喊了這么久L2.9，是什么在拖慢自動(dòng)駕駛技術(shù)的普及？

ChatGPT 的熱潮，從年初炒到了現(xiàn)在。各行各業(yè)都在看相關(guān)的融合機(jī)會(huì)，不少“信徒”甚至放言，不出幾年，人工智能就將取代人類！

這不禁令我想起了，幾年前深度學(xué)習(xí)技術(shù)突飛猛進(jìn)的時(shí)候，當(dāng)時(shí)的一眾汽車行業(yè)高管和技術(shù)專家也是這么吹的……

自動(dòng)駕駛即將到來，人們以后都不用開車了，甚至車內(nèi)都不會(huì)有駕駛座了，人們坐在車?yán)锓潘梢幌?，聊聊天，看看視頻節(jié)目，甚至打個(gè)盹，過不了多久車就能自己把我們開到目的地了——在那樣一個(gè)被自動(dòng)駕駛技術(shù)完全革命的未來，汽車將不再是需要人操縱的機(jī)械，而是將變成純粹的，帶著人們從 A 到 B 的通勤工具。

然而，在幾十甚至上百億元的研發(fā)支出過后，當(dāng)年那些人的豪言壯志，卻并沒有實(shí)現(xiàn)。很多從事相關(guān)研究的公司和團(tuán)隊(duì)也都減慢了步伐：

• 谷歌的 Waymo，項(xiàng)目啟動(dòng)很快之后就從純無人的技術(shù)路線改成了 L3-L4 等級(jí)的“半自動(dòng)” ，上路至今已經(jīng)七八年卻仍然處于測(cè)試階段，無人出租編隊(duì)試營(yíng)業(yè)的范圍也極其有限業(yè)；
• 通用旗下的 Cruise 在美國(guó)舊金山也上線了無人出租車隊(duì)，大部分時(shí)候卻只敢在大半夜運(yùn)營(yíng)，還幾次因?yàn)檫`反交規(guī)、造成事故，以及車隊(duì)在路口集體“蹦迪”而上新聞；
• 去年，福特和大眾關(guān)閉了他們合資研發(fā)自動(dòng)駕駛的初創(chuàng)公司 Argo AI；
• 特斯拉口中的“完全自動(dòng)駕駛”(full self-driving) 也已造成多次惡性事故，面臨美國(guó)交通安全監(jiān)管部門的審查。

今天再問任何一位貨真價(jià)實(shí)的從業(yè)者，他們恐怕都得說實(shí)話：自動(dòng)駕駛技術(shù)還沒有發(fā)展到可以完全取代人類司機(jī)的地步。

而放眼汽車市場(chǎng)，目前消費(fèi)者仍然買不到可以被認(rèn)為具備完全自動(dòng)駕駛能力的乘用車產(chǎn)品。實(shí)際上，目前自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然處在非常早期的階段，能力非常有限，仍然需要后臺(tái)人工的密切監(jiān)控，以至于字面意義上的“自動(dòng)駕駛”尚不存在。業(yè)界對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)成真的觀念，從當(dāng)年普遍樂觀，到現(xiàn)在已經(jīng)變成普遍懷疑，甚至有人認(rèn)為以目前的自動(dòng)駕駛技術(shù)方向恐怕永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)終極的目標(biāo)……

究竟是什么在拖慢自動(dòng)駕駛技術(shù)的演進(jìn)和全面普及？

底層AI遠(yuǎn)不及人腦

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要硬件和軟件共同工作。目前在硬件方面困難不大，無非是堆積更多的關(guān)鍵零部件，比如激光雷達(dá)。

但在軟件——實(shí)際上也就是底層的人工智能算法技術(shù)的方面，目前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的AI復(fù)雜程度遠(yuǎn)不及人腦。

按照汽車技術(shù)組織 SAE International 的自動(dòng)駕駛等級(jí)定義，L5級(jí)別的全無人駕駛，汽車需要在任何路況、天氣等外部情況下都可以自主行駛，能夠處理一切有可能發(fā)生的情況，并且完全不需要人類接管。甚至在 L4-L5 的定義當(dāng)中，方向盤、踏板等都不是必須安裝的。L5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，在底層需要一個(gè)具備人類水平的 AI。

然而就目前自動(dòng)駕駛的 AI 系統(tǒng)來說，目前還遠(yuǎn)未達(dá)到完全和人類操作能力和應(yīng)變能力持平的程度。更重要的是，在當(dāng)前自動(dòng)駕駛底層 AI 的研究領(lǐng)域，也還沒有確立一個(gè)被普遍接受的技術(shù)路線，能夠?qū)崿F(xiàn)人類水平 AI。

經(jīng)過多年的試錯(cuò)之后，絕大多數(shù)從業(yè)者現(xiàn)在都轉(zhuǎn)變了思維。很多人現(xiàn)在認(rèn)為人類水平的 AI 或許壓根就是沒有辦法實(shí)現(xiàn)的，或者至少還需要數(shù)十年的時(shí)間才能夠?qū)崿F(xiàn)。盡管最近十多年基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和超大模型的人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，這樣的技術(shù)生成文本、編故事，做圖和做視頻的能力已經(jīng)很強(qiáng)，但仍然無法讓 AI 在駕駛這件事情上接近人類的水平。

這也是為什么在今天，很多車企和自動(dòng)駕駛技術(shù)公司已經(jīng)調(diào)低了預(yù)期，改變了路線，加緊開發(fā)“高級(jí)輔助駕駛”類的技術(shù)，并且加快了在乘用、商用車市場(chǎng)上的商業(yè)化速度。

SAE International 的 J3016 文件對(duì)自動(dòng)駕駛分級(jí)的基礎(chǔ)定義

比如，在一些非常極端化和小樣本的交通事件當(dāng)中，目前絕大多數(shù)自動(dòng)和高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)對(duì)能力都非常差。當(dāng)攝像頭和激光雷達(dá)掃描到一個(gè)較少在城市道路出現(xiàn)的物體，比如一頭牛、一只羊的時(shí)候，由于其底層的學(xué)習(xí)系統(tǒng)里面缺少這種小樣本物體，它很有可能無法正確地對(duì)物體進(jìn)行識(shí)別。

當(dāng)然就算無法正確識(shí)別，它仍然能明白遇到了一個(gè)障礙，并且在駕駛過程中進(jìn)行轉(zhuǎn)向、減速等合理的規(guī)避操作。但是一頭?；蛘咭恢谎蛑皇撬羞吘壈咐?dāng)中的一種，除此之外還有無限多種我們至今都尚未遇到的邊緣案例——指望基于傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)底層的 AI 去處理無限多種可能性，并且維持駕駛場(chǎng)景所要求的極高的成功率和安全性，已經(jīng)被證明是非常不現(xiàn)實(shí)、不經(jīng)濟(jì)的。

究其根本，人腦可以做毫秒級(jí)的復(fù)雜決策，這樣的能力是來自于感官的輸入、過去的經(jīng)驗(yàn)、舉一反三的能力等等。這些東西當(dāng)中，只有一部分能夠被自動(dòng)駕駛系統(tǒng)通過硬件或者軟件的方式去模擬。但是人腦的工作方式是上述所有這些東西的有機(jī)組合，目前是自動(dòng)駕駛?cè)匀粺o法模擬的。

硬件的成本

目前 L3、L4 所需要的傳感裝置都已經(jīng)存在。從業(yè)者也普遍認(rèn)為只需要 AI 夠強(qiáng)，當(dāng)前的硬件配置足以實(shí)現(xiàn) L5 自動(dòng)駕駛。

但是在硬件層面，自動(dòng)駕駛的推進(jìn)目前遇到的最大的阻礙，是硬件的成本。

自動(dòng)駕駛和高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)，通常需要包括車載計(jì)算機(jī)、攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)、GPS 等硬件。隨著越來越多的OEM和供應(yīng)商加入到自動(dòng)駕駛研發(fā)當(dāng)中，這些硬件的價(jià)格變化基本也都朝著更加可接受的方向。比如攝像頭以及配套的圖像信號(hào)處理元器件，由于智能手機(jī)的推廣使得成本已經(jīng)非常低廉。

然而激光雷達(dá)，作為自動(dòng)駕駛和高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)必不可少的元器件，其成本仍然較高。

我們今天在市場(chǎng)上可以看到，在20萬元價(jià)位左右的汽車都已經(jīng)可以搭載激光雷達(dá)。然而一個(gè)令人尷尬的問題，在于激光雷達(dá)的價(jià)格非常昂貴，中低端價(jià)位如果要上激光雷達(dá)基本都會(huì)賠錢（當(dāng)然虧本賣車還有很多別的因素，此處不贅述）。

核心的問題，在于現(xiàn)在汽車市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度過于激烈，高級(jí)輔助駕駛就快要成為新能源標(biāo)配，以至于品牌不得不虧本賺吆喝。然而一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí)是，品牌希望實(shí)現(xiàn)的輔助駕駛水平越高、能力越多，需要的激光雷達(dá)也就越多，成本就只會(huì)越高。（更別提高級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)傳感器硬件冗余也有需求，意味著汽車要搭載比實(shí)際需要更多的傳感器部件。）

結(jié)果就是，如果在一個(gè)基本理性的市場(chǎng)上，真正安全的高級(jí)輔助駕駛，甚至自動(dòng)駕駛，在激光雷達(dá)價(jià)格高企的時(shí)代下，注定只會(huì)是一個(gè)高端價(jià)位消費(fèi)者才能夠享受的功能。只要激光雷達(dá)還被“卡脖子”，技術(shù)開放程度上不去，價(jià)格降不下來，自動(dòng)駕駛也就無法真正得到全面普及。

而回到純粹成本層面，乘用車搭載更多激光雷達(dá)的確不夠經(jīng)濟(jì)；而在商用車領(lǐng)域，比如貨運(yùn)卡車、大客車、擺渡車等，可以用相對(duì)更高的使用率來對(duì)沖更多激光雷達(dá)造成成本?？梢钥隙ǖ刂v，我們肯定會(huì)在商用車領(lǐng)域見到自動(dòng)駕駛和高級(jí)輔助駕駛功能更高的滲透率。

與此同時(shí)，在業(yè)界也有一些比較特立獨(dú)行的乘用車品牌，采用的是無激光雷達(dá)，也即純攝像頭（或攝像頭+常規(guī)雷達(dá)）+AI 的方案。實(shí)際上并不是因?yàn)榧償z像頭方案就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，而是采用這種方案更多是出于成本考量。

而這些品牌的相關(guān)功能在過去幾年里引發(fā)的多起惡性事故，也已經(jīng)通過血淋淋的事實(shí)證明了純攝像頭方案在L3-L4階段已經(jīng)不可取，更不大可能成為實(shí)現(xiàn)所謂“自動(dòng)駕駛”的正道。

道路基礎(chǔ)設(shè)施尚未跟進(jìn)

真正的自動(dòng)駕駛，其普及不能只靠汽車自己。行駛環(huán)境里的道路信號(hào)系統(tǒng)和智能化以及和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的連通性、兼容性，目前在全球同樣面臨挑戰(zhàn)。

比如，如果交通信號(hào)燈能夠向汽車直接發(fā)送當(dāng)前信號(hào)，汽車就無需使用攝像頭+圖像處理算法來識(shí)別燈的顏色，一方面能夠避免大雨大雪大霧燈嚴(yán)苛天氣條件下的識(shí)別錯(cuò)誤，另一方面也能通過了解前方燈信號(hào)來提前數(shù)百甚至上千米就進(jìn)行路徑規(guī)劃。

再比如，在前面提到的一些邊緣案例當(dāng)中，有一種可能情況是道路臨時(shí)施工導(dǎo)致的阻斷和變道。由于道路情況不同，施工環(huán)境復(fù)雜等外部原因，汽車在遇到這種情況時(shí)往往無法準(zhǔn)確識(shí)別路況，導(dǎo)致自動(dòng)/高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的操作信任程度降低，甚至系統(tǒng)脫離，不得不由人工接管。

理想條件下，如果在施工路段的前方拜訪了相關(guān)的告示，并且這些告示能夠和汽車系統(tǒng)進(jìn)行信息交換，那么自動(dòng)/高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)變能力將會(huì)得到較大提升。

在汽車層面，很多公司在多年前就已經(jīng)意識(shí)到車聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施 (V2I)、車聯(lián)萬物 (V2X) 等技術(shù)的重要性，并且進(jìn)行了相關(guān)的研發(fā)。然而在交通管理有關(guān)部門的層面，目前全國(guó)只有面積有限的城市和郊區(qū)道路正在試點(diǎn)相關(guān)的車-路信號(hào)通信系統(tǒng)。這些區(qū)域往往也是在已經(jīng)和當(dāng)?shù)剀嚻蠡蜃詣?dòng)駕駛技術(shù)企業(yè)建立合作關(guān)系的前提下，才會(huì)啟動(dòng)相關(guān)的信號(hào)升級(jí)項(xiàng)目。

范圍擴(kuò)大到整個(gè)中國(guó)，乃至全世界，絕大部分道路信號(hào)系統(tǒng)仍然無法和各家車企采用的五花八門的自動(dòng)/高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)進(jìn)行溝通。

車聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施 (V2I) 系統(tǒng)示意圖

與此同時(shí)，就連車到車 (V2V) 的數(shù)據(jù)交換，在自動(dòng)駕駛技術(shù)“百家爭(zhēng)鳴”的今天，也在兼容性的層面遇到了的困難。

來自不同品牌、母公司、品牌聯(lián)盟的汽車之間的溝通；在數(shù)據(jù)安全和交通安全法律法規(guī)的查一下，同品牌不同國(guó)家或地區(qū)的車輛之間的溝通……等等，都對(duì)汽車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的互操作性設(shè)計(jì)以及車企的合規(guī)安排提出了極大的挑戰(zhàn)。

結(jié)果就是，大部分的道路并沒有面向自動(dòng)駕駛汽車高保有率的未來，進(jìn)行足夠的優(yōu)化，也缺乏相關(guān)方向技術(shù)升級(jí)的可行計(jì)劃。如果只靠車企們自己卻解決問題的話，結(jié)果可能會(huì)是適得其反的，也即自動(dòng)駕駛滲透率越高，道路情況越復(fù)雜，交通事故反而會(huì)更多發(fā)生。

交通管理部門也很頭疼：一方面他們的創(chuàng)新腳步要跟上自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，另一方面又要提高對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的監(jiān)管水平和能力，同時(shí)還要在自動(dòng)和人工駕駛車輛共享道路的現(xiàn)實(shí)條件下平衡各方的主張和需求……想想都是個(gè)大難題。

以上，就是目前自動(dòng)駕駛技術(shù)推進(jìn)和普及的最大障礙。顯而易見，任何一條的解決都不是小工程，并且恐怕只有幾條都得到解決，自動(dòng)駕駛才能夠真正“夢(mèng)想成真”。