【編者按】自前不久，Uber 自動駕駛 汽車在美國亞利桑那州撞死行人的事故發(fā)生后，社會各界對自動駕駛的爭論就從未停止過，豐田甚至宣布暫停全美范圍內(nèi)的自動駕駛路測項目。在自動駕駛測試方面，中國之于美國落后了四年之久，相關立法更是一片空白。Uber在美的事故將帶給頭腦發(fā)熱的人們另一種思考。

本文轉自公眾號“汽車公社”，作者：卡曼，張玉碩，編輯：張男；經(jīng)億歐編輯，供業(yè)內(nèi)參考。

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順勢者，可貴莫過于冷靜謹慎。

當今中國自主車企中，勢頭最健者莫過于 吉利 ；而汽車行業(yè)第一受熱捧的浪潮，已經(jīng)漸漸從新能源轉向了智能網(wǎng)聯(lián)-自動駕駛。然而當兩大焦點碰撞在一起時，迸發(fā)的并非更加熾熱的火花，反而卻迎來了一盆冷水。

“一場車禍就足以毀掉整個行業(yè)！” 3月28日2018智能網(wǎng)聯(lián)國際研討會上，浙江吉利控股集團董事長 李書福 在再拋驚人之語，“所以我們必須小心謹慎。”

也許這句話不太會在通稿里凸顯出來，但海外同仁已經(jīng)開始這樣記錄：“One accident can kill the whole industry”。

在李書福看來，類似Uber自動駕駛測試車輛撞死行人的車禍，會在激進中帶來欲速則不達的惡果，單單一起嚴重事故便有可能將自動駕駛的發(fā)展時間節(jié)點延后將近一年。

Uber自動駕駛命案還未了結，但血的教訓終于將行業(yè)從發(fā)燒扭轉回歸冷靜思考的軌道，或許這是悲劇轉Happy Ending的征兆。

核心依然是人

圍繞自動駕駛，最頻繁被提及的概念便是AI 人工智能 。只是我們不應忘卻，在自動駕駛的核心位置，仍舊應該是“人”的概念。

根據(jù)《每日汽車》研究，在自動駕駛的客體角度，人類是被服務的對象，關鍵詞是“安全”。而自動駕駛的主體角度，從半自動駕駛的操作，到全自動駕駛背后的支持，關鍵詞則是“控制”。

“ 研究自動駕駛汽車，測試自動駕駛汽車，無論技術如何發(fā)展，安全是第一位的。 如何確保乘坐者，以及車外的人都安全的前提下，同時鼓勵創(chuàng)新，鼓勵新技術的發(fā)展，這都是各國政府制定法律面臨的共同的問題。”李書福這樣表示。

乘用車作為人類代步和體驗移動的工具，汽車技術發(fā)展的服務對象始終圍繞人開展。基于馬斯洛需求金字塔推演，則用車過程中最基本的需求便是安全，然后逐步上升到舒適、駕駛愉悅，乃至社會地位自我價值實現(xiàn)。自動駕駛將方向盤從人類手中轉交給機器，“80公里時速以上，腦袋就捧在手里”，這樣的背景下無異于身家性命都由AI掌控，自然安全的重要性也不言而喻。

在宏觀層面，自動駕駛這樣的新生事物，一旦出現(xiàn)危及人身安全的問題，容易引起全行業(yè)的質疑，進而拖累發(fā)展進度，這也是李書福強調(diào)一定要審慎地批準自動駕駛測試的初衷，“ 公共道路測試還是商業(yè)化測試， 無人駕駛 汽車安全第一，不安全就不應該批準上路， 否則把整個行業(yè)害慘了，否則一旦出了事情，都不能上路了。一遏制的話就要把新生事物停一年兩年，甚至更長時間，那就是欲速則不達。”

交通運輸部科技司副司長袁鵬也表示，自動駕駛將深刻影響人類的生活與生產(chǎn)方式，一經(jīng)出現(xiàn)就引起人類的高度關注。持續(xù)高熱對技術發(fā)展是好事，但也可能形成壓力與阻礙。

至于另一個關鍵詞“控制”，人的因素亦將是永恒的主導位置。

自動駕駛的靈魂是控制算法，算法的基礎則是計算機程序。工程化車輛控制算法，起初是以if/then這樣的條件關系鏈來進行控制決策；比及發(fā)展到自動駕駛階段，復雜的工況則需要引入 機器人 研究領域中的人工智能算法，從側重整體的SVM支持向量機到側重局部的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。看似炫酷的機器自動操作，背后卻是工程師碼農(nóng)所締造的奇跡。

此外，在SAE L2的半自動駕駛級別里，駕駛操控權責仍然歸于人。這也是為何通用汽車在開發(fā)超級巡航系統(tǒng)時，最關鍵的兩大要素分別是司機狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和高精地圖測繪。該系統(tǒng)通過紅外掃描司機面部，判定是否存在走神情況，在司機注意力未集中時，按照時間順序分三個級別發(fā)出燈光和聲音告警，倘若司機始終未能作出響應，則車輛將自動減速并停靠路邊。

在Navigant Research自動駕駛實力排行榜上，通用汽車位居首位。這樣一家車企卻選擇 以駕車者狀態(tài)監(jiān)測作為重點，將人放在了核心位置。 無獨有偶，另一家巨頭豐田汽車在研發(fā)自動駕駛技術過程中，L3級別被放棄，主要原因便是 人和車權責難以界定，無法確保人的安全利益。

道阻且長

自動駕駛的發(fā)展桎梏，業(yè)界對基本概念耳熟能詳，無外乎技術、法律、倫理等，但倘若要量化觀測，或者進行中外進度對比，則一些數(shù)字和提法或許會帶來不一樣的觀感。

在量化方面，一萬年和142億公里兩個數(shù)字尤其值得關注。

蘇州安智汽車零部件有限公司董事、總經(jīng)理郭健告訴《每日汽車》記者，算法和車輛電子通信網(wǎng)絡都需要在測試中不斷被訓練，以適應各種路況和使用場景；如果按普通汽車的開發(fā)測試流程，自動駕駛車輛的測試時間，需要長達11,400年。

傳統(tǒng)汽車制動系統(tǒng)測試便需要50萬公里，驗證新開發(fā)的制動系統(tǒng)是否可以在任何工況下?lián)碛凶銐虻目煽啃耘c控制性能；而自動駕駛需要應對的路況更為復雜，運算量更加龐大，也難怪豐田汽車總裁豐田章男指出，完全自動駕駛將會需要更長的時間去驗證。為此自動駕駛估計至少需要142億公里的模擬和測試。

計算機技術帶來的先進模擬手段可以削減實車測試的需求，但最終所需跑過的測試里程依舊驚人。

自動駕駛最強國度當屬美國，而美國自動駕駛測試最火爆當屬加州。 根據(jù)加州公路管理局（DMV）的要求，每年在加州測試的自動駕駛車輛都需要向DMV提供一份測試報告，對測試里程和自動駕駛控制失敗后人為介入干預頻度進行衡量。2017報告里，谷歌旗下的Waymo以635,868英里、0.2次/千英里的人為干預頻次居于榜首。僅僅參考這個榜單，車企需要開展的測試需求之巨便可管中窺豹。

然而， 中國在自動駕駛測試方面進度較為落后。 此次李書福指出：“與美國相比，我們（中國）在公共道路測試方面已經(jīng)落后了四年。”2014年美國已經(jīng)開放了相關道路測試，而中國則剛開放。

目前美國加州有50多家企業(yè)在進行自動駕駛測試，其中有14家是有中資背景的企業(yè)，這樣就加快了美國智能汽車的研發(fā)速度，也積累了全球頂尖的自動駕駛人才，參與測試的的企業(yè)不斷地積累數(shù)據(jù)，而測試的進行也不斷促使當?shù)卣七M立法工作積累了豐富的數(shù)據(jù)和判斷的依據(jù)。

相關立法也是中國亟待填補的空白， 汽車技術發(fā)展的速度總是超越法規(guī)發(fā)展速度，中國在這方面表現(xiàn)尤甚，部分條款存在落后內(nèi)容，限制了發(fā)展速度。以高精度地圖測繪為例，國家要求精準地圖測繪必須有傳統(tǒng)地圖測繪資質的企業(yè)才能開展，這也被比喻成“雷達測距的人得會用皮尺一樣”，構成了明顯的束縛。

在呼吁測試和立法加速的同時，李書福也希望在這兩個方面保持合理節(jié)奏，而非矯枉過正式的激進。例如開放公共道路測試不是一窩蜂地開放，而是部分技術領先企業(yè)先商業(yè)化上市，擇優(yōu)則測，否則“到時候大家都可以上路，結果出事情了，壓死人了，大家都不能搞了，那怎么行？要實事求是。”

自動駕駛的走熱，是產(chǎn)業(yè)又一次升級的幸事。但每一波向上沖擊的熱潮背后，總需要有理性的聲音潑一盆冷水，使得步伐更為穩(wěn)健堅定。

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