什么是自動駕駛？

顧名思義，自動駕駛就是車會自己跑。但是，有沒有專業(yè)的定義的？

美國的SAE（美國汽車工程師協(xié)會）搞出了一個自動駕駛5級模型，是目前認可度最高的自動駕駛分級定義了。

L0級：純?nèi)斯ゑ{駛。汽車只負責(zé)執(zhí)行，對駕駛不進行任何干預(yù)。

L1級：指自動系統(tǒng)在一定條件下能夠輔助人類完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，比如我們常說的ABS，以及由ABS升級而來的ESP，還有高速上常用的定速巡航、ACC自適應(yīng)巡航功能及LKA車道保持輔助等功能都屬于L1級自動駕駛的范疇。

L2級：系統(tǒng)能夠把L1的多個技術(shù)融合起來，完成部分駕駛?cè)蝿?wù)，但駕駛員需要密切進行環(huán)境監(jiān)控并準(zhǔn)備隨時接管。

目前絕大多數(shù)車企都已經(jīng)做到了L2級別的自動駕駛技術(shù)，比如ACC自適應(yīng)巡航加上撥動轉(zhuǎn)向燈即可實現(xiàn)自動變道行駛等等。

在這個級別，雖然機器可以獨立完成一些組合行駛需求，但駕駛員仍需要將雙手雙腳預(yù)備在方向盤及制動踏板上隨時待命。

L3級：本級別基本可以稱為自動駕駛了，機器已經(jīng)可以獨立完成幾乎全部的駕駛操作。

人類駕駛員放開手腳，睜一只眼閉一只眼了，但仍需要保持注意力集中，以便應(yīng)對機器無法處理的情況。

L4級：本級別的自動駕駛已經(jīng)不需要人類干預(yù)了，但只適用于于部分場景下。

適用的場景通常包括在交通設(shè)施完備的城市中或是高速公路上，還有一些封閉的但限定區(qū)域（如園區(qū)、景區(qū)、礦山、農(nóng)場內(nèi)）。

L5級：在任何場景下都完全自動駕駛，是真正的無人駕駛階段，不需要人類駕駛員，也不需要放向盤、油門、剎車踏板等。

本文開篇的未來狂想曲就是基于L5自動駕駛級別的。

怎樣實現(xiàn)自動駕駛？

實現(xiàn)自動駕駛，需要搞定下面3個事情：感知，決策，執(zhí)行。

感知

感知是一切決策和執(zhí)行的基礎(chǔ)，說白了就是用一系列的傳感器把車武裝起來，收集處理各種環(huán)境信息。

為什么需要這么多傳感器呢？因為自動駕駛是一個對安全要求極高的系統(tǒng)，容不得一點失誤，而每種傳感器都有自身的優(yōu)點和弱點，加起來綜合判斷就十項全能了。

這么多傳感器組合起來，真是可謂眼觀六路耳聽八方了。有了這些全方位信息，車要加速還是剎車，是變道還是超車，就要看決策系統(tǒng)的表現(xiàn)了。

決策

決策層就輪到人工智能深度學(xué)習(xí)發(fā)揮主導(dǎo)作用了。

和人一樣，機器在做決策時需要不斷地回答下面這幾個問題：

一、我在哪，周邊環(huán)境如何？

二、接下來有可能會發(fā)生什么？

三、我該怎么做？

第一個問題的本質(zhì)就是通過信息融合來進行環(huán)境理解。

環(huán)境理解需要融合感知層收集的多個維度的信息，對環(huán)境進行分析，包括自身的精確定位，行人識別、車輛識別、車道識別、交通標(biāo)識識別、行駛中車輛的追蹤、行動中行人的追蹤等。

基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。

第二個問題的本質(zhì)就是行為預(yù)測。

人類可以根據(jù)動態(tài)變化的環(huán)境實時調(diào)整駕駛策略，同樣人工智能也需要對車輛周邊的人、車、物的行為進行預(yù)測，為行動決策提供實時輸入。

第三個問題的本質(zhì)是行動決策。

行動決策就是根據(jù)自身狀態(tài)、外部環(huán)境信息的行為預(yù)測做出當(dāng)下最優(yōu)的行動選擇，包括加速、剎車、變道、轉(zhuǎn)彎等，并能根據(jù)環(huán)境適時調(diào)整。

在自動駕駛的深度學(xué)習(xí)算法模型搭建好之后，下面就是要開始訓(xùn)練了，用海量的真實駕駛數(shù)據(jù)來喂飽機器，讓它通過學(xué)習(xí)從新手變成能熟練開車的老司機。

截止2018年2月，谷歌Waymo自動駕駛車的公路訓(xùn)練里程數(shù)已經(jīng)突破了500萬英里。

執(zhí)行

執(zhí)行就比較容易了。汽車發(fā)展了這么多年，各種操控的實現(xiàn)已經(jīng)非常完善了。

因此，只要決策算法對執(zhí)行硬件的驅(qū)動得以打通，決策層的一切指令汽車都可以精準(zhǔn)地得到執(zhí)行。

自動駕駛的發(fā)展現(xiàn)狀如何？

市場上有哪些級別的自動駕駛汽車？

目前L0級已經(jīng)的車被淘汰，市面上的絕大多數(shù)車集中在L1級和L2級。而傲嬌的特斯拉的輔助系統(tǒng)Autopilot，比L2級強一些，但又達不到L3級，只能定位為L2.5級了。

在L3這個級別上，最近只有奧迪A8這個孤獨的領(lǐng)先者了。

從上面可以看出，傳統(tǒng)車企的思路是：自動駕駛從目前的L1，L2逐級進化，經(jīng)過L3，慢慢過渡到L5這樣一個漸進式的發(fā)展路線。

L3級自動駕駛是否存在可行性？

但是，L3這個級別的安全性，卻存在著巨大的爭議。我們再來看看這張自動駕駛級別圖：

可以看出，L3是自動駕駛的臨界點，車已經(jīng)可以自動開了，但是人集中精神卻要隨時待命，準(zhǔn)備在緊急情況下接管車輛。

這樣的自動駕駛有什么意義呢？如果司機還要隨時待命，又不能干別的，干脆自己開車得了。

這就是責(zé)任分散的問題：永遠不要讓兩個人同時對一件事情負責(zé)。人認為有自動駕駛在開車自己可以休息了，可自動駕駛卻認為關(guān)鍵時刻有人頂著呢，不是我的責(zé)任。

結(jié)果呢，萬一人松懈了打個盹，這個時候發(fā)生了緊急情況，被叫起來睡眼惺忪地還正懵圈著呢，判斷情況也得花點時間，這樣接管車輛這簡直太危險了。

2018年3月23日，38歲的特斯拉車主黃偉（音譯），駕車在高速公路行駛時，撞上了他所在車道與另一條高速公路的分道路障不幸身亡。

特斯拉承認，當(dāng)時的自動輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot確實處于開啟狀態(tài)，但事故發(fā)生的唯一可能在于車主過于信任自動駕駛系統(tǒng)，沒有注意看道路，盡管汽車已經(jīng)發(fā)出了多次警告。

人都是有惰性的，這個司機信任L2.5級的自動輔助駕駛系統(tǒng)，付出了生命的代價。

所以，自動駕駛雖不難，但安全大過天。L3級到底能否規(guī)模商用，恐怕要打上一個大大的問號。

所以，互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)，依托自身在人工智能決策上的特長，直接跨過L3，把精力主要投入到L4甚至L5的研發(fā)上。

這里面影響最大的是谷歌旗下的子公司Waymo。

谷歌從2009年開始自動駕駛的研究，2016年拆分出子公司Waymo專門做自動駕駛的研發(fā)，到如今已經(jīng)9個年頭了，真可謂十年磨一劍。

看著圓滾滾呆萌的小車，就是Waymo的自動駕駛汽車了。

再來看看內(nèi)部。What？方向盤，油門，剎車踏板全部都沒有！

基于L4到L5的技術(shù)，汽車可以完全自己開，自然也就用不上這些外在的操作接口了。把一切交給冷靜又不會出錯的人工智能就好了。

當(dāng)然，L4和L5級完全的自動駕駛沒有這么簡單，現(xiàn)在應(yīng)該還有不少難題需要攻克，谷歌也對此非常的謹慎。

和特斯拉的激進完全不同，谷歌自動駕駛盡管已經(jīng)積累了500萬英里的訓(xùn)練里程，到現(xiàn)在依然看不到商用的時間點。

傳統(tǒng)車企，和互聯(lián)網(wǎng)公司，誰會是最后的贏家？

各有優(yōu)勢。傳統(tǒng)車企通過多年經(jīng)營，有深厚技術(shù)積淀，直白地說就是他們更懂車。

但車企是要量產(chǎn)盈利的，因此他們對于成本比較敏感，也會為了安全而在技術(shù)上進行妥協(xié)。

特斯拉已經(jīng)為L2.5級輔助自動駕駛激進的宣傳吞下了苦果，而奧迪A8就要謹慎得多，其L3自動駕駛也只支持到最高60km/h的速度。

而科技企業(yè)更懂軟件，并且他們沒有量產(chǎn)盈利的壓力，可以直接從L4和L5起步，把大量資源投入到基于人工智能的自動駕駛算法研究上，繼續(xù)擴大在軟件系統(tǒng)上的優(yōu)勢。

因此，在未來，傳統(tǒng)車企和科技企業(yè)應(yīng)該會走向合作。

就像現(xiàn)在的電腦一樣，硬件和操作系統(tǒng)缺一不可，車企負責(zé)高性能汽車硬件的開發(fā)，在其之上，可以安裝不同汽車操作系統(tǒng)廠家的自動駕駛系統(tǒng)。

L3級的自動駕駛因安全性問題可能會被跳過，L4級的自動駕駛首先應(yīng)用于固定，封閉的道路通勤，如旅游景區(qū)，工業(yè)園區(qū)，礦山，農(nóng)場等使用場景。

最后隨著技術(shù)的成熟和法規(guī)的完善，L4至L5級的自動駕駛才會在城市道路上普及，這個過程可能要持續(xù)十年以上的時間。

自動駕駛的成熟需要5G支持

隨著自動駕駛的成熟，車與車（V2V），車與人（V2P），車與道路基礎(chǔ)設(shè)施（V2I），車與網(wǎng)絡(luò)（V2N）之間的通信變得必不可少，由此衍生出了車聯(lián)網(wǎng)（V2X）的概念。

5G，以超高下載速率，支持海量設(shè)備連接，超低時延超高可靠性為特征，可以完美地支持車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用。

超高的下載速率可以支持厘米級高精度3D地圖的實時更新和定位，讓自動駕駛不僅能更精確判斷百米的路況，還能對駕駛路線進行更優(yōu)的統(tǒng)籌規(guī)劃。

海量設(shè)備連接可以支持大量公路上的指示牌，路標(biāo)，紅綠燈等基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)網(wǎng)并給車輛發(fā)送信息，自動駕駛的決策更有依據(jù)更精細合理。

超低時延超高可靠性，可以讓車與車之間互聯(lián)，相互告知彼此的路線和速度，快速預(yù)警突發(fā)情況，并整體規(guī)劃行車路線，讓道路的使用率更高。

通過下面這張圖可以看出車聯(lián)網(wǎng)對于駕駛安全有非常大的輔助作用。

隨著車聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用，以后在高速路上，所有的車可以互相協(xié)調(diào)到同樣的車速，以非常近的車距，組成密集隊列，相對靜止地向前行駛。

這樣既避免了堵車，又能對道路利用率達到最高。所以，以后路上的車流，可能是這樣的：

就像計算機互聯(lián)網(wǎng)給每個相互隔絕的個人電腦打開了新世界的大門一樣，車聯(lián)網(wǎng)同樣也會帶給自動駕駛以更瑰麗的想象力，促使自動駕駛?cè)娉墒臁?/span>

寫在最后

最后，近期的中興通訊被美國制裁的事情在網(wǎng)上沸沸揚揚，很多人都在討論國內(nèi)的工業(yè)的各種短板，企業(yè)缺乏核心技術(shù)云云。

其實，中興通訊有3萬多名研發(fā)人員，連續(xù)8年專利申請量排名前三，在多個標(biāo)準(zhǔn)組織中發(fā)揮重要作用。在5G、核心網(wǎng)、承載等產(chǎn)品上全球領(lǐng)先。

在3月份，中興通訊還攜手中國電信、百度在河北雄安新區(qū)完成了基于5G網(wǎng)絡(luò)實況環(huán)境下的自動駕駛車測試，這是國內(nèi)首個在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下完成的自動駕駛，開啟了5G網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用大門，將5G商用進程又往前推進了一大步。

擁有這樣的實力，還能叫沒有核心技術(shù)？

在全球化的今天，沒有一個國家能夠做到全產(chǎn)業(yè)鏈的領(lǐng)先，中國不行，美國也做不到。國際的合作是大勢所趨。無線通信如此，自動駕駛這個領(lǐng)域也不例外。

下面是自動駕駛?cè)虍a(chǎn)業(yè)鏈分布圖，沒有一家公司能掌控整個生態(tài)系統(tǒng)：

總結(jié)

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