关于无人驾驶前景你应该知道的几件事

习楠++蔡婷贻

优步无人驾驶汽车载客服务的亮相，暗示自动驾驶量产化的脚步似乎近了，但事实上无人驾驶是自动驾驶的最高等级，现在还在技术爬坡路上。不过，谁更有未来，确实要看谁有更开放的心态去拥抱变化

自动驾驶与消费者的距离似乎越来越近。

2016年9月19日，美国总统奥巴马投书《匹兹堡邮报》，“去年35200人死在公路上，其中94%是由于人为错误和选择……自动驾驶车辆有每年拯救几万人的潜力。更何况，目前我们有太多的年长者和残障人士无法开车，自动驾驶车辆将能改变他们的生活。”此举宣示了他的政府支持自动驾驶的立场。

隔日，联邦政府交通部门就公布自动驾驶法规草案，为自动驾驶上路日程再推一步。

9月14日，四辆福特Fusion作为优步（Uber）公司无人驾驶汽车“首秀”，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路测试。该公司对外界表示，至少还有另外12辆无人驾驶汽车已经做好上路载客的准备。

当然也有与无人驾驶有关的事故爆出。最近一起发生在谷歌无人车上。据报道，美国当地时间9月23日，谷歌无人驾驶汽车在山景城发生车祸，一辆货车从侧面撞向谷歌无人驾驶原型车，幸运的是，当时安全气囊已经打开，并没有人员受伤。不过目击者称，这次事故中货车司机应当负主要责任。自2014年9月到2015年11月，谷歌试驾出现过272次失误、13次人未接手就发生事故的意外。今年，特斯拉的无人驾驶汽车也曾发生事故并导致驾驶员丧生。

其实，消费者经常将无人驾驶和自动驾驶相混淆。顾名思义，两者最大的区别，一个叫无人，一个为自动，普通民众可以这样理解：某些功能处于自动化的，就可称为自动驾驶。但要达到无人且安全驾驶的状态，是更高难度的技术挑战。

自动驾驶的五个等级

自动驾驶作为未来智能交通的发展趋势，不仅在业内炙手可热，也受到普通消费者的期待。但实现真正意义上的自动驾驶，首先要攻克的是感知技术上的层层难关，降低成本，同时探索商业发展路径。

14日的试运行，使优步成为美国首个推出无人驾驶汽车载客的公司。据美联社、新华社等媒体报道，每辆无人驾驶汽车均配有两名工程师，其中一名工程师坐在驾驶员位置，随时准备在道路状况复杂的路段接手控制车辆，另外一名工程师坐在副驾驶位置，负责监控汽车的动态，乘客坐在后排座位。

由于两名工程师坐在主、副驾驶位置上，反而比普通汽车还多出一名“驾驶员”，因此，至少从直观上来看，这次测试与其说是“无人驾驶”，不如称为“自动驾驶”。

无人驾驶和自动驾驶，细致体会是有差异的。

中国科学院合肥物质科学研究院智能车辆技术研究中心副研究员王智灵介绍，业内普遍承认的分级方式来自于美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对自动驾驶功能的等级划分，从0至4分为五个级别，国内外的车企均沿着这个级别划分来发展无人驾驶技术。

0级没有任何自动驾驶功能、技术，司机对汽车所有功能拥有绝对控制权；1级是向司机提供基本的技术性帮助，如自适应巡航控制系统、自动紧急制动等；2级是司机和汽车分享控制权，有自动巡航控制或车道保持功能，但司机必须随时待命，以便在自动系统停止工作时马上接管；3级是系统在某些条件下，可以完全负责整个车辆的操控，遇到紧急情况才需司机接管车辆；4级才是真正的无人驾驶，无需司机或乘客的干预或协助由出发地驶达目的地。

目前，所有车企都达到1级水平。部分车企达到2级水平，如保时捷研发的最新技术InnoDrive，与自适应巡航控制系统和卫星导航数据“合作”，可扫描前方3公里内的物体，并使汽车做出快速适应性调整。

一些车企正处于突破2级、尚未达到3级的状态，如自动安全刹车、自动泊车等功能，这也是大部分传统车企在无人驾驶领域的技术现状。

地平线机器人创始人、CEO余凯告诉《财经》记者，相对于无人驾驶，他更多使用自动驾驶来称呼目前汽车的智能化进程。“所谓自动驾驶也好、无人驾驶也好，大多还处于2级的阶段，即便是高端辅助驾驶功能，也就是3级。”

优步刚刚测试上路的无人驾驶汽车，也算不上真正意义上的无人驾驶——他们计划逐步将随车的两名工程师减少至一名，最终实现“纯无人”驾驶。

特斯拉在全球范围售出的Autopilot，因其宣传策略而令人产生了该款车辆系无人驾驶汽车的错觉。实际上该款车最多处于3级水平。从最初便潜心研究真正意义上的无人驾驶汽车的谷歌公司，现有技术也未能完全突破3级，达到4级水平。

感知技术突破是关键

如果将无人驾驶汽车比作人，可以如此理解它的关键模块——感知模块为眼睛，汽车依靠由摄像头、雷达、GPS等一系列部件组成的感知模块去感知路况；

中央决策模块如大脑，包括路径规划、导航、信息融合和路径跟踪等，通过对由感知模块搜集的信息进行整合、分析，作出自主驾驶、避障、超车等决策；

底层控制模块似手脚，控制车辆行驶速度、角度，按照决策的路线安全行驶。

可见，与人手动驾驶汽车一样，无人驾驶汽车所有关于路况信息的收集、路径分析规划、操控决策的制定，全部依赖于感知模块这双“眼睛”的视力。这也是目前全球范围内无人驾驶技术向更高层级发展亟待突破的关键。

优步在匹兹堡的实验驾驶上就面临过桥和停红绿灯的困难。“汽车需要像人一样知道前面有没有障碍物，障碍物是行人、车辆还是树枝，它离车有多远，它的方位、它的移动趋势是怎样的。然后，根据这些感知去做路径规划，使车避开这些障碍物，达到目的地；同时还要控制车顺着规划的路径往前走。”余凯说，感知模块已经不限于单纯的“看”，“它一定是多种传感器融合的结果，如果仅仅是看，很可能无法应对恶劣天气等极端路况”。

目前，最大的技术难点就是感知。美国杜克大学Mary Cummings教授介绍，“水雾和沙尘会影响光雷达感应器，分散或阻挡激光束，干扰摄像头捕捉图像的能力。”

特斯拉早前的一起交通事故，就是因为感知系统出了问题。以色列公司Mobileye的感知系统技术遥遥领先，特斯拉采用的就是该公司的感知系统。

感知系统并非在所有情况下都完美有效。“特斯拉采用的Mobileye技术，在高速路上比较有效。”余凯分析，“特斯拉在自动驾驶方面没有清晰地告诉用户这其实是一个辅助驾驶，并且下了高速路是不能用的。”

导致车辆感知困难的核心原因是不确定性。在现有技术条件下，如果车辆发生故障等紧急情况，至少需要1秒钟的反应时间。

实际上切换这件事比想象的要复杂。在自动驾驶状态下，人会变得注意力不集中，此时如果突然进行自动驾驶和人工驾驶的切换，反应会慢。“一定要把人和车的接管变得很清晰，让这件事没有疑义。” 余凯解释，人跟机器的控制边界要定义得很清晰，未来的产品要全面评估周围驾驶环境的风险程度，大于某一个阈值的话就由人接管，这需要基于深度学习的方法。

维吉尼亚理工大学研究显示，处于3级水平的无人驾驶汽车做出回应需要17秒，以时速105公里计算，汽车已经开出494米。

目前业界通常采用的是静态感知，即感知当前时刻的情况。而自动驾驶一定要预测下面的几秒钟甚至更长时间里会发生什么，不然没有提前量来保障行驶安全。这点困惑着研究人员。

“提高感知系统的性能，目前来看主要有两条路径，一种是让方法变得更灵活，即通过技术攻关提高对不确定性情况或因素的智能感知水平；另一种是让经验变得更可靠，看到的东西越来越多，能处理的也越来越多，经验丰富时就会判断更准确，通过已经确定的信息不断修正不确定的信息。”王智灵分析，这都有赖于深度学习的应用，而深度学习还没有进入大量应用的阶段。

无论无人驾驶，还是自动驾驶的应用都需格外谨慎。奥迪美国市场总裁Scott Keogh在《华尔街日报》撰文提醒说，“值得大家记住的是：里面涵盖了很多金属……同时它以飞快的速度在移动着。”

谷歌和特斯拉代表两种路径

攻克感知系统的技术难题后，自动驾驶能迅速实现量产吗？答案依然不确定。

成本，直接关系到车辆的销售价格。

雷达是感知模块中必不可少的部件之一。据称，谷歌无人汽车目前使用的激光雷达售价高达8万美元。

激光雷达，能够依靠激光遇到障碍后的折返时间计算出物体与车体之间的相对距离，生成物体的3D轮廓，构建汽车周围环境的高精度地图，并可对周围环境进行360度的扫描。

今年8月，美国福特公司宣布投资以激光雷达生产著称的Velodyne公司。福特首席技术官拉什·奈尔（Raj Nair）表示：“我们将激光雷达视为关键。激光雷达具备强大的传感能力，可以作为雷达和摄像头的有益补充。”

“激光雷达是目前能够应用于无人车传感系统最精确的技术之一，它和其他传感装置相配合，现今不可替代。”王智灵说。

并非所有企业都采用激光雷达。毫米波雷达加摄像头，这样的组合在业界也有很多拥趸。比如特斯拉CEO伊隆·马斯克（Elon Musk）曾公开表示，毫米波雷达加摄像头“完全可以替代激光雷达”。

毫米波雷达比激光雷达精度低、可视范围的角度小，但毫米波雷达的成本远低于激光雷达。王智灵介绍，目前在纯无人驾驶领域，激光雷达使用较多，辅助驾驶领域则更多使用毫米波雷达。

不少车企像马斯克那样，选择使用多个毫米波雷达或超声波雷达的方式，对体积影响不大，但成本会大幅下降。

当然也有第三种选择。激光雷达成本最贵的部分是机械旋转部件，因此，固态激光雷达应运而生，它将原本可旋转的部件替换成了电子设备，降低了成本，也减小了体积。媒体报道称，美国新兴激光雷达公司Quanergy开发的固态激光雷达，计划2017年底量产，单个售价250美元。

不能旋转的固态激光雷达水平视角小于180度，而一枚激光雷达能够360度发射激光，因此，多个固态激光雷达组合使用，是常见的解决方案。

从这些细节可见，从感知，到算法、规划、控制、决策，技术仍在发展过程中。

如今，谷歌和特斯拉分别代表了无人驾驶的两种不同的发展思路。

“最初，谷歌的无人驾驶汽车内是没有方向盘的，但美国加州政府法律不允许，它又加上去了，这反映了它想一步做到无人驾驶的心态。”余凯说。

而特斯拉走了完全不同的路径。“（特斯拉）首先把车作为一个产品，把它自己认为成熟了的东西一点点往上加，推送给客户。”王智灵称。

业内对于这两种路径的发展前景，普遍持观望态度。如果单纯以量产化来衡量，特斯拉走在了谷歌的前面，尽管它不是严格意义上的自动驾驶。

这两家公司因基因不同，各有所长。车企对机械系统、安全和可靠性的理解更深，比如它会做充分测试，整个软件的编程有严格规范，硬件也有各种严格标准；互联网企业的优势在于它的创新、在于软件，劣势在于对车本身的结构理解不够深刻。

来自法规和市场的挑战

9月20日，美国联邦政府列出15项要求，将自动驾驶上市提上日程。

根据草案，厂商需要展示无人驾驶是如何执行的，在失败时如何应对；这些汽车如何被测试，所有研发无人驾驶的企业需要公开汽车表现评估，并让执法部门和其他公司一起评估。

一些细节也有要求，如车主隐私方面，用车数据被搜集，制造商需告知车主，而车主有权拒绝；系统安全方面，无人驾驶车辆在软件无法运作，将发生车祸等情况下如何回应；数据安全方面，厂商需保护系统安全，免于被黑客干扰；人为介入方面，制造商需考虑让无人驾驶车具有与行人和其他路上车辆沟通的能力；侦测和回应方面，厂商需展示无人驾驶汽车如何应对倒下的树木，或任何突然发生的意外事件等。该草案还要求提供消费者教育。

相关厂商对数据公开和分享表现出保留的态度。相关游说和利益团体表示，他们将在草案征求意见的60日期限内做出具体回应。美国交通部部长Fox称，这些公司越透明，对它们自己越有利。美国政府将投入40亿美元促进此新技术的商业化和应用，此计划有待国会批准。

美国交通政策智库Eno Center for Transportation 副执行长Paul Lewis对《财经》记者表示，汽车业者和高科技公司最担心的问题是，目前汽车法规主要由州政府负责，这会变出50种规范，因此迫切需求联邦级的统一标准。他认为，联邦政府应该设立汽车表现评比标准。但他认为不需要统一地图，因为统一地图可能会制造更多问题，同时延迟研发的速度。

美国汽车协会调查显示，75%的美国人对搭乘无人驾驶车感到恐惧。另一机构EverQuote调查显示，81%的美国人相信自己驾车比搭乘无人驾驶车更安全。

以优步为首的出行企业，无疑在促进无人驾驶商业化中扮演着积极角色。优步选用补贴政策抢占市场占有率，最后导致自己和对手都流血不止。2016年上半年，优步在全球亏损12亿美元，其中二季度亏损7.5亿美元。纽约大学经济学教授 Robert Saloman对《财经》记者指出，出行市场目前的经营模式可能是不可持续的，一旦停止补贴后，市场可能出现10家新公司，竞争将进入不同模式。

补贴政策给出行市场的可持续性带来问号，无人驾驶因而可能成为优步的新目标。不过，Harry Campbell的观点是，优步的目标是全物流公司，目前它已开启如送餐和送货服务。Harry原本为一名太空工程师，曾在业余时间充当优步和其竞争对手Lyft的司机，现在全职分析出行行业。他认为无人驾驶的普及化是一个缓慢的过程，包括克服技术的困难、法令的通过，以及乘客由于驾驶意外产生的心理阴影。

优步在美国的主要对手Lyft，计划在2021年将车辆调整为以无人驾驶为主。

优步在东南亚的最大竞争对手Grab近期也宣布使用创业公司nuTonomy开发的软件。nuTonomy于8月底首先在新加坡2.5平方英里内提供6辆无人驾驶出租车服务。

10月13日，奥巴马政府将在匹兹堡举办第一届白宫前沿会议，将同业界专家们进一步讨论自动驾驶的上市之路。

无论如何，“谁会更有未来，应该看谁有更开放的心态去拥抱变化。”余凯说。