自動化系統

完全自動駕駛“懸而未決”

zaoche168.com   2019年11月18日

        2019年11月15日,由國家自動科學基金委員會信息科學部、中國自動化學會、中國人工智能產業發展聯盟共同主辦的2019中國智能車大會暨國家智能車發展論壇在江蘇常熟舉行。論壇上,各路業界人士就自動駕駛的現狀及未來分享看法與心得。
        自動化學會理事長、中國工程院院士鄭南寧表示,輔助安全駕駛,結構化環境的無人駕駛,和一些應用背景明確的無人駕駛任務,目前已經得到實現,但如何實現完全自主的無人駕駛,行業仍面臨著十分艱難的挑戰。
        “我們不僅要在實驗室內討論新方法,更要將方法與真實的物理世界驗證結合起來。”鄭安寧稱,這正是本次論壇,以及后續進行的中國智能車未來挑戰賽的意義所在。
        伴隨著自動駕駛技術推進落地,越來越多搭載“自動駕駛功能”的車輛開始面市,然而自動駕駛何時能“進化”完全,始終是個懸而未決的難題。


長尾效應:自動駕駛面臨瓶頸


        “我們花了大約10%的時間和精力,輕松完成了90%工作,但是接下來我們要花上90%甚至更多的時間和精力,去完成剩下10%的工作。”博世汽車部件高級經理黃羅毅如此判斷自動駕駛現狀。
        國際汽車工程師協會(SAE)將自動駕駛級別分為L1到L5共五個級別,業界普遍認為L1-L3只能稱為半自動駕駛,L4-L5可以稱為全自動駕駛。
        以特斯拉為例,自2015年10月特斯拉推出AutoPilot以來,特斯拉在自動駕駛的道路上“勇往直前”:在硬件上,除了將雷達進行了增強,傳感器進行增距外,特斯拉還意識到算力的重要性,并對處理器進行了升級;在軟件上,通過不斷的路測、調教和優化,其自動駕駛功能體驗已頗好,部分評測人認為“它開起來像一個受過良好駕駛培訓的少年”。
        但是,少年仍是少年。2018年10月27日,伴隨著軟件新版本的大規模推送,特斯拉宣稱AutoPilot軟件團隊將全力以赴實現增強召喚(Enhanced Summon)功能。
        令人遺憾的是,增強召喚遠未有特斯拉宣傳的那樣出眾:撞到車庫墻壁,被倒車的車輛蹭到......網絡上隨處可見增強召喚的失敗案例。
        因此,部分業界人士將特斯拉的自動駕駛歸結為L2.5級別,也是情有可原。
        特斯拉技術實力毋庸置疑,畢竟這是一家將火箭發射入太空,又實現回收的公司。但顯然,自動駕駛的難度遠遠超過了人們的預期。
        自動駕駛級別的遞增并非“+1”那么簡單,長尾效應決定了實現L4、L5,甚至L3都是極難完成的任務,佐證即為:至今仍未有L4級別的車輛上路,它們只存在于PPT,試驗場地和展臺上。
        實際上,市面上絕大部分的車輛所采用的仍是最基本的自適應巡航、自動泊車等功能,它們的工況較為簡單,因此首先得到落地。
        但即使是自動泊車等,其實現路徑仍存在爭議,同濟大學電子與信息工程學院院長陳啟軍認為當前有兩種思路,“一種是環境智能,一種是單車智能”,但究竟是選擇前者還是后者,他認為“需要留給市場判斷”。
        市場做判斷,往往是一個漫長的過程。


安全第一:自動駕駛最大難題


        黃羅毅分享了這樣一組有趣的數據:美國車輛一年總行駛歷程約為4.8萬億公里,據此可以推算出平均每200萬公里會發生一例受傷事故,每1.47億公里會發生一例死亡事故。
        鑒于絕大部分車輛為有人駕駛車輛,從這組數據中可以得出的結論是:人類駕駛員的駕駛行為是非常安全的。


那么自動駕駛呢?


        為保障駕駛安全而生的自動駕駛,目前階段反而并不安全,因為人們對自動駕駛的認知產生了偏差:他們將自動駕駛的明天,當作了自動駕駛的今天。
        開著帶有自動駕駛功能的車輛,行駛了一百公里毫無問題,因此覺得它十分安全可靠,于是雙手脫離方向盤,結果導致極嚴重的事故,這樣的例子越來越多。
        “我們有必要告知消費者:車輛擁有自動駕駛功能,并不意味著雙手可以脫離方向盤。否則就是在草菅人命。”黃羅毅對自動駕駛現狀的認識很清晰。
        “自動駕駛的安全性測試需要行駛至少2.5億英里。”江淮汽車智能網聯汽車研究院自動駕駛設計部技術副總監吳瓊引用了業界專家的數據,“高效的仿真測試是自動駕駛達到這一目標的必經之路。”
        2019年7月,Waymo首席技術官德米特里·多爾戈夫在Sessions:Mobility大會上表示:“Waymo已經在現實世界中路測了1000萬英里,在模擬世界中測試了100多億公里。”
        1000萬英里距離2.5億英里顯然還有很遠距離,仿真測試無疑是有效的補償手段。
        “不要高看自動駕駛的今天,但也不能低估自動駕駛的明天。”吳瓊這樣看待自動駕駛的現在和未來,他的態度既代表江淮,或許也代表著一干中國自主品牌。
        自動駕駛“完全體”,恐怕很難快速到來。
附部分演講嘉賓演講內容(有所刪改)。

同濟大學電子與信息工程學院院長陳啟軍:


        我自己一貫的觀點是,無人車不會順著分級的邏輯發展,不一定是要這樣、這樣、這樣,最后才是無人駕駛,它可能是一個交替迭代的過程。
        有人說自動泊車要靠路面智能化,環境智能化來實現,實際上我認為有兩種思路,一種是環境智能,一種是單車智能。如何選擇,最終是市場說了算,但我個人觀點是單車智能,因為它既有效,又經濟。
        目前主要的批評是:自動駕駛車輛裝置昂貴。但我認為現在所謂的貴是建立在沒有量的基礎上,一旦有量的突破,它的價格下降將是斷崖式的,在車輛上廣泛布置傳感器將不會有任何障礙。


博世汽車蘇州有限公司高級經理黃羅毅:


        安全是消費者選擇自動駕駛車輛的前提。
        我這有一組數據:美國車輛一年總行駛歷程約為4.8萬億公里,據此可以推算出平均每平均每200萬公里發生一例受傷事故,每1.47億公里會發生一例死亡事故。
        我們首先要證明自動駕駛比人類駕駛更安全,因為人類駕駛已經很安全了。
        從Demo到量產是非常遠的距離,我特別喜歡的理論叫90%和10%分布理論,我們花了大約10%的時間和精力,輕松實現了90%功能,但是接下來我們要花上90%,甚至更多的時間和精力,去實現剩下10%的功能,這是自動駕駛領域的現狀。
        做自動駕駛的Demo完全沒有問題,但要把自動駕駛打造成量產,賣向終端消費者,安全是繞不開的坎,這是整個行業需要考慮的問題。

 

江淮汽車智能網聯汽車研究院自動駕駛設計部技術副總監吳瓊:


        目前,具備L2以上自動駕駛功能的合資品牌汽車價格都很昂貴,沃爾沃、特斯拉等,并非每個人都能消費得起。江淮的目標是,將配備有L2級別自動駕駛功能的車輛價格,拉到十萬塊錢以內。
        傳統汽車測試是以汽車為主,引入自動駕駛以后,是以機器為主。汽車硬件測試完,基本沒有問題,但怎么去測試人工智能?需要測多少公里?如何保證它的安全,各家說法不一,還存在很多難題。
        無人駕駛短時間內不可能實現,但輔助駕駛已經到來。對于一家科技公司而言,制作一輛無人駕駛車上路,這并不困難,但要想投放市場,至少還需要十年。

 

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