在初秋的微涼中,火熱的自動駕駛賽道開啟了“降溫”模式。近日,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布對特斯拉的自動系統(tǒng)(Autopilot)正式展開安全調(diào)查;蔚來汽車也被卷入自動駕駛安全事故的風波;國內(nèi)主流媒體《經(jīng)濟日報》刊發(fā)標題為《自動駕駛,真沒你想得那么香》的評論文章……當信任危機再度觸碰到公眾緊繃的神經(jīng)時,正大步向前的自動駕駛產(chǎn)業(yè)應該慢下腳步,思考如何突破困局。
安全性問題始終存疑
公開數(shù)據(jù)顯示,谷歌旗下的自動駕駛科技公司W(wǎng)aymo自動駕駛車輛自2019年以來在累計610萬英里(982萬公里)的自動駕駛里程中發(fā)生了18起事故,另外還有29次被安全員干涉得以避免的潛在事故。特斯拉《2020年第四季度汽車安全報告》顯示,使用自動駕駛的車輛每行駛345萬英里就會發(fā)生一起車禍。從自動駕駛技術(shù)開始落地以來,有關(guān)其安全性問題的質(zhì)疑聲從未停歇。
早前,華為智能汽車解決方案BU前高管蘇菁就曾發(fā)表過“特斯拉殺人論”――“機器進入人類社會和人類共生的時候,機器是一定會造成事故率的,講難聽點就是‘殺人’。”該言論一度引發(fā)軒然大波。一位長期關(guān)注自動駕駛行業(yè)的業(yè)內(nèi)人士對《中國電子報》記者表示:“自動駕駛存在太多的安全性問題,比如何種程度的安全才算足夠安全,現(xiàn)在并沒有一個明確的參數(shù)或是固定的指標可以衡量;萬物互聯(lián)的時代,駕駛數(shù)據(jù)的安全、隱私問題難以保障。另外,自動駕駛還面臨很多倫理問題,比如在事故無法避免時救乘客還是救路人,以及車與人的權(quán)責劃分等,這些問題始終未能找到最優(yōu)解。”
“實際上,自動駕駛的安全問題是永遠無法徹底解決的,我們能做的只有盡可能去降低潛在的安全風險?!敝锌圃簯?zhàn)略咨詢院產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心汽車行業(yè)特聘研究員鹿文亮在接受《中國電子報》記者采訪時指出,“這是一個系統(tǒng)問題,涉及汽車軟硬件、功能性網(wǎng)絡、規(guī)則標準等各個方面,只能通過不斷發(fā)現(xiàn)新問題,在迭代過程中不斷完善,以增加自動駕駛的安全性。”
算力是提升安全性的關(guān)鍵
全國乘用車市場信息聯(lián)席會秘書長崔東樹對《中國電子報》記者表示:“當前的自動駕駛技術(shù)還無法做到對各種障礙物,尤其是固定障礙物,以及復雜的環(huán)境風險進行準確識別與有效判斷。”可量產(chǎn)的智能駕駛?cè)蕴幵贚2級輔助駕駛階段,車輛操控權(quán)仍在駕駛員手中,距離實現(xiàn)L3級真正的自動駕駛技術(shù)落地顯然還有很長的路要走。
據(jù)了解,目前大多數(shù)L2級別的輔助駕駛采用的是攝像頭+毫米波傳感器的技術(shù)路徑。雷達和激光雷達傳感器可通過無線電波的技術(shù)收集大量數(shù)據(jù),在算法的加持下為汽車提供檢測和避開道路障礙的方法,但由于價格昂貴,全球都沒有搭載激光雷達的量產(chǎn)車上市。
造車勢力正在不斷嘗試探索新的解決方案,但效果并不理想。例如,特斯拉選擇聚焦攝像頭視覺為中心的解決方案以降低成本。然而,相較于雷達和激光雷達傳感器,純視覺感知系統(tǒng)在極端天氣下難以識別路況,安全性受到諸多質(zhì)疑。特斯拉也因安全事故頻發(fā)被美國監(jiān)管部門調(diào)查。
多位專家認為,提升車輛認知能力需要更強勁的計算性能支持。一方面,多傳感器融合是自動駕駛的必然趨勢。但目前車輛上搭載的大多數(shù)ADAS(高級駕駛輔助系統(tǒng)),包括后置攝像頭、360。全景系統(tǒng)、雷達和前置攝像頭都是獨立運作的,要實現(xiàn)融合關(guān)鍵在于算法要足夠優(yōu)化,數(shù)據(jù)處理速度要夠快且容錯性要好,這樣才能保證最終決策的快速性和正確性。
另一方面,要想實現(xiàn)真正的自動駕駛,不僅要單車智能,還要車路協(xié)同。如果說各種雷達、攝像頭等傳感器是汽車的“眼睛”,那么算法就相當于自動駕駛系統(tǒng)的“大腦”。專家指出,“車聯(lián)網(wǎng)將‘人、車、路、云’交通參與要素有機聯(lián)系在一起,這對自動駕駛車輛在環(huán)境感知、計算決策和控制執(zhí)行等方面的能力提出了更高的要求。必須用更嚴密的算法邏輯、更強大的算力來支持自動駕駛,這是一項十分漫長且工作量巨大的工程?!?
從行業(yè)整體發(fā)展思路來看,鹿文亮表示:“大家都是在從輔助駕駛往上走,逐漸增加功能,實現(xiàn)更高級別的自動駕駛?!钡灿杏^點認為,從技術(shù)標準上來說,L3級別以上的自動駕駛有研究的必要,但在實際應用場景里,這種高級別自動駕駛技術(shù)的規(guī)模化落地是不是有必要還需冷靜思考,不應操之過急?!熬拖裎覀冇懻撊斯ぶ窃摬辉撎娲嬲娜肆σ粯?,自動駕駛技術(shù)是否應該用于取代人類駕駛員也需要打個問號?!甭刮牧琳f。
就連在自動駕駛領(lǐng)域向來持激進態(tài)度的馬斯克也不得不親口承認,想要開發(fā)出真正安全可靠的自動駕駛汽車比他想象的更難。實際上,自動駕駛技術(shù)“難產(chǎn)”、安全事故頻發(fā)的原因不僅僅體現(xiàn)在技術(shù)實現(xiàn)方面,與相關(guān)法律法規(guī)不完善、行業(yè)標準缺失、資本炒作帶來的種種市場亂象皆有很大關(guān)系。
騰訊研究院高級研究員曹建峰在接受采訪時表示:“汽車、道路交通等領(lǐng)域的監(jiān)管與法規(guī)包括駕駛?cè)速Y質(zhì)、準入、責任、保險等相對滯后,阻礙了智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)落地?!贝迻|樹也指出:“沒有規(guī)則,沒有準入和產(chǎn)品管理規(guī)范,很多企業(yè)不敢往前推進,而汽車產(chǎn)品投入巨大,如果技術(shù)方向與合規(guī)上不能滿足國家相關(guān)要求,后期再改成本很大。”
與此同時,受到資本過度追捧的影響,市場出現(xiàn)過度營銷、夸大宣傳等亂象,導致使用者對“輔助駕駛”和“自動駕駛”的認知存在誤區(qū)。“商家普遍存在夸大宣傳的嫌疑,車主受到這種宣傳導向的影響,對當前的自動駕駛技術(shù)水平形成誤判,以為輔助駕駛就可以解放雙手。”艾媒咨詢CEO兼首席分析師張毅表示,“汽車安全問題關(guān)乎生命安全,不能修補或重啟,不應該成為宣傳的噱頭。”理想汽車創(chuàng)始人李想呼吁,媒體和行業(yè)機構(gòu)應統(tǒng)一自動駕駛的中文名詞的標準,避免夸張的宣傳造成用戶使用的誤解。他認為:“在推廣上克制,在技術(shù)上投入,對用戶、行業(yè)、企業(yè)都長期有利?!?
自動駕駛的安全性問題涉及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的方方面面。為進一步規(guī)范市場秩序,工信部等部門先后發(fā)布《汽車駕駛自動化分級》《關(guān)于加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準入管理的意見》《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定(試行)》等文件,并積極部署開展車聯(lián)網(wǎng)身份認證和安全信任試點工作,號召政、產(chǎn)、研各界聯(lián)動,從準入標準、產(chǎn)品管理與測試、數(shù)據(jù)安全、OTA升級等多個維度,全方位推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的發(fā)展。
鹿文亮評論稱:“相關(guān)政策、法規(guī)的完善,給自動駕駛賽道上的各個參與方劃出了一個明確的界限,讓他們能夠在‘安全紅線’的范圍內(nèi)去探索技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)落地,為整個產(chǎn)業(yè)鏈的安全發(fā)展提供了空間?!薄斑@也在一定程度上防止了車企盲目跟風,把不成熟的自動駕駛功能推向市場,犧牲消費者利益來驗證技術(shù)存在的風險?!贝迻|樹表示,“我們還需要更多的時間去積累。”