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ChatGPT 的熱潮，從年初炒到了現(xiàn)在。各行各業(yè)都在看相關(guān)的融合機(jī)會，不少“信徒”甚至放言，不出幾年，人工智能就將取代人類！
這不禁令我想起了，幾年前深度學(xué)習(xí)技術(shù)突飛猛進(jìn)的時候，當(dāng)時的一眾汽車行業(yè)高管和技術(shù)專家也是這么吹的……
自動駕駛即將到來，人們以后都不用開車了，甚至車內(nèi)都不會有駕駛座了，人們坐在車?yán)锓潘梢幌?，聊聊天，看看視頻節(jié)目，甚至打個盹，過不了多久車就能自己把我們開到目的地了——在那樣一個被自動駕駛技術(shù)完全革命的未來，汽車將不再是需要人操縱的機(jī)械，而是將變成純粹的，帶著人們從 A 到 B 的通勤工具。
然而，在幾十甚至上百億元的研發(fā)支出過后，當(dāng)年那些人的豪言壯志，卻并沒有實(shí)現(xiàn)。很多從事相關(guān)研究的公司和團(tuán)隊(duì)也都減慢了步伐：
- 谷歌的 Waymo，項(xiàng)目啟動很快之后就從純無人的技術(shù)路線改成了 L3-L4 等級的“半自動” ，上路至今已經(jīng)七八年卻仍然處于測試階段，無人出租編隊(duì)試營業(yè)的范圍也極其有限業(yè)；
- 通用旗下的 Cruise 在美國舊金山也上線了無人出租車隊(duì)，大部分時候卻只敢在大半夜運(yùn)營，還幾次因?yàn)檫`反交規(guī)、造成事故，以及車隊(duì)在路口集體“蹦迪”而上新聞；
- 去年，福特和大眾關(guān)閉了他們合資研發(fā)自動駕駛的初創(chuàng)公司 Argo AI；
- 特斯拉口中的“完全自動駕駛”(full self-driving) 也已造成多次惡性事故，面臨美國交通安全監(jiān)管部門的審查。
今天再問任何一位貨真價(jià)實(shí)的從業(yè)者，他們恐怕都得說實(shí)話：自動駕駛技術(shù)還沒有發(fā)展到可以完全取代人類司機(jī)的地步。
而放眼汽車市場，目前消費(fèi)者仍然買不到可以被認(rèn)為具備完全自動駕駛能力的乘用車產(chǎn)品。實(shí)際上，目前自動駕駛技術(shù)仍然處在非常早期的階段，能力非常有限，仍然需要后臺人工的密切監(jiān)控，以至于字面意義上的“自動駕駛”尚不存在。業(yè)界對自動駕駛技術(shù)成真的觀念，從當(dāng)年普遍樂觀，到現(xiàn)在已經(jīng)變成普遍懷疑，甚至有人認(rèn)為以目前的自動駕駛技術(shù)方向恐怕永遠(yuǎn)無法實(shí)現(xiàn)終極的目標(biāo)……
究竟是什么在拖慢自動駕駛技術(shù)的演進(jìn)和全面普及？
底層AI遠(yuǎn)不及人腦
自動駕駛系統(tǒng)需要硬件和軟件共同工作。目前在硬件方面困難不大，無非是堆積更多的關(guān)鍵零部件，比如激光雷達(dá)。
但在軟件——實(shí)際上也就是底層的人工智能算法技術(shù)的方面，目前自動駕駛系統(tǒng)的AI復(fù)雜程度遠(yuǎn)不及人腦。
按照汽車技術(shù)組織 SAE International 的自動駕駛等級定義，L5級別的全無人駕駛，汽車需要在任何路況、天氣等外部情況下都可以自主行駛，能夠處理一切有可能發(fā)生的情況，并且完全不需要人類接管。甚至在 L4-L5 的定義當(dāng)中，方向盤、踏板等都不是必須安裝的。L5 級別的自動駕駛系統(tǒng)，在底層需要一個具備人類水平的 AI。
然而就目前自動駕駛的 AI 系統(tǒng)來說，目前還遠(yuǎn)未達(dá)到完全和人類操作能力和應(yīng)變能力持平的程度。更重要的是，在當(dāng)前自動駕駛底層 AI 的研究領(lǐng)域，也還沒有確立一個被普遍接受的技術(shù)路線，能夠?qū)崿F(xiàn)人類水平 AI。
經(jīng)過多年的試錯之后，絕大多數(shù)從業(yè)者現(xiàn)在都轉(zhuǎn)變了思維。很多人現(xiàn)在認(rèn)為人類水平的 AI 或許壓根就是沒有辦法實(shí)現(xiàn)的，或者至少還需要數(shù)十年的時間才能夠?qū)崿F(xiàn)。盡管最近十多年基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和超大模型的人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，這樣的技術(shù)生成文本、編故事，做圖和做視頻的能力已經(jīng)很強(qiáng)，但仍然無法讓 AI 在駕駛這件事情上接近人類的水平。
這也是為什么在今天，很多車企和自動駕駛技術(shù)公司已經(jīng)調(diào)低了預(yù)期，改變了路線，加緊開發(fā)“高級輔助駕駛”類的技術(shù)，并且加快了在乘用、商用車市場上的商業(yè)化速度。
SAE International 的 J3016 文件對自動駕駛分級的基礎(chǔ)定義
比如，在一些非常極端化和小樣本的交通事件當(dāng)中，目前絕大多數(shù)自動和高級輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)對能力都非常差。當(dāng)攝像頭和激光雷達(dá)掃描到一個較少在城市道路出現(xiàn)的物體，比如一頭牛、一只羊的時候，由于其底層的學(xué)習(xí)系統(tǒng)里面缺少這種小樣本物體，它很有可能無法正確地對物體進(jìn)行識別。
當(dāng)然就算無法正確識別，它仍然能明白遇到了一個障礙，并且在駕駛過程中進(jìn)行轉(zhuǎn)向、減速等合理的規(guī)避操作。但是一頭牛或者一只羊只是所有邊緣案例當(dāng)中的一種，除此之外還有無限多種我們至今都尚未遇到的邊緣案例——指望基于傳感器數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)底層的 AI 去處理無限多種可能性，并且維持駕駛場景所要求的極高的成功率和安全性，已經(jīng)被證明是非常不現(xiàn)實(shí)、不經(jīng)濟(jì)的。
究其根本，人腦可以做毫秒級的復(fù)雜決策，這樣的能力是來自于感官的輸入、過去的經(jīng)驗(yàn)、舉一反三的能力等等。這些東西當(dāng)中，只有一部分能夠被自動駕駛系統(tǒng)通過硬件或者軟件的方式去模擬。但是人腦的工作方式是上述所有這些東西的有機(jī)組合，目前是自動駕駛?cè)匀粺o法模擬的。
硬件的成本
目前 L3、L4 所需要的傳感裝置都已經(jīng)存在。從業(yè)者也普遍認(rèn)為只需要 AI 夠強(qiáng)，當(dāng)前的硬件配置足以實(shí)現(xiàn) L5 自動駕駛。
但是在硬件層面，自動駕駛的推進(jìn)目前遇到的最大的阻礙，是硬件的成本。
自動駕駛和高級輔助駕駛系統(tǒng)，通常需要包括車載計(jì)算機(jī)、攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)、GPS 等硬件。隨著越來越多的OEM和供應(yīng)商加入到自動駕駛研發(fā)當(dāng)中，這些硬件的價(jià)格變化基本也都朝著更加可接受的方向。比如攝像頭以及配套的圖像信號處理元器件，由于智能手機(jī)的推廣使得成本已經(jīng)非常低廉。
然而激光雷達(dá)，作為自動駕駛和高級輔助駕駛系統(tǒng)必不可少的元器件，其成本仍然較高。
我們今天在市場上可以看到，在20萬元價(jià)位左右的汽車都已經(jīng)可以搭載激光雷達(dá)。然而一個令人尷尬的問題，在于激光雷達(dá)的價(jià)格非常昂貴，中低端價(jià)位如果要上激光雷達(dá)基本都會賠錢（當(dāng)然虧本賣車還有很多別的因素，此處不贅述）。
核心的問題，在于現(xiàn)在汽車市場競爭程度過于激烈，高級輔助駕駛就快要成為新能源標(biāo)配，以至于品牌不得不虧本賺吆喝。然而一個不爭的事實(shí)是，品牌希望實(shí)現(xiàn)的輔助駕駛水平越高、能力越多，需要的激光雷達(dá)也就越多，成本就只會越高。（更別提高級自動駕駛系統(tǒng)對傳感器硬件冗余也有需求，意味著汽車要搭載比實(shí)際需要更多的傳感器部件。）
結(jié)果就是，如果在一個基本理性的市場上，真正安全的高級輔助駕駛，甚至自動駕駛，在激光雷達(dá)價(jià)格高企的時代下，注定只會是一個高端價(jià)位消費(fèi)者才能夠享受的功能。只要激光雷達(dá)還被“卡脖子”，技術(shù)開放程度上不去，價(jià)格降不下來，自動駕駛也就無法真正得到全面普及。
而回到純粹成本層面，乘用車搭載更多激光雷達(dá)的確不夠經(jīng)濟(jì)；而在商用車領(lǐng)域，比如貨運(yùn)卡車、大客車、擺渡車等，可以用相對更高的使用率來對沖更多激光雷達(dá)造成成本?？梢钥隙ǖ刂v，我們肯定會在商用車領(lǐng)域見到自動駕駛和高級輔助駕駛功能更高的滲透率。
與此同時，在業(yè)界也有一些比較特立獨(dú)行的乘用車品牌，采用的是無激光雷達(dá)，也即純攝像頭（或攝像頭+常規(guī)雷達(dá)）+AI 的方案。實(shí)際上并不是因?yàn)榧償z像頭方案就可以實(shí)現(xiàn)自動駕駛，而是采用這種方案更多是出于成本考量。
而這些品牌的相關(guān)功能在過去幾年里引發(fā)的多起惡性事故，也已經(jīng)通過血淋淋的事實(shí)證明了純攝像頭方案在L3-L4階段已經(jīng)不可取，更不大可能成為實(shí)現(xiàn)所謂“自動駕駛”的正道。
道路基礎(chǔ)設(shè)施尚未跟進(jìn)
真正的自動駕駛，其普及不能只靠汽車自己。行駛環(huán)境里的道路信號系統(tǒng)和智能化以及和自動駕駛系統(tǒng)的連通性、兼容性，目前在全球同樣面臨挑戰(zhàn)。
比如，如果交通信號燈能夠向汽車直接發(fā)送當(dāng)前信號，汽車就無需使用攝像頭+圖像處理算法來識別燈的顏色，一方面能夠避免大雨大雪大霧燈嚴(yán)苛天氣條件下的識別錯誤，另一方面也能通過了解前方燈信號來提前數(shù)百甚至上千米就進(jìn)行路徑規(guī)劃。
再比如，在前面提到的一些邊緣案例當(dāng)中，有一種可能情況是道路臨時施工導(dǎo)致的阻斷和變道。由于道路情況不同，施工環(huán)境復(fù)雜等外部原因，汽車在遇到這種情況時往往無法準(zhǔn)確識別路況，導(dǎo)致自動/高級輔助駕駛系統(tǒng)的操作信任程度降低，甚至系統(tǒng)脫離，不得不由人工接管。
理想條件下，如果在施工路段的前方拜訪了相關(guān)的告示，并且這些告示能夠和汽車系統(tǒng)進(jìn)行信息交換，那么自動/高級輔助駕駛系統(tǒng)的應(yīng)變能力將會得到較大提升。
在汽車層面，很多公司在多年前就已經(jīng)意識到車聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施 (V2I)、車聯(lián)萬物 (V2X) 等技術(shù)的重要性，并且進(jìn)行了相關(guān)的研發(fā)。然而在交通管理有關(guān)部門的層面，目前全國只有面積有限的城市和郊區(qū)道路正在試點(diǎn)相關(guān)的車-路信號通信系統(tǒng)。這些區(qū)域往往也是在已經(jīng)和當(dāng)?shù)剀嚻蠡蜃詣玉{駛技術(shù)企業(yè)建立合作關(guān)系的前提下，才會啟動相關(guān)的信號升級項(xiàng)目。
范圍擴(kuò)大到整個中國，乃至全世界，絕大部分道路信號系統(tǒng)仍然無法和各家車企采用的五花八門的自動/高級輔助駕駛系統(tǒng)進(jìn)行溝通。
車聯(lián)基礎(chǔ)設(shè)施 (V2I) 系統(tǒng)示意圖
與此同時，就連車到車 (V2V) 的數(shù)據(jù)交換，在自動駕駛技術(shù)“百家爭鳴”的今天，也在兼容性的層面遇到了的困難。
來自不同品牌、母公司、品牌聯(lián)盟的汽車之間的溝通；在數(shù)據(jù)安全和交通安全法律法規(guī)的查一下，同品牌不同國家或地區(qū)的車輛之間的溝通……等等，都對汽車自動駕駛系統(tǒng)的互操作性設(shè)計(jì)以及車企的合規(guī)安排提出了極大的挑戰(zhàn)。
結(jié)果就是，大部分的道路并沒有面向自動駕駛汽車高保有率的未來，進(jìn)行足夠的優(yōu)化，也缺乏相關(guān)方向技術(shù)升級的可行計(jì)劃。如果只靠車企們自己卻解決問題的話，結(jié)果可能會是適得其反的，也即自動駕駛滲透率越高，道路情況越復(fù)雜，交通事故反而會更多發(fā)生。
交通管理部門也很頭疼：一方面他們的創(chuàng)新腳步要跟上自動駕駛技術(shù)的發(fā)展，另一方面又要提高對自動駕駛技術(shù)的監(jiān)管水平和能力，同時還要在自動和人工駕駛車輛共享道路的現(xiàn)實(shí)條件下平衡各方的主張和需求……想想都是個大難題。
以上，就是目前自動駕駛技術(shù)推進(jìn)和普及的最大障礙。顯而易見，任何一條的解決都不是小工程，并且恐怕只有幾條都得到解決，自動駕駛才能夠真正“夢想成真”。
