L4自动驾驶因何难落地,本文是驾驶自考毕业论文范文与落地和驾驶和因何有关毕业论文格式范文.
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最近,驭势科技CEO吴甘沙在某论坛上炮轰L4自动驾驶的商用化项目.他认为,至少在几年内,开放道路上的L4级自动驾驶商用化,是不可能实现的.所有以L4为“哏”的商业活动,基本都是忽悠.
凤凰城是避重就轻的选择？
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不管从哪个角度衡量,目前自动驾驶的行业领先者仍是谷歌旗下的Waymo.今年早些时候,该公司宣布年内将开始运营无人驾驶出租车（车上也不配备技术人员）,地点将在亚利桑那州凤凰城,届时可以透过谷歌的APP叫车.Waymo的CEO克拉夫西克表示,接人等技术问题已经解决.他承认凤凰城天气不错,但否认因这里缺乏挑战性而被选择.
但是,凤凰城全年大部分时间处于晴朗,干旱少雨,也没有自动驾驶最害怕的暴雪天气.这里街道整齐、居民很少.虽然Waymo否认有“电子围栏”,出租车主要运营于这样的地方,无疑削弱了全球第一个无人驾驶商用化项目的说服力.
吴甘沙抓住这一点.他放出图片来比较凤凰城和北京、重庆等人口大市.前者人少车少,一马平川,而中国大城市永远熙熙攘攘,路况极为复杂.他举出北京的五道口和重庆的黄角树立交桥,有100多个出口入口.
更为关键的是,很多交通参与者都不遵守交通规则,这一点让外国驾驶员视为畏途,而自动驾驶则可能无所适从.
优步自动驾驶车队在凤凰城路试的时候,就发现一个问题.如果将自动驾驶系统的识别标准调至“敏感”级别,乘客体验就相当糟糕.车不是开得速度偏低,就是一惊一乍,恶化了整条道路的交通状况.优步测试员调降了系统敏感度,结果在凤凰城附近的坦帕市出了事,车上安装的多种传感器都识别出行人,但系统选择将其忽略,导致一名行人罹难.
在吴甘沙看来,简单路况都错漏不断,复杂路况就可想而知了.没有到中国路试过的L4技术,都不具备商业价值.为什么中国成为“L4试金石”？不单纯因为中国的交通状况复杂,比中国交通参与者更加大胆、甚至无法无天的“马路天使”广泛存在于发展中国家.大城市街头交通的混乱程度固然跟人口和交通基础设施、治理情况有关,更跟经济发展水平、人群平均受教育程度正相关.
中国是全球最大的汽车市场,至尊地位将保持很多年,自然也是最具商业价值的大市场.它的交通使用情况千差万别,可以提供世界上几乎所有能想象到的交通测试环境.从比发达国家更先进、更新的硬件基础,到边远地区年久失修、缺乏维护的交通设施,应有尽有.不到中国测试就无法说服消费者.
恐怖的路试标准
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目前任何一个公司的实测数据都是很不完备的.Waymo实测里程多达600万英里,是目前最多的,但远远不够.美国的人类驾驶员每16. 5万英里才出一次普通事故,9000万英里才出一次致命事故,所以自动驾驶要证明比人类熟练驾驶员更强大,必须要有高出一个数量级——即10亿英里无致命事故的数据,才能证明测试具备足够的置信度.但单独的公司很难拿到如此之多的数据,即便资金充裕的谷歌也无法胜任.
而且有迹象表明,Waymo的测试技术水准提升陷入了某种瓶颈.2016-2017一年内,备用驾驶员每5000英里的干预次数只下降了10%.而且,正如吴甘沙所言,这不单是里程的问题.Waymo的测试缺乏“激励”.100英里的平稳驾驶,也不如1英里的极端路况（拥挤、抢道）,对系统的训练有效.
因此,Waymo的实测里程含金量,还要再打个折扣.
如果拿不出更好的办法,L4自动驾驶商用化,更像是登月工程——人类有能力组织实施,但代价太过高昂又缺乏直接汇报.比登月更糟糕的是,自动驾驶项目无法指望政府组织国家力量参与（不只是投资问题）.而各个创业公司的投资既分散又弱小,还要加上“吹水”和各种不靠谱.
有激进的说法认为,目前有多少声称“L4商业化项目”,就有多少骗子.
聊胜于无的解决办法
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L4落地有两个前提：一个是开放道路,一个是商业化.前者意味着不能预设路况参数,后者则意味着可靠性和经济性达到推广标准.
如果都采用实打实的路测数据,单独公司很可能永远无法达到“比人类安全10倍”的要求.
解决方法也是有的,Waymo建立了虚拟城市,和封闭路况相结合,形成“半实物仿真.虚拟城市中可以设置复杂路况,模拟充分复杂的环境.如果算力充足,可以一天就能在模拟器里面跑100万英里.问题在于,虚拟训练的里程,与实际路试的“折合”关系如何？谁都无法给出确切答案.也就是无法证实虚拟测试的有效性.
还有吴甘沙鼓吹的“影子驾驶”.这个提法不新鲜,特斯拉就声称采用这种办法.简单而言,就是在有人驾驶的工况下,控制器同时运行一套自动驾驶算法,只进行虚拟决策,但不参与实际控制.数据则自动上传主机厂商的云端服务器.让所有卖出去的产品免费充当测试车,如果未获得充分授权,此举有侵犯客户的隐私权、知情权和物权的嫌疑.
虚拟测试和影子测试无法取代实测.
技术与愿望的距离
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根据Waymo的自动驾驶报告,无人车需要解决以下几个问题：
我在哪？
我周围有什么？
接下来要发生什么？
我该怎么办？
前两个问题目前得到切实解决.位置依靠卫星定位模块和高精度地图匹配获知,而周围环境,则可以通过多传感器识别.事实上,各个公司的传感器均置于冗余状态.
而第三个问题则代表考验来了.预测下一秒、未来10秒、未来60秒将要发生什么,需要AI比现在更有效.人类阅读路况的能力,AI尚未取代.而工程师们可调整AI的参数,但其决策过程是黑箱,这加重了公众的疑虑.他们担心将自己的生命交给无法预测、不可观察的AI来控制.
第四个问题则耗费了自动驾驶工程师们大部分的精力.与预测紧密相关的是决策执行能力.一个是近景规划,决定下一个驾驶动作；另一个是远景规划,根据路况情报和需求,规划更有效率的路线.而现在的手机软件似乎能做规划,但经常让使用者感到失望,原因是未能预估路况的变化速度和算法太过理想化.
Waymo吹嘘称,Waymo的测试车,不但让自身处于安全状态,还能保留空间给周围的交通参与者.并借助路测经验对驾驶模式进行改进,使得行驶过程更加顺畅,令车内乘客更加舒适,让其他道路用户可以预测无人车的动向.
但对于至关重要的舒适与辨识锐度的矛盾,Waymo并没有工程化的解决方案.
目前声称“L4自动驾驶”的,都在封闭区域.而将电子围栏扩张到城市的某个特定区域,5年内可以做到.Waymo目前的技术手段已经做到,只不过未能说服“中国路况特殊化”的持论者们.而大规模的商用化,悲观者可能认为在2030年以后的某个时段.这和创业公司鼓噪的声音构成冲突.
不过,几年内L4级自动驾驶无法落地,是有共识的.急不可耐地试图该项目中攫取商业价值的公司,很可能无法兑现承诺.
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