人類發(fā)明了第一個工具開始，人類就成為了如何使用工具的獨一決策者。汽車作為人類發(fā)明的工具之一，被主導(dǎo)了長達62年之久。隨著車載智能的快速普及應(yīng)用，人類的決策占比逐漸產(chǎn)生了一些微妙的變化。ADAS是否能取代人類決策成為了一個世紀(jì)疑問。

要想解釋這個問題。我們要從最源頭開始。人類完成一個基礎(chǔ)動作總共需要三個過程。首先我們會通過感知系統(tǒng)接收信息，通過神經(jīng)元傳導(dǎo)給大腦，大腦分析后下達執(zhí)行指令。智能輔助系統(tǒng)與之無異。只不過人類的感知系統(tǒng)被換成了毫米波雷達、超聲波雷達以及攝像頭。神經(jīng)元被換成了線纜，大腦則被車載ECU取代。既然如此，我們不妨嘗試做一些對比。

第一步：信息感知

人類對于空間的感知主要來自于我們的眼睛，我們通過遠近大小、透視關(guān)系、聚焦、明暗等等途徑感知立體，通過大腦建立起來的空間經(jīng)驗判斷位置。在可視范圍之下我們對于位置的判斷幾乎不會出現(xiàn)差錯。但這里有個限定條件“可視范圍”。然而ADAS就沒有這樣的限定。ADAS精準(zhǔn)判斷的秘密來源于ADAS的其中一個硬件，超聲波雷達。

理想ONE搭載8顆短距超聲波雷達和4顆長距超聲波雷達對障礙物的檢測距離可達到4.5m。在空氣中超聲波的傳播速度是340m/s，在精確性和可視范圍兩個維度碾壓人類的視覺感知。在對象物體靜止的情況下ADAS完勝。

但超聲波雷達有它的劣勢。超聲波雷達有效覆蓋距離并不遠。當(dāng)汽車高速行駛時，超聲波雷達測距無法跟上汽車的車距實時變化，誤差較大。另一方面，超聲波散射角大，方向性較差，在測量較遠的距離的目標(biāo)時，其回波信號會比較弱，影響測量精度。

這個時候就需要毫米波雷達為其補足。對比超聲波雷達，毫米波雷達有著更長的測量距離，理想ONE搭載的毫米波雷達為77GHz，能夠輕松識別150米之內(nèi)的物體。在處理對像車輛高速行駛的情況下，可以說與人類的真實操作無異。

但毫米波雷達也有缺點，探測距離受頻段損耗的制約，很難感知到較小的物體，比如我們經(jīng)常遇到的行人。那么關(guān)于非車輛單位的探測ADAS又是如何處理的呢？理想?yún)⑴c非車輛單位的識別是一顆單目攝像頭，分辨率達到了1280*1080，最遠探測距離可達150m。

能夠識別大車、小車、人、摩托車等交通參與單位。但攝像頭所能識別的情況還是有限的，惡劣的天氣環(huán)境和黑暗的環(huán)境都會制約攝像頭的發(fā)揮。正常環(huán)境下攝像頭的識別率對于復(fù)雜的交通環(huán)境也只能夠起到輔助的作用，機器也需要更多時間來學(xué)習(xí)更龐雜的交通單位。所以對于非車輛對象的識別顯然人眼是更有優(yōu)勢的。

第二步：信息傳輸

我們綜合這三個實驗可以看出，理想ADAS憑借著三種傳感器和人的感官系統(tǒng)打成了一勝一平一負的成績。姑且我們算它一個平手。那么關(guān)于第二階段信息傳輸速度它又表現(xiàn)如何呢？要知道人類和ADAS的信號傳輸速度都能夠達到毫秒級，這個響應(yīng)時間可以忽略不計。所以第二階段可以打個平手。

第三步：決策執(zhí)行

到了第三階段執(zhí)行命令時。ADAS系統(tǒng)可以精準(zhǔn)無誤的執(zhí)行命令，但人類可不一定。雖然人腦可以快速無誤的下達執(zhí)行命令，但到了實施階段，但凡受到外界干擾這個這個剎車的命令就有可能被執(zhí)行成了踩油門。準(zhǔn)確率會打一定折扣。

綜合以上實驗我們可以看到在傳感器硬件層面上，理想one搭載一個攝像頭、一個毫米波雷達、12個超聲波雷達。這個硬件條件也就只是剛剛夠用而已，冗余設(shè)計略顯不夠。這一方面對比特斯拉這樣的行業(yè)標(biāo)桿來講并沒有那么出色。

但好在理想ONE在優(yōu)化上有他自己的想法。理想采用了Mobileye EyeQ4芯片，該芯片屬于特殊應(yīng)用集成電路專用芯片，芯片為專屬的算法而生，算法為專屬芯片而設(shè)計所以EyeQ4對2.5TOPs的算力利用率非常高。而例如像是英偉達的Xavier這樣的芯片則屬于通用芯片，設(shè)計芯片時不會考慮具體算法，所以雖然算力達到了30TOPS，實際算力的利用率會低一點。

我換一種說法讓大家更能理解一下這個關(guān)系，理想的Mobileye EyeQ4相當(dāng)于一套量身定制的西服，而英偉達的Xavier則是名牌套制，雖然名牌西服用料上乘，但實際穿著觀感比起定制西服還是稍遜一籌。理想的做法就是通過數(shù)據(jù)分析中國駕駛員的加減速習(xí)慣以及加塞并線習(xí)慣，針對中國道路環(huán)境定制了一套他們自己的算法。但盡管如此但面對復(fù)雜的交通狀況，現(xiàn)階段的任何算法都肯定不及人類大腦，那么在第三階段很顯然人類勝出。

關(guān)于感知、傳輸信息、到?jīng)Q策執(zhí)行這三個階段，其實我們實驗條件還不足以全面的支撐人類和ADAS的對比。但通過這幾個實驗我們能有個清晰的認知，在特定條件下人類的確實需要ADAS的協(xié)助，ADAS從一定程度上延伸了我們的感官，對車輛四周非的可視范圍我們能有更好的把控。

補償了人類對于信息收集處理的效率以及準(zhǔn)確率，復(fù)雜的交通同時會出現(xiàn)可視情況下我們也來不及處理的情況，理想的AEB主動剎車能夠保證對象單位的生命安全。

再比如人類在疲勞駕駛狀態(tài)下，無法對前方障礙物做出判斷時，ADAS主動殺停的功能就是保障人類生命財產(chǎn)安全的第一道防線。理想AEB系統(tǒng)能夠做到40公里以下主動剎停，40公里以上減輕撞擊對車輛及乘客的傷害。

雖然目前在整個行業(yè)中ADAS工作范圍的覆蓋面還不夠?qū)挿?，對極端情況的處理顯然無法滿足任意條件下的安全需求。但多一道防線無疑是我們迫切需要的。那么理想ONE的優(yōu)勢就在于，它對危險狀態(tài)的控制范圍比行業(yè)中的其他ADAS系統(tǒng)更大，多家媒體測試結(jié)果均顯示理想AEB系統(tǒng)的性能是優(yōu)于行業(yè)其他競品的。安全重于山這一點沒有人會輕視。

所以本質(zhì)上市售車搭載的ADAS都還是一種服務(wù)工具，并不能全面代替人類做任何決策。真正的自動駕駛不僅需要汽車有更加全面的感官系統(tǒng)、更加先進的處理系統(tǒng)、更強勁的運算能力，同時還需要更完善的基礎(chǔ)建設(shè)。其實我們離完善的L３自動駕駛還有很長的距離。而L３定義是由無人駕駛系統(tǒng)完成所有的駕駛操作。根據(jù)系統(tǒng)請求，人類駕駛者需要提供適當(dāng)?shù)膽?yīng)答。這就意味著L３的自動駕駛依然離不開一個有意識的駕駛員。

從駕駛形式上來說本質(zhì)上和L２無異。可以說L3所能帶來果實并沒有大家想想的那么飽滿。理想想的很清楚，在踏實做好全功能的L2同時，他們著手研發(fā)的是更具有行業(yè)價值的L4。L4和人類的關(guān)系定位于在限定道路和環(huán)境條件中人類駕駛者不一定需要對所有的系統(tǒng)請求作出應(yīng)答。而要將此實現(xiàn)，對于整個行業(yè)而言有兩個最為致命的關(guān)卡。

強大的高精度地圖與強大的單車智能。早在去年，理想成為中國第一家獲得乙級地圖測繪資質(zhì)的車企。而且前偉世通首席架構(gòu)師王凱也入職理想作為CTO主抓技術(shù)層面，前不久理想與英偉達的簽約合作也將為理想的后續(xù)車型帶來算力更強的自動駕駛芯片和更強大的輔助駕駛能力。理想給出了最敦本務(wù)實的L2解決方案，同時也在腳踏實地的給行業(yè)創(chuàng)造著未來。它值得我們有更多期待。

原文標(biāo)題：ADAS與人類的“權(quán)利”之戰(zhàn) 車載智慧能否成為主宰？

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