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自動駕駛，或稱無人駕駛概念，在進入21世紀之后就受到廣泛討論。2012年美國率先發(fā)布自動駕駛牌照，向全世界宣布自動駕駛時代的來臨。2017年12月，北京率先發(fā)布自動駕駛細則，打出了國內自動駕駛領域的第一槍。2023年的今天，全國各地已經普遍允許自動駕駛車輛上路行駛。
然而，細看自動駕駛方式，我們發(fā)現(xiàn)無論是中國還是美國，目前在路上行駛的自動駕駛仍然局限于L2級別，即僅實現(xiàn)自動跟車與自動變道等輔助駕駛功能，距離真正的“雙手離開方向盤”自動駕駛還有相當大的差距。2020年3月，工信部發(fā)布了《推薦性國家標準報批公示》，標志著中國正式擁有自己的自動駕駛汽車分級標準?！豆尽分刑岬?，L3 級駕駛自動化（有條件自動駕駛）在其設計運行條件內持續(xù)地執(zhí)行全部動態(tài)駕駛任務，由系統(tǒng)承擔責任，所以L3以上才被認為是真正的自動駕駛。
自動駕駛技術，卡在哪里了？在最近舉辦的上海傳感器大會上，鐘志華院士就自動駕駛與傳感器技術發(fā)表演講，分享了未來自動駕駛技術的發(fā)展方向。其中車路協(xié)同與單車智能兩條發(fā)展路線被鐘院士著重提及。這兩類方向，雖然目的都是實現(xiàn)自動駕駛，但在傳感器與算法的發(fā)展方向上卻截然不同。要找到自動駕駛技術究竟卡在哪里，要分成兩條發(fā)展路徑分析。
單車智能：指車輛通過硬件設備對周邊環(huán)境、狀態(tài)的感知，將信息交由軟件系統(tǒng)分析決策，并控制車輛完成既定的動作。
車路協(xié)同系統(tǒng)：以路側系統(tǒng)和車載系統(tǒng)為基礎進行構建，通過無線通訊設備實現(xiàn)車路信息交互和共享的系統(tǒng)，是推動自動駕駛步入L3及以上更高等級的必要系統(tǒng)。
車路協(xié)同概念 ?圖源：程序員客棧
其實無論是單車智能還是車路協(xié)同，它們本質上都是要車輛進行自動避障與安全行駛。不過這兩個方向有一點重要，車輛怎么知道前方路途如何，是否有障礙物在阻礙行駛。目前網絡上對于車路協(xié)同與單車智能的討論有很多，本文將帶你了解這兩種方案在硬件或傳感器上的區(qū)別，也就是為你解答，“誰”來告訴自動駕駛車輛怎么走？為什么感覺自動駕駛發(fā)展“停滯”了？
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單車智能：車輛自己決定怎么走
自動駕駛 ?圖源：澎湃新聞
單車智能其實很好理解，我們目前的自動駕駛發(fā)展方向主要就是單車智能，也就是在自動駕駛車輛上搭載大量高精度傳感器，再配合高算力芯片，自行分析路況，制定行車決策。
單車智能其實就是模擬傳統(tǒng)駕駛方式。在傳統(tǒng)駕駛中，司機通過聽與看獲取外界信息，然后作出相應的駕駛動作。例如看到紅燈會停車，看到路人橫穿馬路會減速避讓等。為了模擬人類對于外界信息的收集能力，無人駕駛工程師不得不在車輛上裝載大量傳感器，而這些傳感器與它們背后的處理芯片，目前是無人駕駛發(fā)展的關鍵。
單車智能路線的傳感器，既有幾乎百分百車輛覆蓋的攝像頭（視覺傳感），也有適用復雜環(huán)境的毫米波雷達與激光雷達，適用夜間環(huán)境的紅外傳感器，以及輔助倒車泊車的超聲波雷達或微波雷達等?？偟膩碚f，單車智能大致能分成“視覺派”與“雷達派”兩種。
“視覺派”即是純視覺方案，利用高清攝像頭模擬人眼進行道路識別。目前特斯拉、極氪、百度Apollo還堅持使用純視覺方案自動駕駛。這種方式需要在車輛周圍布置大量攝像頭來感知周邊環(huán)境，盡管攝像頭用量較大，但由于攝像頭擁有大量成熟的技術與算法方案支持，與雷達方案相比反而成本更低，較容易實現(xiàn)大部分ADAS功能。純視覺方案在工作時對算力需求較高，且并不擅長測距，在復雜與惡劣環(huán)境下容易失效。純視覺方案受限于其物理特性，很難做到高級別自動駕駛。
純視覺方案 ?圖源：電子工程專輯
“雷達派”則在視覺方案的加裝了毫米波雷達或激光雷達。毫米波雷達是使用毫米波段的探測雷達，它利用高頻電路產生特定頻率的電磁波，通過天線發(fā)送出去，然后接收從目標返回來的電磁波，來判斷外界目標的各個參數(shù)，例如大小、距離、速度等。激光雷達則是發(fā)射激光脈沖點陣，通過探測器接收回波來判斷外界物體的特征。雷達方案相比純視覺方案，能夠規(guī)避可見光波段的種種缺陷，例如無法直接判斷景深、容易受環(huán)境影響、低分辨率誤判等。
不過目前雷達方案成本相比視覺方案要高不少，尤其是激光雷達，雖然擁有優(yōu)秀的測距性能與精確的物塊分析能力，但成本也是最高的。此外，較低成本的雷達測量范圍有限，往往需要使用多個傳感器來覆蓋整個車輛周圍的環(huán)境，這進一步增加了成本和復雜性。此前馬斯克就曾揚言特斯拉不會搭載激光雷達，因為彼時一臺雷達價格就接近10萬美元。近日禾賽科技在納斯達克IPO，中國激光雷達迎來第一股，它IPO的背后功臣是一款銷量6萬臺的激光雷達。不過禾賽科技也被爆出熱銷的原因是“虧本賺吆喝”，每銷售一臺就要虧一千塊。不過特斯拉和禾賽的例子也意味著，若激光雷達的成本進一步降低，是完全有更大規(guī)模上車的潛力的。因此，在港口、工廠等小環(huán)境中，以雷達為主的自動駕駛技術應用較快，再進一步發(fā)展普及就需要等待技術突破來壓低成本了。
車路協(xié)同：怎么走，道路說
車路協(xié)同交互的傳感器 ?圖源：武漢大學官網
鐘院士的演講有一點很有意思，他將未來的城市比喻成一個大車間，無人車輛在統(tǒng)一的規(guī)劃下有序行駛。車路協(xié)同（V2X）就與這種“大車間”的運作模式十分相似。目前上海洋山港已經建成完備的無人港口。據官方資料介紹，洋山港的車路協(xié)同技術引入AI人工智能控制、5G、V2X通訊、北斗導航等技術，在全球范圍內實現(xiàn)特定場景下的L4級別無人駕駛。所以，理論上，我們把洋山港放大幾百倍，讓它的面積大到能覆蓋整個城市不就行了嗎？
其實，當特定的無人駕駛區(qū)域超越了所謂的“車間”大小，自駕難度就會指數(shù)級上升。其中最大的變化就是引入行人、非機動車、野生動物等不穩(wěn)定因素。此外，城市中的堵車、亂停車、交通事故等突發(fā)情況也會對自動駕駛產生影響。
此前，密歇根州立大學和谷歌母公司Alphabet旗下的基礎設施初創(chuàng)公司Cavnue合作建設世界上第一條大規(guī)模自動駕駛專用道路。項目中的人類因素專家表示自動駕駛在大多數(shù)情況下表現(xiàn)良好，但“它們與人類司機互動的方式有點令人擔憂”。他表示這種車輛很難識別人類，導致致命事故的發(fā)生。也就是說，在完全遵守規(guī)則的情況下，車路協(xié)同下的自動駕駛很容易實現(xiàn)，但現(xiàn)實情況并非如此。車路協(xié)同對外界環(huán)境的變化判斷依賴超算“大腦”，執(zhí)行的指令則需要通過高速傳輸通道，以極低的延時傳輸?shù)杰囕v中。所以，在與外界進行快速數(shù)據交換中，5G傳感器的優(yōu)勢就凸現(xiàn)出來。在“低延時”這一點，有國外專家表示：當你在4G或5G的手機上看流媒體視頻時，如果你的視頻延遲半秒開始，大多數(shù)人都無法察覺。但對于車輛來說，那半秒的信息延遲可能會造成事故?！?/p>
在車路協(xié)同的“車”中，除了通信外，也需要很多傳感器相互配合工作。目前車路協(xié)同技術路徑下可能會用到以下傳感器：5G傳感器（基帶）：用于與云計算相連，接收智慧城市系統(tǒng)信號；激光雷達、毫米波雷達：用于檢測和跟蹤車輛、行人和其他障礙物；攝像頭：用于識別和跟蹤車輛、行人和道路標志等；GPS定位傳感器：用于確定車輛的位置和方向；車輛識別傳感器：用于云端識別車輛類型和車牌號碼等信息；壓力傳感器：用于檢測道路表面狀態(tài)，例如溫度和濕度等；磁力傳感器：用于監(jiān)測道路交通流量。車路協(xié)同使用的傳感器種類相比單車智能更多，其目的是收集和分析交通、車輛和環(huán)境等方面的數(shù)據，以實現(xiàn)智能化交通控制和車輛管理。
車路協(xié)同 ?圖源：德勤分析
但車路協(xié)同是一項涉及多方面的技術，尤其在數(shù)據傳輸與數(shù)據收集傳感器上需要更多投入。
通信傳輸：為了實現(xiàn)實時、可靠和安全的通信，需要使用高速、低延遲、高可靠性和安全性的通信技術。5G網絡提供了更高的帶寬和更低的延遲，這使得車輛和基礎設施之間的通信更加可靠和快速。5G網絡還可以支持更多的設備連接，這對于車路協(xié)同系統(tǒng)來說非常重要，因為它需要大量的設備連接，例如車輛、道路設施和傳感器等。不過現(xiàn)有的5G網絡還需要進一步解決在高密度交通環(huán)境中的應用以及通信帶寬上限等問題。
數(shù)據收集：車路協(xié)同需要收集和處理大量的數(shù)據，包括車輛位置、速度、方向、道路狀況、天氣狀況等，用來對交通狀況進行預測和優(yōu)化。因此，高效、耐用且精確的多維度數(shù)據車輛傳感器也是車路協(xié)同的關鍵。目前北京雄安新區(qū)已經開始建設布滿傳感器的自動駕駛“專用路”，未來隨著基礎設施的鋪設，車路協(xié)同也將更快實現(xiàn)。
實裝的車路協(xié)同傳感器 ?圖源：新智元
寫在最后
單車智能方案起步較早，但受限于傳感器價格目前發(fā)展較慢。車路協(xié)同技術雖然對單車高質量傳感器需求較少，但尚處于市場初級階段，在技術上還存在諸多難點。此外，在商業(yè)落地方面，車路協(xié)同還面臨著投資積極性不足、后期運營困難的問題。例如傳感器過幾年就要更新，這將消耗大量設備采購資金與人工成本。
總的來說，無論是單車智能還是車路協(xié)同，目前成本是限制自動駕駛發(fā)展的最大障礙。相信未來隨著兩種技術路線的規(guī)?；瘧茫瑐鞲衅鞯膬r格將進一步下降。在智能化的大趨勢下，這兩項技術將不斷優(yōu)化和完善，為人們帶來更加安全、便捷、高效的出行體驗。人們帶來更加安全、便捷、高效的出行體驗。
