特斯拉可以引領無人駕駛時代嗎？

徐鑫

谷歌能做到無人駕駛，是因為谷歌有這些數據，谷歌地圖，谷歌的人工智能都是世界一流的，而特斯拉就差太遠了。

2015年10月15日，特斯拉Models的?7.0?版本系統正式發布。本來隨著汽車的智能化，車機固件更新不算是新鮮事，但是特斯拉的這次更新確不尋常，它升級了?7.0?版本固件的?Model?S是可以實現半自動駕駛的。

這令業界吃驚不小，一輛車升級一下固件就能半自動駕駛，特斯拉是怎么做到的呢？無人駕駛的時代來臨了嗎？

無人駕駛技術的發展

所謂的無人駕駛汽車是隨著汽車工業的發展，電控技術的進步一步步從有人駕駛輔助發展而來的。從有人駕駛到無人駕駛，業界分成四個階段。

第一階段是駕駛員輔助，駕駛員輔助系統能為駕駛員在駕駛時提供必要的信息采集，在關鍵時候，給予清晰的、精確的警告，相關技術有：車道偏離警告（LDW），正面碰撞警告（FCW）和盲點報警系統。

第二階段是半自動駕駛，駕駛員在得到警告后，仍然沒能做出相應措施時，半自動系統能讓汽車自動做出相應反應。相關技術有：緊急自動剎車（AEB），緊急車道輔助（ELA）。

第三階段是高度自動駕駛。該系統能在駕駛員監控的情況下，讓汽車提供長時間或短時間的自動控制行駛，這個階段目前還比較初級。

第四階段：完全自動駕駛，在無需駕駛員監控的情況下，汽車可以完全實現自動駕駛，意味著駕駛員可以在車上從事其他活動，如上網辦公、娛樂或者休息。

按照這個分類。第一階段已經基本普及，現在高配置型的車型基本都帶了，甚至還有10萬出頭的比亞迪。

第二個階段正在普及，歐盟立法要求2013年11月前的車都必須裝上緊急自動剎車（AEB）。Volvo的城市安全系統、本田的CMBS、奔馳的Pre-Safe都是這個層次的東西。英菲尼迪的新車也已經可以繞開駕駛員自動控制方向盤。

第三個階段目前有雛形，新款的奔馳S系可以在堵車的情況下，電腦自己跟車，車主可以不必一直操控車輛。包括中國在內的一些廠商也在做相關的試驗與探索。所謂特斯拉的升級無人駕駛，實際是第三個階段的東西，距離真正的無人駕駛還有相當距離。

無人駕駛技術的實現

無人駕駛汽車其實可以視為是一種機器人。從原理上來說，不過是傳感器感知路況和周邊情況，然后傳輸到CPU，CPU根據人工智能對情況做判斷，然后通知電傳系統，電傳系統根據信號操控機械裝置，最后機械裝置操控車輛做各種動作。

在這個過程中，電傳機械控制這方面基本已經完善，因為過去的20年，汽車行業的進步主要就在這方面。如今大部分汽車都是電傳控制了，你的剎車、油門、換擋、甚至方向都是一組電子信號，你操作的動作被解讀處理，然后傳給機械系統，過去那種直接機械對機械的操控只在極少數工具車上還能看到。無人駕駛無非是把這些信號脫離人的控制交由電腦處理，并不需要費太大周折。

而特斯拉這種電動車更加簡單，它只是電機驅動，連變速箱都沒有，只要控制電機的扭矩和轉速以及方向盤的轉向和剎車信號，所以機械部分并沒有問題。

而技術的難點就在前兩步，怎么用傳感器準確的感知周圍的信息？人工智能如何做判斷？

特斯拉的探索

雖然特斯拉這次看似只是升級了7.0的固件版本就支持了半自動駕駛，而實際上在2014年9月以后出廠的?Model?S?車型里，就已經裝備上了遠距離雷達、前置攝像頭、12個超聲波傳感器。

就是說，在硬件部分，特斯拉本來就有中央處理器，電控系統和電傳系統，而2014年9月份以后出廠的增加了全套傳感器，在硬件上已經具備的半自動甚至全自動駕駛的能力。

只是受制于當時的軟件水平，特斯拉僅僅提供了最初級的輔助駕駛功能。而這次固件升級是軟件測試得差不多了，增加了自動變道、自動平行車位泊車和緊急轉向功能。然后通過互聯網做了固件升級。

特斯拉新固件中，比較接近無人駕駛的是高速巡航結合自動變道。

高速定速巡航是一個很古老的功能，很老的車型就有，這個功能結合自動跟車與緊急避撞，可以實現直道下的自動駕駛，就是說在高速路上，人不操作，汽車可以自動在現有車道自動運行。

而特斯拉又加上了“自動變道”，當你想并道的時候，打轉向燈，車子會自動判斷并道時機，并且自動完成并道操作。雖然司機的手還是得放在方向盤上，但是轉向動作是車自動完成的。

從邏輯上，這是比較簡單的，只要遠距離雷達能探測到側后方、側前方的車輛，超聲波傳感器判斷好周圍的情況，計算好速度就可以完成。

這算是一個好功能，但是距離真正的自動駕駛還相去甚遠。

無人駕駛時代真的到來了嗎？

特斯拉目前的水平是高速路上的半自動駕駛，而高速公路上的全自動駕駛其實并不太困難。

奔馳、奧迪也沒有問題，VOLVO沒有問題，甚至中國搞的無人駕駛汽車高速也跑了286公里不出問題。這是因為高速路的情況現對簡單，對人工智能要求的算法不是很苛刻。

但是在市內駕駛就完全是兩碼事了。谷歌無人駕駛汽車項目主管厄姆森說，“在市區里行駛一英里路程要遠比在高速公路上更為復雜，因為前者在一個小的區域中會因為規則的不同存在數百種不同的路面情況。我們花了大量時間改進了我們的軟件，因此它現在可以實時的區別上百個不同物體——如行人、公共汽車、由協管員手握的停車標志，或者是騎自行車者給出的要通過馬路的手勢信號等。”

特斯拉的攝像頭只要看清楚車，就可以實現目前的功能，而真正的無人駕駛要看清物品，看清信號，這種人工智能水平的差距是天壤之別。特斯拉差得還比較遠。

而且，谷歌無人駕駛走的是激光傳感器的路線，而特斯拉是簡單的光學攝像頭加上遠程雷達，能探測到的東西完全不一樣。即使谷歌把技術給了特斯拉，特斯拉也無法給現在的車升級無人駕駛。

而且，真正的無人駕駛還需要高精度的三維地圖與大數據。對于人來說，開車需要GPS或者地圖，即使你認路，至少你腦子里面是有地圖的。無人駕駛同樣如此，一段路是上坡還是下坡，周圍有沒有視線阻擋，一定程度決定著無人駕駛的策略。

而交通的繁忙情況，車道的導向，路況的實時變化，修路、封閉、限行等等因素都需要大數據和即時通訊來輔助。如果沒有這些輔助，單純靠傳感器和人工智能，難度無疑會高很多。

谷歌能做到無人駕駛，是因為谷歌有這些數據——谷歌地圖，谷歌的人工智能都是世界一流的，而特斯拉就差太遠了。

所以，現在的特斯拉升級不成無人駕駛，而要實現真正的無人駕駛，特斯拉目前的積累還不夠。即使是目前技術領先的谷歌距離真正量產的無人駕駛也還有幾年時間。

無人駕駛雖然看似觸手可及，但實際上還需要一些時間，無人駕駛的時代還沒有到來。