特斯拉自動駕駛要想不再“翻車”,還得踩完這些坑

特斯拉自動駕駛又“翻車”了。近日,一輛開啓了 AutoPilo 功能的特斯拉 Model 3 又撞上了側翻、靜止的大貨車,再次引發了廣大用户對自動駕駛是否靠譜的質疑,以及對自動駕駛安全的擔憂。

在不少人看來,真正的自動駕駛、無人駕駛是可以完全解放人類司機的。但特斯拉的幾起事故卻讓我們發現,如今的自動駕駛連路上靜止的車都繞不開,這樣的也算得上自動駕駛嗎?

只能説,許多人對自動駕駛技術還有諸多不解和誤解。今天我們就先為大家科普一下什麼是自動駕駛,攻破自動駕駛有哪些難點。

知乎答主張抗抗認為,自動駕駛是分等級的,而這取決於這一技術替代駕駛員的感知、決策與執行的程度。特斯拉的自動駕駛等級僅處在 L2.5 的階段。而自動駕駛等級從 L2 到 L3:“這是一個質變的階躍點。L2 到 L3 的界限是非常明顯的,需要駕駛員時刻保持警惕的,就只能是 L2。”看來,特斯拉自動駕駛目前僅處在一個“從無到有”的等級,要想躲開靜止貨車等障礙還有很長的路要走。

在乎答主張抗抗看來,自動駕駛 L2→L3:真正意義自動駕駛的“從無到有”;L3→L4:從“不全面到全面”;L4→L5:從“不完美到完美”。

自動駕駛攻破的難點在哪裏? 這個問題可以分解成兩個維度:

1、縱向維度:L0→L1→L2→L3→L4→L5,哪一步是最難/最關鍵的?

2、橫向維度:自動駕駛技術範式的三大方面:感知 、決策、執行,哪一方面是最難、最關鍵的?

一、從橫、縱兩個維度認識自動駕駛

在非自動駕駛的情況下:

感知:駕駛員的眼耳鼻等各個傳感器,在接收着外界的信息,承擔着感知的功能;

決策:駕駛員的大腦根據感知的信息,決定進行加減速、轉向等操作,承擔着決策的功能;

執行:駕駛員的神經、四肢,以油門剎車與方向盤作為人車交互的兩大媒介,與整個汽車系統一起承擔着執行的功能。

什麼是自動駕駛?就是全部或部分地替代駕駛員的感知、決策與執行功能,而替代的程度,就決定了自動駕駛的等級。目前,普通公認的自動駕駛等級標準是 SAE J3016,最新版本是 2016 年 9 月。

英文 術語對閲讀來説可能不太友好,我來用通俗的語言翻譯一下:

L0-無自動輔助功能

L1-轉向或者加減速實現一條,駕駛員要時刻關注駕駛過程

L2-轉向和加減速都實現,駕駛員要時刻關注駕駛過程

L3-不需要駕駛員監督,但在出問題時需要駕駛員介入

L4-不需要駕駛員監督,但仍然有一定侷限,在出問題時能夠自動靠邊

L5-全自動駕駛,只要在地球上有地圖的地方,全部都能自動駕駛

-展望一下,在火星上也能開?

是不是還不太友好?我再用粗俗的語言來翻譯一下:

L0– 駕駛員同學:你來開,我不參與。

L1&L2– 駕駛員同學:我能感知到周圍環境,也有一定的決策能力,所以我可以幫你踩油門剎車或幫你打方向盤,甚至這倆活我都幫你做了。但是,我開歸我開,這屬於幫忙,你得盯着,因為醜話説在前面:出了緊急情況我也不一定能辨識出來,所以我也一概不負責。發生在特斯拉身上的、誰來負責的一個生動案例:還原特斯拉致命事故現場,美國交通局是如何「斷案」的?

L3–駕駛員同學:我幫你開,你不用盯,我都能辨識,能處理的也就幫你處理了;我辨識不出來的,我的責任,你或你的家人可以找我來索賠;但是,我辨識出來的緊急情況超出我的處理能力/倫理道德權限的時候,就會提醒你開,我提醒之後,責任就是你的了,我不負責。

L4–駕駛員同學:我辨識,我開,你該幹嘛就幹嘛去,放心,我不會打擾你的;如果實在出了狀況,我至少是幫你停路邊,保你一條小命。

L5– 駕駛員同學:這個車,就是我開,沒你什麼事;説難聽點,就你這水平實在是不配開車,讓你開就是危害公共安全,如果説我是專業九段,你最多是業餘二段;你非要開?對不起,方向盤與油門我已經卸了,你想開也沒法開。如果你犯了開車癮了,出門右拐 200 米的旅行社,有內蒙古呼倫貝爾草原三日遊,特色項目可以騎馬與開車二選一。

二、縱向的 L0→L5,哪一步最關鍵/最難?

L0→L1:

汽車從僅有執行的功能,進化成具備感知與決策的能力,這是從 0 到 1 的過程,當然很重要,而這已經人類目前已經走過的歷史了,不是當下最關鍵的了。把自動駕駛比喻成一個人的話,這是嬰兒從呱呱落地到認識這個世界、學會語言的過程。

L1→L2:

只是縱向控制和橫向控制的區別,相當於我做了一個功能再去做另外一個功能,這個難度並不大。當然,涉及到量產就要考慮到系統工程,汽車還要考慮成本,要做的工作還是不少的。這是高中生學文、學理,還是文理兼修的區別。

現在能達到 L2 的車型已經挺多了,各大品牌的中高端車型,例如 JEEP 自由光、沃爾沃等等,當然也包括大名鼎鼎的 Tesla。正因為 L2 沒那麼稀奇了,所以才有動力要搞出 L2.5 這樣的概念。

L2→L3:

敲黑板了,這是一個質變的階躍點,也是一個有很多貓膩的點。L2 與 L3 關鍵就在於:自動駕駛是否有足夠的自信,來確保自己的感知與決策能力是與人類相當的、至少是滿足法律要求的、做出承諾不會使企業倒閉的。

假如一輛車的整個生命週期,會遇到 10000 次危險情況,L2 會聲稱自己可以辨識出 9900 個、9990 個、9999 個,但就是不敢承諾可以到 100%——否則就是 L3 了。

這是學霸與學神的區別:學霸考了 99 分,學神考了 100 分,並不是因為學霸與學神差距不大:學霸考了 99 分説明實力只有 99 分,而學神考 100 分是因為滿分只有 100 分。

99% 與 100% 之間的鴻溝是如此之大,難以跨越,使得不安分的公司開始搞點貓膩,L2.5 啊、L2.X 啊這些概念都出來了。我想説的是,只要未到 L3,L2.9999 都可以説是廠家自己在往自己臉上貼金,L2 到 L3 的界限是非常明顯的,需要駕駛員時刻保持警惕的,就只能是 L2。

所有 L3 以下的自動駕駛一般是下面這個畫風,這位大叔手腳都很輕鬆,但是眼睛目視前方,神情有些緊張,不敢太過放鬆。在這種情況下,王者榮耀只能打快速戰鬥,不能打排位,否則要麼分分鐘掉到青銅,要麼太專注了小命不保。

這是真正的自動駕駛嗎?從個人感受來説,我不這麼認為。所以我認為 L2→L3 是一個“從無到有”的過程。

而到了 Level3,就是下面這種畫風。比如在 L3 的全新奧迪 A8 上,一家之主可以享受着自己帶家人出遊的樂趣,同時還可以拿着筆記本完成一些簡單工作,可以同時享受帶着全家人出遊的樂趣,同時還能處理工作事物。

目前來説,量產版發佈 L3 的,只有全新奧迪 A8,這輛車也是目前量產車所能達到自動駕駛的最高水平。但是 L3 所存在的問題是,如果一旦系統出現無法 hold 的情況,需要駕駛員接管,所以在開車時只能進行一些簡單的工作,比如處理個流水郵件,給知乎上的妹子點個贊之類,是沒問題的。但深入思考某個投資問題,或者打王者榮耀要衝最強王者,那還是不太現實的。

L3→L4:

L4 和 L3 的區別在於,L3 在系統出問題時需要人接管,而 L4 可以自己 handle 所有特殊情況。

換句話説,從烏鎮到上海倆小時,L3 的自動駕駛可能中間 10 分鐘需要駕駛員接管,而其他時候可以忙一些工作上的事情或者休息,即使不接管也沒事,最多給你抗議一下停到路邊。也就是説,L2 到 L3 解決的是“從無到有”的問題,而 L3 到 L4 是“從不全面到全面的問題”。

到了 L4,就變成了下面這種畫風。這張圖曾經作為百度的“罪證”而被廣泛流傳,李彥宏一個人坐在副駕駛打電話,百度無人車在五環上實線變道。在這個級別,駕駛員無需關注任何駕駛工況,車輛可以自行控制。

L4→L5:

那麼從 L4 到 L5 又有哪些變化呢?還是以引子中的烏鎮—上海中環某地為例。這一路,申嘉湖最開闊,路況好沒有車;G60 車比較多,但靈活變道的話,還是可以開得比較順暢;而滬閔高架就比較擁堵了,尤其是幾個出口入口的地方,動不動有插隊現象;到了中環,又是車多但基本暢通的情況。對於一個不認真開車的老司機來説,申嘉湖很簡單,中環 G60 還湊合,滬閔高架比較難,可見這是一個評判司機好壞的標準。

對於自動駕駛來説,路況的複雜程度也是考量自動駕駛深度的一個很重要維度。這就是 Level4 和 Level5 的區分。在 J3016 中,Level 4 的描述特地舉了個例子,比如去固定的地方接人,通過固定的路徑。

做個概括:

如果説 L2 是學霸,L3 是學神;那麼 L4 就是大師,能識別出所有危急情況,而且知道自己以及行業內的能力邊界——哪些事情是目前能力還做不到的,或者是因為法律、倫理因素自己不適合做的,交給駕駛員;

而 L5 就是愛因斯坦 Alpha Go,已經是駕駛領域的神,在面臨危急情況的時候,會做出一些莫名其妙的舉動,就像圍棋中 Alpha Go 走出的人類無法理解的神來之筆,但就是完成了人類完成不了的動作,避免了事故;甚至平時去夾塞,都比人夾得好。

如果一個人能成長為大師,L2→L3 是最難的,相當於是模擬考試徘徊在 985 與 211 之間的高中生,衝擊一下想考上清華北大,而全新奧迪 A8 率先實現了量產 Level3,相當於是高二競賽提前錄取了,佔據了先機。如果是沿着現有的理論框架走到 L5,L2→L3 和 L4→L5 是最重要的。也不排除,為了達到 L5,要突破現有的 Level 體系才能實現。

總之:L2→L3:真正意義自動駕駛的“從無到有”;L3→L4:從“不全面到全面”;L4→L5:從“不完美到完美”。

筆者認為,L4→L5 的意義大於 L1→L2 與 L3→L4,但小於 L2→L3。

三、橫向維度:感知、決策與執行,哪一步最難、最關鍵?

橫向維度的討論就不在此展開,只簡要寫寫其中一個點:從技術範式來看,自動駕駛主攻的是感知與決策,執行不就是油門剎車與方向盤兩個輸入信號嗎,為什麼也會成為一個難點、甚至成為傳統車企狙擊互聯網車企的護城河呢?

原因在於:

在L0→L5的過程中,由於自動駕駛的加入,系統變得越來越複雜,而且大部分是與安全強相關。這就要求系統的安全性提出了更高的要求,如果僅通過提高可靠性的方法來實現,則成本會急劇增高,這時候就需要通過功能安全的方式,在成本可控的情況下來保障安全性。

與自動駕駛等級相似,功能安全也分 ASIL A→D 4 個等級,有論文甚至提出由於自動駕駛太危險了,出了事兒不僅自己完蛋,周圍人也完蛋,建議給自動駕駛功能新出一個 ASIL E 等級。這是什麼概念? 要知道,目前還沒有任何一家汽車公司可以達到 ASIL D 的水平,那達到 ASIL E 是何其難?

也就是説,自動駕駛雖然重點在感知與決策,但由於強安全性與高系統複雜度,使得執行控制也成了一個技術難點,而這一點是傳統車企的優勢。

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