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L4自动驾驶因何难落地

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2019-03-11 15:04:16

最近,驭势科技CEO吴甘沙在某论坛上炮轰L4自动驾驶的商用化项目。他认为,至少在几年内,开放道路上的L4级自动驾驶商用化,是不可能实现的。所有以L4为“哏”的商业活动,基本都是忽悠。

凤凰城是避重就轻的选择?

不管从哪个角度衡量,目前自动驾驶的行业领先者仍是谷歌旗下的Waymo。今年早些时候,该公司宣布年内将开始运营无人驾驶出租车(车上也不配备技术人员),地点将在亚利桑那州凤凰城,届时可以透过谷歌的APP叫车。Waymo的CEO克拉夫西克表示,接人等技术问题已经解决。他承认凤凰城天气不错,但否认因这里缺乏挑战性而被选择。

但是,凤凰城全年大部分时间处于晴朗,干旱少雨,也没有自动驾驶最害怕的暴雪天气。这里街道整齐、居民很少。虽然Waymo否认有“电子围栏”,出租车主要运营于这样的地方,无疑削弱了全球第一个无人驾驶商用化项目的说服力。

吴甘沙抓住这一点。他放出图片来比较凤凰城和北京、重庆等人口大市。前者人少车少,一马平川,而中国大城市永远熙熙攘攘,路况极为复杂。他举出北京的五道口和重庆的黄角树立交桥,有100多个出口入口。

更为关键的是,很多交通参与者都不遵守交通规则,这一点让外国驾驶员视为畏途,而自动驾驶则可能无所适从。

优步自动驾驶车队在凤凰城路试的时候,就发现一个问题。如果将自动驾驶系统的识别标准调至“敏感”级别,乘客体验就相当糟糕。车不是开得速度偏低,就是一惊一乍,恶化了整条道路的交通状况。优步测试员调降了系统敏感度,结果在凤凰城附近的坦帕市出了事,车上安装的多种传感器都识别出行人,但系统选择将其忽略,导致一名行人罹难。

在吴甘沙看来,简单路况都错漏不断,复杂路况就可想而知了。没有到中国路试过的L4技术,都不具备商业价值。为什么中国成为“L4试金石”?不单纯因为中国的交通状况复杂,比中国交通参与者更加大胆、甚至无法无天的“马路天使”广泛存在于发展中国家。大城市街头交通的混乱程度固然跟人口和交通基础设施、治理情况有关,更跟经济发展水平、人群平均受教育程度正相关。

中国是全球最大的汽车市场,至尊地位将保持很多年,自然也是最具商业价值的大市场。它的交通使用情况千差万别,可以提供世界上几乎所有能想象到的交通测试环境。从比发达国家更先进、更新的硬件基础,到边远地区年久失修、缺乏维护的交通设施,应有尽有。不到中国测试就无法说服消费者。

恐怖的路试标准

目前任何一个公司的实测数据都是很不完备的。Waymo实测里程多达600万英里,是目前最多的,但远远不够。美国的人类驾驶员每16.5万英里才出一次普通事故,9000万英里才出一次致命事故,所以自动驾驶要证明比人类熟练驾驶员更强大,必须要有高出一个数量级——即10亿英里无致命事故的数据,才能证明测试具备足够的置信度。但单独的公司很难拿到如此之多的数据,即便资金充裕的谷歌也无法胜任。

而且有迹象表明,Waymo的测试技术水准提升陷入了某种瓶颈。2016-2017一年内,备用驾驶员每5000英里的干预次数只下降了10%。

而且,正如吴甘沙所言,这不单是里程的问题。Waymo的测试缺乏“激励”。100英里的平稳驾驶,也不如1英里的极端路况(拥挤、抢道),对系统的训练有效。

因此,Waymo的实测里程含金量,还要再打个折扣。

如果拿不出更好的办法,L4自动驾驶商用化,更像是登月工程——人类有能力组织实施,但代价太过高昂又缺乏直接汇报。比登月更糟糕的是,自动驾驶项目无法指望政府组织国家力量参与(不只是投资问题)。而各个创业公司的投资既分散又弱小,还要加上“吹水”和各种不靠谱。

有激进的说法认为,目前有多少声称“L4商业化项目”,就有多少骗子。

聊胜于无的解决办法

L4落地有两个前提:一个是开放道路,一个是商业化。前者意味着不能预设路况参数,后者则意味着可靠性和经济性达到推广标准。

如果都采用实打实的路测数据,单独公司很可能永远无法达到“比人类安全10倍”的要求。

解决方法也是有的,Waymo建立了虚拟城市,和封闭路况相结合,形成“半实物仿真。虚拟城市中可以设置复杂路况,模拟充分复杂的环境。如果算力充足,可以一天就能在模拟器里面跑100万英里。问题在于,虚拟训练的里程,与实际路试的“折合”关系如何?谁都无法给出确切答案。也就是无法证实虚拟测试的有效性。

还有吴甘沙鼓吹的“影子驾驶”。这个提法不新鲜,特斯拉就声称采用这种办法。简单而言,就是在有人驾驶的工况下,控制器同时运行一套自动驾驶算法,只进行虚拟决策,但不参与实际控制。数据则自动上传主机厂商的云端服务器。让所有卖出去的产品免费充当测试车,如果未获得充分授权,此举有侵犯客户的隐私权、知情权和物权的嫌疑。

虚拟测试和影子测试无法取代实测。

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