導語：以攝像頭加毫米波雷達作為感知基礎(chǔ)的智能駕駛方案存在先天能力不足，激光雷達的出現(xiàn)將改變這一局面。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域玩家增多，高企的激光雷達價格有所降低，并且在車端的應(yīng)用也逐漸增多。多種傳感器協(xié)同工作，將使得汽車產(chǎn)品的智能駕駛功能更加安全。
輔助駕駛終歸不是自動駕駛，駕駛員不可以將注意力轉(zhuǎn)移到駕駛以外的其他事情上，更不可以脫離對車輛的控制。
近日，某新勢力品牌車型在高速路段上追尾前方事故車輛，造成前車車主死亡。據(jù)后車車主描述，車輛當時開啟了駕駛輔助功能，車速為80km/h，車輛平時有異常情況都會預警，但這次沒有任何提示，加上車主自身注意力分散，導致了事故的發(fā)生。
這不是智能駕駛的第一次事故，近兩年，國內(nèi)外多個品牌都出現(xiàn)過原因相似的追尾事故。關(guān)于智能駕駛功能安全性的討論再次被推上熱搜，作為賣點的功能不斷導致事故的發(fā)生，為什么總是失靈，這個問題的答案或許要從智能駕駛功能的實現(xiàn)邏輯說起。
智能駕駛的“一生之敵”
與人類的行為類似，智能駕駛功能的實現(xiàn)也要經(jīng)過感知、決策、命令、執(zhí)行這一過程。
現(xiàn)階段，智能駕駛系統(tǒng)的感知需要通過多種傳感器共同作用來實現(xiàn)，常見的傳感器有攝像頭、毫米波雷達以及激光雷達等。由于單一傳感器的感知和冗余能力無法覆蓋當今愈發(fā)復雜的道路環(huán)境，所以需要多種傳感器來增強智能駕駛的感知能力。
在這一過程中，不同車企受限于技術(shù)以及成本因素，也發(fā)展出了不同的感知方案。以特斯拉為例，其在視覺感知路線上的堅守可謂極端。2021年8月的特斯拉AI日上，特斯拉公布了純視覺感知方案，此前其采用的是攝像頭加毫米波雷達的融合感知方案，新方案提到完全去掉激光雷達、毫米波雷達等非攝像頭傳感器，僅通過攝像頭進行感知，在自動駕駛領(lǐng)域尚屬新鮮事物。
馬斯克認為，視覺感知具有更高的精度，因此投入精力改善視覺比押注兩種傳感器的融合更明智。但馬斯克并未拋棄毫米波雷達，他只是認為傳統(tǒng)毫米波雷達能夠提供的信息實在是太少了。
理想汽車創(chuàng)始人李想曾在社交平臺發(fā)文點明視覺方案的弊端：“攝像頭加毫米波雷達的組合像青蛙的眼睛，對于動態(tài)物體的判斷還好，對于非標準的靜態(tài)物體判斷幾乎無能為力?！?/span>
對于視覺方案識別靜態(tài)物體的難點，法雷奧中國CTO顧劍民認為，靜態(tài)物體種類多，形態(tài)千差萬別，需要大量樣本識別訓練。攝像頭在識別物體時對天氣和照明條件十分敏感，對于快速移動的汽車，攝像頭通常最終會捕捉到模糊或扭曲的物體圖像。而毫米波雷達則會受目標對電磁波反射敏感度影響。此外，靜止物體同樣會反射毫米波，如果不忽略龍門架、道路標牌等靜止物體，系統(tǒng)將經(jīng)常會出現(xiàn)誤判。
同濟大學汽車學院教授朱西產(chǎn)持有相似的觀點，“現(xiàn)在的輔助駕駛系統(tǒng)在開發(fā)的過程中要盡可能地消滅誤剎車，不該剎車的時候不能剎車。這樣的開發(fā)思路的的確確能夠控制誤剎車以后，但減少了誤剎車以后，就會有很多漏剎車。”
雖然智能駕駛功能的行為邏輯與人腦類似，但對靜態(tài)物體的感知能力卻完全與人類相反?！叭祟愸{駛員識別靜態(tài)物體的反而容易一些”。朱西產(chǎn)表示。
破解局面的關(guān)鍵角色
在目前大規(guī)模量產(chǎn)的L2級別智能駕駛輔助系統(tǒng)中，一般都采用毫米波雷達和攝像頭兩種傳感器。這其實要求駕駛員來進行感知冗余，所以在規(guī)范駕駛輔助的使用方面，車企都會要求駕駛員時刻觀察路況，并且駕駛員必須隨時準備好重新取得駕駛控制權(quán)。
國際自動機工程師學會（SAE）對于自動駕駛等級有著明確的劃分——L0至L5，代表車輛的自動化程度由弱至強，對駕駛員的參與度需求由高至低，更高的自動化能力自然需要更強的感知和決策能力。
為了保證高等級駕駛輔助甚至自動駕駛的安全，必須采用多種傳感器組成的融合感知方案。激光雷達的出現(xiàn)補全了視覺感知的不足。因為激光雷達是三維的傳感器，可以重構(gòu)三維點云信息，它能判斷面前的物體是障礙物，而且能判別具體形狀是什么，可以有效對應(yīng)各類極端案例。
以前，受限于成本原因，僅有少數(shù)高端車型配置有激光雷達，用以增強智能駕駛輔助功能的可靠性，但不斷增加的產(chǎn)業(yè)玩家，將高企的價格打了下來。
朱西產(chǎn)表示，一顆激光雷達的成本在前幾年高達十幾萬元，現(xiàn)在已經(jīng)下探至幾萬元，未來甚至有可能低至幾千元，當一項技術(shù)的成本低于人工成本的時候，才是它普遍推廣使用的時刻。
自2021年4月起，搭載激光雷達的汽車產(chǎn)品便不斷出現(xiàn)在市場上，包括小鵬P5、蔚來ET7、極狐阿爾法S、奧迪S級、寶馬iX、智己L7、理想L9等。
魏牌CMO喬心昱認為，激光雷達不僅要“上車”，更要在城市中“落地”。他表示，目前很多智能輔助駕駛并沒有配合激光雷達，雖然市場上已有部分車型搭載了激光雷達，但也僅限于在高速工況下的應(yīng)用。對于輔助駕駛而言，克服路況更復雜的城市路況應(yīng)用，才是“大學”水準。
自動駕駛的最終方案
在中國汽車工程學會理事長、清華大學教授、中國工程院院士李駿看來，單車智能存在五大弱點：一是無人駕駛必須要依靠人工智能，如何克服人工智能的黑箱效應(yīng)；二是自動駕駛需要110億英里的道路測試，如何實現(xiàn)；三是完全自動駕駛至少會面臨幾百萬種極端工況，軟件層面設(shè)計如何做到完整的驗證；四是L3、L4、L5自動駕駛的成本較高，如何下放給私家車進行應(yīng)用；五是完全自動駕駛汽車的實際行駛安全和倫理道德如何保證。
并且李駿認為，單車智能駕駛技術(shù)已經(jīng)遇到瓶頸。一方面，車輛所搭載的傳感器數(shù)量已經(jīng)接近飽和，而且單車傳感器對于道路的感知數(shù)據(jù)已經(jīng)接近上限。另一方面，實現(xiàn)完全自動駕駛所需要的芯片算力將會更高，這就意味著更高耗電量，將會一定程度上影響車輛的續(xù)航里程。
車路云協(xié)同迫在眉睫。在車輛、道路都配備傳感器的前提下，自動駕駛系統(tǒng)將能夠獲取到更為全面的道路交通數(shù)據(jù)，車輛間的相互連接也可以最大程度地糾正單個傳感器所提供的數(shù)據(jù)錯誤。這樣的技術(shù)前提下，全天候、全方位的自動駕駛將真正成為可能。
朱西產(chǎn)表示，車路協(xié)同技術(shù)、末端感知和5G通訊，的確可以提高汽車的智能駕駛能力，甚至達到無人駕駛。但是這項技術(shù)需要基礎(chǔ)設(shè)施的支撐，現(xiàn)在還不具備大范圍推廣的條件。他預計，三年左右，市面上應(yīng)該會出現(xiàn)具備L3級自動駕駛功能的汽車產(chǎn)品。
展商動態(tài) ? 激光雷達能解決輔助駕駛的缺陷嗎？
