)過(guò)幾天討論，會(huì)議未找出任何解決方案，只能草草收?qǐng)觥：髞?lái)，隨著汽車(chē)的普及，“馬糞危機(jī)”消失了。

“在人工智能時(shí)代，當(dāng)我們研究討論如何解決車(chē)輛的無(wú)人駕駛問(wèn)題時(shí)，不斷討論如何讓無(wú)人車(chē)在與有人車(chē)混開(kāi)情況下長(zhǎng)久時(shí)間內(nèi)不出現(xiàn)事故，這是否正是當(dāng)下遇到的‘馬糞問(wèn)題’？”王飛躍表示，當(dāng)無(wú)人車(chē)足夠智能之后，就把“有人車(chē)”代替掉了，“就像汽車(chē)把馬車(chē)代替掉一樣，很多問(wèn)題是不存在的?！?/p>

王飛躍告訴中國(guó)青年報(bào)·中青在線(xiàn)記者，現(xiàn)在有些專(zhuān)家的研究方向是錯(cuò)的，他們用這些錯(cuò)誤的假設(shè)來(lái)告訴自動(dòng)駕駛的研發(fā)團(tuán)隊(duì)要注意哪些問(wèn)題，而“所謂的問(wèn)題根本不是問(wèn)題”。這種研究不僅耗費(fèi)時(shí)間而且容易走彎路。

在他的理念中，未來(lái)無(wú)人車(chē)會(huì)普及，而“有人車(chē)”會(huì)慢慢失去路權(quán)，只會(huì)在一些賽車(chē)場(chǎng)見(jiàn)到，整個(gè)城市的生態(tài)會(huì)慢慢改變，無(wú)人車(chē)本身就會(huì)成為一個(gè)生活場(chǎng)景。

大海里如何養(yǎng)出“鯨魚(yú)”

在自動(dòng)駕駛技術(shù)全面升級(jí)之前，很長(zhǎng)一段時(shí)間，無(wú)人車(chē)只能在特定場(chǎng)景下使用，在業(yè)內(nèi)人士看來(lái)，這是一片藍(lán)海，也是無(wú)人車(chē)最快能商用的地方，價(jià)值巨大?！罢姨囟▓?chǎng)景扎扎實(shí)實(shí)做下去”也是王飛躍對(duì)自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)企業(yè)的建議。他認(rèn)為，礦山、物流、市政、碼頭四個(gè)場(chǎng)景是最適合無(wú)人車(chē)落地的，也是急需無(wú)人化的。

慧拓智能機(jī)器有限公司副總裁王健曾多次考察露天煤礦，“條件非常艱苦”是他對(duì)礦山工作的評(píng)價(jià)。“人開(kāi)著礦卡沿著整個(gè)山頂盤(pán)旋著一圈一圈下到坑底，然后剝離土方，再一圈圈上去，開(kāi)到排土場(chǎng)再把土倒掉，工作環(huán)境很惡劣?！蓖踅≌f(shuō)，礦區(qū)作業(yè)環(huán)境比較危險(xiǎn)，但工作路線(xiàn)比較單一，這樣的場(chǎng)景就很適合無(wú)人駕駛，而以現(xiàn)在平行駕駛汽車(chē)的技術(shù)水平，完全能勝任這樣場(chǎng)景下的工作，“國(guó)外礦山已經(jīng)出現(xiàn)無(wú)人車(chē)應(yīng)用案例了”。

除了做特定場(chǎng)景的整車(chē)，想要在自動(dòng)駕駛這片大海中養(yǎng)出“鯨魚(yú)”，王戈認(rèn)為，往自動(dòng)駕駛的上游找機(jī)會(huì)也能以點(diǎn)破面。

“如果要?jiǎng)?chuàng)業(yè)我們就做單點(diǎn)化，比如信號(hào)系統(tǒng)、巡航輔助、光學(xué)設(shè)備、控制器……這樣就避免了跟行業(yè)巨頭發(fā)生直接的競(jìng)爭(zhēng)?！蓖醺瓯硎?，主機(jī)廠關(guān)注整體的投入產(chǎn)出比的問(wèn)題，一個(gè)配件想做好至少需要研發(fā)兩三年時(shí)間，耗費(fèi)的人力物力都很大，這時(shí)他們就會(huì)選擇“拿來(lái)主義”，“這是創(chuàng)業(yè)非常好的點(diǎn)?！?/p>

另外，王戈建議從整體宏觀和生態(tài)圈的角度考慮創(chuàng)業(yè)的項(xiàng)目，做融合的設(shè)計(jì)方案也很好。隨著行業(yè)的變遷，工程化和集成化變得越來(lái)越重要，“大家做好自己那個(gè)部分的同時(shí)，別忘了在客廳留幾個(gè)門(mén)和別的地方接口，這很關(guān)鍵。”

除此之外，王戈認(rèn)為，場(chǎng)景數(shù)據(jù)是自動(dòng)駕駛企業(yè)制勝的根本，決策算法是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，這兩個(gè)方向都是深海，至于會(huì)不會(huì)成為其中的巨鯨，就要看誰(shuí)更愿意沉下心來(lái)做了?！爸v故事沒(méi)有關(guān)系，很正常，也是促進(jìn)整個(gè)行業(yè)和產(chǎn)業(yè)成熟的方法，但是別講故事講得自己真信了，這就麻煩了?！?/p>