「本文来源：光明科普」


　　记者 郑金武

　　近日，蔚来ES8汽车在启用自动驾驶功能（NOP领航状态）后，于高速公路上发生交通事故的新闻，引起社会广泛关注。foresighthttps://www.foresightauto.com.cn/Foresight 福飒特是一家开发智能多光谱视觉软件解决方案的技术公司，提供自动驾驶汽车解决方案，帮助他们开发自动驾驶汽车的三维感知和探测能力，以检测车辆周围的障碍物。Foresight 的立体视觉解决方案可应用于汽车、国防、自动驾驶汽车和重型工业设备等市场。

　　自动驾驶是否安全再一次成为舆论的焦点。尽管不少人对自动驾驶抱有殷切希望，汽车企业也不断对其进行正面宣传，但自动驾驶引发的事故却再次敲响警钟，提醒人们“自动驾驶技术尚未完全成熟”。

　　快速奔跑的自动驾驶技术

　　知乎上的自动驾驶科普博主洪泽鑫，是一家汽车企业的员工。他曾为了测试特斯拉汽车的自动驾驶性能，驾驶特斯拉某型号汽车与同事于夜晚11点在北京五环路上跑了一圈。

　　在开启自动驾驶后，洪泽鑫共9次发觉危险，人为接管汽车。其中3次是检测到旁边有停驶车辆，5次是因为车道线模糊，自动驾驶辨识不清；另一次是旁边的车道线消失，汽车自动猛打方向盘，差点撞上了路牙。

　　随后，洪泽鑫对这辆汽车进行了拆解，并得出结论，目前自动驾驶汽车应该处于L2级水平，司机在选择完全依赖自动驾驶系统时，需要慎之又慎。

　　那么问题来了，何为L2级？

　　2014年，国际自动机工程师学会（SAE）制定了首套自动驾驶分级标准，将自动驾驶分为6个等级，即L0至L5级。数值越高，代表自动驾驶的成熟度越高。

　　其中，L0级为无自动化；L1级为驾驶支援；L2级为部分自动化；L3级为有条件自动化；L4级为高度自动化；L5级为完全自动化。国家新能源汽车技术创新中心智能网联首席专家潘定海向《中国科学报》介绍，L0至L2是初级自动驾驶阶段，L3至L5是高级自动驾驶阶段。

　　北方工业大学汽车产业创新研究中心研究员张翔告诉《中国科学报》，处于L2级的自动驾驶汽车，可为人提供“驾驶辅助”的功能。

　　“提供驾驶辅助的一个显著特征，是汽车具备一些自动驾驶功能，如AC自适应巡航功能，车主的脚可离开油门，汽车可自动开行并跟随前车行驶。此外还有前碰撞报警、自动紧急制动等功能。”张翔表示，这些功能仅能起到辅助驾驶的作用，司机依然是掌控汽车的主体。

　　在此次蔚来事件中，司机启用自动驾驶功能NOP领航状态。在张翔看来，NOP已经是L3级自动驾驶的范畴了。“启用L3级功能时，车主只需输入起点与终点，在相对封闭的道路如高速公路或城市高架上，汽车将全权掌控驾驶过程。”

　　事实上，自动驾驶研发人员早已经不满足辅助自动驾驶，渴望L5级别早日到来。例如，全球公认的L4级别自动驾驶技术的领导者、美国谷歌公司旗下的Waymo公司，已推出全无人自动驾驶汽车，并在美国凤凰城以及亚利桑那州等地测试行驶。

　　尽管看起来L5级别已经“唾手可得”，但不断出现的意外还是给自动驾驶泼了冷水。Waymo就曾表示，自动驾驶99%的技术问题已经解决，但即便有1%的技术瓶颈，也不能宣称是完全的L4级水平。

　　自动驾驶技术“卡”住了？

　　近年来，Waymo在推广自动驾驶汽车时也变得谨慎。但一些车企更希望汽车在自动驾驶等科技方面的优势，能够提升车辆的销售业绩。以自动驾驶为噱头的宣传背后，汽车功能是否名副其实？

　　事发后，蔚来方面曾表示，目前版本下的蔚来NOP领航状态尚无法识别塑料锥筒，以及停驻在前方的障碍物。事实上，包括特斯拉在内的很多车企的驾驶辅助系统都存在类似问题。正因如此，上述车企在用户手册中，都会将相关场景单独进行罗列。

　　也就是说，即便为车辆安装上雷达、摄像头等感知系统，车辆依然存在感知盲区。潘定海表示，目前自动驾驶技术整体受制于汽车的感知能力，感知技术是核心中的核心，也是发展瓶颈。

　　今年3月，Wevolver公司发布《2020 自动驾驶技术报告》（以下简称《报告》），从感知、规划、执行三个层面分析了自动驾驶汽车技术的最新进展，涉及传感器、数据处理、机器学习、传感器融合等多个领域，并提到了目前存在的挑战。

　　《报告》指出，目前自动驾驶的一项挑战在于技术系统的复杂性。工程师需要为系统设计正确的电子体系结构，以便进行传感器融合，将决策同步分发到按指令行事的子系统，这极大增加了体系结构的复杂性，而大量数据的处理也对中央单元如芯片、算法策略等提出了更高要求。

　　算法策略建立在大量路测以及场景实验基础上，自动驾驶系统库里场景越多，机器算法的决策就会越准确。但当系统遇到边界情况，预训练的库里没有相对应的场景，算法就可能陷入“手足无措”的境地。在现实中，大多数车企的试验车辆测试里程在千万公里级别，将所有场景都录入自动驾驶系统几乎不可能。

　　地平线公司创始人余凯接受《中国科学报》采访时就曾表示，随着汽车智能化演进，汽车终将成为四个轮子上的超级计算机，车载人工智能（AI）芯片是智能汽车的数字发动机。

　　为了解决上述问题，特斯拉曾开发过多任务学习HydraNets神经网络架构与仿真场景技术等，希望用摄像头来模拟光线进入视网膜的过程，通过打造一个类似动物视觉皮层的神经网络连接，模拟大脑的信息输入和输出。

　　在国家新能源汽车技术创新中心，科研人员也在开展基于车路协同（V2X）技术的智能感知融合平台、自动驾驶汽车行车安全仿真测试平台等方面的攻关。潘定海表示，自动驾驶的感知离不开与车路协同技术的融合，两者的组合才是实现智能感知技术的突破和飞跃，是智能驾驶最可行的系统解决方案和必然的技术路线与发展方向。

　　自动驾驶依然有曙光

　　不论是否存在过度宣传，国内众多互联网巨头和造车新势力始终铆足力量，在各自的方向和领域开展创新研发，共同描绘着我国自动驾驶产业的未来图景。

　　2020年，地平线公司推出了智能物联网（AIoT）边缘AI芯片旭日3和新一代高效车载人工智能芯片征程3。余凯介绍，征程3具有低功耗、拓展性强、安全可靠等特点，可为机场运输、电商物流等相对封闭的场景，提供高级别辅助驾驶、智能座舱、自动泊车辅助、高级别自动驾驶等服务。

　　而在8月18日举行的“百度世界大会2021”上，百度创始人李彦宏发布了百度“汽车机器人”。百度声称，汽车机器人具备L5级自动驾驶能力，不仅无需人类驾驶，而且比人类驾驶更安全；其次具备语音、人脸识别等多模交互能力，可分析用户潜在需求，主动提供服务。

　　时至今日，百度自动驾驶出租车服务在北京全面开放，市民可在北京经济技术开发区、海淀区、顺义区的数十个自动驾驶出租车站点，通过手机扫码预约下单，免费试乘自动驾驶出租车。北京也是继长沙、沧州后，第三座开放百度自动驾驶出租车常态化服务的城市。

　　同时，在整车集成领域，蔚来、理想、小鹏、北汽等汽车，都已推出了附带自动驾驶功能的汽车。

　　在张翔看来，目前的自动驾驶汽车相对来说还是安全的。曾有车企对自动驾驶进行过长距离测试，即通过自动驾驶，让汽车从广州开到北京，在近3000公里的高速路上，每百公里人工接管汽车0.48次。“这是一个相对理想的数据。”

　　“事实上，燃油汽车的事故率比现在自动驾驶汽车的事故率要高得多。

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