L4什么时候量产,不是随便“定义”的

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未来依然遥远,任何盲目乐观都可能被打脸。

L4离量产还有多远?这是目前谁都无法回答的问题。车企们无不在努力,跨界者们不断在颠覆,但未来依然遥远,任何盲目乐观都可能被打脸。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

最近关于L4自动驾驶的新闻不少。7月4日,百度AI开发者大会(BaiduCreate2018)上,百度创始人、董事长兼CEO李彦宏宣布,全球首款L4级量产自动驾驶巴士阿波龙量产下线。而作为自主车企中自动驾驶方面的领头者,近日长安汽车与另外四家公司签署了战略合作协议,就L4级无人驾驶进行试运营两年的测试,包括全自动泊车、网约自动驾驶车等一系列技术的应用。

但是,这是不是意味着L4无人驾驶的应用很快就能实现?如果这么想,就太图样图森破。从上个月的CES展上对L4的集体沉默,都表明这件事没那么简单。而百度认为L4被自己定义,为阿波龙的商业化运营造势也太厉害了点,L4的量产不是这种“放卫星”的热炒做法就能达到的。

“这么说吧,L4级别的自动驾驶,未来20年内很难形成规模。”CES上一位相关人士在接受《汽车公社》采访时的话语,道出了“路漫漫其修远兮”的难度所在。

L4不是百度说的那么简单

实际上,L4和目前已经量产的L2级别的ADAS驾驶辅助系统相比,决策的量级无疑要高出好多倍。英伟达自动驾驶解决方案架构师程亚冰曾表示,自动驾驶L2升级到L3水平,其计算量会提升5倍,而L3到L4则会再提升50倍。也就是从L2到L4,计算量会提升250倍以上。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

此外,L4不光是个技术问题。Dearauto汪云青老师就提出,L4级的自动驾驶说到底是个哲学问题,目前并不具备可实现性。

而且,目前的L4设定,都是基于封闭道路。这次长安汽车的环境,也只有4.3公里的设定好的开放道路,屏蔽掉了相当多的干扰因素。简而言之,这跟现实中的开放道路的情况差别不是一回事,也就是说落实到一般道路,还有很长的路要走,而且决策的量级不在一个层面上。

百度商业化运营的“阿波龙”,其实也是在封闭道路进行的,并不像它吹得那么神奇。去年,首辆“阿波龙”在武汉开发区龙灵山公园试水商业化,是从公园大门到十里花坡,全程约5公里,车辆按照15公里每小时速度行进,说起来顶多是电瓶车的速度。长安在重庆仙桃数据谷内部的开放道路设定的是40公里时速,这一比,就知道差距还是蛮大的。

其实,“阿波龙”的商业化运营,主要还是“接驳服务”。包括在日本,百度是与软银合作,阿波龙被用于一些核电站内部的人员接驳,也会用于东京地区一些高龄化社区的穿梭接送。换言之,只是L4级别很初级的应用。对于真正的L4级别开放道路的应用,真的还很遥远。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

从定义上来说,NHTSA规定,L4虽然叫做“全自动驾驶”,但局限于车辆的ODD(Operational Design Domain),即设计适用范围。也就意味着,只有在HAV(Highly Automated Vehicles,即高度自动化的车辆)被设计适用的场景下,才能实现全自动驾驶。而按照而SAE International的标准,L4叫做超高度自动驾驶。

但是即便降低要求,L4量产也碰到巨大的现实问题。这也意味着L4或者L5级量产的可能性一直在推迟,困难不是一般的大。甚至在去年,因为Uber自动驾驶测试车在美国亚利桑那州撞死行人的事件,丰田汽车宣布3月21日以后在美国暂停公开道路测试。

“一场车祸就足以毁掉整个行业!”丰田宣布暂停测试一周后的3月28日,浙江吉利控股集团董事长李书福在2018智能网联国际研讨会上,慎重地表示“我们必须小心谨慎。”所以,盲目地认为L4可以很快实现量产的想法,是过于乐观的。

为什么业界大佬如此警告业界呢?根据《每日汽车》研究,在自动驾驶的客体角度,人类是被服务的对象,关键词是“安全”。而自动驾驶的主体角度,从半自动驾驶的操作,到全自动驾驶背后的支持,关键词则是“控制”。如果安全和控制没有办法达到,那么L4无异于画饼。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

而在Navigant Research自动驾驶实力排行榜上,目前通用汽车位居领导地位。这样一家车企却选择以驾车者状态监测作为重点,将人放在了核心位置。无独有偶,丰田汽车在研发自动驾驶技术过程中,L3级别被放弃,主要原因便是人和车权责难以界定,无法确保人的安全利益。人命关天,无论何等程度的慎重小心都是应该的。

时间和成本

时间和成本,这成为L4量产的两大阻碍。四维图新自动驾驶研发部姚保军在CES上对公社记者表示,“成本的降低才是关键!毕竟不会有消费者愿意花好几百万购买一辆汽车,只是为了体验自动驾驶,这样的体验成本太大了。”此外,“解决这个问题的途径必然是技术的迭代,而这需要时间。”

行业人士分析过,目前大体上实现L4级自动驾驶的硬件设备一般包含:6~12个摄像头、3~12个毫米波雷达、5个以内的激光雷达以及1-2台GNSS/IMU导航定位和1~2台计算平台系统,整体而言造价成本不低。

就拿长安汽车来说,这次长安进行测试的3辆逸动,是在长安逸动EV460基础上改造而来,从配置来看,包括六个象笔筒一样的激光雷达分布在车头、车尾和两侧,还配置了5个毫米波雷达、12个超声波雷达、6个摄像头、1套5G/LTE-V2X系统,用来做环境感知。而这套自动驾驶设备的成本,有多高呢?

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

而且,测试的时候还要随车安排一名安全员。测试过程中,驾驶员手脚放开方向盘和油门刹车,如果出现异常情况则可以及时刹车……一辆自动驾驶汽车,要经过实验室、封闭道路、有条件的开放道路测试、开放道路上面向公众的试运营等诸多阶段,下一步,还需要长距离、多种场景下的综合测试。之后,才意味着自动驾驶技术的成熟和商用。

虽说长安在自动驾驶技术上,累计路试历程已经超过1200万公里,其中L3以上级别已经超过100万公里,不过,这对于L4及以上级别的自动驾驶来说,是远远不够的。我们还不能盲目乐观,需要做好“持久战”的准备。

还有很重要的一点是,无人驾驶离不开高精度地图的辅助。但是,HERE亚太区高级副总裁兼总经理Stanimira Koleva在接受媒体采访时也表示,“我们也从多方了解到,汽车客户对于实现高精度地图的项目进度表正在陆续往后延期。例如我们在日本的一些OEMs客户,他们早前要求在2022-2023年实现4级或5级自动驾驶的预期,已经推迟到2025-2026年。”

任何希望在不远的将来将梦想变成现实的想法,都要更加冷静地面对行业的技术现实。L4级别自动驾驶的量产,不光是靠单个车企就能实现,除了5G的带宽介入,更多的还是技术的突破,以及政策和社会责任的界定。这是需要系统性思考的事情。

L4什么时候能量产?

前不久的第二届龙湾论坛上,吉利展示了最新的L4级自动驾驶系统——“爬行者智能系统”,并且让媒体老师们体验了一回。不过,当日的体验是在封闭的道路进行,试验的车辆使用了前后和上方的七个雷达,包括起动、直线加速、遇红灯刹车、拐弯等等操作,包括让人惊讶的自动超车。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

可以说,包括长安、吉利在内的自主品牌目前的研发已经比之前有了长足的进步。不过,这离真正的L4量产,还差十万八千里。开放道路的复杂路况,决策的量级实在太高了。

中国工程院院士、北京邮电大学计算机学院院长李德毅先生就提出过,要给老百姓真真实实的获得感,就得量产。他根据规模经济的马克西·西尔伯斯通曲线,也给出了自己的答案,万辆规模的自动驾驶技术量产最早要到2025年开始,真正完成目前全球20亿辆保有量的替换,要到2060年方能实现。他表示,这是相当清醒的客观测算,比较靠谱。

自动驾驶量产卡在哪里?是卡在技术上?李院士认为不是,这是一个复杂的社会决策。比如,在管理上怎么办?道路测试上怎么办?工信部怎么办?自然资源部怎么办?地方政府怎么办?大学怎么办?这些都是要在发展中解决的问题。

虽说我们国家的人工智能应用技术和商业模式快于美国,但在基础研究和核心技术方面,则落后于美国,美国在自动驾驶技术方面,谷歌、通用、福特占据着世界前三,这都是我们无法忽视的因素。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

所以,再来看浙江吉利控股集团董事长李书福强调的,发展智能驾驶技术必须摒弃浮躁的功利主义,必须回归人本主义,就很有意思了:“智能驾驶的终极目标到底是什么?按照我的理解,它将是一个由安全、健康、人、车交互构成的‘智能命运共同体’。智能驾驶的关键是智能,本质是汽车,特点是通信基础设施网联化,前提是确保交通安全、顺畅、高效率。”

实际上,L4最先能商业化应用的场景,应该是物流方面。对于封闭园区、点对点线路上的货物运输应用场景,如港口集装箱运输、干线物流运输、矿区、工业区的运输作业等。这些场景的路线较为固定,且无人驾驶可以提高其安全性,能有效降低运营的人力成本和提升效率。

此外,一个绕不开的因素是,自动驾驶很依赖零部件供应商,比如博世公司等。供应商的技术水平也影响到了L4量产的实现。对于自主品牌来说,博世研发的集雷达和摄像头的智能驾驶辅助系统,已经搭载于长安、吉利等品牌车型上,实现了私家车L2级以及L3级的部分自动驾驶功能。而博世预计到2020年代初开始部署L4及L5级别的无人驾驶技术。对于车企来说,像博世这样的供应商技术和成本没有突破前,量产L4都是不太可能的。

L4什么时候量产,不是随便“定义”的

记者在《L4的“坑”,要量产来填》中说过,最终还是需要量产来验证自动驾驶技术的现实操作性。那么,现在长安和吉利都走出了这一步,但是路依旧还很长。百度能做到什么程度,也需要合作伙伴的支持。因为,这一次变革是从单车智能到车联网的变革,也是从自动驾驶单打独斗走向合作的变革。


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