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自动驾驶还有多远①商用车进展更快,乘用车仍需法规规制

时间:2021-10-7 11:42 0 745 | 复制链接 |

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  “自动驾驶一定是未来,但自动驾驶技术的落地,或许比人们此前所预想的要晚。”自动驾驶算法工程师刘奕对澎湃新闻记者说道。
将时钟拨回到2016年,彼时,众多车企纷纷预测称2020年或2021年将是完全自动驾驶面向公众落地的关键节点。
2015年,特斯拉CEO埃隆·马斯克就曾公开表示,特斯拉可以在2年内实现完全自动驾驶技术,但受制于政策法规等因素,完全自动驾驶车辆可能会在5年之后实现商用落地;2016年,时任福特CEO的马克·菲尔兹曾表示,福特汽车的目标是在2021年开始销售可用于约车服务的完全自动驾驶车辆。
然而时至2021年,完全自动驾驶车辆并没有如约而至,自动驾驶技术却因多次交通事故陷入了尴尬境地。
2021年8月,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)正式启动了对特斯拉辅助驾驶系统(Autopilot)的安全调查。8月31日,NHTSA向特斯拉发送了一封长达11页的问询信函,要求特斯拉在10月22日前给出相关答复。在信函中,NHTSA表示,在特斯拉辅助驾驶系统相关的12起事故中,有17人受伤,1人死亡。
在国内,2021年8月12日,蔚来车主林文钦在驾驶蔚来ES8并开启NOP(领航辅助系统)时,发生交通事故不幸去世。此事引来多方争议。
上述事件在一定程度上降低了市场对自动驾驶商业化落地的预期,也引起了许多人的疑问:实现完全自动驾驶还要多久?
商用车已达L4、乘用车仍为L2
头豹研究院分析师赵子豪对澎湃新闻记者表示,目前最先进的自动驾驶技术可以达到L4驾驶等级,即:驾驶系统可以自主操作、自主决策,行车途中无需司机提供应答或陪同,但是一般只能在限定区域内行驶。
业内一般将驾驶自动化分为L0至L5,共6个级别。这一分级方式来源于国际汽车工程师学会(SAE)的《SAE J3016推荐实践:道路机动车辆驾驶自动化系统相关术语的分类和定义》(下简“SAE驾驶自动化分级”)。
刘奕向澎湃新闻记者解释,“SAE分级,简单一点可以理解为:L0完全手动;L1有部分辅助功能,例如压线后自动回正;L2增加了自动巡航、自动刹车辅助等,但是司机必须手握方向盘;L3可以实现基本意义的自动驾驶,司机双手可离开方向盘,但是要做好准备随时接管;L4级别理论上司机不用干预,但是使用场景有限制;L5就是真正意义上的无人驾驶。” DSC0000.jpg 目前,L4级自动驾驶被应用于港口自动驾驶集卡车、自动驾驶公交车、物流快递运输等商用车,以及如Robotaxi此类具备运营属性的乘用车。
在港口应用场景中,代表企业有图森未来、沃尔沃、西井科技;自动驾驶末端配送小车领域代表的企业有新石器、智行者、白犀牛、行深智能等初创企业;Robotaxi领域代表性的企业有小马智行、文远知行、百度及滴滴等。
赵子豪向澎湃新闻记者介绍,“随着自动驾驶的技术水平提高,很多领域都开始尝试运用自动驾驶技术,但大部分都还处于试运行阶段,并未大幅投入使用或实现商业化落地。”
目前,对自动驾驶技术运用较为成熟的场景有:园区无人配送车、港口自动驾驶车辆等。
以上海洋山港为例,已有上汽红岩智能重卡的示范运营项目落地,实现了“洋山港码头-东海大桥-深水港物流园区”的自动驾驶及载货运输。2020年,上汽红岩智能重卡完成了2.12万TEU(标准集装箱)运输量,2021年预计可完成4万TEU转运任务。
之所以能先在这些场景中落地,主要是由于园区、港口属于限定场景,具有地理约束性、驾驶环境单一和行驶速度较低的特点。
在限定场景中,一方面,地理边界一般较清晰,发生异常情况的范围相对可控;另一方面,进入该区域的交通主体较少且行驶速度较低,车辆在自动驾驶时的决策压力较小。因此,在这些场景下,实现自动驾驶商业化的难度也相对较低。
在乘用车领域,多家科技企业的Robotaxi都处于测试阶段。2019年下半年来,百度Apollo、小马智行、文远知行、滴滴自动驾驶等都在面向公众测试。
在普通消费者更为关心的私人出行领域,目前国内量产乘用车的驾驶自动化正处于由L2向L3等级过渡的阶段,如特斯拉、蔚来、比亚迪等,都处于辅助驾驶的阶段。
值得注意的是,《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准已由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会批准发布(国家标准公告2021年第11号文),将于2022年3月1日起实施。将驾驶自动化分成0级至5级。0-2级为驾驶辅助,系统辅助人类执行动态驾驶任务,驾驶主体仍为驾驶员;3-5级为自动驾驶,系统在设计运行条件下代替人类执行动态驾驶任务,当功能激活时,驾驶主体是系统。
司机何时能松开方向盘?
赵子豪向澎湃新闻记者介绍,自动驾驶落地面临着技术、政策、伦理等多方面的考验。从L2到L3最大的区别莫过于,L2驾驶的操作主体是人,而L3则是汽车本身。
“自动驾驶,形容起来似乎非常简单:给汽车装上传感器,可以跟踪、避让周围的物体。让车载计算机了解道路规则,自行导航到目的地。”刘奕对澎湃新闻记者说道。
“但是,其实驾驶是一件涉及人类行为的复杂工作。比如说,司机要预判车辆、行人的行为,甚至要和路人用眼神交流来决定谁先走,这种决策很难用硬性规则进行编码。”他认为,乘用车从L2辅助驾驶到L3自动驾驶是一场质变。
L3级自动驾驶系统下,大多数操作都由汽车主导,驾驶员只在必要的时候对汽车进行干预。这对自动驾驶系统的硬件算力、传感器配置以及各种感知、规划、控制算法都提出了更高的要求。
在软硬件之外,自动驾驶车辆还需要巨量的道路测试里程。
根据美国军事战略研究机构兰德公司的研究,自动驾驶算法想要达到人类驾驶员水平至少需要累计177亿公里的驾驶数据来完善算法。
目前,自动驾驶算法测试大约90%用仿真平台完成,9%在测试场完成,1%通过实际路测完成。也就是说,要完善算法,测试车队需要累积17.7亿公里的行驶里程。
除了刚刚提及的技术瓶颈,赵子豪认为,L2到L3的转变瓶颈还体现在法律和伦理道德方面。
现阶段,我国相关法律法规仍然无法满足L3级别自动驾驶汽车上路,对于L3及以上自动驾驶汽车安全事故的权责划分尚不清晰。
此外,高阶自动驾驶还面临伦理道德风险,也需政策给予规范。
刘奕对此解释说,“举一个我们常用的关于伦理风险的例子:一辆车行驶在一条单车道、两侧是河面的小路上,在刹车失灵的极端情况下,恰好前方出现行人,那么车辆是应该选择撞人、还是把司机送到河里去呢?”刘奕认为,但自动驾驶这一产业比较特殊,或许需要政策先行。


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