辅助驾驶≠自动驾驶 自动驾驶事故的反思

图片来自于网络

结合国内自动驾驶分级来看，我们认为现阶段L0到L2级别其实没有任何争议，也已经完全实现。因为他们不受地域、环境、其他交通参与者的变化影响，是完全自主驾驶的辅助分支。但现阶段来看，那些挂着L3级别硬件打着L2.5级自动驾驶擦边球的车型才是一些风险的根源。它们在操作上已经给了驾驶者自动驾驶的错觉，因为较为可靠的操作以及安全优先的设定，会让驾驶者忽略一些潜在危险。但本质上来说，国内道路环境、交通参与者素质等方面与海外有着不同。很多快速发展的区域，道路建设日新月异，路标施划可能也不完整。如果驾驶者放权给车辆就会非常危险，若以特斯拉为例，国内外因为自动驾驶发生的事故更是不胜枚举。

图片来自于网络

再有就是L3、L4级别的自动驾驶，其实个人认为可能在3-5年后，国内的大部分区域就能实现L3级别的自动驾驶，而像北京大兴近年来也开放了不少L3、L4级的自动驾驶路段，甚至最近还开放了一段10公里的高速路。目前像很多企业都在做更高级自动驾驶的技术研发，例如百度阿波罗经过5代产品积累了上千万公里的无人驾驶数据信息，车辆都具备大量冗余摄像头和算力设备。监控车辆的“驾驶者”也都是经过培训的专业人员，行驶路线也都在规定的测试区域内。像这样完备的技术验证，完全可以实现安全可靠的L3级和L4级自动驾驶。至于L4级由于目前国内的道路环境和车辆数量等原因还暂时不太实用，毕竟保守点也不是什么坏事。

既然已经有厂家通过大量的数据积累形成L3、L4级自动驾驶闭环，那么其他车企是否也可以效仿实现数据共享呢？个人感觉短期内还很难毕竟数据共享要建立在相同的算法之下，同时高精地图、车辆硬件、算力等方面也要有个入门门槛，但目前行业内显然没有达成共识。这就像我们要玩一个游戏，但你起码硬件得满足，同时驱动也得支持才行。但反观目前的主流技术路线，我认为还需要一些时间，就以目前走的比较靠前的品牌举例。

图片来自于网络

首先蔚来（NOP）和小鹏（NGP）现阶段的自动驾驶技术路线较为接近，都是依赖导航系统、高精地图、系统算法的深度融合，使车辆在高精地图覆盖范围内的大部分高速公路及城市高架路，能按照导航规划路径实现自动汇入主路、在主路中巡航行驶并智能选择最优车道、根据导航规划自动切换至下一条高速/高架、自动驶离主路等操作。简单来说就是靠着毫米波雷达+简单的视觉成像+高精地图+运算处理实现部分自动驾驶。当然不少厂家也是走的这样的技术路线，但它们这种保守的搭配很快会遇到硬件瓶颈、处理信息量瓶颈、高精地图更新慢等等问题，当然安全方面也不能做到绝对完美。不过很快也会迎来新产品，因为目前小鹏和蔚来也都在捣鼓各家的激光雷达车型，好不好用还得将来再论。

特斯拉（NOA）则是另辟蹊径的一家，他们的技术路线否定了像激光雷达、毫米波雷达一类的硬件，而是通过更强大的视觉摄像头+视觉神经网络+实时高速运算来实现自动驾驶。复杂一点说，特斯拉的自动驾驶更像所见即所得，前方的道路信息、路边的车辆、各种交通参与者、道路的走向甚至信号灯等都要进行实时的信息运算，对于处理器硬件的要求和视觉神经网络的成熟度非常高。但是相比前者来看它的单车制造成本会低一些。当然特斯拉的这套系统也是双刃剑，经过无数辆特斯拉车型学习过的路线，都会回传到云端信息中心，一些敏感的城市信息将毫无保留的长传，但所有的车主也将获得最新的信息，这比高精地图的更新效率要快得多。简单来说，蔚来小鹏的系统像安卓手机，硬件卡的死死的，但好不好用要看软件的支持和优化，“”过热、卡、死机”可能就是问题。特斯拉的这套系统更像IOS，它靠着强大的后台优化，可以不那么依赖硬件，但视觉神经网络的高级运算，也并不能做到百分百的安全可靠，要不也不会出现那么多的事故。