?到了"拐點(diǎn)"?
如果你相信那些科技媒體的頭條,無(wú)人駕駛在2025年將"迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)"。這話聽起來(lái)耳熟嗎?沒(méi)錯(cuò),從2018年開始,每年都是"無(wú)人駕駛元年",每年都在"拐點(diǎn)將至"?,F(xiàn)在又輪到2025年了。
讓我們
拋開那些華麗的PPT和煽情的新聞稿,看看無(wú)人駕駛技術(shù)的真實(shí)現(xiàn)狀到底如何。畢竟,技術(shù)不會(huì)因?yàn)楹翱谔?hào)而突破,現(xiàn)實(shí)也不會(huì)因?yàn)橘Y本追捧而改變。
感知系統(tǒng):堆傳感器就能解決問(wèn)題?
目前的無(wú)人駕駛車輛上,攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)一應(yīng)俱全,仿佛傳感器越多越先進(jìn)。但問(wèn)題是:人類駕駛員只靠?jī)芍谎劬湍軕?yīng)對(duì)復(fù)雜路況,為什么機(jī)器需要如此多的"眼睛"?
答案很簡(jiǎn)單:因?yàn)槟壳暗母兄?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/2562/" target="_blank">算法還遠(yuǎn)未達(dá)到人類水平。在光線充足、道路標(biāo)線清晰的理想條件下,這些傳感器確實(shí)能提供不錯(cuò)的感知效果。但一遇到雨雪天氣、逆光環(huán)境、道路施工等"非標(biāo)準(zhǔn)"場(chǎng)景,系統(tǒng)就開始犯迷糊。
更要命的是長(zhǎng)尾場(chǎng)景問(wèn)題。一只突然竄出的貓、一個(gè)醉漢的異常行為、一片反光的水漬,這些在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)概率極低的情況,往往成為系統(tǒng)的"死穴"。特斯拉的Autopilot已經(jīng)因?yàn)轭愃茊?wèn)題造成了多起死亡事故,包括撞向停在路邊的消防車、誤將白色貨車識(shí)別為天空等荒誕案例。
決策系統(tǒng):人工智能還是人工智障?
無(wú)人駕駛的核心是決策算法,目前主要有兩派路線:模塊化方法和端到端方法。前者將感知、決策、控制分開處理,后者試圖用深度學(xué)習(xí)一步到位。
模塊化方法的問(wèn)題在于各模塊間的"拼縫效應(yīng)":感知模塊的誤差會(huì)傳遞到?jīng)Q策模塊,決策模塊的失誤會(huì)影響控制模塊,最終導(dǎo)致系統(tǒng)行為不可預(yù)測(cè)。端到端方法聽起來(lái)更"智能",但本質(zhì)上是個(gè)巨大的黑盒子,出了問(wèn)題你根本不知道哪里錯(cuò)了。
所謂的"像人類一樣駕駛",實(shí)際上是對(duì)AI能力的嚴(yán)重高估。人類駕駛依靠的不僅是視覺(jué)感知,更重要的是基于經(jīng)驗(yàn)的直覺(jué)判斷和對(duì)其他駕駛員行為的預(yù)測(cè)能力。這種"軟技能"恰恰是目前AI最欠缺的。
5G車聯(lián)網(wǎng):救世主還是新噱頭?
既然單車智能困難重重,業(yè)界又開始炒作車路協(xié)同和5G車聯(lián)網(wǎng)概念。聽起來(lái)很美好:車與車、車與路、車與云實(shí)時(shí)通信,共享感知信息,協(xié)同決策控制。
但現(xiàn)實(shí)是骨感的。首先是網(wǎng)絡(luò)覆蓋問(wèn)題:5G基站建設(shè)成本高昂,在偏遠(yuǎn)地區(qū)和復(fù)雜地形下很難實(shí)現(xiàn)全覆蓋。其次是可靠性問(wèn)題:網(wǎng)絡(luò)延遲、信號(hào)遮擋、設(shè)備故障都可能導(dǎo)致通信中斷。把安全關(guān)鍵的駕駛決策依賴于無(wú)線網(wǎng)絡(luò),這本身就是個(gè)冒險(xiǎn)的選擇。
更關(guān)鍵的是標(biāo)準(zhǔn)碎片化問(wèn)題。目前DSRC和C-V2X兩大陣營(yíng)各執(zhí)一詞,即使在C-V2X內(nèi)部,不同廠商的設(shè)備兼容性也存在問(wèn)題。在標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一之前談規(guī)模化應(yīng)用,無(wú)異于空中樓閣。
技術(shù)供應(yīng)商的現(xiàn)實(shí)考量

在這種技術(shù)現(xiàn)狀下,專業(yè)的車載網(wǎng)關(guān)設(shè)備就顯得尤為重要。以我司的SV910車載網(wǎng)關(guān)為例,該產(chǎn)品集成了PTP/GPTP時(shí)間同步、多網(wǎng)加速、V2X通信、遠(yuǎn)程本地喚醒、T1/TX以太網(wǎng)和雙5G等功能,為無(wú)人駕駛車輛提供了相對(duì)成熟的通信解決方案。
但即便是這樣的專業(yè)設(shè)備,也只能在現(xiàn)有技術(shù)框架內(nèi)做到"相對(duì)可靠",而非"絕對(duì)安全"。多網(wǎng)聚合技術(shù)可以提高網(wǎng)絡(luò)可用性,但無(wú)法根本解決網(wǎng)絡(luò)依賴的問(wèn)題;V2X通信可以擴(kuò)展感知范圍,但無(wú)法替代車載傳感器的核心作用。
監(jiān)管現(xiàn)實(shí):安全紅線不容踩越
技術(shù)吹噓得再天花亂墜,最終還要面對(duì)監(jiān)管審查。目前各國(guó)對(duì)無(wú)人駕駛的監(jiān)管政策都相當(dāng)謹(jǐn)慎:限定區(qū)域、限定時(shí)段、限定速度,安全員必須在崗。
這種"漸進(jìn)式"監(jiān)管政策反映了一個(gè)現(xiàn)實(shí):在技術(shù)未完全成熟的情況下,讓普通民眾成為無(wú)人駕駛技術(shù)的"小白鼠"是不負(fù)責(zé)任的。每一次事故都會(huì)損害公眾對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的信任,而重建信任的成本遠(yuǎn)比技術(shù)開發(fā)更加昂貴。
商業(yè)化困境:理想與現(xiàn)實(shí)的鴻溝
資本市場(chǎng)對(duì)無(wú)人駕駛的熱情從未消退,但商業(yè)化進(jìn)展卻始終不及預(yù)期。Waymo、Cruise、百度Apollo等明星公司,雖然獲得了巨額融資,但距離大規(guī)模盈利仍遙遙無(wú)期。
問(wèn)題出在哪里?成本居高不下是一個(gè)方面,但更重要的是應(yīng)用場(chǎng)景受限。目前所謂的"無(wú)人駕駛"基本都局限在特定園區(qū)、固定路線、理想天氣等條件下,離真正的"隨時(shí)隨地?zé)o人駕駛"還差得很遠(yuǎn)。
2025年的現(xiàn)實(shí)預(yù)期
那么,2025年我們真正能看到什么?
在乘用車領(lǐng)域,L2+和L3級(jí)別的輔助駕駛功能會(huì)更加普及,但仍需要駕駛員保持注意力。城區(qū)NOA(自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛)的可用范圍會(huì)擴(kuò)大,但接管頻率依然較高。
在特定場(chǎng)景下,如礦山、港口、園區(qū)等封閉環(huán)境,L4級(jí)無(wú)人駕駛會(huì)有更多落地應(yīng)用。但這些應(yīng)用的商業(yè)價(jià)值主要體現(xiàn)在降低人工成本,而非技術(shù)先進(jìn)性。
在干線物流領(lǐng)域,高速公路場(chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單,無(wú)人駕駛卡車可能會(huì)在部分路段實(shí)現(xiàn)商業(yè)化運(yùn)營(yíng),但仍需要人工監(jiān)控和遠(yuǎn)程接管。
至于完全無(wú)人的Robotaxi大規(guī)模商業(yè)化,2025年基本沒(méi)戲。即使是最樂(lè)觀的預(yù)估,也要到2030年之后。
結(jié)論:少一些炒作,多一些務(wù)實(shí)
無(wú)人駕駛技術(shù)確實(shí)在進(jìn)步,但進(jìn)步的速度遠(yuǎn)沒(méi)有媒體宣傳的那么快。與其沉迷于"即將到來(lái)的革命",不如腳踏實(shí)地解決現(xiàn)有技術(shù)的具體問(wèn)題。
對(duì)于從業(yè)者來(lái)說(shuō),最重要的是保持技術(shù)理性,不要被資本和媒體的熱情沖昏頭腦。對(duì)于消費(fèi)者來(lái)說(shuō),最明智的選擇是保持期待但不要過(guò)度依賴,畢竟生命只有一次,容不得半點(diǎn)馬虎。
對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),那些能夠提供實(shí)用工程解決方案的公司,比如專注于車載通信設(shè)備的技術(shù)供應(yīng)商,可能比那些只會(huì)講故事的"獨(dú)角獸"更值得關(guān)注。
技術(shù)進(jìn)步需要時(shí)間積累,不需要營(yíng)銷包裝。2025年不會(huì)是無(wú)人駕駛的"元年",但可能是這個(gè)行業(yè)開始回歸理性的一年。這樣的回歸,對(duì)整個(gè)行業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展反而是件好事。
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SAE International. J3016: Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. Society of Automotive Engineers, 2021.
審核編輯 黃宇
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