摘要

[]隨著大量特殊情形下駕駛數(shù)據(jù)的累積，算法的改進(jìn)也在情理之中。沈海寅預(yù)計(jì)可能要15至20年，才能達(dá)到完全的自動(dòng)駕駛。

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預(yù)測(cè)未來是一件難事，在炙手可熱的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域尤其如此。做自動(dòng)駕駛的公司越來越多，除了特斯拉、谷歌、微軟、優(yōu)步、百度、奧迪、寶馬、英特爾等，還有不斷涌現(xiàn)的知道或不知道的眾多初創(chuàng)公司，如AutoX，如景馳科技。

自動(dòng)駕駛何時(shí)發(fā)生，會(huì)在怎樣的場(chǎng)景下發(fā)生?是擺渡車，還是高速路上的載貨車?會(huì)不會(huì)充斥周遭，無時(shí)無刻，無處不在?

在不久前舉行的未來青年論壇中，來自汽車制造，傳感器，軟件，投資等領(lǐng)域的人士討論了以上問題，也對(duì)無人車落地的實(shí)際障礙提出了看法。

傳感器的困惑

無人車依靠傳感器來感知周圍的世界。而且，無論在何種光照、天氣、路況下，都需要作出準(zhǔn)確判斷，否則安全就是個(gè)大問題。

在大多數(shù)專家看來，要提供更安全的無人駕駛，多傳感器融合是必然。如今，大多數(shù)測(cè)試的無人車，都組合裝備了攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器。甚至，為了進(jìn)一步準(zhǔn)確的探測(cè)人等生物，一家以色列的初創(chuàng)公司還為無人車裝備了紅外線攝像頭。

多傳感器融合的方案可能是為了克服單一傳感器的弱點(diǎn)，如攝像頭在光線弱的夜晚或者光線很強(qiáng)的白日性能不好，激光雷達(dá)無法有效應(yīng)對(duì)大雨或霧霾，而雷達(dá)對(duì)反光的小金屬物件容易出錯(cuò)。

在眾多傳感器中，以對(duì)周圍環(huán)境獲得更細(xì)節(jié)化的刻畫衡量，大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，激光雷達(dá)是未來無人車的“標(biāo)配”。簡(jiǎn)單來說，激光雷達(dá)每秒鐘發(fā)射上百萬道的激光，這些激光束碰到周遭物體后返回，通過記錄來回的時(shí)間就可創(chuàng)設(shè)一個(gè)立體的地圖從而獲得感知。

今天大多數(shù)的無人車都使用了激光雷達(dá)。不過，特斯拉一直是個(gè)特例——其CEO 伊隆·馬斯克(Elon Musk)認(rèn)為，激光雷達(dá)太過昂貴，普通公眾無法負(fù)擔(dān)，而單純用攝像頭和優(yōu)良的算法就可引導(dǎo)車輛安全運(yùn)行。

這一非主流的看法如今獲得了一家初創(chuàng)公司的贊同。AutoX創(chuàng)始人肖健雄表示，他們公司的愿景是提供“平民化”的駕駛。他此前是普林斯頓大學(xué)計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的主任，去年成立AutoX。

從公開報(bào)道看，AutoX使用的是攝像頭加圖像識(shí)別算法的技術(shù)路徑(至少現(xiàn)在如此)。肖健雄說，從純理論的角度，視覺的信息已足夠，甚至比司機(jī)更加安全(比如人會(huì)疲勞，反應(yīng)速度也慢，還會(huì)發(fā)手機(jī)信息)。他預(yù)計(jì)，未來的20-30年依然會(huì)是一個(gè)司機(jī)和無人車并存的時(shí)代：車還會(huì)有車燈，道路也會(huì)使用反光材料，司機(jī)還會(huì)用雙眼認(rèn)路。他說，在道路還是為視覺設(shè)計(jì)的情形下，“視覺方案是可以做的很好的，甚至是非常完美的”。

然而，他也認(rèn)為，從產(chǎn)品的角度，加越多的傳感器就越安全，只是存在成本的問題。“考慮兩個(gè)極端的情形，一個(gè)是只有計(jì)算機(jī)視覺，一個(gè)是什么傳感器都有，將來實(shí)現(xiàn)真正的量產(chǎn)，能為大家所用，可能會(huì)是一個(gè)中間的結(jié)合;另外，使用的場(chǎng)景不同，比如是在高速路行駛的車，還是低速的擺渡車，所使用的傳感器配置都會(huì)不一樣。” 肖健雄說。

不過，景馳科技的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO韓旭卻認(rèn)為，純視覺的解決方案只是理論可行，實(shí)際上很難做到。他說，在一定可控的范圍內(nèi)，多加傳感器可以提高靈敏度，也是為了保證更加的安全，而成本，如果結(jié)合共享車的使用，是可以均攤下來的。“我覺得還是多傳感器融合的方案更加實(shí)際點(diǎn)。”他說。韓旭曾擔(dān)任百度首席科學(xué)家，他和同事在今年4月份創(chuàng)立景馳。

特殊情形瓶頸

不過，傳感器只是整個(gè)自動(dòng)駕駛中的一部分，更重要的還是背后的算法。以激光雷達(dá)為例，當(dāng)收集到稱之為“點(diǎn)云”(point cloud)的大量信號(hào)后，自動(dòng)駕駛的軟件要識(shí)別出各種物體，比如行人，樹木或其他車輛。然后，將此刻“看到”的與之前的情形進(jìn)行比較，知道發(fā)生了哪些變化后再作出行動(dòng)。而這樣周而復(fù)始的過程必須以極快的速率，持續(xù)不斷地進(jìn)行。

如今，無人車上路測(cè)試已不算稀奇，而且有些已經(jīng)跑了成百上千公里。如果這些已經(jīng)足夠讓你驚嘆，可也不應(yīng)簡(jiǎn)單認(rèn)為，模型演示可以等同于商業(yè)化產(chǎn)品——二者的差距可能同樣是成百上千公里。與很多軟件開發(fā)通常遇到的困難類似，對(duì)自動(dòng)駕駛來說，最困難的地方在于對(duì)特殊情形(edge case)的正確判斷。

?車背后的人形廣告可能會(huì)讓無人車感到困惑

一些在人看來不是問題的問題(比如，人很容易知道前方公交車后背張貼的廣告模特不是真人)，在支撐自動(dòng)駕駛的軟件看來，可能會(huì)感到十分困惑：到底是不是人?恐怕再精妙的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也會(huì)因?yàn)槿鄙偬厥馇樾蜗碌膶W(xué)習(xí)而無法真正發(fā)揮效能：不學(xué)又如何會(huì)呢?

特殊情形對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性來說至關(guān)重要。長(zhǎng)久以來，自動(dòng)駕駛的擁護(hù)者都承諾了比司機(jī)更高的安全性?？墒?，事故率多少算安全呢?這似乎是一個(gè)無止境的追求。如果有某家公司聲稱有99.9%的安全，這恐怕也沒什么，因?yàn)檫@反過來說明事故率是千分之一。

“0.01 的進(jìn)步都是非常關(guān)鍵的。” 韓旭說，“提高安全性，有效的數(shù)據(jù)是非常重要，關(guān)鍵在于特殊的情形(corner case)學(xué)習(xí)，而且(這樣的情形)還非常分散多樣”。

不過，特殊的情形卻是不容易遇到的。成千上萬公里的測(cè)試也許遇到的特殊情形少之又少。那么，如此稀有的特殊情形數(shù)據(jù)，該如何獲得呢?自動(dòng)駕駛行業(yè)是否會(huì)像計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域那樣創(chuàng)建一個(gè)類似于ImageNet的共享數(shù)據(jù)集呢?

肖健雄認(rèn)為，除去自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)量相對(duì)非常大之外，整個(gè)行業(yè)還處于非常早期的階段，也不利于數(shù)據(jù)共享。“比如使用什么樣的傳感器，用多少傳感器，都還沒定，(傳感器在車上)安裝的位置也不一樣，有大量的未定因素。”他進(jìn)一步說，這也就是為什么形成一個(gè)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，開始對(duì)話是非常有意義的。

“我們看到有不少的航空規(guī)定，每一項(xiàng)規(guī)定背后都是一起事故，教訓(xùn)是非常慘重的;所以，我覺得任何一家公司都應(yīng)該有責(zé)任分享數(shù)據(jù)，這是需要我們?nèi)ヒ黄鹜苿?dòng)的。”韓旭說。

相對(duì)于汽車的零部件供應(yīng)商或者像AutoX這樣的純技術(shù)公司，在當(dāng)下車企無疑擁有更多的數(shù)據(jù)。奇點(diǎn)汽車CEO、創(chuàng)始人沈海寅也認(rèn)為，只有擁有一個(gè)合作的健康生態(tài)，各方才能存活的更好，“我們也非常樂意做這樣的事情”。

隨著大量特殊情形下駕駛數(shù)據(jù)的累積，算法的改進(jìn)也在情理之中。沈海寅預(yù)計(jì)可能要15至20年，才能達(dá)到完全的自動(dòng)駕駛。那么，在此之前，自動(dòng)駕駛可能的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些呢?韓旭說，限定區(qū)域的自動(dòng)駕駛可能會(huì)很快實(shí)現(xiàn)：“這種級(jí)別的駕駛會(huì)比大家想象的更快的到來，至少我看到的趨勢(shì)是這樣的。”

待補(bǔ)的政策環(huán)節(jié)

要實(shí)現(xiàn)真正的落地，實(shí)際路測(cè)都是不可缺少的一環(huán)。雖然實(shí)驗(yàn)室的模擬，有助于自動(dòng)駕駛車輛在上路之前獲得一定的安全保障，但終究難以代替實(shí)際路測(cè)：有效的數(shù)據(jù)需要真實(shí)場(chǎng)景下來獲得。

去年三月，一位司機(jī)在佛羅里達(dá)的高速路上使用特斯拉(Model S)輔助駕駛系統(tǒng)駕車時(shí)出車禍離世。這一事件似乎沒有阻礙美國(guó)本土無人車路測(cè)的潮流。

共享車提供商優(yōu)步已經(jīng)在美國(guó)鳳凰城，匹茲堡和賓夕法尼亞開始了路測(cè)。其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手Lyft也準(zhǔn)備了一隊(duì)的測(cè)試車，正網(wǎng)上征集舊金山灣區(qū)的志愿者免費(fèi)試駕。而谷歌的子公司W(wǎng)aymo也已經(jīng)在鳳凰城開啟了實(shí)際路測(cè)。

?谷歌很早就開始了無人車的路面測(cè)試

上個(gè)月初，美國(guó)眾議院以三分之二多數(shù)通過了自動(dòng)駕駛法案(SELF DRIVE act)，從聯(lián)邦層面為自動(dòng)駕駛管控建立了框架;盡管要成為正式的法律還需要參議院通過自己的法案，總統(tǒng)簽署生效。

從2010年谷歌在加州的山景城(Mountain View)公共道路上開始無人車測(cè)試以來，由于缺乏聯(lián)邦層面的立法，各個(gè)州出臺(tái)法規(guī)來規(guī)范無人車路測(cè)。統(tǒng)計(jì)下來州層面的法規(guī)已經(jīng)有21個(gè)，這無疑為全國(guó)更大范圍的測(cè)試造成了障礙。比如，加州立法禁止不安裝方向盤，剎車以及沒有司機(jī)看護(hù)的無人車上路;而亞利桑那州則很寬松，只要按照標(biāo)準(zhǔn)的車輛注冊(cè)就可以了。

自動(dòng)駕駛法案給予了美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA，National Highway Traffic Safety Administration)權(quán)威來規(guī)范無人車的設(shè)計(jì)，制造和營(yíng)運(yùn)。同時(shí)，此法案還會(huì)要求各大公司提供隱私政策，也就是說明他們將如何收集，使用和儲(chǔ)存用戶的數(shù)據(jù)。

而對(duì)于提供無人駕駛的大大小小的公司來說，一個(gè)利好的消息是，NHTSA將逐年提高獲得豁免上路的車輛數(shù)目，3到4年后可達(dá)到10萬。

無論是實(shí)際路測(cè)還是法規(guī)管理，中國(guó)已經(jīng)落后。美國(guó)立法方面的進(jìn)展令韓旭產(chǎn)生了某種緊迫感。在發(fā)言環(huán)節(jié)，他幾次談及中國(guó)在立法方面的滯后。目前國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛路測(cè)還處在一個(gè)不明了的灰色地帶。“美國(guó)有了，中國(guó)沒有，這個(gè)差別是非常大的;所以，如果我們要實(shí)現(xiàn)彎道超車，和美國(guó)競(jìng)爭(zhēng)，在立法方面就一定要跟上。”他說。

不過，對(duì)于中國(guó)的無人車市場(chǎng)，參與討論的幾位業(yè)內(nèi)人士依然保有樂觀的態(tài)度。韓旭說，景馳會(huì)在今年底或明年初以20輛車的編隊(duì)在中國(guó)做自動(dòng)駕駛的試運(yùn)營(yíng)，他很有信心一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。

肖健雄稱自己“很樂觀，也很現(xiàn)實(shí)”，他預(yù)測(cè)未來的12個(gè)月，市場(chǎng)將趨于冷靜，泡沫也會(huì)破滅，大家會(huì)以更為客觀的眼光來看待自動(dòng)駕駛，而這長(zhǎng)期來看也有利于自動(dòng)駕駛的健康成長(zhǎng)。