預(yù)測未來是一件難事，在炙手可熱的自動駕駛領(lǐng)域尤其如此。做自動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。

　　自動駕駛何時發(fā)生，會在怎樣的場景下發(fā)生?是擺渡車，還是高速路上的載貨車?會不會充斥周遭，無時無刻，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，也對無人車落地的實際障礙提出了看法。

　　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，都需要作出準確判斷，否則安全就是個大問題。

　　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)測試的無人車，都組合裝備了攝像頭、雷達、激光雷達等傳感器。甚至，為了進一步準確的探測人等生物，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，如攝像頭在光線弱的夜晚或者光線很強的白日性能不好，激光雷達無法有效應(yīng)對大雨或霧霾，而雷達對反光的小金屬物件容易出錯。

　　在眾多傳感器中，以對周圍環(huán)境獲得更細節(jié)化的刻畫衡量，大多數(shù)業(yè)內(nèi)人士認為，激光雷達是未來無人車的“標(biāo)配”。簡單來說，激光雷達每秒鐘發(fā)射上百萬道的激光，這些激光束碰到周遭物體后返回，通過記錄來回的時間就可創(chuàng)設(shè)一個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。不過，特斯拉一直是個特例——其CEO 伊隆·馬斯克(Elon Musk)認為，激光雷達太過昂貴，普通公眾無法負擔(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)計算機視覺和機器人實驗室的主任，去年成立AutoX。

　　從公開報道看，AutoX使用的是攝像頭加圖像識別算法的技術(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，甚至比司機更加安全(比如人會疲勞，反應(yīng)速度也慢，還會發(fā)手機信息)。他預(yù)計，未來的20-30年依然會是一個司機和無人車并存的時代：車還會有車燈，道路也會使用反光材料，司機還會用雙眼認路。他說，在道路還是為視覺設(shè)計的情形下，“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。“考慮兩個極端的情形，一個是只有計算機視覺，一個是什么傳感器都有，將來實現(xiàn)真正的量產(chǎn)，能為大家所用，可能會是一個中間的結(jié)合;另外，使用的場景不同，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韓旭卻認為，純視覺的解決方案只是理論可行，實際上很難做到。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際點。”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，傳感器只是整個自動駕駛中的一部分，更重要的還是背后的算法。以激光雷達為例，當(dāng)收集到稱之為“點云”(point cloud)的大量信號后，自動駕駛的軟件要識別出各種物體，比如行人，樹木或其他車輛。然后，將此刻“看到”的與之前的情形進行比較，知道發(fā)生了哪些變化后再作出行動。而這樣周而復(fù)始的過程必須以極快的速率，持續(xù)不斷地進行。

　　如今，無人車上路測試已不算稀奇，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)簡單認為，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，對自動駕駛來說，最困難的地方在于對特殊情形(edge case)的正確判斷。

　　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)，在支撐自動駕駛的軟件看來，可能會感到十分困惑：到底是不是人?恐怕再精妙的機器學(xué)習(xí)算法也會因為缺少特殊情形下的學(xué)習(xí)而無法真正發(fā)揮效能：不學(xué)又如何會呢?

　　特殊情形對自動駕駛的安全性來說至關(guān)重要。長久以來，自動駕駛的擁護者都承諾了比司機更高的安全性?？墒?，事故率多少算安全呢?這似乎是一個無止境的追求。如果有某家公司聲稱有99.9%的安全，這恐怕也沒什么，因為這反過來說明事故率是千分之一。

　　“0.01 的進步都是非常關(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?自動駕駛行業(yè)是否會像計算機視覺領(lǐng)域那樣創(chuàng)建一個類似于ImageNet的共享數(shù)據(jù)集呢?

　　肖健雄認為，除去自動駕駛的數(shù)據(jù)量相對非常大之外，整個行業(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。”他進一步說，這也就是為什么形成一個產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，開始對話是非常有意義的。

　　“我們看到有不少的航空規(guī)定，每一項規(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)ヒ黄鹜苿拥摹?rdquo;韓旭說。

　　相對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)。奇點汽車CEO、創(chuàng)始人沈海寅也認為，只有擁有一個合作的健康生態(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，算法的改進也在情理之中。沈海寅預(yù)計可能要15至20年，才能達到完全的自動駕駛。那么，在此之前，自動駕駛可能的應(yīng)用場景有哪些呢?韓旭說，限定區(qū)域的自動駕駛可能會很快實現(xiàn)：“這種級別的駕駛會比大家想象的更快的到來，至少我看到的趨勢是這樣的。”

　　待補的政策環(huán)節(jié)

　　要實現(xiàn)真正的落地，實際路測都是不可缺少的一環(huán)。雖然實驗室的模擬，有助于自動駕駛車輛在上路之前獲得一定的安全保障，但終究難以代替實際路測：有效的數(shù)據(jù)需要真實場景下來獲得。

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

　　共享車提供商優(yōu)步已經(jīng)在美國鳳凰城，匹茲堡和賓夕法尼亞開始了路測。其競爭對手Lyft也準備了一隊的測試車，正網(wǎng)上征集舊金山灣區(qū)的志愿者免費試駕。而谷歌的子公司W(wǎng)aymo也已經(jīng)在鳳凰城開啟了實際路測。

　　上個月初，美國眾議院以三分之二多數(shù)通過了自動駕駛法案(SELF DRIVE act)，從聯(lián)邦層面為自動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試以來，由于缺乏聯(lián)邦層面的立法，各個州出臺法規(guī)來規(guī)范無人車路測。統(tǒng)計下來州層面的法規(guī)已經(jīng)有21個，這無疑為全國更大范圍的測試造成了障礙。比如，加州立法禁止不安裝方向盤，剎車以及沒有司機看護的無人車上路;而亞利桑那州則很寬松，只要按照標(biāo)準的車輛注冊就可以了。

　　自動駕駛法案給予了美國國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，制造和營運。同時，此法案還會要求各大公司提供隱私政策，也就是說明他們將如何收集，使用和儲存用戶的數(shù)據(jù)。

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

　　無論是實際路測還是法規(guī)管理，中國已經(jīng)落后。美國立法方面的進展令韓旭產(chǎn)生了某種緊迫感。在發(fā)言環(huán)節(jié)，他幾次談及中國在立法方面的滯后。目前國內(nèi)的自動駕駛路測還處在一個不明了的灰色地帶。“美國有了，中國沒有，這個差別是非常大的;所以，如果我們要實現(xiàn)彎道超車，和美國競爭，在立法方面就一定要跟上。”他說。

　　不過，對于中國的無人車市場，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，景馳會在今年底或明年初以20輛車的編隊在中國做自動駕駛的試運營，他很有信心一定會實現(xiàn)。

　　肖健雄稱自己“很樂觀，也很現(xiàn)實”，他預(yù)測未來的12個月，市場將趨于冷靜，泡沫也會破滅，大家會以更為客觀的眼光來看待自動駕駛，而這長期來看也有利于自動駕駛的健康成長。（來源：知識分子）