近日，有本田車主在車友群里分享說，他剛提車不久的皓影幻夜版，還沒開過隱就給撞壞了。這是怎么回事呢？原來是他停車剛起步時，想測試一下這車的加速性能，于是就一腳踩下去了，但中途的時候，當(dāng)他伸手去副駕駛撿東西時，皓影就一頭撞電線桿上了，結(jié)果慘不忍睹。萬幸的是，人沒事！

圖：皓影撞電線桿后的照片。

據(jù)說，這是皓影自去年11月上市以來的首次較大事故。在皓影上市之初，主動安全配置可是它的主要賣點(diǎn)之一。據(jù)廣汽本田官網(wǎng)顯示，皓影幻夜黑標(biāo)配了Honda SENSING安全超感技術(shù)的，該技術(shù)包括了ACC主動巡航控制系統(tǒng)、LKAS車道保持輔助系統(tǒng)、RDM車道偏移抑制系統(tǒng)、TSR交通標(biāo)識智能識別系統(tǒng)、PA自動泊車輔助系統(tǒng)、CMBS碰撞緩解制動系統(tǒng)（這也就是常說的主動剎車系統(tǒng)）等等。

圖：皓影撞電線桿后前臉損毀情況。

圖：皓影官方正臉圖。

按理說，皓影配備了主動剎車系統(tǒng)，汽車在撞上電線杠之前就應(yīng)該會檢測到，并主動剎車才對啊，為什么主動剎車系統(tǒng)沒有起作用呢？

其實(shí)，本田的這個主動剎車系統(tǒng)，也就是“CMBS碰撞緩解制動系統(tǒng)”（簡稱CMBS系統(tǒng)），它的工作原理是通過微波雷達(dá)和單眼攝像機(jī)，感應(yīng)并識別前方車輛、對向車輛和行人（障礙物）。當(dāng)車輛與障礙物可能發(fā)生碰撞危險時，系統(tǒng)先是通過三次警示，以體感形式再次提醒駕駛者對車輛進(jìn)行操作。如果司機(jī)還是沒有采取制動動作，系統(tǒng)會實(shí)施強(qiáng)力制動，以輔助駕駛者規(guī)避碰撞及減輕傷害。

根據(jù)本田官網(wǎng)的操作手冊顯示，該系統(tǒng)的激活條件是當(dāng)車輛于前方探測到的車輛或者行人的速度差約為5km/h及以上，并且有發(fā)生碰撞的可能時，或者當(dāng)車速約為100km/h或更低，且有與前方探測到的迎面車輛或行人發(fā)生碰撞的可能性時。

系統(tǒng)激活后，對于可能發(fā)生的碰撞有三個警報階段。當(dāng)然，這取決于環(huán)境條件，CMBS系統(tǒng)可以跳過所有的階段，直接觸發(fā)最后的階段。

圖：本田CMBS系統(tǒng)的報警階段。

但同時，在最后，本田也給出了一個重要的安全提醒：CMBS系統(tǒng)的設(shè)計有助于減輕不可避免的碰撞的嚴(yán)重性，但它不會預(yù)防碰撞，也不會自動停止車輛，駕駛員仍然需要根據(jù)駕駛條件適時操作制動踏板和方向盤。

那這個系統(tǒng)有沒有什么限制呢？據(jù)網(wǎng)友查詢到的資料顯示，它其實(shí)是有不少限制的，比如當(dāng)其他車輛或者行人突然從您前方穿過；本車和前方車輛或行人之間的距離過短；當(dāng)您在彎曲、蜿蜒或起伏的道路上行駛時，傳感器很難正確探測到前方車輛等等。

由車主提供的照片可以看出來，應(yīng)該是在鄉(xiāng)間的小路上，路旁有許多的電線桿和數(shù)，或許是駕駛員突然側(cè)身去拿副駕駛上的東西時，車輛開始偏離行駛軌跡，然后撞上電線桿，這個距離太短，傳感器來不及識別障礙物，也就無法做出判斷了。

對此，海外一位從事人工智能研究的專家告訴<電子發(fā)燒友>，這還可能是因為ISO26262的功能安全性做得不夠造成的。

同時，他也對當(dāng)前的無人駕駛發(fā)展發(fā)表了自己的看法，在他看來，現(xiàn)在的無人駕駛硬件做的是有問題的，必須要做一個專用的硬件來計算無人駕駛算法。

現(xiàn)在的自動駕駛主要包括三個模塊：

一個模塊接收傳感器輸入。一般常用的傳感器是定位 GPS、激光雷達(dá)、攝像頭和聲納。激光雷達(dá)和聲納系統(tǒng)是躲避障礙物的兩道屏障，而攝像頭主要用來收集路況信息，比如行人、交通指示牌、行車道等。

第二個模塊根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)分析路況并作出行駛決策，主要包含目標(biāo)定位、識別和跟蹤這三個任務(wù)，所要作出的決策主要是行車路線和躲避障礙。目前常用的算法是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DNN，具體可以分為處理靜態(tài)任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) CNN 和處理與時間相關(guān)任務(wù)的 RNN/LSTM。

第三個模塊提供與云平臺的交互。因為車載計算系統(tǒng)的計算能力和存儲能力有限，需要通過云端實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)存儲、復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和高精度地圖繪制。

在這位專家看來，CNN就是一個黑盒子，無人駕駛公司還需要對不同的物體進(jìn)行標(biāo)識，然后再讓CNN學(xué)習(xí)，而純視覺的CNN在森林很容易失效，例如森林遮擋陽光形成的光斑就很容易讓AI出錯。

而如果是L5級無人駕駛，就自然會面臨雨天、強(qiáng)光、大陰影、大拐彎等極端的條件，對AI來說，這些極端條件需要兼顧，但如果兼容了這些極端條件的話，常用的一些情況就會受到影響。如何解決其實(shí)是一個非常棘手的問題。

當(dāng)然，他也指出，如果使用soDLA來做視覺/AI部分，再加上一個擴(kuò)展加速器cora，或許是一個不錯的解決辦法。cora主要用來解決定位和控制算法問題，它帶了一個可配置的卡曼濾波加速器，可用來2D定位，并將精確信息放在地圖上，地圖給出行走路線，再用cora自帶的PID/MPC控制加速器，車輛就能滿足高速行駛下的安全性了。

最后，他還吐槽說，無人駕駛應(yīng)該是一個循序漸進(jìn)的技術(shù)，可資本老是想加速推進(jìn)，弄得現(xiàn)在無人駕駛現(xiàn)在虛火一把。他還是希望無人駕駛能夠按照技術(shù)發(fā)展周期繼續(xù)走下去。