無人駕駛路還長，十年內難以看到高度自動化汽車量產

近日谷歌旗下無人駕駛汽車公司Waymo放出了將開始在公共道路上測試沒有任何安全員和司機在駕駛位上的無人駕駛車輛的消息，又一次將無人駕駛推向「風口浪尖」。

何謂無人駕駛？按照美標分級，無人駕駛擁有2個大的跨度，6個小的層級，L3以下和L4以上劃分為兩個跨度，三級以下被稱作有條件的自動化，主要以人駕為主，在極限工況和激烈駕駛情形下，需要駕駛員進行操作；而四級以上則被稱作高度智能化，由智能系統應對所有工況，真正意義上解放人類雙手。

可以說，不管是傳統車企還是零部件供應商，亦或是互聯網公司，對於無人駕駛這一課題，都擁有極大的興趣和熱情，也幾乎不約而同地將2020年定為實現目標的年份。有人不禁發出疑問，真正意義上的無人駕駛汽車真的要來了嗎？對此，車業雜談給出的答案是，否！

從傳統車企的研究進展來看，我們不難發現，諸如賓士、寶馬和奧迪等豪華品牌，大多從高級輔助駕駛ADAS切入，通過不斷疊加高級輔助駕駛系統，進而實現向無人駕駛的轉變。目前奧迪的表現最為突出，8月份上市的A8已能實現L3級無人駕駛，成為了全球首款量產L3級別汽車。奧迪A8採用了1個激光雷達搭配多個毫米波雷達，輔以大量攝像頭的方式，能夠在時速60km/h以下實現自動駕駛。在車業雜談看來，由於研究方向基本一致，加之受制於無人駕駛技術成熟程度和造價成本等因素，其他傳統車企在將來發布的無人駕駛汽車，與奧迪A8的性能應不會有太大的出入。因此我們有理由相信，在被諸多車企記在小本子上的2020年，將會有大量的L3級汽車湧入市場。

但L3級汽車並非真正意義上的無人駕駛汽車，它依舊需要駕駛員參與其中，應對部分計算機處理不了的工況。更有意思的是，這種讓人參與無人駕駛汽車的模式，在前幾天剛被谷歌打臉。谷歌認為一旦駕駛員依賴低等級無人駕駛技術，那麼他們就會分出心來做其他事情，比如看電影、化妝等，以至於他們根本無法在第一時間接管車輛來應對激烈工況，因此谷歌放棄了「當汽車陷入危險境地時，駕駛員可以接管汽車」這一功能的研究，同時這也是對傳統車企無人駕駛汽車安全性能的質疑。

從谷歌、百度等互聯網公司無人駕駛技術的研究方式來看，它們更傾向於憑藉自身計算機技術和大數據儲備的優勢，採用64線激光雷達等價格高昂的設備，直接達到高度無人駕駛的水平。這種一步到位的方式，跳過了存在安全隱患的低級無人駕駛，並且從目前百度、谷歌的測試結果看，效果還不錯。

那麼我們能否把希望寄托在他們身上呢？車業雜談認為依然存在不確定性。

第一個不確定性來源於激光雷達，簡單來說就是貴、大、差。

「貴」指的是激光雷達售價高。想要滿足所有工況的自動駕駛需求，那麼激光雷達的探測範圍就必須要大，在120km/h的速度下，汽車制動距離會超過60m，當探測距離小於這個值，發生車禍就成為必然。就目前來看，64線激光雷達是最優之選，他擁有150m的測距，谷歌、百度路測車就是用的這種雷達，但尷尬的是，它的售價高達60萬元，甚至已超過了部分豪華車的售價，投入量產就不那麼實際了。

除了「貴」，這種激光雷達還「大」，看到谷歌路測車頭上那個大塊頭了嗎？沒錯那就是無人駕駛汽車的眼睛——激光雷達，這種雷達比起攝像頭、毫米波雷達體積大了不少，十分影響車輛外觀設計、布局，如果你家愛車頂著這樣一個大傢伙，你還會喜歡它嗎？

「差」的意思是激光雷達還存在缺陷，由於激光雷達技術和特性的限制，面對雨霧天氣，激光雷達的感知能力可能會受到嚴重影響，並且雷達感知精度還受到周圍環境溫度、濕度變化的影響，因此它不能保障所有工況下的安全駕駛。

從以上幾個方面我們可以看出，激光雷達在降低成本、優化技術上還有很長一段路要走，而十分依賴激光雷達的無人駕駛汽車也必然會受其影響。

第二個不確定性來自於智能系統對環境的認知能力。

對環境的認知包括對行人、其他汽車行為的分析判斷，對大環境下紅綠燈等的分析判斷。從目前手動駕駛的情況看，駕駛員在部分工況下可能會對環境的認知把握不那麼準確，若再將這一問題交給智能系統，將是極大的挑戰。

想要解決這一問題，就必須通過採集大量的數據，通過數據的累加，讓智能系統通過類比分辨出行人和車輛的真實意圖，就目前谷歌和百度的路測里程來講是遠遠不夠的。此外世界各地行人習慣、駕駛習慣不盡相同，還需要因地制宜，所以谷歌單在美國跑、百度單在中國跑，是不能夠很好地完善智能汽車認知系統的。目前，在全球範圍內，認知方面的研究較少，是無人駕駛發展的難點。

第三個不確定性來自於人機交互。

套用清華教授的話來說，無人駕駛汽車的人機交互系統是否成熟是它能否推向市場的關鍵。舉個簡單的例子，一些人在開車的時候不會暈車，但坐車的時候容易暈車，是怎麼回事呢？這是因為開車時大腦清楚下一步要做什麼，會指揮身體做好準備，而坐車時一切都是未知的。放在無人駕駛上也是一樣，如果我們不知道智能系統下一步的操作，特別是在激烈的轉向、剎車、加速情況下，不僅會給乘車人來帶不適，更會讓他們對汽車產生極度不信任感，進而讓他們失去對無人駕駛的興趣。但可惜的是，對於這個問題的研究，當前並不多。

最後一個不確定性無關技術，但卻更難解決，那就是關於倫理和人性的抉擇。

關於人性的拷問從來都沒有停止過，有這麼一個問題，說正常鐵軌上有五個孩子在玩耍，而廢棄鐵軌有一個孩子，若火車已不能減速，究竟選擇撞死誰？同樣，當無人駕駛汽車遭遇避無可避的事故，我們又該如何抉擇呢？面對違規豪車與守法中低端車，撞誰？面對車輛和行人，沖向誰？面對橫穿馬路的「壞蛋」和路邊等待的「好人」，怎麼辦？撞動物還是撞人？車業雜談在這裡也給不出一個標準答案，只好將問題拋給立法者，讓他們去糾結、去難受。

綜上所述，車業雜談對於無人駕駛汽車商業化的看法已經顯而易見了。在2020年，我們有理由相信L3級汽車會進入我們的生活，但對於真正意義上的無人駕駛汽車來說，卻還有很長一段路要走，樂觀來看，這段路會走上十年，甚至更久。