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是什么導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車(chē)的商用之路不斷延期？
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編者按：本文來(lái)自微信公眾號(hào)“品駕”（ID:ping-Drive），作者：Juny，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
自動(dòng)駕駛時(shí)代一定會(huì)到來(lái)，這已經(jīng)成為了汽車(chē)工業(yè)界的共識(shí)。
但對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)目前還面臨什么關(guān)鍵技術(shù)難題、何時(shí)才能真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用等問(wèn)題，很多人卻也還是霧里看花、一知半解。
此次，品駕帶著對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的求解之心，走進(jìn)美國(guó)密西根大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)交通研究中心，專(zhuān)訪(fǎng)Henry Liu教授團(tuán)隊(duì)。就在不久前，由該華人研究團(tuán)隊(duì)所提出的全新自動(dòng)駕駛汽車(chē)智能測(cè)試方法登上了《Nature Communications》，在業(yè)界引起了廣泛關(guān)注。
▌ 實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛技術(shù)的關(guān)鍵問(wèn)題
日產(chǎn)汽車(chē)曾在2014年篤定地認(rèn)為，到2020年市場(chǎng)上將會(huì)出現(xiàn)多款無(wú)人駕駛汽車(chē)，馬斯克也曾在2015年時(shí)宣稱(chēng)，2018年特斯拉L5級(jí)別的“完全自動(dòng)駕駛”就將面世。然而，時(shí)至今日，我們?nèi)匀粵](méi)有看到有完全無(wú)人駕駛的汽車(chē)穿梭于日常生活之中。
那么，是什么導(dǎo)致無(wú)人駕駛汽車(chē)的商用之路不斷延期？
在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們需要了解一輛合格的自動(dòng)駕駛汽車(chē)是如何產(chǎn)生的。
“自動(dòng)駕駛汽車(chē)是一個(gè)很復(fù)雜的系統(tǒng)，它的實(shí)現(xiàn)不僅需要硬件和軟件的通力協(xié)作，更重要的是要具有智能性并且能夠不斷學(xué)習(xí)。這就需要海量的自然駕駛數(shù)據(jù)不斷地進(jìn)行測(cè)試與訓(xùn)練以確保安全。”Henry Liu教授向品駕解釋道。
HenryLiu教授表示，當(dāng)前各大車(chē)廠(chǎng)其實(shí)都有能力制造出具有一定程度自動(dòng)駕駛能力的測(cè)試車(chē)了，但難點(diǎn)就在于測(cè)試層面——如何能夠確保無(wú)人駕駛汽車(chē)的安全性。
“實(shí)際上現(xiàn)在已經(jīng)投入市場(chǎng)的大部分產(chǎn)品都還停留在輔助駕駛階段，最多也就是介于L2-L3級(jí)之間。其中主要原因之一就在于，駕駛系統(tǒng)還無(wú)法保證汽車(chē)能夠在完全脫離駕駛員的情況下足夠安全地行駛。”
據(jù)美國(guó)交通部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，人類(lèi)駕駛員平均每百萬(wàn)英里會(huì)發(fā)生一次碰撞事故，每9000萬(wàn)英里會(huì)發(fā)生一次致死事故，而自動(dòng)駕駛的安全性能要比人類(lèi)駕駛員高出三個(gè)數(shù)量級(jí)才能滿(mǎn)足預(yù)期，即一輛無(wú)人駕駛汽車(chē)要保證開(kāi)出的十億英里內(nèi)不能發(fā)生任何碰撞事故。
為了達(dá)到該安全范圍，需要搜集海量的“問(wèn)題數(shù)據(jù)”進(jìn)行分析，同時(shí)還要保證這些數(shù)據(jù)是發(fā)生在不同的駕駛環(huán)境下的，而這往往要累積幾千億英里甚至萬(wàn)億級(jí)別的測(cè)試?yán)锍滩拍軌蜻M(jìn)行有效驗(yàn)證。
安全事故發(fā)生的低概率與車(chē)輛行駛環(huán)境的復(fù)雜性，成為了在對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行安全性能測(cè)試中亟待解決的難題。
▌ 構(gòu)建更高效、更智能的測(cè)試環(huán)境
幾千億英里級(jí)別的測(cè)試?yán)锍淌且粋€(gè)什么概念呢？
最早涉及自動(dòng)駕駛技術(shù)研究的Waymo，自2009年正式成立以來(lái)，持續(xù)測(cè)試了十多年，道路實(shí)測(cè)才僅有2000萬(wàn)英里，仿真測(cè)試也只有150億英里。
為了完成如此大規(guī)模的測(cè)試，讓樣車(chē)在真實(shí)的環(huán)境中進(jìn)行“試跑”顯然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，仿真平臺(tái)測(cè)試和測(cè)試場(chǎng)測(cè)試其實(shí)是目前各大車(chē)廠(chǎng)最主要的數(shù)據(jù)來(lái)源。
“簡(jiǎn)單來(lái)講，仿真測(cè)試就像是構(gòu)建了一個(gè)基于真實(shí)世界的游戲，讓一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)在這個(gè)虛擬世界里不停地運(yùn)行。”文章第一作者封碩博士解釋道，“但由于這個(gè)環(huán)境是基于數(shù)學(xué)模型構(gòu)建的，如果我們想要計(jì)算結(jié)果越接近真實(shí)世界，那這個(gè)模型的構(gòu)建就越復(fù)雜，計(jì)算速度也會(huì)越慢?！?/p>
而為了提高測(cè)試的效率，目前很多車(chē)廠(chǎng)在仿真測(cè)試上都會(huì)采用“場(chǎng)景式”的測(cè)試方法。
所謂“場(chǎng)景式”測(cè)試，就是指測(cè)試者會(huì)事先將現(xiàn)實(shí)世界中車(chē)輛可能遇到的情形進(jìn)行分類(lèi)，然后按類(lèi)別來(lái)為車(chē)輛設(shè)置特定的事件，比如讓它身邊行駛的車(chē)輛突然從前方切入，或者是在前方道路出現(xiàn)障礙物，從而測(cè)試并訓(xùn)練車(chē)輛在這些特定場(chǎng)景下的處理能力。
但是基于場(chǎng)景來(lái)進(jìn)行測(cè)試的方法一般是離散、片段的，更適用于自動(dòng)駕駛的功能性測(cè)試，無(wú)法有效衡量自動(dòng)駕駛汽車(chē)在投放到真實(shí)道路之后的性能表現(xiàn)。
“因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中，很多情景并不是割裂開(kāi)的，比如你在高速上開(kāi)車(chē)，在嘗試變道的同時(shí)，還可能同時(shí)遇到你前方的車(chē)輛急剎車(chē)的情況，或者你在交叉路口左轉(zhuǎn)時(shí)，你在判斷沒(méi)有障礙物的同時(shí)，還要能判斷右側(cè)直行的來(lái)車(chē)?！?/p>
自動(dòng)駕駛汽車(chē)在現(xiàn)實(shí)中需要經(jīng)歷連續(xù)的、不間斷的復(fù)雜駕駛環(huán)境，而當(dāng)前的場(chǎng)景測(cè)試方法并無(wú)法解決這個(gè)難題。
此次，Henry Liu團(tuán)隊(duì)則針對(duì)這一業(yè)界難點(diǎn)，提出了一種全新的駕駛環(huán)境生成方法，該方法基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)具有“無(wú)偏性”和“挑戰(zhàn)性”的自然駕駛環(huán)境。
什么意思呢？就是在這個(gè)仿真環(huán)境里，“陪練”車(chē)輛的一切行為都跟真實(shí)世界無(wú)異，有人變道、有人超車(chē)、有人急剎。同時(shí)，借助人工智能技術(shù)，還可以有目的地給“陪練”車(chē)輛發(fā)出特定指令來(lái)“挑戰(zhàn)”被測(cè)試的車(chē)輛，從而給“主角”車(chē)輛營(yíng)造一種真實(shí)而富有挑戰(zhàn)的測(cè)試環(huán)境。
這一方法，也是業(yè)界首個(gè)能夠構(gòu)建完整加速測(cè)試環(huán)境的方案。而通過(guò)與類(lèi)似于Waymo的CarCraft、百度的AADS等模擬的自然駕駛環(huán)境進(jìn)行對(duì)照測(cè)試，新的方法可以讓測(cè)試進(jìn)程加快幾百、幾千倍，這意味著，在該系統(tǒng)上每測(cè)試一英里，相當(dāng)于在傳統(tǒng)平臺(tái)上測(cè)試幾百、幾千英里。
除了在構(gòu)建仿真平臺(tái)之外，團(tuán)隊(duì)還在探索一種結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的測(cè)試場(chǎng)環(huán)境。
如今，無(wú)論在在美國(guó)和中國(guó)，都建有很多的無(wú)人駕駛測(cè)試區(qū)。測(cè)試區(qū)是一片專(zhuān)為訓(xùn)練無(wú)人駕駛汽車(chē)的微縮城市，囊括了城市道路、高速、鄉(xiāng)村土路，甚至顛簸的壞路等各類(lèi)型的道路，同時(shí)設(shè)有建筑物、紅綠燈、路標(biāo)和假人，用以驗(yàn)證無(wú)人車(chē)算法的正確性。
“但測(cè)試場(chǎng)測(cè)試的問(wèn)題在于它是一個(gè)與世隔絕的區(qū)域，因此缺少大量的汽車(chē)、行人等交通環(huán)境來(lái)跟測(cè)試車(chē)輛進(jìn)行‘互動(dòng)’，從而會(huì)影響真實(shí)投放的效果評(píng)定?！?/p>
針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，Henry Liu課題組提出的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)方案，能夠?qū)⑦^(guò)去空無(wú)一人的測(cè)試場(chǎng)變成一個(gè)“車(chē)水馬龍”的世界。跟仿真平臺(tái)一樣，除了能夠還原現(xiàn)實(shí)生活中復(fù)雜情形外，還可以主動(dòng)為測(cè)試車(chē)構(gòu)建有挑戰(zhàn)的環(huán)境。
“這就好像是給測(cè)試車(chē)戴上了AR眼鏡，它會(huì)‘看到’測(cè)試場(chǎng)里突然多了很多汽車(chē)和行人，而且我們還可以在后臺(tái)給它在行進(jìn)過(guò)程中設(shè)置一些困難, 從而給測(cè)試車(chē)營(yíng)造出跟現(xiàn)實(shí)世界一樣真實(shí)同時(shí)也有特定挑戰(zhàn)的環(huán)境。”封碩解釋說(shuō)。
而該方案接下來(lái)也將會(huì)在美國(guó)自動(dòng)駕駛測(cè)試中心（ACM）進(jìn)行落地應(yīng)用，ACM總裁Reuben Sarkar指出，該測(cè)試方法將極大降低自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試的總成本，使得測(cè)試更加安全、可控和可重復(fù)，將成為自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)的重要推動(dòng)力。
▌ 自動(dòng)駕駛時(shí)代已經(jīng)不遠(yuǎn)
那么，既然有了更高效、便捷的測(cè)試方法，自動(dòng)駕駛技術(shù)什么時(shí)候才能通過(guò)安全測(cè)試，真正地走向市場(chǎng)呢？
關(guān)于這個(gè)問(wèn)題，封碩表示，人類(lèi)要走向自動(dòng)駕駛時(shí)代，還需要產(chǎn)業(yè)鏈上各個(gè)環(huán)節(jié)的共同努力。
目前，自動(dòng)駕駛的安全測(cè)試主要包含兩個(gè)方面：一是收集足夠數(shù)量的測(cè)試數(shù)據(jù)，尋找車(chē)輛本身存在的安全隱患，并評(píng)估車(chē)輛大規(guī)模投入應(yīng)用后的安全表現(xiàn)；另一方面則是基于搜集到的測(cè)試結(jié)果，不斷提升安全性能使其達(dá)到預(yù)期，兩個(gè)方面是相輔相成、迭代提升的關(guān)系。
“對(duì)于第一個(gè)方面，隨著測(cè)試方法的不斷完善，應(yīng)該在接下來(lái)的3-5年內(nèi)就能克服萬(wàn)億級(jí)英里測(cè)試所帶來(lái)的困難，但是對(duì)于基于測(cè)試結(jié)果的改良，現(xiàn)在還無(wú)法有一個(gè)明確的預(yù)測(cè)，因?yàn)檫@將涉及到傳感器、導(dǎo)航、控制和決策系統(tǒng)等各個(gè)部分的協(xié)作，但我個(gè)人覺(jué)得應(yīng)該在未來(lái)5-10年之內(nèi)，自動(dòng)駕駛會(huì)逐步走向大規(guī)模商用?！?/p>
雖然很多車(chē)廠(chǎng)和技術(shù)提供商現(xiàn)在都表示自己已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了L4級(jí)的自動(dòng)駕駛，但封碩告訴品駕，其實(shí)L4級(jí)的自動(dòng)駕駛下也分為不同的層次。
“L5級(jí)自動(dòng)駕駛是一個(gè)理想化的狀態(tài)，可以理解為一個(gè)完美的方案。L4級(jí)因?yàn)閷?duì)應(yīng)用環(huán)境可以進(jìn)行限制，所以發(fā)展到一定程度以上就可以進(jìn)行大規(guī)模商用了。但當(dāng)前的L4級(jí)并沒(méi)有一個(gè)細(xì)分的標(biāo)準(zhǔn)。應(yīng)用環(huán)境的不同導(dǎo)致自動(dòng)駕駛難度明顯不同。所以現(xiàn)在處于L4級(jí)別上的廠(chǎng)商實(shí)際上水平也是參差不齊的。”
在市場(chǎng)化路徑上，國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛廠(chǎng)商主要有兩種不同的路線(xiàn)。第一種是 “漸進(jìn)演化”路線(xiàn)，即在傳統(tǒng)的汽車(chē)上逐漸增加自動(dòng)駕駛的輔助功能，并通過(guò)已售出的汽車(chē)來(lái)搜集大量真實(shí)世界里的數(shù)據(jù)，最終幫助過(guò)渡到完全自動(dòng)駕駛的階段，比如特斯拉、蔚來(lái)、理想、小鵬等。
另外一種則是走“一步到位”路線(xiàn)，即在攻克能夠規(guī)模化應(yīng)用的自動(dòng)駕駛技術(shù)之后，再生產(chǎn)真正不需要司機(jī)、沒(méi)有腳踏板的“全新”自動(dòng)駕駛汽車(chē)，比如Waymo、Cruise、百度Apollo等。
封碩認(rèn)為，兩種路線(xiàn)從研究角度來(lái)看并無(wú)明確的優(yōu)劣之分，主要是商業(yè)模式上的區(qū)別。無(wú)論選擇哪種路線(xiàn)，大家現(xiàn)在的目標(biāo)都是搜集大量的駕駛數(shù)據(jù)，進(jìn)而驗(yàn)證并提升車(chē)輛的安全性能。
而關(guān)于各家車(chē)企的研究進(jìn)展，除了每年官方公布的報(bào)告外，公開(kāi)資料其實(shí)一直控制在有限范圍，所以目前業(yè)界也不清楚它們的各自技術(shù)研究已經(jīng)發(fā)展至哪個(gè)階段，可能哪天某個(gè)企業(yè)就會(huì)發(fā)布出重磅成果，給行業(yè)帶來(lái)顛覆性的改變。
最后，封碩說(shuō)道，“自動(dòng)駕駛是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，涉及的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域非常廣，這些年無(wú)論是學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界，都在各自的領(lǐng)域里埋頭苦干，大家是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手也是合作伙伴，但我們共同目標(biāo)都是希望早日將人類(lèi)帶入自動(dòng)駕駛時(shí)代，而現(xiàn)在看來(lái)，黎明已經(jīng)在不遠(yuǎn)處?！?/p>
參考：
Henry Liu團(tuán)隊(duì)該課題論文：
Shuo Feng et al. Intelligent driving intelligencetest for autonomous vehicles with naturalistic and adversarial environment,Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-21007-8. https://www.nature.com/articles/s41467-021-21007-8
美國(guó)密西根大學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)實(shí)驗(yàn)室：https://traffic.engin.umich.edu/
網(wǎng)頁(yè)標(biāo)題：全新自動(dòng)駕駛測(cè)試平臺(tái)效率暴漲千倍，華人研發(fā)團(tuán)隊(duì)登上Nature子刊
本文路徑：http://www.dlmjj.cn/article/scccoc.html
