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◎作者 | 酷玩實驗室

◎來源| 酷玩實驗室（ID coollabs ）已獲授權


4月11日，據「點時新聞」報道：


湖南嶽陽，小鵬P7車主鄧先生稱在國道上開啟自動輔助駕駛行駛十幾公里後，突然遇到側翻在路邊的一輛汽車，由於系統沒有任何預警信息就直接撞了上去。


事後，鄧先生回憶說他當時是踩了剎車的，但好像並沒有作用，幸好此次事故沒有造成生命危險。

對此小鵬汽車官方給的回應是：

這是車主在使用ACC+LCC（自適應巡航+車道居中保持）功能時未保持對前方路況的觀察，沒有及時接管車輛而導致的事故。

意思就是你車主自己駕駛不當，和我們的車沒有太大關係，但他們願意贈送鄧先生一年延保。


這個回應遭到了當事人的拒絕，雙方目前沒有達成協商。


而隨後警方根據行車記錄儀發現，撞擊前幾秒加速度值有明顯上升的現象，卻並沒有剎車跡象。

會不會是鄧先生把油門當剎車踩了呢？這讓我們存在一定的疑惑。此次事件發生後，也引起了網友們的激烈討論。

有的網友心急地表示：「輔助駕駛不是自動駕駛，這種路段方向盤都不會拿了」，「前方出現物體還不剎車，沒收駕照算了」。


與之相反的還有一批網友則表示，「小鵬拿人性命開玩笑，延保這事兒一般人真想不出來」，「小鵬回應的挺好，以後別回應了」。


大家你來我往吵的是不可開交，一方是對於車主碰瓷的質疑，另一方則是對小鵬不想負責的詰問。

那麼這件事到底是誰的責任？


首先我們從鄧先生駕駛的小鵬P7車型來看，這一款車的自動駕駛級別是在L2—L3區間內。


根據我國工信部發布，並在今年3月份開始施行的《汽車行駛自動化分級》標準分析來看，L0—L2級別的以駕駛操控為主，自動駕駛的功能主要體現在危險信息預警和操作不當的短暫干預方面。
而進入L3級別就是人機共駕的模式了，自動駕駛功能主要體現在泊車輔助、ACC+LCC等方面。在開啟自動駕駛後，要求駕駛員要時刻監測路況，以便在出現緊急情況的時候接管駕駛。

說白了L0—L3都只能叫做自動輔助駕駛，而L4和L5級別的才能被稱為真正意義上的自動駕駛，完全由系統接管。


按照目前我國的道路交通法規來看，由於小鵬P7沒有達到完全由系統接管的級別，所以如果開啟自動駕駛輔助後完全不管，發生了意外車主本人是有責任的。


在這裡也要提醒下消費者，輔助駕駛不是自動駕駛，在開啟輔助駕駛後一定要實時觀察路況，不要讓認知偏差成為我們行駛安全的隱患。

還有一點需要引起我們注意，不可置否小鵬P7確實沒有識別出側翻在路邊的汽車。他們也承認，在開啟自動巡航時，對靜止物體的識別是存在相當大失敗概率的。

無獨有偶，就在去年8月份，造車新勢力蔚來也被推上了風口浪尖。

一輛開啟NOP（自動駕駛輔助系統）的蔚來ES8在行駛過程中撞上了一輛施工車，後者當即就被撞翻在地，年僅31歲的車主也付出了生命的代價，而系統層面的原因也是對低移速和靜止物體的低識別率造成的。


我們發現這兩種車型採用的感知系統，都是攝像頭加毫米波雷達。

自動駕駛的終極目標是替代人類，作為代替人眼的是感知系統，毫米波雷達就是提供環境感知的一種傳感器。


毫米波雷達的工作原理是根據多普勒效應，通過計算返回接收天線的雷達波頻率變化，來判斷物體與雷達本身的相對速度，從而判斷相對距離。

雖能識別出靜態物體，但不能分辨兩個物體是什麼。所以車載毫米波雷達並不是無法識別靜止物體，而是在算法層面一般將他們過濾掉了。

如不然，我們將會看到車輛經常會在隧道、路標牌、紅綠燈等靜止物體前頻頻剎車，這同樣也不是我們想看到的。

反觀以攝像頭為感知系統的自動輔助駕駛，作為擁有行業絕對話語權的特斯拉則表示「有話說」。


談到電動汽車自動駕駛，行業領頭羊特斯拉是我們繞不過去的存在。


特斯拉一直以來標榜的就是以視覺感知系統為核心，更是從去年五月開始全車只採用8個攝像頭來提供環境數據的採集，放棄了一直標配的毫米波雷達。CEO馬斯克認為只靠攝像頭追蹤周圍環境就夠了，這就相當於人類的眼睛，是最接近仿生學的存在。


但純攝像頭方案就真的可靠嗎？

2016年，美國佛州的一輛特斯拉Model S在autopilot（自動駕駛系統）狀態下和一輛正在轉彎的白色卡車相撞，車身鑽進了卡車貨櫃下方，駕駛員不幸身亡，而這也是世界上首例由自動駕輔助駛引發的交通事故。


緊接着2019年悲劇再次上演，一輛Model 3也是在美國佛州autopilot狀態下，以110公里每小時的速度撞上了橫穿馬路的白色拖掛卡車，駕駛員和系統均未做出規避動作，之後車身被毀，駕駛員也當場斃命。
時間來到2020年6月，台灣高速公路上一輛Model 3在自動駕駛的狀態下直直地向一輛已經側翻在路邊的白色貨車撞了上去，由於車內裝的是軟性物質有緩衝空間才免遭橫禍。


大伙兒有沒有發現，三次事故特斯拉都是撞上了白色的貨車，難道說特斯拉和白色的MBTI不和？

當然不是，原因是白色的車身被識別成白雲，因而會被系統誤認為是無障礙狀態從沒有發出規避指令。此事給特斯拉帶來了不小的負面影響，但他們依然沒有放棄這條路線，反而投入了更多的研發精力。

視覺技術是攝像頭是通過將捕捉到的2D信息傳給視覺算法系統來分析和決策的，這對系統的要求非常高，簡單來說就是既要算得准又要算得快。


算的準是要有海量的數據做支撐的，像上面事故中沒有儲備過的陌生信息就不會被識別，這時就需要進行一個「再學習」的過程來實現算法的迭代。

特斯拉通過「影子模式」來實現數據閉環，即在已經出售的車上安裝一種系統，不管車輛是否開啟autopilot行駛都會直接給他們提供真實的數據，以此來實現迭代更新。

這與谷歌的Waymo自己培養幾百輛車，獲取測試數據來說顯然具有壓倒性的優勢，數據也更為直觀可靠，目前沒有哪個企業可以與之比肩。


而在算的快方面特斯拉更是成為了自動駕駛界的「蘋果」，自己研發了FSD（Full Self-Drive）系統。從Mobileye Q3到英偉達Tegra Paker再到自研的FSD，他們逐漸優化並實現了芯片的「量身定製」。

每一次迭代都將通過OTA（空中下載技術）完成遠程用戶升級，最新的FSD系統3.0數據處理主板採用了雙芯片模式，兩塊芯片相互對照大大提升了圖像處理的安全性以及準確性，也能更好地為以攝像頭為核心的感知系統保駕護航，提升安全冗餘。
技術方面的保障無疑是特斯拉堅定走純視覺之路的底氣，也算是徹底將其刻入了企業的DNA。

但目前特斯拉在採用純視覺後，「幽靈剎車」事件激增的現象也是不容忽視的，截止今年2月，共計約有354起相關投訴。例如：


攝像頭把公交車後面貼的人臉照片識別成真人，隨後autopilot就發出剎車指令讓正在勻速行駛的車停在了路邊。
尷尬兩個字，我只說一次。


而高感知高精度的激光雷達正好可以補足這一點。

原理是通過向外發射並回收激光脈衝，測量激光到達每個物體和返回的時間形成點雲，從而構建出三維的環境模型。

而且在光線不好以及視覺Corner等情況下還可以正常使用，有頻率高、準確度高、靈敏度高等優點。

如果引入激光雷達，根據構造出的三維立體圖形便可得知公交車後方的人臉照片並不是真正的行人，也不會發生所謂的「幽靈剎車」。

可儘管如此，激光雷達還是遭到了馬斯克的炮轟，他認為「使用激光雷達就像正常人拄拐、使用激光雷達必定會失敗」。


這些馬言馬語或許是他作為全球首富的「自覺」。


說人話就是：激光雷達太貴，現在還無法量產，我要賺錢。

當然對於深諳高處不勝寒馬斯克來說，攝像頭便宜能實現量產是最大的優勢。一顆單目攝像頭的成本在150-600元之間，較為複雜的三目攝像頭一般也在1000元以內。

而機械式激光雷達一開始在07年穀歌報價就在8萬美元左右，折合人民幣50-60萬。雖然隨着近幾年的發展，現在國內的混合固態激光雷達報價已經壓至8000元以下，但是相比之下成本還是太高了。

要想真正普及，成本得降到千元以下才行。

激光雷達和純視覺這兩個各有優缺點且並不衝突的感知技術，在行業發展中慢慢形成了短兵相接的局面。

車企的需求就是其中重要的原因，而當下成長的電動汽車品牌更傾向於激光雷達，它被看做是L3級以上自動駕駛必備的傳感器。

假設企業如果跟風特斯拉的純視覺技術，雖然攝像頭成本便宜，長期來看很可能被特斯拉已經形成的技術壁壘遠遠甩在後面。如果要抄近路購買他們的系統沒準兒還會被卡脖子，這顯然是有局限性的。

而選擇激光雷達就相當於是換了條賽道，玩家都還在發展階段，只要取得突破就完全可以實現賽道領跑。


由於特斯拉的主要路測數據在北美，要想在我國本土搶占市場還需要海量的數據。而我國研究自動駕駛的企業雖然起步較晚，但可以抓住這段「中場休息時間」好好發展。
目前我國大部分車企選擇了激光雷達、攝像頭等多傳感器融合技術。激光雷達較遠的探測距離可以很好的實現提前預警，增強消費者的安全冗餘。

根據沙利文研究數據顯示，全球激光雷達市場將在2025年達到135億美元左右，有了需求市場自然就會帶動產業鏈的發展，相關廠商紛紛加入。


根據不同公司研究技術路線的不同可分為：

機械式激光雷達——Velodyne等；
半固態激光雷達——Luminar、Innoviz、Innovusion、速騰聚創、禾賽科技、華為、大疆 Livox、鐳神智能等；
純固態激光雷達——Ouster、Quanergy等。


機械、半固態和固態相對應的成本也是依次遞減的。

為了避免被卡脖等原因國內的自動駕駛車企大部分也選擇了國產的激光雷達，例如：蔚來與Innovusion（圖達通）、小鵬與大疆、理想擁抱禾賽科技以及與華為合作的北汽極狐等。

其中華為在2020年末研發的96線激光雷達已經達到了10萬套每線，未來計劃將成本降到200美元甚至是100美元。


這讓激光雷達的成本降低再提速，也讓我們看到了曙光，當能達到車規級量產時沒準兒我們會聽到馬斯克被打臉的聲音。

說到這裡，無論是激光雷達能實現車規級發展還是特斯拉的純視覺算法解決了現有的疑難雜症一騎絕塵，未來的發展沒有人能給出定論。


畢竟根據國家十四五規劃，以5G為基礎的V2X（車路協同技術）也會帶來大的行業突破。

但不論怎樣，對於我們來說都是離自動駕駛更近了一步。


尾聲

據聯合國統計，世界上每年約有130萬人死於車禍，93%的人因醉酒、疲勞駕駛等原因喪失生命。不管是從安全方面還是歷史發展的必然方面來看，自動駕駛都是未來汽車行業兵家的必爭之地。


麥肯錫數據顯示，中國將成為未來自動駕駛最大的市場。這麼大的蛋糕，企業們爭先恐後紛紛加速布局：

通訊設備廠商——中興、高鴻為例；

傳統汽車——比亞迪、長安為代表；

傳統新勢力——蔚來、小鵬、理想；

互聯網和科技公司——滴滴、阿里等；

單車智能——小馬智行，文遠知行等；

全棧能力公司——百度、華為、蘑菇車聯等。

不論什麼打法，率先實現商業規模化的就能在競爭中占得先機。

總之，風口已至，道路千萬條，安全第一條。


END

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