近日对于特斯拉的“自动驾驶”争议有比较大，而我们新出行在这几天也进行了一个长途辅助驾驶的测试，所以来浅谈下“自动驾驶”是“好，还是不好”？
-“自动驾驶”这个概念其实早在大学的课程里就已经出现在我视野了，只不过那时候是叫「智能网联汽车」。课程里讲了许多关于「智能网联汽车」的技术应用，比如毫米波雷达、激光雷达、V2X、高精地图等等等等，只不过那时候还是处于研发与理论阶段，只有 3D 建模以及动画的形式展示给我们学习，还记得课程里印象最深的是关于未来中国汽车技术发展：「电气化-智能化-网联化-共享化」。正是新能源爆发崛起的一年，中国新能源技术也正向着「电气化-智能化-网联化-共享化」逐步发展。

-如今特斯拉、小鹏、蔚来、极狐等等新势力在新能源领域中百花齐放百家争鸣，很难想象从只有动画形式的展示，到现在拥有 L2、L2+ 甚至 L3、L4 的量产车型以及试验车型已经在路上供消费者使用和体验了，特斯拉的 NOA、小鹏的 NGP、蔚来的 NOP、极狐阿尔法S华为HI版的自动驾驶等等等等，不过只用一两年的时间，我们就已经可以实实切切的体验到「自动驾驶」的乐趣，真的感慨万千呢！

-说到「自动驾驶」大家都知道今天绝大多数主流自动驾驶研究者将 SAE 标准当作通行的分类原则。 SAE 标准将自动驾驶技术分为 0 级、1 级、2 级、3 级、4 级、5 级，就是俗称的 L2、L3、L4。在 SAE 的分类标准中，目前日常使用的大多数燃油汽车还处在第 0 级和第 1 级之间，碰撞告警属于第 0 级的技术，自动防碰撞、定速巡航属于第 1 级的辅助驾驶，自动泊车功能介于第 1 级和第 2 级之间，特斯拉 Autopilot 辅助驾驶技术属于第 2 级技术，而特斯拉 NOA 则是进阶版的 L2+ 技术。
第 2 级技术和第 3 级技术之间，存在相当大的跨度，即便按照 SAE 标准实现了第 3 级的自动驾驶，根据这个级别的定义，驾驶员也必须随时待命，准备响应系统请求，处理那些系统没有能力应对的特殊情况。使用这个级别的自动驾驶功能时，驾驶员还是没法在汽车上看手机、上网、玩游戏的。

-关于「自动驾驶」有趣的小故事，谷歌曾经在员工中做过一个有趣的实验。自动驾驶团队在谷歌内部招聘了一批数量不多的志愿者，每个志愿者可以“认领”一辆测试用途的自动驾驶汽车回家。这些志愿者都被告知：用于测试的汽车并不完善，仍然需要志愿者坐在驾驶位置，随时准备应对汽车无法处理的路面突发情况。但谷歌的自动驾驶团队发现，志愿者几乎很少听从这个忠告。因为在绝大多数情况下，谷歌的自动驾驶汽车表现得非常好，完全可以自如应对路面上发生的各类复杂情况。这样一来，几乎每个志愿者都会 100% 放心地将驾驶操作交给汽车，自己则利用乘车的时间，做起任何自己想做的事情来：有乘车时看地图的，有乘车时看视频的，有乘车时躺在后座打盹儿的，有乘车时跟女友亲热的……

-这次志愿者测试项目让谷歌自动驾驶团队明白了一点：一旦自动驾驶汽车达到了足够高的水平，车内乘客就会想当然地将所有操控权交给汽车。无论这时候自动驾驶汽车的软件是否还有风险，无论路面上那些极端的路况是不是能被自动驾驶汽车正确处理，车主都不会保持100%的高度警觉。

-这就像特斯拉让车主习惯于「单踏板」、「自动紧急制动」，车主可能就不会保持 100%的高度警觉，这也导致车主觉得特斯拉能刹住的假象，导致发生了许多原本可以避免的交通事故。

-再说到目前自动驾驶的难点主要在于感知和决策规划，虽然以后，算力会越来越大，越来越便宜硬件可以实时跑更复杂的神经网络模型，但是，这些模型，或者视觉这种手段本身就很有局限性，并且，训练成本也高，受环境影响大；而现阶段的道路拥有复杂性，和近乎无穷无尽的变化，是很难利用有限的计算模型完全模拟出来的。当然可以通过一些技术手段，比如借助 V2X 5G 车联网等帮助，但是这已经不是一个纯视觉的问题了。

-决策规划这一块，我个人感觉这属于深水区了，目前还没有任何车企或者科技公司触及到较深的领域。人在驾车的时候，会实时的做出很多决策和预测，很多经验判断，做一些潜意识逻辑思考，目前深度学习也好，传统的方案也好，都没办法做到人为的思考，推理，联想的能力，举个简单的例子，路上一个风吹上去的塑料袋，或者地上有一大堆飘落的树叶，传感器，或者视觉看来就是一个障碍物，可能要停车或者做紧急避让，但是，人就会认识这个东西，直接开过去，或者，目前经常会遇到的，一个小水洼，或者阴影，视觉可能错误认为是障碍物，但是这个时候可能传感器告诉你这里能通行，这个时候，你的环境融合建模逻辑该怎么写呢？是更相信传感器，还是视觉？是走是停？当然这也涉及感知的问题，你说我感知都认出来了，我就开过去，这个基本是不切实际的，你的决策规划模块很难为每一种特殊场景都去用代码写一个「if 」或者「 else」判断，这样的情况在现实中是非常多而且无法全部覆盖的。

-目前来说「自动驾驶」将是中国未来 10 年科技发展面临的最重要的机遇之一。中国有全球最大的交通路网、最大的人口基数，「自动驾驶」的大规模商业化和技术普及反过来会促进自动驾驶相关的车企、科技企业的飞跃式发展。这也是中国能否在未来 10 年内，建立起世界先进水平的人工智能科技体系的关键。所以说不能否定「自动驾驶」的弊端从而去抨击科技的发展，「自动驾驶」技术衍生出的智能辅助驾驶也将会用来提升司机的驾驶体验和行车安全，而当终于有一天，我们的城市，我们的道路都变得更加智能，或许期望中的无人驾驶就将到来。