在初秋的微涼中，火熱的自動駕駛賽道開啟了“降溫”模式。近日，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）宣布對特斯拉的自動系統(tǒng)（Autopilot）正式展開安全調(diào)查；蔚來汽車也被卷入自動駕駛安全事故的風(fēng)波；國內(nèi)主流媒體《經(jīng)濟(jì)日報》刊發(fā)標(biāo)題為《自動駕駛，真沒你想得那么香》的評論文章……當(dāng)信任危機(jī)再度觸碰到公眾緊繃的神經(jīng)時，正大步向前的自動駕駛產(chǎn)業(yè)應(yīng)該慢下腳步，思考如何突破困局。
安全性問題始終存疑
公開數(shù)據(jù)顯示，谷歌旗下的自動駕駛科技公司W(wǎng)aymo自動駕駛車輛自2019年以來在累計610萬英里（982萬公里）的自動駕駛里程中發(fā)生了18起事故，另外還有29次被安全員干涉得以避免的潛在事故。特斯拉《2020年第四季度汽車安全報告》顯示，使用自動駕駛的車輛每行駛345萬英里就會發(fā)生一起車禍。從自動駕駛技術(shù)開始落地以來，有關(guān)其安全性問題的質(zhì)疑聲從未停歇。
早前，華為智能汽車解決方案BU前高管蘇菁就曾發(fā)表過“特斯拉殺人論”――“機(jī)器進(jìn)入人類社會和人類共生的時候，機(jī)器是一定會造成事故率的，講難聽點(diǎn)就是‘殺人’?！痹撗哉撘欢纫l(fā)軒然大波。一位長期關(guān)注自動駕駛行業(yè)的業(yè)內(nèi)人士對《中國電子報》記者表示：“自動駕駛存在太多的安全性問題，比如何種程度的安全才算足夠安全，現(xiàn)在并沒有一個明確的參數(shù)或是固定的指標(biāo)可以衡量；萬物互聯(lián)的時代，駕駛數(shù)據(jù)的安全、隱私問題難以保障。另外，自動駕駛還面臨很多倫理問題，比如在事故無法避免時救乘客還是救路人，以及車與人的權(quán)責(zé)劃分等，這些問題始終未能找到最優(yōu)解?！?
“實際上，自動駕駛的安全問題是永遠(yuǎn)無法徹底解決的，我們能做的只有盡可能去降低潛在的安全風(fēng)險?！敝锌圃簯?zhàn)略咨詢院產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心汽車行業(yè)特聘研究員鹿文亮在接受《中國電子報》記者采訪時指出，“這是一個系統(tǒng)問題，涉及汽車軟硬件、功能性網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則標(biāo)準(zhǔn)等各個方面，只能通過不斷發(fā)現(xiàn)新問題，在迭代過程中不斷完善，以增加自動駕駛的安全性?！?
算力是提升安全性的關(guān)鍵
全國乘用車市場信息聯(lián)席會秘書長崔東樹對《中國電子報》記者表示：“當(dāng)前的自動駕駛技術(shù)還無法做到對各種障礙物，尤其是固定障礙物，以及復(fù)雜的環(huán)境風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確識別與有效判斷?！笨闪慨a(chǎn)的智能駕駛?cè)蕴幵贚2級輔助駕駛階段，車輛操控權(quán)仍在駕駛員手中，距離實現(xiàn)L3級真正的自動駕駛技術(shù)落地顯然還有很長的路要走。
據(jù)了解，目前大多數(shù)L2級別的輔助駕駛采用的是攝像頭+毫米波傳感器的技術(shù)路徑。雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器可通過無線電波的技術(shù)收集大量數(shù)據(jù)，在算法的加持下為汽車提供檢測和避開道路障礙的方法，但由于價格昂貴，全球都沒有搭載激光雷達(dá)的量產(chǎn)車上市。
造車勢力正在不斷嘗試探索新的解決方案，但效果并不理想。例如，特斯拉選擇聚焦攝像頭視覺為中心的解決方案以降低成本。然而，相較于雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器，純視覺感知系統(tǒng)在極端天氣下難以識別路況，安全性受到諸多質(zhì)疑。特斯拉也因安全事故頻發(fā)被美國監(jiān)管部門調(diào)查。
多位專家認(rèn)為，提升車輛認(rèn)知能力需要更強(qiáng)勁的計算性能支持。一方面，多傳感器融合是自動駕駛的必然趨勢。但目前車輛上搭載的大多數(shù)ADAS（高級駕駛輔助系統(tǒng)），包括后置攝像頭、360。全景系統(tǒng)、雷達(dá)和前置攝像頭都是獨(dú)立運(yùn)作的，要實現(xiàn)融合關(guān)鍵在于算法要足夠優(yōu)化，數(shù)據(jù)處理速度要夠快且容錯性要好，這樣才能保證最終決策的快速性和正確性。
另一方面，要想實現(xiàn)真正的自動駕駛，不僅要單車智能，還要車路協(xié)同。如果說各種雷達(dá)、攝像頭等傳感器是汽車的“眼睛”，那么算法就相當(dāng)于自動駕駛系統(tǒng)的“大腦”。專家指出，“車聯(lián)網(wǎng)將‘人、車、路、云’交通參與要素有機(jī)聯(lián)系在一起，這對自動駕駛車輛在環(huán)境感知、計算決策和控制執(zhí)行等方面的能力提出了更高的要求。必須用更嚴(yán)密的算法邏輯、更強(qiáng)大的算力來支持自動駕駛，這是一項十分漫長且工作量巨大的工程。”
從行業(yè)整體發(fā)展思路來看，鹿文亮表示：“大家都是在從輔助駕駛往上走，逐漸增加功能，實現(xiàn)更高級別的自動駕駛?！钡灿杏^點(diǎn)認(rèn)為，從技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)上來說，L3級別以上的自動駕駛有研究的必要，但在實際應(yīng)用場景里，這種高級別自動駕駛技術(shù)的規(guī)模化落地是不是有必要還需冷靜思考，不應(yīng)操之過急?！熬拖裎覀冇懻撊斯ぶ窃摬辉撎娲嬲娜肆σ粯樱詣玉{駛技術(shù)是否應(yīng)該用于取代人類駕駛員也需要打個問號。”鹿文亮說。
就連在自動駕駛領(lǐng)域向來持激進(jìn)態(tài)度的馬斯克也不得不親口承認(rèn)，想要開發(fā)出真正安全可靠的自動駕駛汽車比他想象的更難。實際上，自動駕駛技術(shù)“難產(chǎn)”、安全事故頻發(fā)的原因不僅僅體現(xiàn)在技術(shù)實現(xiàn)方面，與相關(guān)法律法規(guī)不完善、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)缺失、資本炒作帶來的種種市場亂象皆有很大關(guān)系。
騰訊研究院高級研究員曹建峰在接受采訪時表示：“汽車、道路交通等領(lǐng)域的監(jiān)管與法規(guī)包括駕駛?cè)速Y質(zhì)、準(zhǔn)入、責(zé)任、保險等相對滯后，阻礙了智能網(wǎng)聯(lián)汽車商業(yè)落地?！贝迻|樹也指出：“沒有規(guī)則，沒有準(zhǔn)入和產(chǎn)品管理規(guī)范，很多企業(yè)不敢往前推進(jìn)，而汽車產(chǎn)品投入巨大，如果技術(shù)方向與合規(guī)上不能滿足國家相關(guān)要求，后期再改成本很大。”
與此同時，受到資本過度追捧的影響，市場出現(xiàn)過度營銷、夸大宣傳等亂象，導(dǎo)致使用者對“輔助駕駛”和“自動駕駛”的認(rèn)知存在誤區(qū)?！吧碳移毡榇嬖诳浯笮麄鞯南右桑囍魇艿竭@種宣傳導(dǎo)向的影響，對當(dāng)前的自動駕駛技術(shù)水平形成誤判，以為輔助駕駛就可以解放雙手?！卑阶稍僀EO兼首席分析師張毅表示，“汽車安全問題關(guān)乎生命安全，不能修補(bǔ)或重啟，不應(yīng)該成為宣傳的噱頭?！崩硐肫噭?chuàng)始人李想呼吁，媒體和行業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)統(tǒng)一自動駕駛的中文名詞的標(biāo)準(zhǔn)，避免夸張的宣傳造成用戶使用的誤解。他認(rèn)為：“在推廣上克制，在技術(shù)上投入，對用戶、行業(yè)、企業(yè)都長期有利。”
自動駕駛的安全性問題涉及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的方方面面。為進(jìn)一步規(guī)范市場秩序，工信部等部門先后發(fā)布《汽車駕駛自動化分級》《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見》《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定（試行）》等文件，并積極部署開展車聯(lián)網(wǎng)身份認(rèn)證和安全信任試點(diǎn)工作，號召政、產(chǎn)、研各界聯(lián)動，從準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品管理與測試、數(shù)據(jù)安全、OTA升級等多個維度，全方位推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的發(fā)展。
鹿文亮評論稱：“相關(guān)政策、法規(guī)的完善，給自動駕駛賽道上的各個參與方劃出了一個明確的界限，讓他們能夠在‘安全紅線’的范圍內(nèi)去探索技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)落地，為整個產(chǎn)業(yè)鏈的安全發(fā)展提供了空間?！薄斑@也在一定程度上防止了車企盲目跟風(fēng)，把不成熟的自動駕駛功能推向市場，犧牲消費(fèi)者利益來驗證技術(shù)存在的風(fēng)險?！贝迻|樹表示，“我們還需要更多的時間去積累。”
