L4自動駕駛因何難落地

黃耀鵬

最近，馭勢科技CEO吳甘沙在某論壇上炮轟L4自動駕駛的商用化項目。他認(rèn)為，至少在幾年內(nèi)，開放道路上的L4級白動駕駛商用化，是不可能實(shí)現(xiàn)的。所有以L4為“哏”的商業(yè)活動，基本都是忽悠。

鳳凰城是避重就輕的選擇

不管從哪個角度衡量，目前自動駕駛的行業(yè)領(lǐng)先者仍是谷歌旗下的Wavmo。今年早些時候，該公司宣布年內(nèi)將開始運(yùn)營無人駕駛出租車（車上也不配備技術(shù)人員），地點(diǎn)將在亞利桑那州鳳凰城，屆時可以透過谷歌的APP叫車。Wavmo的CEO克拉夫西克表示，接人等技術(shù)問題已經(jīng)解決。他承認(rèn)鳳凰城天氣不錯，但否認(rèn)因這里缺乏挑戰(zhàn)性而被選擇。

但是，鳳凰城全年大部分時間處于晴朗，干旱少雨，也沒有自動駕駛最害怕的暴雪天氣。這里街道整齊、居民很少。雖然Waymo否認(rèn)有“電子圍欄”，出租車主要運(yùn)營于這樣的地方，無疑削弱了全球第一個無人駕駛商用化項目的說服力。

吳甘沙抓住這一點(diǎn)。他放出圖片來比較鳳凰城和北京、重慶等人口大市。前者人少車少，一馬平川，而中國大城市永遠(yuǎn)熙熙攘攘，路況極為復(fù)雜。他舉出北京的五道口和重慶的黃角樹立交橋，有100多個出口入口。

更為關(guān)鍵的是，很多交通參與者都不遵守交通規(guī)則，這一點(diǎn)讓外國駕駛員視為畏途，而白動駕駛則可能無所適從。

優(yōu)步自動駕駛車隊在鳳凰城路試的時候，就發(fā)現(xiàn)一個問題。如果將自動駕駛系統(tǒng)的識別標(biāo)準(zhǔn)調(diào)至“敏感”級別，乘客體驗(yàn)就相當(dāng)糟糕。車不是開得速度偏低，就是一驚一乍，惡化了整條道路的交通狀況。優(yōu)步測試員調(diào)降了系統(tǒng)敏感度，結(jié)果在鳳凰城附近的坦帕市出了事，車上安裝的多種傳感器都識別出行人，但系統(tǒng)選擇將其忽略，導(dǎo)致一名行人罹難。

在吳甘沙看來，簡單路況都錯漏不斷，復(fù)雜路況就可想而知了。沒有到中國路試過的L4技術(shù)，都不具備商業(yè)價值。為什么中國成為“L4試金石”？不單純因?yàn)橹袊慕煌顩r復(fù)雜，比中國交通參與者更加大膽、甚至無法無天的“馬路天使”廣泛存在于發(fā)展中國家。大城市街頭交通的混亂程度固然跟人口和交通基礎(chǔ)設(shè)施、治理情況有關(guān)，更跟經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人群平均受教育程度正相關(guān)。

中國是全球最大的汽車市場，至尊地位將保持很多年，自然也是最具商業(yè)價值的大市場。它的交通使用情況千差萬別，可以提供世界上幾乎所有能想象到的交通測試環(huán)境。從比發(fā)達(dá)國家更先進(jìn)、更新的硬件基礎(chǔ)，到邊遠(yuǎn)地區(qū)年久失修、缺乏維護(hù)的交通設(shè)施，應(yīng)有盡有。不到中國測試就無法說服消費(fèi)者。

恐怖的路試標(biāo)準(zhǔn)

目前任何一個公司的實(shí)測數(shù)據(jù)都是很不完備的。Wavmo實(shí)測里程多達(dá)600萬英里，是目前最多的，但遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。美國的人類駕駛員每16.5萬英里才出一次普通事故，9000萬英里才出一次致命事故，所以白動駕駛要證明比人類熟練駕駛員更強(qiáng)大，必須要有高出一個數(shù)量級一即10億英里無致命事故的數(shù)據(jù)，才能證明測試具備足夠的置信度。但單獨(dú)的公司很難拿到如此之多的數(shù)據(jù)，即便資金充裕的谷歌也無法勝任。

而且有跡象表明，Wavmo的測試技術(shù)水準(zhǔn)提升陷入了某種瓶頸。2016-2017一年內(nèi)，備用駕駛員每5000英里的干預(yù)次數(shù)只下降了10%。

而且，正如吳甘沙所言，這不單是里程的問題。Wavmo的測試缺乏“激勵”。100英里的平穩(wěn)駕駛，也不如1英里的極端路況（擁擠、搶道），對系統(tǒng)的訓(xùn)練有效。

因此，Wavmo的實(shí)測里程含金量，還要再打個折扣。

如果拿不出更好的辦法，L4自動駕駛商用化，更像是登月工程一—人類有能力組織實(shí)施，但代價太過高昂又缺乏直接匯報。比登月更糟糕的是，白動駕駛項目無法指望政府組織國家力量參與（不只是投資問題）。而各個創(chuàng)業(yè)公司的投資既分散又弱小，還要加上“吹水”和各種不靠譜。

有激進(jìn)的說法認(rèn)為，目前有多少聲稱“L4商業(yè)化項目”，就有多少騙子。

聊勝于無的解決辦法

L4落地有兩個前提：一個是開放道路，一個是商業(yè)化。前者意味著不能預(yù)設(shè)路況參數(shù)，后者則意味著可靠性和經(jīng)濟(jì)性達(dá)到推廣標(biāo)準(zhǔn)。

如果都采用實(shí)打?qū)嵉穆窚y數(shù)據(jù)，單獨(dú)公司很可能永遠(yuǎn)無法達(dá)到“比人類安全10倍”的要求。

解決方法也是有的，Wavmo建立了虛擬城市，和封閉路況相結(jié)合，形成“半實(shí)物仿真。虛擬城市中可以設(shè)置復(fù)雜路況，模擬充分復(fù)雜的環(huán)境。如果算力充足，可以一天就能在模擬器里面跑100萬英里。問題在于，虛擬訓(xùn)練的里程，與實(shí)際路試的“折合”關(guān)系如何？誰都無法給出確切答案。也就是無法證實(shí)虛擬測試的有效性。

還有吳甘沙鼓吹的“影子駕駛”。這個提法不新鮮，特斯拉就聲稱采用這種辦法。簡單而言，就是在有人駕駛的工況下，控制器同時運(yùn)行一套白動駕駛算法，只進(jìn)行虛擬決策，但不參與實(shí)際控制。數(shù)據(jù)則自動上傳主機(jī)廠商的云端服務(wù)器。讓所有賣出去的產(chǎn)品免費(fèi)充當(dāng)測試車，如果未獲得充分授權(quán)，此舉有侵犯客戶的隱私權(quán)、知情權(quán)和物權(quán)的嫌疑。

虛擬測試和影子測試無法取代實(shí)測。

技術(shù)與愿望的距離

根據(jù)Wavmo的自動駕駛報告，無人車需要解決以下幾個問題：

我在哪？

我周圍有什么？

接下來要發(fā)生什么？

我該怎么辦？

前兩個問題目前得到切實(shí)解決。位置依靠衛(wèi)星定位模塊和高精度地圖匹配獲知，而周圍環(huán)境，則可以通過多傳感器識別。事實(shí)上，各個公司的傳感器均置于冗余狀態(tài)。

而第三個問題則代表考驗(yàn)來了。預(yù)測下一秒、未來10秒、未來60秒將要發(fā)生什么，需要AI比現(xiàn)在更有效。人類閱讀路況的能力，AI尚未取代。而工程師們可調(diào)整AI的參數(shù)，但其決策過程是黑箱，這加重了公眾的疑慮。他們擔(dān)心將自己的生命交給無法預(yù)測、不可觀察的AI來控制。

第四個問題則耗費(fèi)了自動駕駛工程師們大部分的精力。與預(yù)測緊密相關(guān)的是決策執(zhí)行能力。一個是近景規(guī)劃，決定下一個駕駛動作;另一個是遠(yuǎn)景規(guī)劃，根據(jù)路況情報和需求，規(guī)劃更有效率的路線。而現(xiàn)在的手機(jī)軟件似乎能做規(guī)劃，但經(jīng)常讓使用者感到失望，原因是未能預(yù)估路況的變化速度和算法太過理想化。

Wavmo吹噓稱，Waymo的測試車，不但讓自身處于安全狀態(tài)，還能保留空間給周圍的交通參與者。并借助路測經(jīng)驗(yàn)對駕駛模式進(jìn)行改進(jìn)，使得行駛過程更加順暢，令車內(nèi)乘客更加舒適，讓其他道路用戶可以預(yù)測無人車的動向。

但對于至關(guān)重要的舒適與辨識銳度的矛盾，Wavmo并沒有工程化的解決方案。

目前聲稱“L4自動駕駛”的，都在封閉區(qū)域。而將電子圍欄擴(kuò)張到城市的某個特定區(qū)域，5年內(nèi)可以做到。Wavmo目前的技術(shù)手段已經(jīng)做到，只不過未能說服“中國路況特殊化”的持論者們。而大規(guī)模的商用化，悲觀者可能認(rèn)為在2030年以后的某個時段。這和創(chuàng)業(yè)公司鼓噪的聲音構(gòu)成沖突。

不過，幾年內(nèi)L4級自動駕駛無法落地，是有共識的。急不可耐地試圖該項目中攫取商業(yè)價值的公司，很可能無法兌現(xiàn)承諾。