近日，在一場全球智能汽車前沿峰會上，如何解決自動駕駛安全問題成為了與會專家學(xué)者及企業(yè)代表共同關(guān)注焦點。事實上，雖然用戶已享受到部分自動駕駛技術(shù)所帶來的便利，但現(xiàn)實生活中因自動駕駛安全問題帶來的討論一直未曾停歇。特斯拉在全球范圍內(nèi)發(fā)生的一系列事故就是很好的案例。其中，近期一輛開啟Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng)特斯拉Model3追尾一輛靜止拖車的事故引發(fā)了外界高度關(guān)注。讓外界感到疑惑的是：面對道路前方這么大的障礙物Autopilot自動輔助駕駛系統(tǒng)為何“看不見“？

　　■沒有機器識別訓(xùn)練汽車只會驚慌失措

　　在普通人認(rèn)知里，靜止的大型障礙物是個非常易于識別的物體，為什么特斯拉Autopilot系統(tǒng)會無法識別？難道這些傳感器都是形同虛設(shè)嗎？

　　對此，理想汽車CEO李想在微博上發(fā)表觀點表示：“目前攝像頭+毫米波雷達(dá)的組合像青蛙的眼睛，對于動態(tài)物體判斷還好，對于非標(biāo)準(zhǔn)的靜態(tài)物體幾乎無能。視覺在這個層面的進展幾乎停滯，哪怕是動態(tài)，車輛以外的識別率也低于80%，千萬別真當(dāng)自動駕駛來使用。”

　　既然如此，那自動駕駛識別靜物難點究竟在哪里？對車身搭載的攝像頭、雷達(dá)這些傳感器又有著怎樣的要求？對此，汽車之家獨家采訪了法雷奧中國首席技術(shù)官顧劍民和大陸集團高級駕駛員輔助系統(tǒng)中國區(qū)負(fù)責(zé)人唐海宜這兩位專家，從感知層面，即傳感器這一角度來解析這些問題。

　　首先大致說一下什么是“感知”。在自動駕駛的整套方案（包括感知層、決策層和執(zhí)行層）中，最熱鬧的版塊莫過于感知決策層，這是人工智能大展拳腳的領(lǐng)域。感知是自動駕駛系統(tǒng)收集外部環(huán)境信息并從中認(rèn)知的能力，相當(dāng)于駕駛員對駕駛環(huán)境的觀察。

　　現(xiàn)階段，自動駕駛的感知層通過多種傳感器來實現(xiàn)。主要有激光雷達(dá)、攝像頭、毫米波雷達(dá)和超聲波傳感器。各種傳感器的特性不同，各有優(yōu)劣勢，面對復(fù)雜的行車環(huán)境，單一傳感器的數(shù)據(jù)滿足不了各種環(huán)境下的感知環(huán)境需求。

　　對于傳感器識別靜態(tài)物體的難點，顧劍民認(rèn)為，“對攝像頭來說，需要用機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練識別物體。但靜態(tài)物體類別多，形態(tài)也千差萬別，沒經(jīng)過樣本訓(xùn)練識別不了。撞消防車車尾或奇特形狀隔離墩欄桿等事故的，應(yīng)該就是沒有這個樣本訓(xùn)練所導(dǎo)致的。此外，前置攝像頭在識別物體時也對天氣和照明條件敏感；對于快速移動的汽車，前置攝像頭通常最終會捕捉到模糊或扭曲的物體圖像。”

　　“而對毫米波雷達(dá)來說，主要是受目標(biāo)對電磁波反射敏感度影響，有些橡膠類靜態(tài)物反射不好，識別會困難。此外，雷達(dá)幾乎無法區(qū)分龍門架、道路側(cè)面的金屬標(biāo)牌或道路上停放的靜止汽車，因為雷達(dá)的空間分辨率很差，在算法上只能通常忽略相對于路面不移動的雷達(dá)回波。否則，每次經(jīng)過路標(biāo)等靜物時，汽車都會驚慌失措。”顧劍民補充道。

　　唐海宜在接受汽車之家采訪時也表達(dá)了類似的看法。在他看來，實際交通環(huán)境中的靜物分布和種類比較復(fù)雜，單純的一種傳感器很難達(dá)到高的識別效果。比如雷達(dá)的優(yōu)勢在于測速，測距，對于尺寸較小，反射不強的靜物沒有優(yōu)勢。攝像頭的優(yōu)勢在于可獲取的環(huán)境信息豐富，可以利用機器學(xué)習(xí)做到目標(biāo)分類，但測速和測距上不如雷達(dá)。

　　唐海宜進一步解釋稱，把雷達(dá)與攝像頭二者結(jié)合可以相對實現(xiàn)一些標(biāo)準(zhǔn)靜態(tài)障礙物的識別。但即使這樣，車道內(nèi)出現(xiàn)非標(biāo)準(zhǔn)物，或者是較小尺寸靜態(tài)障礙物（10-20CM）仍然是個難題，因為此時雷達(dá)基本無效，即使機器學(xué)習(xí)也不能識別沒有訓(xùn)練過的障礙物，且要實現(xiàn)地面小尺寸靜態(tài)障礙物的檢測，對攝像頭的探測距離，精度和視角都有比較高的要求。

　　■被馬斯克鄙視的激光雷達(dá)大有潛力

　　既然如此，目前就沒有一個更好的解決辦法嗎？大陸和法雷奧在自動駕駛汽車識別靜態(tài)物體領(lǐng)域又有哪些解決方案？

　　顧劍民表示：“法雷奧的ScaLa激光掃描儀（激光雷達(dá)）可解決大部分這樣的問題，能很好地探測靜止或移動的物體，無論白天或黑夜。”

　　事實上，法雷奧ScaLa第一代早在2017年11月在奧迪全新A8上實現(xiàn)了量產(chǎn)。據(jù)顧劍民透露，ScaLa第二代計劃在2020年初量產(chǎn)。法雷奧的低速自動泊車，則是用攝像頭計算機視覺三維目標(biāo)探測，融合其它傳感器如超聲波或毫米波雷達(dá)等來解決，在自動泊車已有量產(chǎn)車型了。

　　談及激光雷達(dá)，業(yè)界一定會想起馬斯克曾在今年4月公開diss激光雷達(dá)。當(dāng)時，他曾直言“傻子才用激光雷達(dá)，現(xiàn)在誰用激光雷達(dá)誰完蛋”。此言一舉造成了激光雷達(dá)與攝像頭的技術(shù)分歧。

　　對此，一位行業(yè)分析師表示：“一旦你將這些理論技術(shù)用于現(xiàn)實，有很多未知數(shù)無法避免。理論上或許可以僅憑攝像頭來采集數(shù)據(jù)，但若要百分百相信系統(tǒng)的判斷是正確的，最好是能融合其它傳感來輔助，例如激光雷達(dá)。”

　　客觀地來看，馬斯克追求未來特斯拉以攝像頭+毫米波雷達(dá)+AI芯片組成自動駕駛系統(tǒng)方案也有自己的考量。汽車之家早前采訪Velodyne這家激光雷達(dá)企業(yè)時，相關(guān)負(fù)責(zé)人告訴汽車之家編輯，其能夠理解特斯拉的立場，即將“自動駕駛”作為主要賣點的量產(chǎn)車公司，特斯拉需要考慮的成本因素很多。

　　然而，自動駕駛關(guān)乎車輛安全與生命安全，要能檢測到各種靜態(tài)物體，就需要建立并不斷維護一個龐大的樣本特征數(shù)據(jù)庫，保證這個數(shù)據(jù)庫包含待識別目標(biāo)的全部特征數(shù)據(jù)。顯然從目前來看難度頗高，還無法做到。而對于激光雷達(dá)，它不依賴環(huán)境光，可直接探測、三維成像，識別靜物更加精確可靠。雖然其目前成本頗高，但隨著市場化價格在將來也會逐步下降。將激光雷達(dá)與雷達(dá)、攝像頭融合，能較好地識別出特斯拉所“看不到”的障礙物，提高行車安全性。

　　如果想得更遠(yuǎn)一些，消費者也許會再問，那一輛車上多安裝一些激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和攝像頭不就能實現(xiàn)無人駕駛了嗎？

　　很遺憾，答案也是不行！因為傳感器代替不了大腦，感知代替不了認(rèn)知。我們應(yīng)該認(rèn)識到，沒有任何一種傳感器能保證在任何情況下都提供完全可靠的信息。很簡單的一個道理，如果一個小孩告訴你他有超能力，能夠精確感應(yīng)到200米內(nèi)的一切東西，你會覺得他是“老司機”嗎？不是！這小孩連車都沒開過，那超能力除了讓他看得特別清楚以外，不能教會他如何開車。

　　■自動輔助駕駛≠自動駕駛不要拿生命開玩笑

　　在自動駕駛技術(shù)還不那么完美時，人與自動駕駛汽車的交互非常重要，既要敏捷，也要全面。駕駛員需要加強理論素養(yǎng)，理論素養(yǎng)到位，才不至于因為盲目迷信自動駕駛功能而導(dǎo)致事故的發(fā)生。

　　特斯拉車主在駕駛過程中睡著這一幕讓人看到感到揪心。盡管特斯拉一再重申要求駕駛員始終將手放在轉(zhuǎn)向盤上，準(zhǔn)備隨時接管車輛，但仍有車主要反其道而行之，殊不知如果前方出現(xiàn)障礙物，你的愛車是“看不見”的。

　　駕駛員需要明確的是，L2級駕駛輔助系統(tǒng)，駕駛員需要保持注意力對環(huán)境進行監(jiān)視，車輛由駕駛員與系統(tǒng)配合控制；L3級自動駕駛汽車在遇到無法應(yīng)對的情況時需要駕駛員接管車輛；只有L4級和L5級自動駕駛汽車駕駛員才能解放雙手。不過，基于現(xiàn)有技術(shù)以及法律法規(guī)條件，目前L4及以上級別距離量產(chǎn)仍然有著較遠(yuǎn)的距離。

　　所以，駕駛員在接觸自動駕駛汽車輔助系統(tǒng)的初期，如果對“自動駕駛”的理解不充分，很容易出現(xiàn)一些狀況。事實上，搭配自動駕駛輔助系統(tǒng)的車輛一般會以多種形式向駕駛員展示相關(guān)重要信息，如開啟方式、接管方式、預(yù)警方式和含義等。這些操作規(guī)范類的信息傳遞將使駕駛員快速、直觀地了解“自動駕駛”。

　　直白地說，你可以把目前擁有自動駕駛輔助系統(tǒng)的車輛當(dāng)成一個小學(xué)生在做作業(yè)，在較難的題目還是需要老師在旁邊幫助解答。

　　最后給用戶一些友情建議：基于現(xiàn)有技術(shù)及法律法規(guī)要求，在啟用輔助駕駛時，雙手不要離開轉(zhuǎn)向盤，做好隨時接管車輛的準(zhǔn)備。一定要注意在路面的情況，強光、逆光行駛注意控制轉(zhuǎn)向盤和車速，高速行駛進行車道保持功能要控制與前車間距，腳要放在制動踏板上，保持合理車距，要從一大堆事故案例中吸取教訓(xùn)。

　　編者總結(jié)：

　　目前全球范圍內(nèi)的自動駕駛水平尚處于L3向L4級突破的階段，當(dāng)前所有車輛上搭載的自動駕駛功能都只能起到輔助的作用。面對一個新的技術(shù)，新的應(yīng)用，用戶的理解與生產(chǎn)方、技術(shù)方的理解可能不在一個層面，用戶的理解往往容易劍走偏鋒。因此，廠商更應(yīng)該小心謹(jǐn)慎，對用戶的安全負(fù)責(zé)。與此同時，對于自動駕駛，消費者既要有感性的熱情，也要有理性的思考，這才是我們應(yīng)該提倡的心態(tài)。