小鵬大講堂 | 他們說的L2、L3級自動駕駛到底是什麼？

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盤古開天地，清氣上升為天，濁氣下沉為地，耶和華用七天時間創造了光明和萬物，為世界訂立了規則。

一個新生事物的誕生，總是要經歷混沌才會成為有序，然後再蓬勃發展。自動駕駛也是一樣的，從大學的實驗室走向商業化的過程中，最初也是混亂的，自動駕駛有著各種各樣的概念，直到SAE對自動駕駛進行了嚴格的分級，並規定了各個級別所需要達到的程度，把自動駕駛的概念進行了規範和統一，現在自動駕駛從業者嘴裡說的L2、L3、L4級自動駕駛，便是指SAE所規定的自動駕駛不同級別。

自動駕駛級別定義

目前世界範圍內對於自動駕駛等級的判定有兩套標準，而比較主流的是一套來自於 SAE（國際自動機工程師學會，原譯：美國汽車工程師學會），分為 0~5 級別，其具體含義如下圖所示。

可以看出這圖上下分為藍色和綠色兩大部分，而這兩部分的劃分存在一個臨界值，只有達到/超過了這個臨界值才可以稱之為「自動駕駛」，否則只能算在「輔助駕駛」的範疇內。

所以，L2到L2.X都是屬於輔助駕駛，只有達到L3以上才能稱作自動駕駛，兩者是有質的區別。

根據上圖對比差異點，可以看到從L3開始，「Monitoring of Driving Environment」，也就是對駕駛環境的檢測感知已經可以通過自動化系統來完成。

各車廠的自動駕駛技術層次

在上面的SAE分級標準可以看出，從第3級開始「自動駕駛系統感知駕駛環境」，這表示在SAE 體系下的能開始成為「自動駕駛」的最低級別就是 L3，即限定條件下的自動駕駛。

當前業界對於自動駕駛的實現路徑分為兩個主流思路：

• 以谷歌（例如 Waymo）為代表的，直達 L4~L5 的「一步到位」，目標是做一輛沒有油門、沒有剎車，也沒有方向盤的「無人駕駛汽車」；
• 以特斯拉以及其他傳統主機廠為代表的，從L1向L4迭代的「循序漸進」，目前業界能達到最高級別的量產車已經達到L3級別，即「有條件的自動化」。

自動駕駛技術作為風口雖然吸引了一大堆技術精英進入這個行業，但是綜合考量當今各種技術發展的制約因素，也許在未來10年內，L3級別的「人機共駕」都是量產型自動駕駛的主流選擇，決定這一階段特點的因素包括自動駕駛的技術瓶頸與配套設施的相對落後。

我們看看當前各企業所在的自動駕駛級別（2018年6月）

我們從用戶角度來描述一下各個級別的大致概念

Level 1

這個級別稱其為「駕駛輔助」，該層次汽車具有一個或多個特殊自動控制功能，例如電子穩定性控制(ESC)、自動緊急制動(AEB)等，車輛通過控制制動幫助駕駛員重新掌控車輛或是更快速的停車，此項的大部分功能都是單獨一個ECU來開發。

駕駛員在ACC情況下，油門和剎車不用；在AEB情況下，剎車可不用（這裡不剎車不代表不碰撞，傷害小一些）。

現有車輛主要功能體現：

• 自適應巡航控制系統 Adaptive Cruise Control (ACC)
• 自動緊急制動 Automatic Emergency Braking (AEB)

Level 2

其含義為「部分自動化」，該層次汽車具有將至少兩個原始控制功能融合在一起實現的系統（如自適應巡航控制與車道保持融合一體），完全不需要駕駛員對這些功能進行控制，但駕駛員需要一直對系統進行監視並準備在緊急情況時接管系統。系統需要進行融合，需要兩個ECU進行配合，系統之間進行高度耦合。

駕駛員只要用眼睛看就行，在某些時候車輛自己可以運行，這也是和L1的主要區別，就是不需要自己動手。

比較特別的是L2.5，它表示比L2稍微高級但和L3依然有質的差距，代表技術為特斯拉的Autopilot，Autopilot 2.0 核心內容由主動巡航控制（TACC）、輔助轉向（Autosteer）、自動變道構成，可同時與車道輔助、防撞輔助、車速輔助等功能搭配使用。 其中，主動巡航控制可以自動對車輛進行縱向控制，簡單來說就是開啟後系統接管了剎車，但駕駛員仍然需要手動控制方向盤。輔助轉向提供的自動橫向控制，取代了手動控制方向盤的操作。

另外，小鵬G3也提供L2.5級別的自動駕駛功能。之所以做出了一個L2.5的級別，主要是從能否進OTA升級來看，小鵬汽車G3和特斯拉的Autopilot都可以通過OTA對自己的自動駕駛演算法進行升級，而傳統的L2級在車輛出廠之後便已經定型了，直到車輛壽命終結，而L2.5遍相當於賦予了汽車自動駕駛演算法生命，成為了一個可以隨時進化的智能車。

Level 3

其含義為「有限制條件的自動駕駛」，該層次汽車能夠在某個特定的駕駛交通環境下讓駕駛員完全不用控制汽車，而且可以自動檢測環境的變化以判斷是否返回駕駛員駕駛模式，駕駛員無需一直對系統進行監視，可稱之為「半自動駕駛」。

L3是當前的自動駕駛技術在量產車中的最高級別實現，代表車型奧迪A8。

A8 的自動駕駛具備了以下特性，所以才能滿足 L3 級別的要求：

• 通過車輛的感知系統而不需要駕駛員來監視道路狀況，這一步即區分L2和L3最主要的一個項目--感知；
• 開啟自動駕駛期間，自動駕駛系統和駕駛員不會有共同的責任，這是為了遵守相關法律的規定；
• 每當遇到自動駕駛系統不能處理的路況時，通過多種有效的通知機制，讓自動駕駛系統和駕駛員能夠順利完成安全交接；

然而，對於傳統廠商來說，其自動駕駛的新技術必然是先裝配在其旗艦車型上，普通消費者肯定是無法第一時間享受這樣的先進技術。

而新造車廠商也許在這方面有一定的優勢，因為其車型在定位上一般是面向主流的消費群體，而且大概率會全線普及，普羅大眾也能用較低的成本享受科技發展的成果。

另外，自動駕駛技術也需要相關交通法律法規的完善才能落地，比如引進國內的A8是不包含自動駕駛相關套件的。

Level 4 ~ Level 5

這兩個級別分別為「高度自動化」和「完全自動化」，這也是以谷歌為代表的技術發展方向，其定位為「無人車」而不僅僅是自動駕駛，因為自動駕駛還是建立在有司機、方向盤、油門、剎車燈等元素的基礎上，但「無人車」三個字則表示其已經不包含以上駕駛部件。

該層次自動駕駛系統將完全自動控制車輛，全程檢測交通環境，能夠實現所有的駕駛目標，乘員只需提供目的地或者輸入導航信息，在任何時候都不需要乘員對車輛進行操控，只要輸入出發地和目的地，責任完全交給車輛的自動駕駛系統。

自動駕駛的技術原理

感知 -> 決策 -> 執行

如果是人來駕駛，我們是通過這樣的步驟：

感知：眼觀六路耳聽八方，人從視覺、聽覺、嗅覺等方式接受外界交通相關信息，這是感知；

決策：根據「感知」所得信息，經過人腦綜合分析和思考，得出下一步該如何操作，這是決策；

執行：經過決策之後，我們通過四肢進行打方向盤或者控制油門、剎車等操作，這是執行；

如果是車輛，用於感知的設備：

• 激光雷達
• 毫米波雷達
• 超聲波感測器
• 高清攝像頭
• IMU(陀螺儀、加速計、磁力計)
• GPS

用於決策的設備與技術：

• CPU、GPU、FPGA
• 計算機視覺
• 深度學習
• 機器學習
• 大數據

CPU、GPU、FPGA、ASIC之間的通用性/易用性、與性能/能效比的對比圖

用於執行的設備：

• 線控轉向
• 線控制動與驅動
• 底盤控制

以上三個步驟中，現階段的主要技術發展瓶頸在【決策】，決策需要把感知階段收集的大量原始數據進行收集、歸類、分析。例如讓人類識別一個視頻場景也許非常容易，但要讓計算機做到同樣級別的識別能力卻是非常困難的。在這個場景識別的基礎上，再讓計算機代替人類做駕駛的進一步決策控制，更加是難上加難。

隨著眾多頂級精英進入自動駕駛領域，現在的各種人工智慧技術框架逐漸成熟，大家在技術水平上的差距是很小的，但解決實際問題的能力差異卻越來越大，有一個核心的影響因子是實際的行車數據，我們可以說在自動駕駛技術發展上，數據才是決勝的關鍵 。

對於各種人工智慧的技術框架，為了得到準確的行車規劃決策，它們都需要大量的駕駛行為數據進行訓練。所謂的人工智慧，如深度學習的演算法框架，在經歷足夠多的數據訓練以後，對系統正確或錯誤的做法設立獎懲機制並加之判斷，久而久之，演算法就能在面對不同情況時給出最優解。

但這樣是一種理想化的理論狀態，訓練量需要多少才能足夠？對於正確的判斷標準是什麼？這些都需要AI工程師們持續探索，任重而道遠~

對於很多團隊來說，造一輛在理想狀態下運行的demo車也許並不難，但是要解決極限工況下自動駕駛車輛該如何應對所面臨的所有問題，在沒有相關數據可訓練的情況下，只怕再強的技術也是紙上談兵。所以，自動駕駛的測試車必須積累足夠多的行駛數據，無論是什麼樣的自動駕駛方案，最終是要用在車上的，要麼自己造車，要麼跟車企進行深度合作。

總結

除了決策這一塊涉及的技術難點需要廣大汽車工程師們進行攻關以外，我們還需面對其他難點：其中技術瓶頸包括人工智慧的科學理論成熟度有待發展、車規感測器的質量和成本需要達到更佳的平衡、更具性價比的線控系統大規模普及。自動駕駛的完全實現是一個任重而道遠的過程，將深遠的改變人們出行的形態，重塑道路交通規則，大幅度降低車禍的發生，大量減少每年因車禍死亡的人數，人們的交通出行將變得更加智能便利。

為了實現這個目標，小鵬汽車組建了豪華的自動駕駛研發團隊，由 @谷俊麗 博士帶領，在矽谷都成了自動駕駛研發公司X motor，率先在國內造車新勢力中實現了L2.5級的自動駕駛，並將在2020年完成L3等級的自動駕駛研發。

自動駕駛，小鵬汽車在路上！

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