距離馬斯克“2021年底交付全無(wú)人駕駛汽車”的預(yù)言已經(jīng)過(guò)去好幾個(gè)月了，情況和他在2019年、2018年給出承諾后的狀態(tài)一樣，鴿了。

其實(shí)，在過(guò)去十年中，各路技術(shù)專家預(yù)測(cè)完全無(wú)人駕駛實(shí)現(xiàn)日期，都是用“即將到來(lái)”一詞，似乎每一次預(yù)測(cè)都落空了。

那么，無(wú)人駕駛現(xiàn)在處在什么狀態(tài)?有哪些問(wèn)題亟待解決?近日，communications of ACM 發(fā)文《Still Waiting for Self-Driving Cars》理清了這些問(wèn)題。

以下是編譯原文，請(qǐng)欣賞：

盡管特斯拉在2021年10月份發(fā)布了稱之為AutoPilot的全無(wú)人駕駛功能，但事實(shí)上還差的遠(yuǎn)呢。相反，其實(shí)，市面上提供的無(wú)人駕駛功能，只達(dá)到了國(guó)際自動(dòng)機(jī)工程學(xué)會(huì)(SAE)制定的無(wú)人駕駛分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的前三等級(jí)，能夠組合駕駛輔助。

今天，大多數(shù)新車都有一些輔助駕駛技術(shù)加持，比如自動(dòng)剎車、自動(dòng)巡航等等。高級(jí)一點(diǎn)的，已經(jīng)可以歸為L(zhǎng)evel 2 的特斯拉，已經(jīng)可以系統(tǒng)管控汽車速度，以及自動(dòng)轉(zhuǎn)向，只是仍然需要司機(jī)保持專注，期望避免突發(fā)事件。

本田和奧迪有的車型達(dá)到了Level 3，允許車輛完全自動(dòng)控制，但需要滿足低速、天氣狀況良好、特定路段等要求。

因此，大多數(shù)車都可以實(shí)現(xiàn)Level 2 、Level 3的無(wú)人駕駛。而具備Level 4系統(tǒng)的車輛最有可能發(fā)生在長(zhǎng)途卡車中。原因之一是該車種的司機(jī)大量缺乏，最有動(dòng)力來(lái)推動(dòng)發(fā)展無(wú)人駕駛。另外，在美國(guó)等地區(qū)，州際等級(jí)別的跑長(zhǎng)途道路有很好的路況，車輛之間有明確的“物理隔離”。

1、技術(shù)障礙

完全無(wú)人駕駛之所以沒(méi)有實(shí)現(xiàn)，技術(shù)上的障礙是原因之一。具體來(lái)說(shuō)，是傳感器和攝像頭相關(guān)的開(kāi)發(fā)，正在面臨挑戰(zhàn)。無(wú)人駕駛汽車攝像頭和傳感器作用巨大，可以檢測(cè)汽車可能遇到的各種物體，比如道路標(biāo)志、交通信號(hào)燈和其他車輛或行人等等。

大多數(shù)無(wú)人駕駛系統(tǒng)采取自上而下的方式訓(xùn)練導(dǎo)航系統(tǒng)，目的是為了識(shí)別特定物體。考慮到可能遇到的各種潛在情況，以及無(wú)人駕駛系統(tǒng)對(duì)這些情況的“無(wú)限反應(yīng)”，比如由于照明條件、眩光或陰影，道路標(biāo)志可能無(wú)法得到精確地識(shí)別;動(dòng)物和人在面對(duì)迎面沖撞而來(lái)的車輛時(shí)做出不盡相同的反應(yīng)。因此，所有這些使得訓(xùn)練過(guò)程需要巨量的數(shù)據(jù)。

理想情況是，海量數(shù)據(jù)被輸入到算法中，然后幫助車輛解釋這些對(duì)象和動(dòng)作，以便車輛可以安全地調(diào)整其速度、位置和清晰度。即使在車輛尚未行駛的道路上，或者在出現(xiàn)以前從未遇到過(guò)的情況下也能精確反應(yīng)。

然而，在現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景中，喂了海量數(shù)據(jù)的算法仍然很難識(shí)別物體，比如在一起涉及特斯拉Model X的事故中，車輛的傳感攝像頭未能在明亮的天空下識(shí)別卡車的白色一面。

2、潛在的解決方案

很多無(wú)人駕駛汽車事故涉及所謂的(緊急情況，edge cases)，比如在道路上遇到行人和動(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)等等情況。為了解決這些難題，研究人員正在研究高清地圖系統(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，以幫助無(wú)人駕駛汽車在這些緊急情況下保持安全。

然而，鑒于通信網(wǎng)絡(luò)的延遲問(wèn)題，基于車輛到一切通信，包括V2I(車輛到基礎(chǔ)設(shè)施)、V2N(車輛到網(wǎng)絡(luò))、V2V(車輛到車輛)、V2P(車輛到行人)、V2D(車輛到設(shè)備)和V2G(車輛到電網(wǎng))通信，可能無(wú)法處理瞬時(shí)決策。

奧迪、本田、豐田、沃爾沃和Aurora Innovation的無(wú)人駕駛團(tuán)隊(duì)采取的方法是：采用光探測(cè)和測(cè)距技術(shù)，通常稱為L(zhǎng)iDAR。Aurora表示，它已經(jīng)設(shè)計(jì)了專有的傳感器FirstLight Lidar，使用頻率調(diào)制連續(xù)波(FMCW)LiDAR，可以看到前方四分之一英里(約400米)的地方，還可以即時(shí)測(cè)量車輛周圍物體的速度。Aurora表示，這項(xiàng)技術(shù)的使用為無(wú)人駕駛系統(tǒng)創(chuàng)造了更多的時(shí)間來(lái)進(jìn)行剎車或安全操縱，特別是對(duì)于重型卡車。

與此同時(shí)，無(wú)人駕駛初創(chuàng)公司W(wǎng)aymo正專注于提供叫車服務(wù)。該公司表示，Waymo Driver無(wú)人駕駛技術(shù)在很大程度上是按照Level 4運(yùn)行的，并謹(jǐn)慎繪制了包括車道標(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(guò)2000萬(wàn)英里的真實(shí)駕駛和超過(guò)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。

目前正在德國(guó)測(cè)試如何通過(guò)終端遠(yuǎn)程控制車輛。總部位于柏林的初創(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(guó)推出出行服務(wù)。該服務(wù)允許客戶訂購(gòu)一輛遙控汽車，并讓汽車將他們帶到目的地;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)能滿足最新的汽車安全相關(guān)的安全標(biāo)準(zhǔn)，并部署冗余的硬件組件和網(wǎng)絡(luò)連接。

這種“遠(yuǎn)程操作”有人保持懷疑態(tài)度。雖然新的通信技術(shù)更快、更穩(wěn)定，但延遲和連接性仍然是一個(gè)大問(wèn)題。畢竟，駕駛員面臨的緊急情況通常需要在幾毫秒內(nèi)做出決定，并且由于網(wǎng)絡(luò)擁塞導(dǎo)致的任何延遲問(wèn)題都可能使完全遠(yuǎn)程的駕駛員難以在緊急情況下做出響應(yīng)。

3、訓(xùn)練 AV 系統(tǒng)

然而，為了讓無(wú)人駕駛系統(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(kāi)發(fā)和測(cè)試完成大量工作，以確保車輛導(dǎo)航系統(tǒng)能夠理解迎面而來(lái)的司機(jī)，以及司機(jī)和行人之間的社交互動(dòng)。

通常，如果行人即將過(guò)馬路或正在過(guò)馬路，駕駛員和行人會(huì)進(jìn)行眼神交流，并會(huì)使用非語(yǔ)言提示來(lái)指示他們移動(dòng)。同樣，缺乏這種眼神交流會(huì)向駕駛員發(fā)出信號(hào)，表明行人或其他駕駛員不知道他們的存在，他應(yīng)該采取規(guī)避行動(dòng)以避免或減輕碰撞。

有專家表示，訓(xùn)練一個(gè)系統(tǒng)識(shí)別這些線索，是可以做到的，但需要大量的計(jì)算能力和訓(xùn)練時(shí)間，并需要多年時(shí)間來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)可靠和值得信賴的系統(tǒng)。與此領(lǐng)域相關(guān)的是感知功能支持，人類和自動(dòng)化之間有很大的感知差異。我們通常能理解人類駕駛事故，而對(duì)無(wú)人駕駛事故感到困惑，所以，當(dāng)我們看到一場(chǎng)人類駕駛事故時(shí)，我們會(huì)說(shuō)，是的，我能理解這是怎么發(fā)生的。但當(dāng)我們看到無(wú)人駕駛事故時(shí)，我們會(huì)說(shuō)，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。

通常情況下，人類司機(jī)隨著時(shí)間的推移積累了足夠的經(jīng)驗(yàn)，可以安全地處理其他司機(jī)做出非理性或意外決定的情況，通常是通過(guò)減速、靠邊停車或簡(jiǎn)單地保持其速度和行駛方向，以便人類、動(dòng)物或其他車輛可以繞開(kāi)他們。

英國(guó)利茲大學(xué)應(yīng)用行為建模主席 Gustav Markkula 說(shuō)：當(dāng)前的無(wú)人駕駛算法對(duì)人類行為沒(méi)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，比如司機(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。

4、監(jiān)管方面的挑戰(zhàn)

實(shí)現(xiàn)完全無(wú)人駕駛汽車商業(yè)化的最大障礙可能是道德和責(zé)任問(wèn)題，包括如果無(wú)人駕駛汽車殺了人或傷了人，或破壞了財(cái)產(chǎn)，哪一方應(yīng)承擔(dān)過(guò)錯(cuò)?多年來(lái)，美國(guó)政府拒絕對(duì)特斯拉的無(wú)人駕駛儀和通用汽車的超級(jí)巡航等駕駛輔助系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)管。

趨勢(shì)正在改變，2021年6月，美國(guó)政府表示，所有汽車制造商必須報(bào)告涉及駕駛輔助系統(tǒng)的碰撞事故。此外，美國(guó)國(guó)家公路運(yùn)輸安全局(NHTSA)在2021年8月對(duì)使用無(wú)人駕駛儀的特斯拉汽車追尾緊急車輛展開(kāi)了調(diào)查，這些車禍已經(jīng)造成17人受傷，1人死亡。

NHTSA五年前的指導(dǎo)闡明了該機(jī)構(gòu)有權(quán)在無(wú)人駕駛系統(tǒng)顯示“可預(yù)測(cè)的濫用”證據(jù)時(shí)進(jìn)行干預(yù)，這通常在 YouTube 的視頻中說(shuō)明盡管特斯拉手冊(cè)中有警告，但駕駛員在駕駛座上睡覺(jué)、玩游戲或從事其他會(huì)轉(zhuǎn)移駕駛員注意力的活動(dòng)。

最終，達(dá)到Level 5級(jí)無(wú)人駕駛系統(tǒng)可能需要十年或更長(zhǎng)時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。技術(shù)問(wèn)題、監(jiān)管問(wèn)題和持續(xù)的芯片短缺是開(kāi)發(fā)該系統(tǒng)的障礙。完全無(wú)人駕駛很可能會(huì)首先部署在商用車上，包括無(wú)人駕駛卡車、叫車服務(wù)和班車。除了擁有購(gòu)買這些車輛所需的資金外，商業(yè)實(shí)施更有可能將運(yùn)營(yíng)限制在特定的已知道路上，以及為無(wú)人駕駛車輛建立和執(zhí)行公司特定的安全操作參數(shù)，比如使用攝像頭來(lái)確保司機(jī)積極關(guān)注道路。