自動駕駛隨著持續(xù)車禍?zhǔn)录某霈F(xiàn)，披上了危險(xiǎn)外衣。

特斯拉Model 3車主撞上卡車身亡;獲得25億融資的Waymo 在舊金山出了車禍;3蔚來的車主因?yàn)槭褂米詣玉{駛功能出車禍去世……

即使大數(shù)據(jù)證明了自動駕駛更安全，但頻發(fā)的車禍?zhǔn)鹿首屓藢ψ詣玉{駛心存忌憚。

聚焦自動駕駛市場，安全性的困境，規(guī)模化量產(chǎn)的實(shí)現(xiàn)，商業(yè)落地等一系列問題需要解決。

在‘2022中國電動汽車百人會論壇’上，工業(yè)和信息化部副部長辛國斌提到：在供應(yīng)鏈及產(chǎn)業(yè)鏈方面，仍需深化融合創(chuàng)新，加強(qiáng)制造業(yè)中心創(chuàng)新建設(shè)，加快新體系電池、車規(guī)級芯片、車用操作系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)化，推進(jìn)車路網(wǎng)云圖一體化發(fā)展，加快新型信息網(wǎng)聯(lián)化道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，拓展智能網(wǎng)聯(lián)汽車多場景示范應(yīng)用。

無人駕駛巨大的前景不可否認(rèn)，但如何才能順利實(shí)現(xiàn)?

今天通過robotaxi落地路線，自動駕駛技術(shù)路線以及感知設(shè)備的梳理，也許可以找到以安全為前提的智能駕駛商業(yè)化道路。

01Robotaxi近身廝殺

技術(shù)可行≠商業(yè)閉環(huán) 目前Robotaxi仍是自動駕駛細(xì)分領(lǐng)域的火力集中點(diǎn)。

大廠出行派

百度，“帶頭大哥”。百度“蘿卜快跑”(Apollo自動駕駛出行服務(wù)平臺)已在8個(gè)城市上線，Q4有21萬次乘車。

自動駕駛研發(fā)是滴滴的重頭戲，持續(xù)加持硬件能力。但這個(gè)500人左右的團(tuán)隊(duì)缺失的不僅是錢。

原智能駕駛部長蘇箐直言“做Robotaxi的企業(yè)都得完蛋”“特斯拉自動駕駛殺人”。Waymo的估值也大跳水，載人Robotaxi商業(yè)化也沒有進(jìn)展，即使這這樣中國玩家們依舊熱情不減，重金加碼。

傳統(tǒng)車企力度更大。上汽集團(tuán)推出國內(nèi)首個(gè)車企L4 自動駕駛運(yùn)營平臺“享道Robotaxi”，北汽藍(lán)谷與百度聯(lián)合開發(fā)的Robotaxi車型量產(chǎn)。

Robotaxi賽道競爭激烈，傳統(tǒng)車企與大廠出行派成為先行者，而頭部創(chuàng)業(yè)派也在迎頭趕上。

頭部創(chuàng)業(yè)派

小馬智行在完成D輪融資首次交割后，就計(jì)劃擴(kuò)團(tuán)隊(duì)、加技術(shù)研發(fā)、擴(kuò)大Robotaxi及Robotruck車隊(duì)規(guī)模。

文遠(yuǎn)知行，以打造與車企、平臺鐵三角的模式，目前與廣汽集團(tuán)有深度合作。一旦戰(zhàn)略投資事宜敲定，雙方將與如祺出行開啟Robotaxi前裝車型設(shè)計(jì)研發(fā)及量產(chǎn)落地的升級。

2019年之前的L4的Robotaxi落地路線是香餑餑。以Waymo為代表，國內(nèi)的百度、小馬智行、文遠(yuǎn)知行基本走這個(gè)路線，從研發(fā)、路測試運(yùn)營到規(guī)模落地直接爬L4最高峰。

L2領(lǐng)域資本投資略顯冷清，比拼卻很激烈。以特斯拉為代表，蔚小理們在傾向量產(chǎn)與上路后都在推進(jìn)迭代，即從L2到L4循序漸進(jìn)。

新能源車企派

從三家造車新勢力的研發(fā)規(guī)劃來看，都在打造全棧自研的自動駕駛能力。

不同的是，理想在系統(tǒng)中插入了一個(gè)地平線“征程3”的平臺，蔚來是以社區(qū)和服務(wù)塑造高端品牌，而主打汽車科技的小鵬則加快了駛向Robotaxi賽道的速度。

Robotaxi是積累測試?yán)锍獭⑻嵘?a href="http://m.sdkjxy.cn/v/tag/2562/" target="_blank">算法的穩(wěn)定性和安全性的最佳方案之一。但其商業(yè)化進(jìn)程步步驚心，對自動駕駛的探索猶如一場漫長的馬拉松。

自動駕駛上半場驗(yàn)證了技術(shù)的可行性，以前幾公里就能暴露出一個(gè)技術(shù)問題，現(xiàn)在需要幾萬公里的行駛才會有1個(gè)或者幾個(gè)關(guān)鍵性問題。

但技術(shù)路線問題的減少不代表前途的順暢，還有2大問題急需解決。

一個(gè)是漫漫長路的Robotaxi盈利課題。以目前的數(shù)據(jù)來看最容易量產(chǎn)的貨運(yùn)自動駕駛(如無人配送車)的運(yùn)行效率與成本和人工配送仍有很大的差距。

另一個(gè)，數(shù)據(jù)采集。自動駕駛競爭的核心是有效數(shù)據(jù)的收集及驅(qū)動AI模型迭代。而中國城市道路建設(shè)非?？?，想實(shí)現(xiàn)持續(xù)的高精度地圖的數(shù)據(jù)采集與更新很難。

02車路協(xié)同

更符合國情 隨著技術(shù)提升與政策開放，中國的自動駕駛終于迎來了新發(fā)展節(jié)點(diǎn)。

目前單車智能、車路協(xié)同、單車智能+車路協(xié)同的三大技術(shù)流派發(fā)展?fàn)顩r，結(jié)合國情，全棧型服務(wù)路線或?qū)⒊蔀殛P(guān)鍵。

側(cè)重單車智能的企業(yè)：非常依賴高性能的AI芯片和算法支持。

美國，地廣人稀，路況相對簡單，負(fù)責(zé)建設(shè)通信網(wǎng)絡(luò)的私企出于投入產(chǎn)出的考量，押注單車智能不足為奇。像特斯拉、Google等企業(yè)，因芯片和算法技術(shù)優(yōu)勢選擇單車智能。

而國內(nèi)，因人口路況及5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的差異，加上芯片實(shí)力和軟件開發(fā)能力較弱，不少企業(yè)都轉(zhuǎn)向了網(wǎng)聯(lián)賦能。

側(cè)重網(wǎng)聯(lián)賦能企業(yè)細(xì)分為兩類。

一類：以大唐高鴻、高新興為代表，押注車路協(xié)同的企業(yè)，強(qiáng)調(diào)智慧的路，聚焦于道路智能化基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。

另一類：百度、蘑菇車聯(lián)、華為等堅(jiān)持單車智能+車路協(xié)同的全棧型企業(yè)，強(qiáng)調(diào)關(guān)注車本身的同時(shí)，在車路云三端建立技術(shù)壁壘，布局智慧交通整體運(yùn)營。

后三家企業(yè)都強(qiáng)調(diào)車路云一體化，但其技術(shù)方案各有側(cè)重。

百度：全棧型路線的堅(jiān)定派。以廣州黃埔區(qū)開發(fā)區(qū)的智慧交通項(xiàng)目為代表，提供自動駕駛軟件研發(fā)-車聯(lián)網(wǎng)-智慧交通的解決方案。

蘑菇車聯(lián)：進(jìn)場晚，成長快。從戰(zhàn)略層面出發(fā)，尋求地方政府合作，與城市公共服務(wù)高度綁定，通過運(yùn)營數(shù)據(jù)算法優(yōu)化等，提供一整套交通運(yùn)營管理服務(wù)。

華為：同樣在加速。以長沙望城區(qū)新型智慧城市建設(shè)項(xiàng)目為標(biāo)桿，從車端打造車路云一體化解決方案，提供“傳感器-芯片-操作系統(tǒng)-算法與開發(fā)應(yīng)用-云服務(wù)”的生態(tài)布局。

圍繞城市資源的搶奪大戰(zhàn)已經(jīng)開始。車路協(xié)同不僅是產(chǎn)業(yè)洗牌，也在考驗(yàn)相互協(xié)作。

做個(gè)比喻，單車智能是軍隊(duì)里的士兵，車路協(xié)同更像是指揮官。按照小馬智行執(zhí)行董事莫璐怡的解釋，提高單車智能水平是讓單兵作戰(zhàn)能力足夠強(qiáng)，去處理各種不同的突發(fā)情況;而車路協(xié)同則是把所有士兵協(xié)調(diào)在一起，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一作戰(zhàn)。

縱觀整個(gè)作戰(zhàn)策略，具體可拆解為車路云三端。

車端：

給汽車聯(lián)網(wǎng)，安裝能隨時(shí)接收路側(cè)感知系統(tǒng)提供的信息的智能設(shè)備。

路端：

給汽車安裝智能感知(攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等)、路側(cè)通信以及計(jì)算控制設(shè)施等設(shè)備，對周圍的交通狀況、路面障礙、行人狀況、移動路障，甚至是路面的平整、積水等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高精度監(jiān)測。 云端：

給汽車提供計(jì)算和云控等后端平臺，實(shí)現(xiàn)路況信息的分類評估與執(zhí)行，將車與路的協(xié)同能力調(diào)配到最優(yōu)狀態(tài)。

和單車智能僅靠車端來感知外界不同，車路協(xié)同大大減輕了的車輛本身要承擔(dān)的信息重任。

聰明車+智慧路+強(qiáng)大云的結(jié)合，把復(fù)雜的感知工作從車輛本身分?jǐn)偨o 5G 基站、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、道路上架設(shè)的傳感器和邊緣計(jì)算設(shè)備等道路系統(tǒng)，將極大提高自動駕駛穩(wěn)定性與安全性。

2022中國電動汽車百人會論壇上，全國政協(xié)經(jīng)濟(jì)委員會副主任苗圩以北京亦莊高級別自動駕駛示范區(qū)為例，評價(jià)到，通過把聰明的車、智慧的路、精確的圖、實(shí)時(shí)的云和可靠的網(wǎng)五位一體組合起來，現(xiàn)已成為國內(nèi)最有特色的試點(diǎn)示范區(qū)之一。 “在實(shí)現(xiàn)無人駕駛這一智能網(wǎng)聯(lián)汽車終極目標(biāo)過程中，目前實(shí)現(xiàn)路徑有兩種，分別是以百度、Waymo為代表的階躍式和以特斯拉為代表的漸進(jìn)式?！泵幺妆硎荆瑹o論哪種路徑，安全都是智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的前提，在此基礎(chǔ)上可適度加快限定場景的落地應(yīng)用。

03被馬斯克怒噴的激光雷達(dá)

能為安全加分 目前來看，決定下半場勝負(fù)的關(guān)鍵是智能網(wǎng)聯(lián)汽車。但沒有一個(gè)企業(yè)敢說自己的汽車完全達(dá)到了L3。

我們國家將汽車駕駛自動化等級分為0級~5級，與目前國際通行上的SAE分級標(biāo)準(zhǔn)中的L0-L5類似。

在決定事故責(zé)任人方面，L2是重要分界線。L2及以下級別，需要人類監(jiān)管的駕駛輔助，駕駛員為責(zé)任人。L3及以上級別，在開啟自動駕駛狀態(tài)下出現(xiàn)的事故，應(yīng)確定駕駛?cè)嘶蛳到y(tǒng)開發(fā)單位責(zé)任。

因此，在開發(fā)更高階的自動駕駛技術(shù)的路上，激光雷達(dá)是攻堅(jiān)L3以上自動駕駛級別的最前線。

但是這里的感知設(shè)備激光雷達(dá)，作為自動駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)的一種，各大流派的態(tài)度天差地別。

馬斯克嘲笑激光雷達(dá)是傻子的玩意，任何人用激光雷達(dá)都注定失敗。Google派諷刺馬斯克要錢又要乘客的命。

誰對誰錯，不能輕易下判斷。了解下自動駕駛?cè)蠛诵募夹g(shù)，感知，規(guī)劃和控制。

具體到行車場景，感知就是人的五官感受周圍環(huán)境，規(guī)劃等于大腦處理路面信息并做出對應(yīng)的駕駛決策，而控制相當(dāng)于指揮手腳完成駕駛的動作。

汽車“眼神不好”，安全駕駛便無從談起。所以說，感知往往比起操控規(guī)劃更容易引起爭議。對此每個(gè)企業(yè)都有不同的解決方案，但可以分為兩大派系。

視覺主導(dǎo)派：

以特斯拉、Moblieye以及百度Apollo Lite為代表：強(qiáng)調(diào)攝像頭的主導(dǎo)地位，搭配毫米波雷達(dá)與先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺算法等，完成全自動駕駛。

激光雷達(dá)主導(dǎo)派：

以谷歌Waymo、百度Apollo robotaxi、文遠(yuǎn)知行等企業(yè)為代表：強(qiáng)調(diào)激光雷達(dá)的主導(dǎo)地位，搭載毫米波雷達(dá)、超聲波傳感器和攝像頭，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)距離全方位探測。

視覺派和人類駕駛相似，用攝像頭獲取的視頻數(shù)據(jù)更接近人眼看到的真實(shí)世界，不需要昂貴的激光雷達(dá)和高精度地圖定位。

利用超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)以及視覺算法優(yōu)勢是普適性強(qiáng)，硬件成本低，但短板也很明顯，無法解決長尾效應(yīng)，安全系數(shù)不夠高，攝像頭無法捕捉距離比較長的路況信息，也無法感知遮擋物和盲區(qū)。

而“雷達(dá)+視覺”激光方案安全性會高很多。國內(nèi)的小鵬汽車、蔚來、百度Apollo等汽車企業(yè)，目前都采用了多手段融合助力ADAS能力，搭配激光雷達(dá)+高精地圖+攝像頭等多傳感器綜合判斷來保證安全。

對多傳感融合算法有足夠信心，或許就是弱視覺算法能力的Google派仍堅(jiān)持可以擊敗特斯拉的原因。

激光雷達(dá)產(chǎn)業(yè)有百億級市場，無論是傳統(tǒng)車企還是科技公司都不可能輕易放棄?？梢灶A(yù)見，當(dāng)激光雷達(dá)的價(jià)格下降時(shí)，全方位探測能力和不易受環(huán)境影響的優(yōu)勢會逐漸顯現(xiàn)。

“90%的事故是人為因素造成的，自動駕駛就是要把不安全的駕駛行為消滅掉”。特別是對駕駛安全要求只會越來越高的未來，從理論上講，激光雷達(dá)或?qū)⒊蔀樽詣玉{駛汽車的必須選擇。

04巨頭財(cái)經(jīng)的思考

以“沿途下蛋”之名行“安全智能”之實(shí)

落地和盈利的前提是無人化和規(guī)?；?，而規(guī)模化又需要前期的投入才能把自動駕駛生產(chǎn)出來。

這就像個(gè)死循環(huán)。在整個(gè)自動駕駛領(lǐng)域，Robotaxi的技術(shù)難度是最高的。因此有不少企業(yè)都在探索Robotaxi路上走“沿途下蛋”模式。

比如轉(zhuǎn)向難度更低的輔助駕駛，為整車廠提供L2和L3級別的自動駕駛方案;再比如重視自動駕駛數(shù)據(jù)的積累，加大對無人卡車的研發(fā)投入，布局Mini Robobus，進(jìn)軍卡車運(yùn)輸、物流、個(gè)人車輛等領(lǐng)域。

相比貨運(yùn)自動駕駛，無人駕駛出租車的商業(yè)落地確實(shí)難多了。國內(nèi)領(lǐng)頭羊百度的RoboTaxi雖然開始收費(fèi)，但也是計(jì)劃5年后才盈利。

由此來看，攀登珠峰沿途下蛋似乎更像是無奈之舉。如果說從技術(shù)成熟、商業(yè)成熟到法規(guī)成熟，自動駕駛至少還需要做十年的持續(xù)投入，那么眼下如何順利度過黎明前的黑暗就成了最急迫的問題。

中國電動汽車百人會理事長陳清泰在2022中國電動汽車百人會論壇上提到，“在汽車智能化這場革命中，我國汽車產(chǎn)業(yè)換道先行取得了先發(fā)效應(yīng)，但機(jī)會窗口期不會太長?！?/p>

自動駕駛之于出行交通的價(jià)值毋庸置疑，不難預(yù)見，未來的技術(shù)要求越復(fù)雜，挑戰(zhàn)也會越多。但無論行業(yè)如何演進(jìn)，降本增效都不是最終目的。不管企業(yè)如何“曲線盈利”，安全才是自動駕駛設(shè)計(jì)的“第一天條”。

原文標(biāo)題：關(guān)于自動駕駛不得不說的安全智能

文章出處：【微信公眾號：行易道Autoroad】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯：湯梓紅