自動駕駛的發(fā)展前景淺析

陸睿

（江蘇 南京 210024）

1 介紹

我們身邊已經(jīng)出現(xiàn)了一些智能駕駛技術(shù)，例如自動泊車和輔助駕駛系統(tǒng)。但是，這些還不能算是自動駕駛。根據(jù)北京市交通委給出的官方定義，自動駕駛功能是指在自動駕駛車輛上，不需要測試駕駛員執(zhí)行物理性駕駛操作的情況下，能夠?qū)囕v行駛?cè)蝿?wù)進(jìn)行指導(dǎo)與決策，并代替測試駕駛員操控行為使車輛完成安全行駛的功能。而自動駕駛系統(tǒng)是指能在某一時段執(zhí)行自動駕駛功能的系統(tǒng)。目前最前沿的自動駕駛系統(tǒng)只能完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，或者能在某些情況下監(jiān)控駕駛環(huán)境，但駕駛員必須時刻準(zhǔn)備好重新取得駕駛控制權(quán)，以防止交通事故的發(fā)生。

最初產(chǎn)生自動駕駛這個想法，第一是為了節(jié)省人力成本，把開車的時間更多運(yùn)用到其他更有意義的事上；第二是為了減少人為因素（例如酒駕、打電話、玩手機(jī)等行為）導(dǎo)致的事故。而且研發(fā)自動駕駛技術(shù)也可以推動其他領(lǐng)域中人工智能技術(shù)的應(yīng)用。自動駕駛系統(tǒng)主要由各種控制系統(tǒng)、計算芯片、傳感器技術(shù)、高清定位與地圖技術(shù)以及人工智能與控制技術(shù)構(gòu)成。為了降低自動駕駛系統(tǒng)的成本，最近幾年一大批創(chuàng)業(yè)公司活躍在這個領(lǐng)域。傳統(tǒng)車企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也大力投入自動駕駛技術(shù)研發(fā)和測試。

2 自動駕駛涉及的技術(shù)

2.1 硬件技術(shù)

自動駕駛涉及到的硬件技術(shù)包括汽車、控制器、CAN卡、GPS定位系統(tǒng)、慣性測量單位和各種傳感器等。目前自動駕駛的傳感器技術(shù)主要包括三類：視覺傳感器、激光傳感器和雷達(dá)傳感器。三種傳感器有利有弊。

（1）視覺傳感器主要是指攝像頭。它的優(yōu)勢在于性價比高，但缺點(diǎn)也很明顯，攝像頭性能都遠(yuǎn)低于其他傳感器，惡劣天氣適應(yīng)性差，容易受周邊環(huán)境影響。

（2）激光傳感器分為單線、多線，一直到64線。每多一線，成本大約上漲一萬元，當(dāng)然相應(yīng)的檢測效果也更好。它的整體精度最強(qiáng)，方向誤差精準(zhǔn)度和分辨率也是最高的，只是不能適應(yīng)惡劣天氣，價格也是最貴的。

（3）雷達(dá)傳感器包括超聲波和毫米波雷達(dá)，二者反應(yīng)時間和整體精度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超于攝像頭，而毫米波雷達(dá)能將方向誤差控制在2度以內(nèi)。它們能適應(yīng)極端惡劣天氣且探測距離非常長，只是價格偏貴。目前各種傳感器的組合已經(jīng)成為了自動駕駛系統(tǒng)的標(biāo)配。各個傳感器的優(yōu)劣勢不一，可形成良好的互補(bǔ)，在不同的環(huán)境下發(fā)揮各自的長處。

2.2 軟件技術(shù)

有了硬件，自然缺不了軟件。傳統(tǒng)的手動駕駛汽車中的各種控制技術(shù)自不必說，高清數(shù)字地圖的發(fā)展也促進(jìn)了自動駕駛系統(tǒng)的發(fā)展，例如國內(nèi)的百度地圖、高德地圖等等。目前，百度所研制的地圖能精確到5厘米，從而滿足了自動駕駛的使用需求。對于自動駕駛系統(tǒng)而言，人工智能技術(shù)的進(jìn)步促進(jìn)了一系列功能的實(shí)現(xiàn)如下。

（1）首先是識別和跟蹤障礙物。攝像頭可以很好的識別人物和交通標(biāo)識，以用來識別評估危險。然而攝像頭容易受到惡劣天氣的影響。這個問題的解決方案是傳感器融合算法，利用多個傳感器所獲取的關(guān)于環(huán)境全面的信息，通過融合算法來實(shí)現(xiàn)障礙物識別與跟蹤。

（2）其次是識別行人。從攝像頭中識別行人已經(jīng)有一些比較成熟的解決方案，例如OpenCV等。

（3）第三是車道識別。車道識別也是計算機(jī)視覺問題，有成熟的道路檢測算法，可以用于自動駕駛汽車在高速路上的車道檢測。

（4）最后是車輛的自適應(yīng)巡航控制。車輛的自適應(yīng)巡航控制是在定速巡航控制的基礎(chǔ)上，通過距離傳感器實(shí)時測量本車與前車的距離和相對速度，計算出合適的油門或剎車的控制量，并進(jìn)行自動調(diào)節(jié)。這一塊有不少成熟的方案。

3 自動駕駛發(fā)展的現(xiàn)狀

3.1 設(shè)備制造商的發(fā)展現(xiàn)狀

傳感器和算法模型是自動駕駛技術(shù)的核心構(gòu)成，其技術(shù)先進(jìn)度、工業(yè)成熟度直接決定著自動駕駛的發(fā)展階段。而且傳感器往往是自動駕駛系統(tǒng)成本最高昂的部分，如何在保證性能的前提下，降低傳感器的成本，是自動駕駛行業(yè)面臨的共同難題。在激光雷達(dá)領(lǐng)域，許多公司齊頭并進(jìn)：美國的Velodyne公司基礎(chǔ)厚實(shí)，數(shù)據(jù)多樣；德國的IBEO公司已進(jìn)入量產(chǎn)階段；美國的Quanergy公司生產(chǎn)出全球第一款廉價的固態(tài)激光雷達(dá)。目前芯片和算法市場集中度高，方案整合市場被博世、大陸集團(tuán)、德爾福等國際汽車零部件公司所掌控。計算機(jī)視覺公司Mobileye則占據(jù)了自動駕駛的算法市場的絕大部分市場份額。

3.2 傳統(tǒng)車企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的實(shí)踐

目前在自動駕駛領(lǐng)域的先行者主要包括一些傳統(tǒng)車企和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。對傳統(tǒng)車企而言，涉足自動駕駛領(lǐng)域不僅是對他們原有業(yè)務(wù)的拓展，也是一個自我變革的過程。而對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，它們可以發(fā)揮軟件技術(shù)和人工智能方面的優(yōu)勢，來彌補(bǔ)它們在硬件研發(fā)方面的不足。就傳統(tǒng)車企而言，沃爾沃、奧迪、通用、奔馳、日產(chǎn)等企業(yè)都已經(jīng)在布局自動駕駛領(lǐng)域，或者不斷升級它們的高級輔助駕駛系統(tǒng)以適應(yīng)自動駕駛的場景。以電動汽車為主的特斯拉公司，在自動駕駛方面有先天的優(yōu)勢，它推出的高級輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot也積累了大量的駕駛里程數(shù)據(jù)支撐算法優(yōu)化。目前特斯拉采用了激光雷達(dá)、攝像頭和毫米波雷達(dá)相結(jié)合的傳感器方案，并且已經(jīng)獲得了加州無人駕駛路測的牌照。就互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，目前Uber和谷歌的子公司W(wǎng)aymo處于行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的地位。它們在美國的多個城市率先開展了實(shí)際道路上的測試，從而比其他公司積累了更多的測試數(shù)據(jù)。然而，測試過程也不是一帆風(fēng)順的。在當(dāng)?shù)貢r間2018年3月18日晚10點(diǎn)左右，一輛基于沃爾沃XC90改裝的Uber自動駕駛路測車在亞利桑那州的坦佩市造成了一場致死交通事故。在這一事件后，Uber宣布暫停了它在多個城市的自動駕駛汽車路測，美國國家高速公路安全管理局也介入了調(diào)查。類似的事故對自動駕駛的行業(yè)發(fā)展會造成怎樣的影響尚未可知。

由于雄厚的技術(shù)積累，百度率先拿到了北京市的自動駕駛測試試驗用臨時號牌，即將開展上路測試。與Uber和Waymo不同，從2017年開始，百度采取了開放戰(zhàn)略，先后推出Apollo1.0、2.0計劃，全面開放包括云端服務(wù)、軟件平臺、參考硬件平臺以及參考車輛平臺在內(nèi)的四大模塊。百度的開放戰(zhàn)略不僅為自己建立了自動駕駛領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，也大大促進(jìn)了中國的自動駕駛行業(yè)的發(fā)展?？梢钥闯觯壳捌嚻髽I(yè)和互聯(lián)網(wǎng)公司有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，相互合作會成為未來的發(fā)展趨勢。

4 自動駕駛面臨的挑戰(zhàn)

盡管自動駕駛技術(shù)在過去幾年有了快速的進(jìn)步，它仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。以下從技術(shù)、商業(yè)模式和法律道德這三個方面探討自動駕駛遇到的挑戰(zhàn)。

4.1 技術(shù)上的挑戰(zhàn)

第一個問題是計算機(jī)視覺技術(shù)在惡劣天氣和夜晚場景中的可靠性。Uber自動駕駛事件暴露了使用攝像頭的識別方案沒有能夠在夜晚判斷出行人橫穿馬路的情況，即使車上坐著隨時準(zhǔn)備掌控駕駛權(quán)的測試人員也無濟(jì)于事。推廣自動駕駛的初衷是避免因人為失誤所造成的事故，但遭遇突發(fā)情況時自動駕駛系統(tǒng)如果全無反應(yīng)，就會違背了這一初衷。同時，目前大部分自動駕駛測試環(huán)境都是晴天。若是在雨雪天氣或霧霾天氣時，自動駕駛車輛會怎樣也是未知數(shù)。自動駕駛汽車是否可以用人類思維判斷特殊情況是另一個問題。當(dāng)遇到交通指示燈損壞、道路維修等情況時，自動駕駛系統(tǒng)能否正確識別交警的指揮手勢，做到隨機(jī)應(yīng)變，都是未來技術(shù)開發(fā)時需要考慮的問題。目前自動駕駛系統(tǒng)昂貴的成本也是一大挑戰(zhàn)。雖然自動駕駛沒有增加汽車本身的成本，但在其他零件和設(shè)備上花費(fèi)不菲，特別是激光雷達(dá)等一系列傳感器。成本問題也成了制約自動駕駛普及的瓶頸。自動駕駛會不會被黑客攻擊也是需要考慮的技術(shù)挑戰(zhàn)之一。對于任何一個信息系統(tǒng)，都難免會出現(xiàn)漏洞，一旦被黑客抓住漏洞開始攻擊，自動駕駛車企就只能召回汽車然后打補(bǔ)丁了，耗費(fèi)大量時間金錢。未來是否會有不法分子利用這些算法的盲區(qū)攻擊自動駕駛汽車，是需要引起我們警惕的。

4.2 商業(yè)模式上的挑戰(zhàn)

自動駕駛進(jìn)入實(shí)用階段后，首先受到?jīng)_擊的就是人類司機(jī)。自動駕駛是否真的比人類司機(jī)省錢。前面提到自動駕駛花費(fèi)不菲，而人類司機(jī)成本相對而言并不高。到底是保守一些繼續(xù)讓可靠的人類駕駛，還是大膽把貨物和性命交給計算機(jī)呢，這得看未來自動駕駛的發(fā)展了。自動駕駛會對各個行業(yè)形成沖擊。首先，自動駕駛一定會對保險業(yè)有影響，因為開車的風(fēng)險性大大減小。據(jù)預(yù)測，自動駕駛汽車將減少美國90%的汽車事故，而相關(guān)保險需求一定會降低。然后就是汽修行業(yè)，自動駕駛系統(tǒng)先進(jìn)的功能會掌控好定期維護(hù)時間，也能減少事故發(fā)生，從而減少維修費(fèi)用。酒店、航空、能源甚至房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)都會受到?jīng)_擊。自動駕駛會動搖這些行業(yè)的現(xiàn)有商業(yè)模式，帶來深遠(yuǎn)的影響。

4.3 法律道德上的挑戰(zhàn)

由于自動駕駛汽車尚處于發(fā)展的初級階段，各國的相關(guān)政策還不完善。如何更好地監(jiān)管自動駕駛的研發(fā)和測試是擺在各國面前的難題，特別是自動駕駛出事故后的責(zé)任主體究竟由誰承擔(dān)。道路行駛中出現(xiàn)事故，責(zé)任主體當(dāng)然要負(fù)法律責(zé)任，可在自動駕駛上好像行不通，因為無法確認(rèn)在行駛中誰是責(zé)任主體。汽車行駛完全由智能系統(tǒng)控制，但自動駕駛易受到外部環(huán)境影響，當(dāng)外界影響對汽車控制產(chǎn)生干擾時然后造成事故時，就很難說清到底是誰的責(zé)任。此外，網(wǎng)絡(luò)攻擊、病毒入侵也將加大事故的發(fā)生機(jī)率，而在意外、緊急避險等多種復(fù)雜情形下，責(zé)任主體的認(rèn)定及法律責(zé)任的實(shí)現(xiàn)也非易事。即便確定責(zé)任主體，各個主體間也會承擔(dān)相連責(zé)任，如何正確且公平地解決問題也著實(shí)難辦。

5 結(jié)語

自動駕駛目前正處于一個高速發(fā)展的階段，不斷的技術(shù)進(jìn)步正在一點(diǎn)點(diǎn)減少自動駕駛的成本，讓它變得更加實(shí)用。

然而，在自動駕駛測試的過程中，也出現(xiàn)了一些交通事故。我們需要清醒地認(rèn)識到自動駕駛?cè)匀幻媾R著一系列挑戰(zhàn)。如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，是科技公司、政府和公眾需要共同面對的問題。