【芯智驾】L3自动驾驶引争议，重新审视人类与AI的边界

集微网报道，今年以来，业内又开始对L3级自动驾驶抱持希望，并重申“L3元年”，这要归因于该技术在全球范围内取得的一些进展：从今年5月，梅赛德斯-奔驰开始在S级和EQS车型上提供Drive Pilot作为选配功能，成为首个获准在欧洲公共道路上使用的L3级自动驾驶系统，到8月中国首部关于智能网联汽车管理的地方性法规《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》实施，再到9月《上海市加快智能网联汽车创新发展实施方案》发布，并提出上海力争到2025年，具备组合驾驶辅助功能（L2级）和有条件自动驾驶功能（L3级）汽车占新车生产比例超过70%。
但同时，另一种声音——“L3可以跳过”，也不绝于耳。自全球首家在2017年推出了L3级自动驾驶汽车的车企——奥迪，据称因L3的“接管”悖论问题无法解决，在2019年底悄然取消了L3级自动驾驶项目后，沃尔沃、福特等宣布放弃L3，直接研发L4，近日，百度CEO李彦宏在2022世界人工智能大会上表示，L2之后率先进入商用的可能是L4，而不是L3。
业界关于L3产生重大分歧的背后，盖因L3处于人类驾驶员和人工智能责任主体转换的中间点，出事故谁来负责一直广受争议，且还面临技术、法规、成本、商业化等多重考验。
L3突破的关键：清晰界定“谁来负责”?
业界讨论的自动驾驶分级体系大多基于SAE J3016标准，其中，L3定义为有条件的自动驾驶。
2021年，更新后的《SAE驾驶自动化分级》将L0-L2级系统命名为“驾驶员辅助系统”，在该级别的系统辅助下，无论是否开启驾驶辅助功能，都是驾驶员在控制车辆，并对车辆安全负责，如常见的AEB主动刹车、车道偏离预警、车道保持、ACC自适应巡航等功能都属于该级别功能。在驾驶过程中，驾驶员必须时刻监督这些功能，在必要时及时介入以保证安全。
而L3-L5级则被称为“自动驾驶系统”，在该级别系统启动时，车辆的控制权由车辆主导，而不是驾驶员在驾驶车辆。但L3级别自动驾驶系统仅在系统请求时驾驶员需要接管车辆，而L4和L5级别系统不会要求驾驶员进行接管。
但标准对L3级自动驾驶的运行条件、人机切换和风险控制策略等方面却并无非常清晰明确的要求。因此，不同的国家和企业对于L3的理解并不完全相同。现阶段，只有少数国家，如日本、德国、英国等出台了相关政策，允许L3级别自动驾驶车辆在一些规定的开放道路上行驶。
车企层面，也有不少整车厂在积极开发自家的L3级自动驾驶技术，甚至宣布实现了该技术。但目前，全球只有两家车企拥有真正L3级的量产车：一家是本田，去年3月，本田开始销售的Legend EX，是全球首款消费者可购买（租赁）且可以使用的L3级量产车；另一家是开篇提及的奔驰，在获得全球首个有条件自动驾驶系统国际认证后，成为全球第一家在量产车上装备L3级有条件自动驾驶系统，并能够在相关道路与路况中真正使用的汽车制造商。
当然，相关法规对L3也设定了诸多条件，以德国为例，符合以下三项条件，如果车辆出了事故，那么责任属于主机厂。一是速度限制，目前最高时速限制为60公里/小时，如果超过这一速度，那么发生了事故依然是驾驶者承担法律责任；二是场景限制，德国全境1.3191万公里的高速公路；三是行为限制，不许睡觉，不许连续向后看或离开驾驶员座位，依然要随时准备接管车辆。
但权责方面的进一步界定让产业界看到一些曙光。今年3月，汽车制造商梅赛德斯-奔驰宣布，当配备Drive Pilot的奔驰汽车，驾驶员打开车辆的高级驾驶员辅助系统后，驾驶员对于汽车的运行不再负有法律责任，如果车辆发生车祸，奔驰将承担相关责任。这一举动在行业内引发关注，可以说为最具争议的问题——“车辆自动驾驶辅助系统产生的事故责任由谁来负责”——开创了很好的解决思路。
相比而言，被誉为中国首部为L3级有条件自动驾驶上路的法律——《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，虽涵盖了L3、L4、L5级自动驾驶的上路规范，但并没有确认L3级自动驾驶系统可以视为事故责任承担者的主体资格，依然将驾驶员视为第一责任人，这也是这部有突破价值的法规最让人失望的地方，大大削弱了各方的期待。
体验有限成本高昂或劝退消费者
L3技术落地取得重大进展的同时，也应该看到这些量产的，甚至宣称已实现L3自动驾驶系统的局限性。
L3定义在有限的运行设计域（Operational Design Domain，ODD），而且同样取名L3，车速40-60km/h以下的运行条件和车速限制，与80km/h、120km/h的L3给用户的体验自然相当不同，以及L3到底能实现多少种功能，如HWA（高速公路辅助）、TJP（交通拥堵引导）等等。
还是以奔驰的Drive Pilot系统为例，奔驰官方宣称“交通高峰或拥堵期间，在德国高速路段以最高60km/h速度保持车道内开启；当车辆脱离符合条件场景后，驾驶员需要10秒重新接管”，Drive Pilot系统的限制”还不止于此，从公开信息来看，它受高精度地图覆盖以及恶劣天气等影响，这让这套本就有限的自动驾驶系统变得更“局促”。
而本田的L3级自动驾驶系统，本质上属于TJP，要求就更为严格，既要是高速公路，又要是堵车场景，并且速度不能超过30km/h，与奔驰发布的TJP功能相比，速度要求直接腰斩，且开启之后驾驶员也不能随心所欲，不能玩手机、睡觉等，这些“多层加码”的限制势必会影响用户体验。
另一方面，与L2相比，L3在特定应用场景中的责任主体为“车辆”，但又要求驾驶员能随时干预，这就对系统安全性、可靠性的要求十分严苛，系统复杂度也将成倍增长，既需要360度的感知能力以及对驾驶员的接管能力实时判断和对车辆的精准定位，也对车辆系统软硬件架构的安全性提出了很高的要求，因此在硬件配置方面，如本田Legend EX安装了5个激光雷达，车辆价格高达66万元人民币。因此，无论从经济型，还是实际用户体验来讲，都将劝退很多消费者。
技术安全性仍是“落地”最大挑战
更关键的是，技术也尚需突破。零念科技联合创始人兼CEO柯柱良对集微网表示，L3量产落地的挑战主要还是安全性。
“L3或更高级别自动驾驶，对车端有更明确的安全责任认定，当前的软件、硬件还不足以满足大规模落地的需求。对于业界担忧的芯片算力不足，这在当前很多平台都不是木桶最短的板，关键是整个软件架构，算法没有办法充分释放算力。软件层面中间件是短板，一方面，安全实时的中间件仍然是技术难点，其导致主要算法只能跑在单芯片上，别的芯片在空转，另一方面，当前大部分AI算法模型并没有在嵌入式系统优化过，系统的资源消耗波动较大，导致系统的稳定性差。这需要从底层操作系统进行资源优化、调度优化，尤其考验核心基础软件能力。”柯柱良说。
另一位业内人士也对集微网表示，技术的安全性仍面临很多挑战，而且安全性是系统性的问题，从算法到软件到硬件，包括功能安全、预期功能安全和信息安全等。
且不论L3，现阶段已在市场大量渗透的L2辅助驾驶系统也不断曝出问题。对此，上述人士表示算法出问题的可能性会更大。
“预期功能安全这个新的概念，就是解决算法的不安全、不稳定问题。最近几年因为AI算法的演进，会发现它不再像传统的基于规则算法是可预期的，但基于AI的算法是个非常复杂的场景，统计意义上的正确会导致在同样的场景里，哪怕改变一小点点输入，对输出结果都可能产生不可预期的影响，即开发出来真正广泛应用的时候，总是会出现各式各样长尾问题。”该人士说。
他进一步指出，现在比较主流的一种观点认为，在统计学意义上，需要去构建一套数据闭环，更快地收集各种各样的Corner case，并且更有效的将这些Corner case融入到整套的AI算法体系中，帮助它去克服这些Corner case造成的危害和影响。再反过来，数据拿回来，再把模型更新刷回去，把这套数据闭环构建起来。这也是特斯拉目前的做法。但L3以及高级别自动驾驶，相比L2场景更复杂，长尾问题并不能完全穷尽。
因此，L3落地，还要考量的是对于一个AI构建的如自动驾驶系统，对它有多大的容忍度。一方面，人机共驾，系统是否意识得到它自己要失效、自己不能进行安全驾驶，然后交给人，这是人机共驾的功能设计，是L3里很重要且要克服的问题。另一方面，哪怕是全面的自动驾驶，人是否能够容忍它犯错，毕竟驾驶员犯错的几率也不低。AI做到何种程度，自动驾驶要做到何种程度才能被接受仍有待考验。
对于系统的容错，去年，一个里程碑事件已经出来，就是德国的ECE R157认证法规。同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱西产曾公开指出，经过ECE R157认证的L3车辆仍然有可能发生交通事故，就同从驾校拿到驾照以后还是可能发生交通事故一样，这就是残余风险的理念，它推翻了之前自动驾驶“零事故”的安全理念。即残余风险是一个熟练谨慎的人类驾驶员。自动驾驶的残余风险只要不高于一个谨慎的熟练的驾驶员就可以，这个临界状况就是人类驾驶员的平均水平。
综合来看，法规、技术领域的突破仍是局部的，L3大规模量产仍需要全产业链协作，现阶段面临的困难还相当多，包括架构的复杂性、硬件的高成本、巨额的研发费用、全球各地的法律法规完善等。因此，L3落地甚至成为主流还需要很长时间。最后，一项技术的商业化落地本质上还要考虑，自动驾驶系统对人类驾驶员的替代效用是否大于成本。
（校对/张轶群）

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