過去十年，技術(shù)和汽車專家預(yù)測(cè)全自動(dòng)駕駛汽車「即將」到來，它們無需任何主動(dòng)監(jiān)控或人類駕駛員的輸入即可在公共道路上行駛。伊隆·馬斯克曾預(yù)測(cè)特斯拉能夠于2021年底交付全自動(dòng)駕駛汽車，不過他在2017年、2019年和2020年也做過類似的預(yù)測(cè)。遺憾的是，每次預(yù)測(cè)都未能成真，主要是因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界人們的安全擔(dān)憂，尤其是自動(dòng)駕駛汽車如何在惡劣條件或情況下運(yùn)行。

近日發(fā)表在Communications of the ACM上的一篇文章《Still Waiting for Self-Driving Cars》中，作者對(duì)當(dāng)前各類自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展現(xiàn)狀、自動(dòng)駕駛面臨的技術(shù)難題、各家汽車制造商采用的自動(dòng)駕駛方案以及在道德和監(jiān)管層面需要做出的改變等諸多方面進(jìn)行了綜述性分析。

自動(dòng)駕駛汽車的現(xiàn)狀

盡管 2021 年10月特斯拉發(fā)布了AutoPilot全自動(dòng)駕駛（FSD）功能，但應(yīng)承認(rèn)，全自動(dòng)駕駛汽車仍未出現(xiàn)。相反，大多數(shù)汽車制造商提供的系統(tǒng)具備了國際汽車工程學(xué)會(huì)（SAE）定義的六個(gè)自主級(jí)別中的前三個(gè)，這六個(gè)自主級(jí)別范圍從Level 0（無駕駛自動(dòng)化）到Level 5（所有條件下的全自動(dòng)駕駛功能）。

現(xiàn)在，大多數(shù)新車具備一些Level 1駕駛輔助技術(shù)，包括自動(dòng)剎車、車道保持輔助和自適應(yīng)續(xù)航控制。更加高級(jí)的系統(tǒng)，如特斯拉的 Autopilot 或者通用的Super Cruise，屬于Level 2級(jí)別，表明汽車可以自動(dòng)控制速度和轉(zhuǎn)向，但需要駕駛員保持專注并在發(fā)生緊急情況時(shí)接管車輛。本田和奧迪等其他制造商正專注于研發(fā)允許汽車完全控制的Level 3自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，但僅限于非常特定的情況，比如低速行駛、天氣良好或者在事先批準(zhǔn)的道路上。

特斯拉Autopilot系統(tǒng)。圖源：tesla

中佛羅里達(dá)大學(xué) Pegasus 教授和 Provost 杰出研究教授 Peter Hancock表示，很多汽車制造商都想要盡可能地超越Level 2和Level 3。但是，最有可能具備Level 4功能的是自動(dòng)駕駛長途卡車。Hancock認(rèn)為，由于全球卡車司機(jī)短缺，可能會(huì)更有力地推動(dòng)自動(dòng)駕駛卡車的開發(fā)，至少在美國州際公路上是這樣。這些公路按照特定的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)建造，通常交通狀況良好，并且在相向交通之間設(shè)有物理障礙。
事實(shí)上，自動(dòng)駕駛技術(shù)初創(chuàng)公司Aurora Innovation宣布它正在建立一個(gè)Level 4自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，并計(jì)劃在2023年推出自動(dòng)駕駛卡車業(yè)務(wù)，2024年推出自動(dòng)駕駛叫車業(yè)務(wù)。該公司向Communication表示，它已經(jīng)與聯(lián)邦快遞、優(yōu)步、豐田以及沃爾沃和PACCAR等卡車OEM合作開發(fā)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)（partnership ecosystem），專注于將自動(dòng)駕駛技術(shù)推向市場(chǎng)。

自動(dòng)駕駛卡車。圖源：aurora

自動(dòng)駕駛面臨的技術(shù)難題

種種跡象表明，自動(dòng)駕駛的廣泛應(yīng)用距離成為現(xiàn)實(shí)仍需等待數(shù)年時(shí)間，這主要是由于開發(fā)精確傳感器和攝像頭以及改進(jìn)處理傳感器捕獲數(shù)據(jù)的算法時(shí)面臨著挑戰(zhàn)。自動(dòng)駕駛汽車的車載攝像頭和傳感器可以檢測(cè)到物理世界和車輛可能遇到的各種物體，比如道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈、其他車輛或行人、特定的車道標(biāo)記、坑洼、碎片、爆裂的卡車輪胎、水坑等。

圖源：pexels

大多數(shù)系統(tǒng)采用自下而上的方法來訓(xùn)練汽車導(dǎo)航系統(tǒng)，包括接受識(shí)別上文特定物體或條件的訓(xùn)練。然而，考慮到可能遇到的各種潛在物體以及物體移動(dòng)或?qū)Υ碳の铮╯timuli）做出響應(yīng)的近乎無限的方式，比如由于照明條件、眩光或陰影，道路標(biāo)志可能無法得到精確地識(shí)別；動(dòng)物和人在面對(duì)迎面沖撞而來的車輛時(shí)做出不盡相同的反向。所有這些使得訓(xùn)練過程需要巨量的數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)被饋入到AI訓(xùn)練算法中，這些算法在設(shè)計(jì)時(shí)旨在幫助車輛解釋遇到的物體和行動(dòng)，以安全地調(diào)整自身車速和位置，即使是在車輛未曾行駛過的道路上或者從未遇到過的物體。但是，現(xiàn)在使用的算法仍然難以識(shí)別現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中物體。比如，在涉及特斯拉Model X的一場(chǎng)事故中，車載感應(yīng)攝像頭未能在明亮的天空中識(shí)別出卡車的白色側(cè)面。

不同車企采用不用的解決方案

許多自動(dòng)駕駛汽車事故涉及所謂的「緊急情況，edge cases」，例如在道路上遭遇行人和動(dòng)物，具有攻擊性的駕駛員進(jìn)行破壞性駕駛或者駕駛員故意違反交通法規(guī)等緊急情況。為了解決這些難題，研究人員正在研究高清 (high-definition，HD) 地圖系統(tǒng)，這類技術(shù)比GPS還要精確。此外，研究人員還可以發(fā)展通信技術(shù)，使得車輛與公路上的基礎(chǔ)設(shè)施可以交互，以幫助自動(dòng)駕駛汽車在這些緊急情況下保持安全。

圖源：pexels

然而，通信網(wǎng)絡(luò)具有延遲性。奧迪、本田、豐田、沃爾沃和 Aurora Innovation 的自動(dòng)駕駛開發(fā)團(tuán)隊(duì)采用的方法是結(jié)合光檢測(cè)和測(cè)距技術(shù)，通常稱為激光雷達(dá)（LiDAR）。Aurora 公司表示，他們已經(jīng)設(shè)計(jì)了一款專有傳感器 FirstLight Lidar，它采用 FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）激光雷達(dá)，可以看到前方四分之一英里（約 400 米）處的情況，還可以即時(shí)測(cè)量車輛周圍物體的速度。這項(xiàng)技術(shù)的使用為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)提供了更多的時(shí)間來進(jìn)行剎車或安全操作，尤其是重型自動(dòng)駕駛卡車。

與此同時(shí)，自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司W(wǎng)aymo正專注于提供叫車服務(wù)。該公司表示，Waymo Driver自動(dòng)駕駛技術(shù)在很大程度上是按照L4自動(dòng)駕駛準(zhǔn)則運(yùn)行的，并細(xì)化了包括車道標(biāo)記、交通標(biāo)志、信號(hào)燈、路邊石和人行橫道等在內(nèi)的地圖。此外，該系統(tǒng)基于超過2000萬英里的真實(shí)駕駛和超過200億英里的模擬駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建，使Waymo駕駛員能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其他道路駕駛員、行人或物體可能會(huì)做什么。

圖源：waymo

目前正在德國測(cè)試的一種潛在中間解決方案是利用遠(yuǎn)程駕駛員來控制車輛?？偛课挥诎亓值某鮿?chuàng)公司 Vay 一直在柏林測(cè)試一支遙控電動(dòng)汽車車隊(duì)，并計(jì)劃今年在歐洲甚至美國推出出行服務(wù)。該服務(wù)允許客戶訂購一輛遙控汽車，并讓汽車將用戶帶到想要到達(dá)的目的地；如果車輛到達(dá)目的地，用戶下車，之后數(shù)英里外的人類遠(yuǎn)程駕駛員停放車輛或?qū)⑵湟龑?dǎo)至下一個(gè)客戶，該公司聲稱其系統(tǒng)旨在滿足最新的汽車安全和網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)，并部署冗余的硬件組件和蜂窩網(wǎng)絡(luò)連接。

行業(yè)觀察人士對(duì)這種遠(yuǎn)程操作車輛是否安全持懷疑態(tài)度?！秆舆t和連通性是一個(gè)大問題，盡管可能通過一些新技術(shù)或更先進(jìn)的通信技術(shù)得到改善。」技術(shù)和管理咨詢公司 kVA by UL 負(fù)責(zé)自動(dòng)駕駛和功能安全的全球工程經(jīng)理 Gokul Krithivasan說。該公司主要從事關(guān)于自動(dòng)駕駛汽車方面的安全和培訓(xùn)，以及相關(guān)安全標(biāo)準(zhǔn)的制定。

雖然Krithivasan沒有特別評(píng)論Vay的模型或方法，但他表示，司機(jī)面臨的緊急情況通常是需要在幾毫秒內(nèi)做出決定，而網(wǎng)絡(luò)冗余導(dǎo)致的任何延遲問題可能會(huì)讓完全遠(yuǎn)程的司機(jī)難以在緊急情況下做出響應(yīng)?！冈赟AE L4自動(dòng)駕駛應(yīng)用的典型實(shí)現(xiàn)中，遠(yuǎn)程操作人員不需要連續(xù)控制車輛，而是需要執(zhí)行或觸發(fā)自動(dòng)控制邏輯中已經(jīng)配置的適當(dāng)?shù)淖钚★L(fēng)險(xiǎn)操作，」Krithivasan解釋道。

訓(xùn)練一個(gè)可以理解人類行為的系統(tǒng)

然而，為了讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在所有駕駛場(chǎng)景中都能安全運(yùn)行，仍然需要圍繞算法開發(fā)和測(cè)試進(jìn)行，以確保車輛導(dǎo)航系統(tǒng)能夠處理道路中不同對(duì)象的交互情況，例如行人和司機(jī)的交互、司機(jī)和司機(jī)的交互。通常，如果行人即將過馬路或正在過馬路，駕駛員和行人會(huì)進(jìn)行眼神交流，并使用非語言提示來指示對(duì)方移動(dòng)的方向和速度。同樣，假如缺乏這種眼神交流，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也應(yīng)該會(huì)向駕駛員發(fā)出信號(hào)，表明行人或其他駕駛員沒有注意自己的駕駛，他/她應(yīng)該采取規(guī)避措施以避免或減輕碰撞。

Hancock表示，我們可以訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)來識(shí)別這些線索，但這需要大量的計(jì)算量和訓(xùn)練時(shí)間，可能花費(fèi)數(shù)年時(shí)間才能開發(fā)出一個(gè)可靠和值得信賴的系統(tǒng)。與此主題相關(guān)的一個(gè)大領(lǐng)域是感知功能支持，人類和自動(dòng)化之間存在很大的感知差異。我們通常能理解人類駕駛事故，而對(duì)自動(dòng)駕駛事故感到困惑，所以，當(dāng)我們看到一場(chǎng)人類駕駛事故時(shí)，我們會(huì)說，是的，我能理解這是怎么發(fā)生的。但當(dāng)我們看到自動(dòng)駕駛事故時(shí)，我們會(huì)說，好吧，這太荒謬了——我不知道那輛車怎么會(huì)犯這樣的錯(cuò)誤。

通常，人類駕駛員會(huì)積累足夠的經(jīng)驗(yàn)，可以安全地處理其他駕駛員做出的不合理或意外出現(xiàn)的情況，通常是通過減速、靠邊或簡單地保持其行駛速度和方向，以便人類、動(dòng)物或其他車輛可以在自己周圍行動(dòng)。

英國利茲大學(xué)應(yīng)用行為建模主席 Gustav Markkula 說：當(dāng)前的自動(dòng)駕駛算法對(duì)人類行為沒有足夠復(fù)雜的隱含理解，以有效地處理交通中的交互。在道路中人類之間有那種隱含的理解，例如司機(jī)了解行人在進(jìn)行什么，行人和司機(jī)進(jìn)行交互以確保自身安全。

監(jiān)管方面面臨的挑戰(zhàn)

全自動(dòng)駕駛汽車商業(yè)化的最大障礙可能是道德和責(zé)任問題，例如如果自動(dòng)駕駛汽車造成人員傷亡或財(cái)產(chǎn)損失，由哪一方承擔(dān)過錯(cuò)。多年來，美國政府拒絕監(jiān)管特斯拉的 Autopilot 和通用汽車的 SuperCruise 等輔助駕駛系統(tǒng)。

不過這種趨勢(shì)正在改變，2021年6月，美國政府表示，所有汽車制造商必須報(bào)告涉及駕駛員輔助系統(tǒng)的撞車事故。此外，美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)于2021年8月啟動(dòng)了一項(xiàng)調(diào)查，調(diào)查涉及特斯拉Autopilot導(dǎo)致的緊急車輛追尾事故。此外，2021年10月，美國政府任命杜克大學(xué)研究自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的工程學(xué)教授Missy Cummings為NHTSA的高級(jí)安全顧問。Cummings一直對(duì)特斯拉和聯(lián)邦政府對(duì)Autopilot等駕駛輔助系統(tǒng)的處理持批評(píng)態(tài)度。

盡管Cummings的任命不太可能促進(jìn)政府立即制定相關(guān)規(guī)則，但 NHTSA長達(dá)五年的指南明確規(guī)定，如果自動(dòng)駕駛系統(tǒng)顯示出可預(yù)見的違反駕駛安全證據(jù)，該機(jī)構(gòu)有權(quán)進(jìn)行干預(yù)，這種情況經(jīng)常出現(xiàn)在You-Tube視頻中，視頻中司機(jī)在駕駛座位上睡覺、玩游戲或從事其他會(huì)轉(zhuǎn)移司機(jī)注意力的活動(dòng)，盡管特斯拉的說明書中有警告。

完全自主的 L5 駕駛系統(tǒng)可能需要十年或更長時(shí)間，至少在部署到私人用戶和運(yùn)營車輛方面。技術(shù)問題、監(jiān)管問題和持續(xù)的芯片短缺都成為阻礙完全自主系統(tǒng)發(fā)展的障礙。完全自動(dòng)駕駛可能會(huì)首先部署在商用車輛上，包括自動(dòng)駕駛卡車、叫車服務(wù)和班車。除了擁有購買這些車輛所需的資金外，商業(yè)實(shí)施更有可能將操作限制在特定的已知道路上，以及為自動(dòng)駕駛車輛建立和執(zhí)行公司特定的安全操作參數(shù)。