自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)不得不重設(shè)期望值

將注意力轉(zhuǎn)向4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)━━━━2020年3月，受新冠肺炎疫情影響，包括Argo、Aurora、Cruise、Pony和Waymo在內(nèi)的自動(dòng)駕駛汽車公司都暫停了涉及駕駛員的汽車測(cè)試和運(yùn)營(yíng)。與此同時(shí)，Waymo和福特公司公布了在自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試中收集到的公開數(shù)據(jù)，并要求開發(fā)人員利用這些數(shù)據(jù)開發(fā)出更快、更智能的自動(dòng)駕駛算法。

這些發(fā)展都表明自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)仍然希望今年在自動(dòng)駕駛方面取得有意義的進(jìn)展。但當(dāng)前這一行業(yè)無疑正受新冠肺炎疫情的影響，面臨著一系列非常棘手的問題，而這些問題在短時(shí)間內(nèi)都難以解決。

5年前，包括日產(chǎn)和豐田在內(nèi)的幾家自動(dòng)駕駛汽車公司都承諾在2020年推出自動(dòng)駕駛汽車。法國(guó)自動(dòng)駕駛公司EasyMile駐丹佛的業(yè)務(wù)主管勞倫?伊薩克（Lauren Isaac）表示，當(dāng)時(shí)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的宣傳“登峰造極”，但那些預(yù)測(cè)過于樂觀。伊薩克說，現(xiàn)在許多公司不再沉迷于開發(fā)在任何條件下皆可實(shí)現(xiàn)的5級(jí)自動(dòng)駕駛汽車，而是轉(zhuǎn)而專注4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)，即在特定地理區(qū)域或天氣條件下運(yùn)行的自動(dòng)駕駛汽車?！叭缃?，幾乎所有技術(shù)開發(fā)人員都意識(shí)到這將會(huì)是一個(gè)更加漸進(jìn)的過程?！?nbsp;舉個(gè)例子，EasyMile的自動(dòng)駕駛擺渡車在機(jī)場(chǎng)、大學(xué)校園和商業(yè)園區(qū)運(yùn)營(yíng)。伊薩克說，公司的自動(dòng)駕駛擺渡車都采用的都是4級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。與3級(jí)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)(需依賴駕駛員坐在方向盤旁作為后備)不同，4級(jí)自動(dòng)駕駛車輛上的后備不是駕駛員，而是車輛本身。她說：“對(duì)這項(xiàng)技術(shù)我們有多級(jí)的冗余設(shè)置。我們的自動(dòng)駕駛擺渡車有多級(jí)剎車系統(tǒng)，多級(jí)激光雷達(dá)等，這種冗余覆蓋了所有的系統(tǒng)，我們可從許多不同角度去觀測(cè)它?！绷硪豁?xiàng)挑戰(zhàn)是：自動(dòng)駕駛汽車如何觀測(cè)世界？對(duì)于這個(gè)基本問題，還沒有達(dá)成共識(shí)。埃隆?馬斯克提出過一個(gè)很著名的論斷，即所有使用激光雷達(dá)的自動(dòng)駕駛汽車制造商都“在劫難逃”?？的螤柎髮W(xué)在2019年的一份研究報(bào)告似乎支持了特斯拉首席執(zhí)行官這一有爭(zhēng)議的看法，該報(bào)告顯示，從立體攝像機(jī)獲得3D深度感知算法的功能可與激光雷達(dá)媲美。但是，開放的數(shù)據(jù)集讓那些不看好激光雷達(dá)的人產(chǎn)生了懷疑，底特律咨詢公司Navigant Research的移動(dòng)研究首席分析師山姆?阿貝薩米德（Sam Abuelsamid）這樣表示。阿貝薩米德強(qiáng)調(diào)了自動(dòng)駕駛汽車公司Aptiv所提供的一份2019年的公開數(shù)據(jù)集，人工智能公司Scale團(tuán)隊(duì)使用兩個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)源進(jìn)行了分析：第一個(gè)只考慮攝像頭數(shù)據(jù)，第二個(gè)則結(jié)合了攝像頭和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。Scale團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，只使用攝像頭（2D）的數(shù)據(jù)畫出的周圍車輛 “邊界框”有時(shí)會(huì)不準(zhǔn)確，影響對(duì)這些車輛即時(shí)行進(jìn)的預(yù)測(cè)——而這是所有自動(dòng)駕駛系統(tǒng)最重要的功能之一。Scale公司的軟件工程師內(nèi)森?海弗利克（Nathan Hayflick）在公司博客中寫道：“雖然在2D空間標(biāo)注看起來很精確，但在表面之下時(shí)常隱藏著更深層次的不準(zhǔn)確性。不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)會(huì)有損（機(jī)器學(xué)習(xí)）模型的可信度，而這些模型的輸出會(huì)直接影響到車輛的預(yù)測(cè)和計(jì)劃軟件?！卑⒇愃_米德說，Scale對(duì)Aptiv數(shù)據(jù)的分析清楚地表明了用冗余和互補(bǔ)的傳感器構(gòu)建自主系統(tǒng)的重要性，也說明馬斯克對(duì)激光雷達(dá)的排斥過于膚淺?！凹す饫走_(dá)點(diǎn)云可精確到車輛上每個(gè)點(diǎn)的距離?！彼f，“所以可以更精確地計(jì)算出車輛的軌跡。只有這樣才能做出正確的預(yù)測(cè)。”那么，這個(gè)行業(yè)多久才能將自動(dòng)駕駛汽車推向大眾呢? 艾瑪諾伊?查尼塔基斯（Emmanouil Chaniotakis）是倫敦大學(xué)學(xué)院交通建模和機(jī)器學(xué)習(xí)的講師，今年早些時(shí)候，他和慕尼黑工業(yè)大學(xué)的兩名研究人員共同發(fā)表了一篇綜述，全面評(píng)述了他們所能找到的關(guān)于共享自動(dòng)駕駛汽車（SAV）未來的研究。他們發(fā)現(xiàn)，有關(guān)機(jī)器人出租車、自動(dòng)駕駛汽車叫車服務(wù)和其他自動(dòng)駕駛汽車共享服務(wù)的預(yù)測(cè)遍地皆是。一項(xiàng)預(yù)測(cè)顯示，到2040年，自動(dòng)駕駛將僅占汽車總行駛里程的20%，但是另一項(xiàng)預(yù)測(cè)則顯示，到2035年，自動(dòng)駕駛將占汽車總行駛里程的70%。因此，至少在某些方面，自動(dòng)駕駛汽車（共享或非共享）可能還需要很多年才能實(shí)現(xiàn)。值得記住的是，事實(shí)證明，早期的預(yù)測(cè)都過于樂觀。