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[導(dǎo)讀]   如果解決不了這些問題,自動駕駛在中國只有死路一條。   最近這幾天,兩條新聞又將“自動駕駛”這一概念推進(jìn)了人們的視野;再加上最近國內(nèi)外不少科技公司已經(jīng)把自動駕

  如果解決不了這些問題,自動駕駛在中國只有死路一條。

  最近這幾天,兩條新聞又將“自動駕駛”這一概念推進(jìn)了人們的視野;再加上最近國內(nèi)外不少科技公司已經(jīng)把自動駕駛車輛放到了開放道路上進(jìn)行路試,這項看起來高大上的技術(shù)似乎在一夜之間就變的觸手可及了。

  但事實(shí)真如表面上看起來的那么美好嗎?自動駕駛真的能在神州大地上遍地開花嗎?

  三條利好新聞

  先看第一條新聞:一家名為DeepMap的美國公司于近期完成了2500萬美元的A輪融資,至此,這家去年才剛剛成立的公司已經(jīng)完成了總規(guī)模3200萬美元的融資。

  那這家直譯為“深圖”的公司到底什么來頭,為何能在短短時間內(nèi)拿到如此巨額的風(fēng)投呢?

  

  原來,DeepMap是一家自動駕駛領(lǐng)域的技術(shù)公司,公司的主要業(yè)務(wù)是高精度地圖的研發(fā)。按照DeepMap的官方闡述,其擁有的繪圖技術(shù)精度可以達(dá)到厘米級,另外系統(tǒng)還支持自動駕駛車輛的精準(zhǔn)定位,處于DeepMap平臺中的車輛可以彼此之間共享實(shí)時信息更新。而這些對于自動駕駛來說正是必不可少的輔助條件。

  再看第二條新聞:特斯拉于近期開啟了新一輪針對Autopilot硬件套裝的軟件升級。換言之,就是特斯拉通過已銷售車輛的外部攝像頭傳感器,以“短視頻”的形式采集的數(shù)據(jù),并以此助力其自動駕駛技術(shù)研發(fā)。

  

  根據(jù)外媒的猜測,特斯拉之所以要收集此類的視頻信息,是希望通過類似眾包形式的數(shù)據(jù)收集,幫助其自動駕駛系統(tǒng)更好地識別車道線、道路標(biāo)識以及其他需要辨別的視覺線索。并且根據(jù)特斯拉官方的說法,被收集到的視頻并不會與采集的車輛直接關(guān)聯(lián),所以即便黑客攻破了數(shù)據(jù)系統(tǒng),也未必能找到數(shù)據(jù)的源頭。

  最后再來看第三條新聞。日前,有海外媒體稱德國已通過立法為自動駕駛汽車開道,未來德國將允許車輛自動駕駛系統(tǒng)在公開道路測試,而這也是德國首部真正生效的關(guān)于自動駕駛汽車的法律。

  

  但法律還是對自動駕駛車輛上路進(jìn)行了許多細(xì)化規(guī)定,比如測試時駕駛席必須有專職司機(jī)監(jiān)控,但駕駛者的雙手允許離開方向盤。此外,立法還要求帶有自動駕駛功能的汽車需安裝一個類似飛機(jī)“黑匣子”的裝置,以保證在出現(xiàn)交通事故時可以明確責(zé)任劃分。

  但即使是這三條利好新聞,也無法掩蓋自動駕駛在我國將會面對的種種困難,甚至于這兩條新聞本身就暴露出了自動駕駛在發(fā)展道路上的一些致命阻礙。

  問題一:高精度地圖

  就著之前的新聞繼續(xù)延展開,先說說高精度地圖的事。

  與普通的地圖相比,高精度地圖包含了車道數(shù)量、車道線類型、車道寬度等詳細(xì)信息,而車輛通過自身攝像頭的視覺處理、雷達(dá)探距、衛(wèi)星定位技術(shù),結(jié)合高精度地圖上已知的車道數(shù)量換算出汽車行駛的車道,從而來完成車道保持等工作。

  

  簡單舉個例子,現(xiàn)階段特斯拉autopilot其實(shí)只是二級自動駕駛,它能做到的僅僅是在全自動狀態(tài)下保持當(dāng)前車道的行駛和半自動狀態(tài)下進(jìn)行車道的變換。換言之,特斯拉能夠自動行駛,完全是依賴于攝像頭對路面劃線的識別和雷達(dá)對于周圍車距的判斷,如果把特斯拉扔到一條沒有路面劃線且沒有前后車的道路上,所謂的自動駕駛功能就直接抓瞎了。

  

  而想要達(dá)到真正意義上的自動駕駛、也就是五級自動駕駛,那么最基本的條件之一就是得讓車輛知道自己的精確位置,而在此基礎(chǔ)上車輛才能進(jìn)行一系列更為高級的操作。

  那么問題來了,DeepMap聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO James Wu表示:“自動駕駛汽車需要精準(zhǔn)的繪圖和定位技術(shù)支持,以建立更高的安全性和更有效的車輛決策。而高精度地圖平臺的部署非常昂貴、艱難且耗時,所以我們的團(tuán)隊希望幫助汽車類企業(yè)更快、更高效地實(shí)現(xiàn)他們的自動駕駛研發(fā)目標(biāo)。”

  與正常地圖的繪制不同,高精度地圖因?yàn)榘脑靥?,且對質(zhì)量的要求很高,導(dǎo)致繪制工作成為一項累活重活,再加上我國路網(wǎng)的里程數(shù)、密集程度和復(fù)雜程度遠(yuǎn)超國外,導(dǎo)致想要繪制全國范圍的高精度地圖幾乎成了一項超級工程。

  所以目前看來,也許先從個別大城市開始試點(diǎn)繪制高精度地圖才是最為實(shí)際的做法,畢竟一線城市的人口密度更高,再加上一線城市消費(fèi)者對于新技術(shù)的接受程度相對較高,且購買力也更強(qiáng),在自動駕駛初期能夠帶來更高的效率和推廣效果。

  但別高興的太早,高精度地圖繪制公司還會面臨另一個非常實(shí)際的問題,那就是政府對于繪制高精度地圖這件事的態(tài)度。

  我們都知道,任何地圖測繪行為都是需要提前報備、并在取得批準(zhǔn)之后才能進(jìn)行的,因?yàn)榈貓D信息直接涉及到國土安全,更不用說信息如此詳細(xì)的高精度地圖了。

  此外,不知大家是否聽說過“GPS偏移”這件事,具體的內(nèi)容可以參考知乎上的回答:

  

  雖然對于此事,大家討論出的結(jié)果有的說是為了用矯正芯片創(chuàng)收,也有的說是出于國土安全考慮,但政府對于地圖一直有著非常強(qiáng)勢的監(jiān)管控制都是不爭的事實(shí)。而面對自動駕駛技術(shù)不可或缺的高精度地圖時,相關(guān)職能部門又將會采取怎樣的態(tài)度、會對整個產(chǎn)業(yè)造成怎樣的影響呢?我們暫時還不得而知。

  問題二:黑客隱患

  接著說剛才的第二條新聞,特斯拉通過自家車型的車載攝像頭記錄短視頻,以此來幫助完善自動駕駛技術(shù)。對此,大多數(shù)人在第一時間想到的就是自己的隱私安全,包括自己的行蹤是否會被特斯拉監(jiān)控、所拍攝的視頻是否會被心懷鬼胎的黑客所監(jiān)控。

  但是我想說的是,自動駕駛面臨的安全問題其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止隱私安全。

  自動駕駛,顧名思義,就是車輛在不依靠駕駛員的操作下自行完成行駛過程,那就意味著電腦對整臺車在硬件層面享有100%的控制權(quán)。那么問題就來了,一旦自動駕駛車輛的系統(tǒng)被破解之后,整臺車就變成了一輛大號的遙控車,而后《速8》里的那一幕可能就會真實(shí)上演了。

  

  那么自動駕駛的車輛真的能被黑客破解嗎?答案是肯定的,而且已經(jīng)有人這么做過了。

  比如國內(nèi)某名稱為三個數(shù)字的互聯(lián)網(wǎng)公司安全中心工程師就曾經(jīng)成功破解過一輛特斯拉車型。

  在他看來,對于汽車有很多種攻擊途徑:OBD盒子、WI-FI、藍(lán)牙、車機(jī)APP、車聯(lián)網(wǎng)平臺……它們都要經(jīng)由CAN總線進(jìn)行控制。如果CAN總線安全,那么即使黑客利用上述途徑,對車?;ㄕ校囌w安全還是可以被保證,這些花招都僅僅是“娛樂”而已。但是,如果CAN總線不安全,這樣的汽車就可以受到致命攻擊——你拿著車鑰匙也沒用,這車現(xiàn)在屬于控制了CAN總線的黑客。

  所以理論上只要攻破了汽車的CAN總線,那么黑客就幾乎能執(zhí)行對車輛的所有操控,自然也包括對車輛行駛機(jī)構(gòu)的控制。

  此處手動@一下各位特斯拉的車主,以后每天早上起床看到自己的愛車還安安靜靜的停在車位里,心中是否會響起田馥甄的那首《小幸運(yùn)》呢?

  問題三:人機(jī)如何共存

  如果自動駕駛車輛能夠完全自主的上路行駛,那毫無疑問,它們所遇到的最大麻煩將會是廣大的人類駕駛員。

  目前階段,對于一臺自動駕駛的車輛來說,除了正常的巡航外,完成變道、轉(zhuǎn)彎等操作在技術(shù)層面都是可以完成的。但是千萬不要忘記一點(diǎn),馬路上并不是只有你一臺車,一旦自動駕駛車輛真的來到開放道路,那它面對的將會是無數(shù)人類駕駛員駕駛的車輛。

  如果一時間難以理解這段話是什么意思,那先讓我們來看個真實(shí)案例。

  

  在今年的3月,美國亞利桑那州發(fā)生一起交通事故。涉事雙方分別為一輛有人駕駛的本田CRV和一輛Uber的自動駕駛汽車。據(jù)警方在事后給出的調(diào)查報告介紹,CRV的司機(jī)當(dāng)時在路口左轉(zhuǎn),對面一共三條車道,左一和左二車道的司機(jī)均已減速讓行,但第三條車道的Uber車輛因?yàn)槊^(qū)的原因并沒有偵測到這臺CRV,最終制動不及發(fā)生了碰撞。

  雖說此次事故是CRV司機(jī)全責(zé),但如果用老司機(jī)的眼光來看,你發(fā)現(xiàn)身邊車道的車輛同時開始減速,那么自己勢必會跟著減速,經(jīng)驗(yàn)會告訴你前方的道路一定是有什么特殊情況。

  也許未來的無人駕駛可以在大數(shù)據(jù)的累積下學(xué)會更加多維度的駕駛行為,但在現(xiàn)階段,僅僅依靠雷達(dá)判斷路況的無人駕駛更像是只會死死盯牢前方的實(shí)習(xí)期駕駛員。

  而人機(jī)如何在道路上共存的問題不僅于此,甚至自動駕駛車輛如何自主變換車道都是一個不小的問題。

  人類駕駛員想要變道,第一件事當(dāng)然是看后視鏡,確認(rèn)安全車距后打轉(zhuǎn)向燈,然后再完成變道過程。對于自動駕駛車輛來說也是一樣,先要用雷達(dá)偵測后方車輛的車距,計算雙方的速度差,確認(rèn)安全之后即可執(zhí)行變道動作。

  那么問題來了,按照中國大城市的車流密度,再考慮到目前國內(nèi)駕駛員的駕駛習(xí)慣,除非黃歷上寫著今日宜出行,一路上碰到的都是剛拿駕照見到轉(zhuǎn)向燈就踩剎車的菜鳥,否則我真有理由相信自動駕駛車輛能在北京的N環(huán)上跑一天,只因?yàn)楸蝗祟愸{駛員逼得變不了道。

  而這還僅僅是最簡單的變道動作,更不用說路口轉(zhuǎn)彎、多車道變窄等等容易與人類駕駛員產(chǎn)生干涉的一系列動作了。

  所以在我看來,從技術(shù)層面實(shí)現(xiàn)自動駕駛和真正應(yīng)用自動駕駛完全是兩碼事。而現(xiàn)階段最具可行性的方案也許是像公交專用道那樣,開辟一條專門的自動駕駛車道,把自動駕駛車輛和人類駕駛的車輛完全區(qū)分開來。

  問題四:比機(jī)動車更可怕的群體

  其實(shí)與普通的機(jī)動車駕駛員相比,在神州大地上還有另一群“神存在”,那就是無視交通法規(guī)的行人和非機(jī)動車駕駛員。

  這類神存在的“必殺技”實(shí)在太多是太多了,闖紅燈、不按規(guī)定車道行駛、隨意變道等等。舉個比較常見的例子,鬼探頭,這對于正常行駛的機(jī)動車來說根本是無解的,完全不能避免的。雖然從交規(guī)和正常判斷來說都是行人全責(zé),但是由于某些不可描述的原因,交警一般都會讓機(jī)動車承擔(dān)一定的責(zé)任。

  

  而根據(jù)我國交規(guī)七十六條第二條的規(guī)定:機(jī)動車與非機(jī)動車駕駛?cè)?、行人之間發(fā)生交通事故,非機(jī)動車駕駛?cè)?、行人沒有過錯的,由機(jī)動車一方承擔(dān)賠償責(zé)任;有證據(jù)證明非機(jī)動車駕駛?cè)恕⑿腥擞羞^錯的,根據(jù)過錯程度適當(dāng)減輕機(jī)動車一方的賠償責(zé)任;機(jī)動車一方?jīng)]有過錯的,承擔(dān)不超過百分之十的賠償責(zé)任。

  言簡意賅的講,只要是機(jī)動車和行人或非機(jī)動車撞了,無論你有沒有責(zé)任,你都得賠。

  再簡單點(diǎn)說,撞了不白撞。

  那么問題又來了,此時機(jī)動車的駕駛員是車輛本身,車輛才是肇事者,對于傷員的賠償任務(wù)是否就落在車企身上了呢?又或者車企說雖然是我的車撞的,但是這臺車的所有權(quán)已經(jīng)屬于消費(fèi)者,所以理應(yīng)消費(fèi)者來賠償呢?

  所以在現(xiàn)有法規(guī)難以保證機(jī)動車駕駛者合法權(quán)益、而面臨有可能發(fā)生的事故并隨之帶來的賠償問題時,如果沒有明確的法律規(guī)定、沒有清楚的責(zé)任劃分,那么可以預(yù)見,自動駕駛將會帶來一連串的社會問題。

  重重挑戰(zhàn)下,前途依舊存疑

  最后再來說說我對于自動駕駛的態(tài)度,可以說是既看好又不看好。

  說看好,是因?yàn)樽詣玉{駛確實(shí)可以給駕乘人員提供很多方便,并且在技術(shù)成熟的前提下可以大幅減小交通事故發(fā)生的概率;

  說不看好,是因?yàn)樽詣玉{駛所需的發(fā)展條件太過于理想化。無論是對自身硬件、道路條件、交通參與者還有法律法規(guī),都提出了非常高的要求。

  所以自動駕駛這項技術(shù)最終是生存還是毀滅,結(jié)局并不掌握在科技公司和車企手上,而在于整個社會,包括消費(fèi)者對于自動駕駛的接納程度、交通參與者的整體素質(zhì)和政策制定者的最終拍板。

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