8月10日，一輛正處于輔助駕駛狀態(tài)的小鵬P7撞上了一輛停在高速快車道的小車，導致一人當場死亡。

根據(jù)官方的聲明，事發(fā)時，一輛道路養(yǎng)護車正停在高架最左側(cè)（屬于違規(guī)操作），工作人員疑似在車尾作業(yè)時，一輛P7在沒有減速的情況下徑直撞上了前方車輛，導致作業(yè)人員被撞飛。

小鵬被公認為是國內(nèi)自動駕駛水平最高的公司之一。

事實上，對于現(xiàn)階段的輔助駕駛系統(tǒng)來說，準確識別出一個非規(guī)則的靜止物體，并且及時做出正確反應絕對是一道地獄級的難題，這也是類似事故這兩年層出不窮的原因。

8月8日，一輛理想ONE在開啟NOA（導航輔助駕駛）時撞上高速路工程車。去年8月，一輛蔚來ES8也在輔助駕駛狀態(tài)下撞擊正在作業(yè)的工程車，車主不幸罹難。而特斯拉則在相似場景下涉入了更多致命事故。

攝像頭 毫米波雷達=青蛙眼？

輔助駕駛為何如此矯情？一般認為，感知系統(tǒng)能力的孱弱要背大鍋。

8月10日涉事的小鵬P7硬件規(guī)格放到現(xiàn)在并不算高，XPILOT 2.5系統(tǒng)搭載了5個攝像頭、3個毫米波雷達，其計算平臺采用了英偉達上一代自動駕駛芯片Xaiver，峰值算力為30TOPS（行業(yè)一般認為L3及以上自動駕駛需要數(shù)百至上千T算力），負責高速場景的主傳感器為一枚毫米波雷達和單目攝像頭。

而在事發(fā)時，兩種傳感器因為各自的局限，未能及時識別?？康淖鳂I(yè)車。

理想汽車創(chuàng)始人李想曾說：“攝像頭 毫米波雷達的組合像青蛙的眼睛，對于動態(tài)物體判斷還好，對于非標準的靜態(tài)物體幾乎無能。”

其中，毫米波雷達能夠測量與前方物體的距離，但探測不到物體高度，信息密度低。若對其過于信任，則會造成輔助駕駛“草木皆兵”，“幽靈剎車”的現(xiàn)象頻發(fā)。

為降低誤觸發(fā)率，如今毫米波雷達通常會在高速上設置為自動過濾靜止目標。因此，毫米波雷達即使發(fā)現(xiàn)了前方的靜止物體，要么會視而不見，要么很難及時做出反應。

單目攝像頭則難以精確測距，其感知環(huán)境依賴深度學習驅(qū)動的視覺識別，需要大規(guī)模的數(shù)據(jù)訓練。如果某個場景或物體的訓練數(shù)據(jù)不夠，攝像頭可能會當做物體不存在，或?qū)⑵湔`識別為路面、天空等背景。

2016、2020、2021年，三輛特斯拉在開啟Autopilot后均撞上了橫亙在道路上的白色卡車。事故原因調(diào)查皆指向攝像頭：它把卡車的白色車廂認成了天空[1]。

而在國內(nèi)，造型迥異的作業(yè)車則成了新勢力們共同的夢魘。在小鵬P7涉及的事故中，被撞車輛是一輛普通轎車，人員則在事發(fā)時站在車后，更加大了識別難度——攝像頭能分別識別人類與車輛，但兩者疊在一起，特征發(fā)生干涉，對攝像頭來說成了一個全新的物體。

作為一個人類會覺得這很荒謬，但其實類似的案例并不鮮見——貼在車上的廣告人像，會被輔助駕駛系統(tǒng)識別成奔跑時速60公里的真人。

除此之外，視覺識別算法通常需要運行一段時間得出結(jié)果，耗時長的需要數(shù)百毫秒[2]。面對靜止物體，識別時間可能會進一步延長至2-4秒多。在80km/h車速下，車輛在此時間可開出44-88米，系統(tǒng)容錯率被進一步降低[3]。

某種程度上，現(xiàn)有輔助駕駛大多數(shù)時候都在依靠單目攝像頭加傳統(tǒng)毫米波雷達兩個“二維生物”認識世界——攝像頭看不到深度，毫米波雷達測不到高度。但問題在于，現(xiàn)實是復雜的三維，輔助駕駛需要人類這個智慧的三維生物來兜底。

遺憾的是，常常有過于樂觀的駕駛員試圖強行讓輔助駕駛系統(tǒng)完成“升維打擊”，將其作為無人駕駛系統(tǒng)使用。

02

軟硬升級，就萬事大吉？

過去兩三年，車企用數(shù)十至數(shù)百T大算力芯片、三十乃至四十個傳感器的配置刺激著用戶的神經(jīng)。

但很少有用戶意識到，車輛算力、傳感器數(shù)量翻倍并不代表輔助駕駛能力翻倍，一方面，這是因為算力是行駛安全的必要非充分條件，另一方面是因為在特定場景下，真正派得上用場的傳感器往往只是少數(shù)。

在2021年蔚來ES8的碰撞事故中，車輛搭載了24枚傳感器，包括一個三目攝像頭，4個環(huán)視攝像頭，5個毫米波雷達以及12個超聲波雷達。盡管配置武裝到牙齒，但在高速行駛時，能對前方有效探測的，只有三目攝像頭與一枚前向毫米波雷達。

理論上，多目攝像頭能夠通過視差形成立體視覺，獲得三維感知能力，但由于算力要求、可靠性、感知距離等限制，蔚來ES8的三目攝像頭并沒有采用立體視覺算法，實質(zhì)是三個單目（類似于手機的長焦、中焦、廣角）的疊加。

本質(zhì)上，這和主流輔助駕駛硬件并無代差。

因此，特斯拉和新勢力們今年新產(chǎn)品的重點發(fā)力方向，并非單純堆疊傳感器數(shù)量，而是提升傳感器質(zhì)量、完善傳感器融合、升級軟件算法，讓智能汽車能夠“活在三維空間”，以輔助駕駛的形態(tài)錘煉自動駕駛的能力。

特斯拉選擇純視覺路線，重構(gòu)算法框架，使用AI加持的攝像頭來測距，利用深度學習算法將多枚高清攝像頭采集的二維圖像轉(zhuǎn)化為鳥瞰三維圖。

但這一路徑仍依賴大量數(shù)據(jù)訓練，特斯拉向小部分車主先推送的測試版FSD（Full Self-Driving，特斯拉稱完全自動駕駛系統(tǒng)，但被美監(jiān)管機構(gòu)認定為輔助駕駛），其駕駛水平與人類差距仍然明顯，不認路、撞邊柱的情況并不罕見。

相較于劍走偏鋒的特斯拉，其他企業(yè)傾向于采用攝像頭、毫米波雷達、激光雷達多傳感器搭配的路線。

其中，高清攝像頭因有助于提升識別能力，已普遍配置在國內(nèi)L2級輔助駕駛系統(tǒng)上。

而在毫米波雷達領域，為應對傳統(tǒng)毫米波雷達信息質(zhì)量不高的問題，博世、大陸、華為、傲酷等公司研發(fā)了具備三維感知能力的4D毫米波雷達。不過該技術成熟度不高，目前尚未量產(chǎn)，此外其分辨率相較攝像頭與激光雷達處于劣勢。

在此背景下，激光雷達成為今年熱度最高的智能駕駛傳感器。

激光雷達通過發(fā)射脈沖激光、檢測反射信號來測量與物體之間的距離，建立周圍環(huán)境的三維模型。高線束的激光雷達既有探測距離遠、測距準的優(yōu)勢，也有較高角分辨率。這些特點讓激光雷達很難對橫亙在路中的大體積靜止物體視而不見。

在蔚小理的第二代平臺車型和長安阿維塔、上汽智己等高端車型上，均配備了激光雷達，作為升級輔助駕駛的重要手段。

只是激光雷達并非萬能，其在強光、雨天環(huán)境下的探測能力都會受到影響，此外由于數(shù)據(jù)樣本較少，激光雷達的識別算法仍然不夠成熟。

在一個多傳感器的智能汽車感知架構(gòu)中，攝像頭、毫米波雷達、激光雷達的信號如何融合、置信，也依然是待解的難題。

而上述一系列配置是只是為了解決自動駕駛中的感知難題，在其之后，還有規(guī)劃、控制、執(zhí)行環(huán)節(jié)的技術問題待解。

這可能意味著在相當一段時間里，車主都要帶著復雜的情感使用輔助駕駛——一方面作為主人，享受其對駕駛?cè)蝿盏臏p負；另一方面，又不得不作為保姆，小心翼翼地監(jiān)護這個不成熟的系統(tǒng)，防止其宕機造成不可挽回的后果。

03

用戶教育比技術升級更難

前些年，自動駕駛行業(yè)熱錢洶涌時，從業(yè)人員熱衷于討論的都是 “無人駕駛出事時保車主還是保路人”這樣的未來主義電車難題。

但如今的事實證明，讓人民群眾學會如何正確使用輔助駕駛更加迫在眉睫。今年上半年，國內(nèi)L2級輔助駕駛滲透率已經(jīng)達到30%[4]。

而正如上文所言，輔助駕駛對駕駛者態(tài)度的要求其實充滿了哲學思辨：你不信則無意義，你太信可能付出生命。

2017年，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo發(fā)現(xiàn)人性終究會輸給這種考驗：其員工在測試輔助駕駛系統(tǒng)時，熟悉功能后，會在時速90公里的車速下打盹、化妝、玩手機，出狀況時根本無力接管[5]。

為此，Waymo緊急叫停輔助駕駛研發(fā)，全力開發(fā)無人車[5]。盡管今天從商業(yè)上來看，Waymo因為這個決策屢遭嘲諷，但從道德或者風險規(guī)避的層面，很難指摘其選擇。

當Waymo的無人車還在亞利桑那鳳凰城積累數(shù)據(jù)時，某些車企則選擇先把輔助駕駛吹成自動駕駛甚至是無人駕駛，再分期兌現(xiàn)。而在實際中，用戶將輔助駕駛有意無意當做自動駕駛使用乃至炫耀的行為并不鮮見。

這觸發(fā)了輔助駕駛的劇場效應——當一個人選擇站起身看戲，后面的人就沒法坐著。

當一家車企可以每年都承諾“今年實現(xiàn)自動駕駛”而不付出任何代價，其他車企如果不跟進，就只能硬接對手的不正當競爭。

小鵬是眾多車企中較為典型的一個：一方面大干快上，將“全棧自研”作為自身的核心競爭力大肆宣傳；另一方面又謹小慎微，首創(chuàng)了輔助駕駛啟用前需考試等方法，并在車上配置了DMS（全稱Driver Monitor System，可在駕駛員疲勞、分神時予以提醒或退出輔助駕駛），引導車主正確使用功能。

但出于競爭策略、成本、用戶隱私、體驗等方面考慮，小鵬在內(nèi)的絕大多數(shù)車企對駕駛員濫/誤用輔助駕駛的約束都是軟性的，DMS主要提供聲音或震動警告，且可關閉。換句話說，主要靠駕駛員自覺。

政策法規(guī)正在試圖遏制這種現(xiàn)象。歐盟E-NCAP要求，所有新車自今年7月開始必須強制安裝DMS。而在國內(nèi)，自2018年政策要求“兩客一?！鄙逃密噺娭瓢惭bDMS后，乘用車出廠標配DMS的規(guī)定據(jù)稱也在研究中[6]。

無論這個規(guī)定能否落地，何時落地，每一個司機都應該在使用輔助駕駛時正視前方，握好方向盤，隨時準備應對突發(fā)情況。畢竟，再高級的輔助駕駛，也只是“輔助”駕駛。

參考資料

[1] 慘烈！特斯拉再次撞上白色卡車，兩名乘客急送ICU，新智元

[2] 自動駕駛的困境與選擇，技術大院

[3] 從小鵬 P7 事故分析，看智能駕駛瓶頸在哪？汽車之心

[4] 工信部：L2級輔助駕駛乘用車新車市場滲透率已提升至30%，易車

[5] 谷歌waymo放棄自動輔助駕駛功能：會讓駕車者分神

[6] DMS，監(jiān)控了誰？蓋世汽車

[7] 加州DMV指責特斯拉虛假宣傳自動駕駛和完全自動駕駛功能，cnBeta

編輯：羅松松

視覺設計：疏睿

責任編輯：李墨天

研究支持：羅松松