无人驾乘车遇,百度高度自动驾车巴士量产风险

2019-05-31 作者:汽车新闻   |   浏览(115)

2018年7月4日,李彦宏在百度AI开发者大会上宣布,首款量产的Level 4级自动驾驶巴士“阿波龙”正式下线,并已签下来自日本的订单,国产自动驾驶电动车走向世界。

澳门太阳集团2007手机版 1资料图:无人驾驶汽车演示。中新社记者 贺俊怡 摄

全球首款、Level 4级自动驾驶、量产,这些抓人眼球的关键词,让大家为之一振。Level 4级自动驾驶到底是什么样的自动驾驶水平?自动驾驶汽车的时代已经到来了吗?

无人驾驶汽车遭遇“路障”

目前业界最通用的自动驾驶技术水平的分类来自美国汽车工程师学会(Society of Automotive Engineers,简称SAE)的五级分类体系,即Level 1至Level 5。

甚至有一种观点认为,开放环境的自动驾驶只有等到更为高级的人工智能出现

美国交通部发布的这个五级自动驾驶分类体系中,Level 1和Level 2的区别,在于是否同时控制油门/刹车和方向盘。到了Level 3,自动驾驶系统可以采集到驾驶所需绝大部分外界的信息,但仍需驾驶员保持关注,且能够几秒内进行人工操纵接管。

文/陈亚莹

路测经验严重不足

近日,百度创始人李彦宏对外宣布,百度与金龙汽车合作的全球首款L4级自动驾驶巴士阿波龙量产下线。

Level 3到Level 4是自动驾驶系统的一个重要分水岭。从Level 4开始,自动驾驶系统不再需要驾驶员保持关注。系统只是在特定情况下需要人工介入,且这个介入过程是非实时的,比如,驾驶员可以几分钟后再介入。

阿波龙没有方向盘,没有驾驶位,也没有油门和刹车踏板,只有一圈乘客座椅。在无人驾驶的状态下,依靠车辆顶部和两侧安装的激光雷达侦测周边道路状况,从而实现自动驾驶。

澳门太阳集团2007手机版,Level 5是自动驾驶的最高水平,完全无需人工介入。自动驾驶系统可以应付任何路况和条件下的操纵挑战。

无人驾驶时代真的来了吗?

最近几年频出事故的特斯拉Autopilot系统只是介于Level 2和Level 3的水平。Autopilot还没有完全达到Level 3。

就在不久前,京东无人配送车、深兰科技无人零售车等也出现在人们视线中。传统车企方面,凯迪拉克可实现在高速公路上释放双手的智能驾驶技术已于日前发布,不久之后将应用于量产。特斯拉预计8月发布全自动驾驶汽车,通用汽车正向美国政府申请在2019年之前让其全自动驾驶汽车上路,蔚来汽车计划在2020年年底前实现L4级自动驾驶。

真正的Level 3是可以无需驾驶员保持关注,只需要保证在提示下能够以秒级速度接管驾驶操纵就可以了。但目前的特斯拉Autopilot系统不光需要驾驶员要随时把手放在方向盘上保持接管能力,而且还需要驾驶员随时关注外界情况并做出判断,决定是否需要主动接管。

从表面上看,全自动驾驶汽车比任何时候都更贴近现实,但事情并非如此简单。

从没有驾驶员,没有方向盘、油门、刹车踏板的设计来看,“阿波龙”已经超越了Level 3的水平,即不需要驾驶员实时接管操纵。但这是否意味着“阿波龙”已经达到Level 4的水平呢?

“L4、L5级无人驾驶到2025年、2030年能不能实现还是问号。”瑞银中国汽车行业分析师巩旻在接受《中国新闻周刊》记者采访时表示,包括阿波龙在内,目前国内的自动驾驶汽车行驶都有一个前提,那就是在限定的区域内,而非开放道路。

既然宣称“全球首款量产L4级自动驾驶巴士”并开始投入商用的乘用车,自然需要满足以下要求:技术成熟、风险可控、满足监管许可。

场景制约

如何确定这款L4级自动驾驶系统已经成熟到可以商用呢?只有扎实的测试数据能够加以验证。

阿波龙所搭载的L4级自动驾驶技术是指,在一定条件下,车辆可以在无人监管的状态下运行,这一技术仅低于被称为Level 5的完全自动化运行。Apollo平台已是目前全球领先的技术平台之一。

在美国自动驾驶路测最活跃的加州,根据加州机动车管理部门提供的官方数据,从2016年12月到2017年11月整整一年的时间,百度完成的路测不到2000英里,占加州自动驾驶汽车路测总距离的0.39%。而Google和通用汽车的路测距离分别是百度的180倍和67倍。

然而,这仍然难逃“限定场景”的制约。按照计划,这批量产100辆的巴士将发往北京、雄安、平潭、广州、深圳等地的封闭园区投入运营。

百度是从2016年8月开始获得加州的自动驾驶汽车的测试牌照,而加州机动车管理局公布的数据刚好涵盖了百度获得测试牌照的大部分时间段。所以可以推断,百度在美国的路测里程应该是几千英里的量级。

限定场景的特点是,路线既定、偏向机械式操作、意外状况少见、对人工干预需求较小等,这也是自动驾驶车辆率先选择实现场景测试以及运营的场所。而从道路测试来看,虽然国内不少地区已经允许无人驾驶测试车辆上路,但也仍然在严格限制试车路段和场景。

几千英里的路测距离是远远不能满足技术成熟性的验证的。要知道,Google从2012年开始拿到加州的路测牌照到2017年底,一共完成了超过400万英里的路测。单单在2017年就完成了35万英里的路测。

“开放道路测试对自动驾驶技术发展至关重要。”上汽集团前瞻技术研究部总经理张程告诉《中国新闻周刊》,开放道路是更加自然的交通环境,有利于搜集实测数据、了解自动驾驶汽车的不足。从目前情况来看,这一环节仍需要大量的时间及精力来进行测试。

在国内,2018年3月,上海和北京才开始发放首批自动驾驶汽车的路测牌照。刚过去短短四个月,显然百度的自动驾驶系统在国内的路测距离也应该是非常有限的。

全球咨询管理公司麦肯锡的一份研究报告指出,自动驾驶汽车的三大发展方向是自动驾驶出租车、长途货运卡车、最后一公里的递送服务。其中,在城市和高速公路工况下,自动驾驶汽车也是逐步从“限定场景”的自动驾驶过渡到Level 5全自动驾驶。

自动驾驶作为一个全新的高科技应用系统,应该需要大量的路测数据验证,其中的时间跨度起码要以年为单位,路测距离起码要以10万公里为单位,这才能够满足基本的系统成熟稳定的验证要求。

但限定场景是全自动驾驶实现上路的一道很难跨越的路障:不能上车辆公告,不能获取运营证,不能上车辆牌照,没有安全标准,没有明确的交通法规等等。在业界人士看来,自动驾驶技术商业化还有很长的路要走,除了突破技术瓶颈,还涉及道路设施改造、法律法规配套等问题。甚至有一种观点认为,自动驾驶的终局就是特定场景特定用途,开放环境的自动驾驶只有等到更为高级的人工智能出现。

仿真系统不能取代路测

尴尬的L3级

那么,百度自动驾驶系统的可靠性又如何呢?

与乘用车不同,几百辆商用车下线即称得上量产。

根据百度美国公司于2017年12月底向加州机动车管理局提交的路测报告显示,路测的结果也不尽如人意。

在应用自动驾驶技术前,传统车企考虑更多的是如何实现效率、安全性、可靠性和性价比的最优化。“初期无人驾驶的车辆非常昂贵,商业运营车辆才能够吸收这么昂贵的成本。”巩旻表示,这也是为什么传统车企在自动驾驶技术的应用上应坚持循序渐进。

从2016年10月份开始到2017年11月份,百度完成了1971.74英里的路测。在测试中共计人工干预48次,平均每41英里就出现一次人工干预。尤其是测试初期的2016年11月,每行驶不到4英里就出现一次“系统失败”。

与此同时,大批量的普及对安全性要求非常严格,这也是目前传统车企鲜少有接近产品级全自动驾驶汽车的原因之一。

就算到了路测最后的2017年11月份,平均人工干预距离也只是147英里。而Google在2017年的测试中,平均每行驶超过5500英里才需要人工干预一次,通用汽车则是平均每1200英里需要人工干预一次。

从目前情况来看,国内的多数量产车型均实现了L1级辅助驾驶系统,例如车道偏离警告、前碰预警等;少数车型加装了L2级半自动驾驶系统和L3级高度自动驾驶系统。应用L2级的车企包括特斯拉Autopilot、凯迪拉克Supercruise和沃尔沃Pilot Assist。量产版发布L3的,只有全新奥迪A8,这款车也是目前量产车所能达到的自动驾驶的最高水平。长安汽车副总裁刘波表示,长安的无人驾驶战略是逐步推进技术成熟,并计划在2020年将L3级别的自动驾驶推向市场来进行示范运行。而L4级超高度自动驾驶系统和L5级全自动驾驶系统仍处在研发和实验阶段。

2017年4月百度才开始“Apollo”项目,一年前,百度才发布Apollo 1.0系统,半年前百度的路测表现还大大落后于Google和通用汽车。百度现在率先发布了全球第一个Level 4自动驾驶系统,这个进步速度实在是有点太快了。

事实上,L3级别和L4级别的差距并不明显,同样是实现高度自动驾驶,在此基础上人和系统的操控比重有所区别。而就在这一环节,车企出现了较大的计划差异。

当然,百度在官方的发布材料中解释了进步神速的原因:多样化仿真实现“日行百万公里”。恰恰是这一点,让笔者对百度的L4自动驾驶系统的安全性有一定的担心。

福特、丰田、沃尔沃等车企纷纷表示,要跨越过L3级,直接升级到L4级自动驾驶阶段。在福特亚太区智能移动战略总监雷先同看来,L3级别需要驾驶员随时做好接管车辆的准备,这就使驾驶过程增加了很多不确定因素。而从L2直接到L4,是为了彻底消除人类对汽车自动驾驶行为的干扰。

我们知道,判断一个系统的稳定性,往往借鉴的不是正常运行状态下的数据,而是特殊状态下的稳定性。自动驾驶系统也一样,称为极端案例下的操控性。

沃尔沃汽车中国区研发总监顾剑民也认为,L3级其实属于“人机共驾”,虽然驾驶员可以撒手,但又要准备随时接管,“这本身就自相矛盾”。

2016年5月,一辆在Autopilot状态下的特斯拉撞伤横过马路的一辆银色货车,造成首例自动驾驶系统引起的致死车祸。究其原因,是因为雷达和摄像头在特定条件影响下对于较高的银色物体都出现了误判。

目前并不是所有企业都要跳过L3级。清华大学苏州汽车研究院智能网联研究中心主任戴一凡告诉《中国新闻周刊》,人机切换无论是在技术还是在驾驶员行为方面一直存在巨大的争议,因此企业想要跳过这个阶段也合乎情理。但这也意味着这些企业注定要放弃一些市场,面对搭载L3级自动驾驶技术的车型,它们可能无法提供相对应的竞争车型。

2018年3月,Uber的自动驾驶路测车在遇见横穿马路的行人时出现系统误判,造成第一例自动驾驶系统车祸导致行人死亡案。

“预计从2020年开始,L3级自动驾驶市场会迎来爆发。”蔚来资本总监吕元兴表示,虽然目前自动驾驶还处于从L2向L3过渡的关键阶段,但随着芯片、算法、高精度地图等技术的日趋成熟、政策法规的不断完善,新的技术更迭将很快到来。

以上两起车祸致死,都是在特定条件下发生的极端案例。

(《中国新闻周刊》2018年第26期)

而引起极端案例发生的特殊条件,往往是在机缘巧合下产生的,也是在实验室里难以模仿和构建的。

声明:刊用《中国新闻周刊》稿件务经书面授权

在人工智能还不够发达的今天,任何系统仿真都是在人为设置下对于真实环境简单粗暴的模仿。仿真系统的设计者没有想到的极端案例,仿真系统内通常也不会出现。这就是为什么自动驾驶系统必须依赖大量的路测演练,包括在各种道路环境、各种气候条件、各种紧急情况下的系统自动应对策略。

Google 2017年1月的自动驾驶系统路测报告中详细列明了过往一年“系统脱离”次数和原因。我们可以看到,从路面障碍物、施工区域到遭遇优先车辆,都有可能是导致系统脱离的原因。

只有依赖在真实环境中的长时间测试,才能够逐步提高自动驾驶系统的成熟度和可靠性。

成熟度和可靠性缺乏依据

百度的“阿波龙”客车是否达到Level 4级的自动驾驶水平,从已经公布的路测数据来看,其成熟度和可靠性还无法证实。1年-2年后的商用最终可以证实这一点,但如果百度的自动驾驶系统的成熟度和可靠性离Level 4级还有距离,那仓促商用的结果有可能会带来不必要的损失,也会让大众对自动驾驶技术产生疑虑。

还有一点需要指出的是,Level 4级的自动驾驶系统并不是Level 5那样的全智能,必须且一定会需要在特定条件下的人工干预。

阿波龙客车既然是开始量产并面向商用的汽车,必定需要相应的人工干预系统对商用车辆进行监控、必要时接管和进行相应的服务支撑。

从目前百度公布的信息来看,这部分后台干预支撑和监控服务的内容基本没有涉及,这也是本人对于百度目前的Level 4级自动驾驶汽车运营保障的一个疑问。

以百度为首的Level 4级自动驾驶汽车已经量产了,难题开始摆在汽车行业制造、道路交通管理等各个行政管理部门的面前。

工信部作为汽车制造行业的主管部门,目前尚未出台任何自动驾驶汽车领域在测试验证、技术评价、质量认证等方面的行业标准。换句话说,现在的“阿波龙”客车还没有“准生证”,甚至连“准生证”的官方标准也没有。

另一方面,道路交通管理部门对于量产自动驾驶汽车上路的准备也不够充分。目前只有北京、上海、广州等部分地区开放了自动驾驶的“路测牌照”。这就是说,“阿波龙”客车如果想要在公开路面行驶,只能挂上“路测牌照”,要严格遵守“路测规定”的各项要求并随时向监管部门上报路测数据。

所以,从制造监管到交通监管,我们对自动驾驶汽车正式上路还远远没有做好准备。从这个角度来说,百度“阿波龙”客车的正式量产可以成为自动驾驶应用的立法、监管和行政准备的重要推动力。

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