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L3 自动驾驶按下暂停键?其实并没有

极客汽车 5097浏览 2020-04-01 IP属地: 未知

过去的这个三月,「自动驾驶」是行业内的热门话题。融资的故事从月初持续到月末,Waymo、小马智行、驭势科技、智驾科技等自动驾驶公司均获得了新的资金注入,滴滴也被传将获得软银的 3 亿美元融资。

强心剂之外,还有镇定剂——关于 L3 级自动驾驶的纷争。两件事颇有代表性:一是长安汽车通过直播演示了号称中国首个量产 L3 级自动驾驶的上路体验;二是奥迪的研发调整,有报道称,奥迪取消了 L3 级自动驾驶项目研发,后官方回应 L3 研发并非取消,而是提升到大众集团层面。而这也直接把话题推向高潮:L3 级自动驾驶究竟有没有存在的必要?

自动驾驶,说白了,分为「自动」和「驾驶」两个部分,即机器帮助人类完成驾驶的操作。于是,根据机器的不同介入程度,就有了对于自动驾驶的不同分级。

上面这张表就是我国对于自动驾驶的分级标准。其中关于 L3 的界定是: 在特定工况下可以实现对车子所有的动态控制,但是在外部环境不能满足自动驾驶开启条件的情况下,驾驶员则要进行接管。

这里有一个关键点在于,L2 及以下级别自动驾驶的责任主体都是人,机器只是承担辅助功能;L4 及以上责任主体是机器,人被解放出来;而 L3,则是 辅助驾驶和自动驾驶的分水岭。 在这个分级下,人和机器同为责任主体,争议也由此而来:有人认为应该按部就班,从 L2 慢慢迭代上去,有人则认为应该跳过 L3,直接进入 L4、L5 级自动驾驶。

那么,汽车行业的链条上的供应商、主机厂们,对于这个问题究竟是怎么看的?

行业对于 L3 的态度

供应商

这是一张供应商巨头博世在中国落地自动驾驶的线路图,其中 HWP 高速公路引导(L3)和 TJP 交通拥堵引导(L3)的时间被标为未知,而在此前,还是有确定的落地时间,也就是说,博世延迟了 L3 在国内的落地。在 2020 电动汽车百人会上,博世直言:「L3 自动驾驶实际上非常有挑战」,「L3 级自动驾驶值得商榷」。

现在全球都在推迟高级别自动驾驶的 SOP 时间,原因其实有很多,技术层面,感知定位决策上的冗余是必要的,此外还要实现多重冗余,包括通讯冗余、供电冗余、转向以及制动冗余等,另外,系统电子电气架构也要进行相应调整,还要做到系统安全、网络安全以及信息安全。当然,还有来自法律法规的要求,这些都是 L3 及以上自动驾驶落地的难点。

大陆集团给出的判断与博世类似,在他们看来,自动驾驶的发展是一个逐渐演进的过程。「 今后的十年间,自动驾驶主流还是在 L1 和 L2 级别。在 2025 年,甚至 2030 年之后,L3 到 L4 以及 L5 才会成为潮流。 这主要是考虑到系统架构的复杂性,硬件的高成本,巨额的开发投入以及国家的法规等因素」。

目前,辅助及自动驾驶领域是大陆集团重要的增长点,2019 年的销售额达到 20 亿欧元,订单额在 40亿欧元左右,占据领先的市场地位。未来的 5 年中,大陆仍将持续在这个领域投入数亿欧元。

作为自动驾驶行业的扫地僧, Mobileye 也没有放弃 L3 自动驾驶的开发 。其策略是双线并行开发,其一是针对 L2+/L2++进行研发并实现产品落地,其二则是高级别自动驾驶的开发。按照时间表,Mobileye 将在 2022 年实现 L4 /L5 级别的出行服务部署,而 L3 字眼的首次出现则到了 2025 年 ,届时 Mobileye 将推出面向量产车的 L3/L4/L5 全栈式自动驾驶系统。先推 L4,再推 L3,颇有点降维打击的意味。

专门做 L3 自动驾驶量产的初创公司 AutoBrain 做法与之相似。在他们看来:「L3 只是技术上的定义,有争议很正常,我们没有纠结过这个级别,而是在和主机厂合作把相关产品做好,得到用户的认可。」比如在接管方面,AutoBrain 的策略是在遇到危险情况车子会减速双闪或者靠边停车,「这个实际上已经是 L4 的范围了」。

去年 6 月,他们正式发布了车规量产 HWP 自动驾驶系统 Mr. Pilot,AutoBrain 告诉我,其目前与主机厂的量产计划正在推进中,目前正在不断测试极端场景的问题以及等待法规的适配。

主机厂

作为这个链条上最大的甲方,主机厂对待 L3 自动驾驶的落地态度也不尽相同。传统车企大多数对于 L3 有自己的落地时间表,上汽、广汽新能源都有过类似车型的发布,其他车企都有类似的量产规划,大都集中在 2020-2021 年。

法雷奥中国 CTO 顾剑民曾向媒体透露:「每家车企选择的技术路径不同,但 选择使用激光雷达的 L3 量产车企其实也有不少 ,法雷奥目前已经拿到至少 4 家大型国际车企的订单,金额约 5 亿欧元(约合 38 亿元人民币)。其中一家搭载了法雷奥的第二代 SCALA 激光雷达(16 线),将在 2020 年推出 L3 量产车型。」

而在造车新势力中,同样分为了两大阵营,一边是以蔚来和理想为首的绕过 L3 开发的代表,他们对于 L3 的观点很一致:L3 责任界定不明显,李想甚至直接将 L3 形容为「反人类」、「人格分裂」。

另一边则是以小鹏威马为代表的迭代派。今年小鹏汽车将进行 XPILOT 3.0 的迭代,官网称之为「第三级自动驾驶释放」。当我把 L3 的问题抛给小鹏汽车官方之后,他们表示「暂时不太好针对 L3 作太多评论」。

今年 1 月份,在湖北星晖新能源智造工厂竣工投产仪式上,威马展示了一款以 5G 和 L3 自动驾驶为科技亮点的新车,基于 EX5 平台打造,将于今年年底正式推出。威马官方告诉我,新车会按照计划推出。

透过上述这些,你能够看到业内对于 L3 的看法和态度。

尴尬的 L3

L3 自动驾驶真的是一个比较纠结的存在,如何处理人机共驾是一个课题,除此之外,对于车厂们来说,为解决长尾场景应用问题以及车内驾驶员监管机制会推高成本,高昂的成本将会降低用户的购车意愿。此外,城市复杂道路下自动驾驶系统切出切入的频率过快,也会影响驾驶操作平顺性,降低 L3 的实用性,这些都是车厂们需要考虑的问题。

有机构从统计学的模型上分析, 车规级的产品,需要进行 80 亿英里的实际测试里程,才能把所有的场景跑完,包括那些极难碰到的特殊场景(即长尾场景)。 而在自动驾驶的开发中,你需要用 90%的精力去解决这 10%的长尾场景。即便是自动驾驶界扛把子 Waymo 都没有做到这一点。因此,如何验证系统安全性也是一个不小的挑战。

那么,这是否意味着 L3 被按下了暂停键?其实并没有。

一位在新造车团队的朋友是这么说的:「 只有到了 L4,才是真正的自动驾驶。但是,不可能直接从 L2 到 L4,有些车企选择不量产 L3,有些选择量产。科技进步不会一蹴而就,肯定是一点一点积累的。我们不能因为 iPhone 4 这个颠覆性爆款,就否定 iPhone 3GS 问世的意义 」。

对于 L3 这件事,我们可以换一个角度来思考。虽然 L3 的使用会提升整车的成本,但是也会提升这款车的产品力以及企业品牌力,与此同时,这也是一个很好的宣传点,成为品牌标签,这也是为什么多家车企要争夺「国内首个 L3 量产落地」的原因。

这么说可能还是有点泛,我们来看华为手机 P30,宣称卖点是 50 倍变焦以及「可以拍月球」,这些东西大家平常不一定用到,但正是这种功能点的加入,增加了你对这款产品的记忆度以及对品牌的认可度。

对应的,L3 的落地应用有着类似的效果。一位业内人士告诉我:「当做 L3、L4 的车企与产品越来越多时,也是在倒逼那些目前没有动静的企业,也要跟着动起来,否则就被淘汰,或者失去了一大片市场。但他们到时候再跟进,成本会比现在更大,难度会比现在更高。这也可以理解为一场军备竞赛,拖垮竞争品牌也是目的之一。」

车企要如何做好 L3?

那么,车企要怎么做好 L3 的量产下放呢?首先自然是技术层面的问题,做好多层级冗余以及监管保护体制,提升系统安全验证标准,将 ODD(全称 Operational Design Domain,框定自动驾驶车辆所适用的工况)确定好,然后做好更人性化的开发。虽然这里只有寥寥几句话,但是其中要付出的时间和精力还是蛮多的。

其次要做好用户教育。关于 L3 的问题,我也问过很多身边的朋友和车主,其中大部分人对于自动将驾驶并不了解,而且大都抱有谨慎的态度,用一位车主的话来说就是:「毕竟是机器,不能太过依赖」,所以, 如何向用户正确传达 L3 的使用观念 以及 如何保证自动驾驶技术不被滥用, 是两个很大的课题,若是处理不当,甚至可能会对品牌造成伤害(参考此前特斯拉因 Autopilot 宣传过度造成的惨案)。

现在的特斯拉学乖了,把 Autopilot 定名为自动辅助驾驶,并且不按自动驾驶等级进行拆分,简单粗暴划分为「基础版辅助驾驶功能」和「完全自动驾驶能力」两大块。前者是基础的 L2 功能,后者则是一个大合集,新增的自动驾驶功能点都放在这一栏中。这样做就避开了自动驾驶分级带来的争议,同时能带来更好的用户体验。而且「Autopilot 自动辅助驾驶」这个名字也意味着, 即使 Autopilot 变得再强,人始终是责任主体,这种处理方式堪称「巧思」。 其他主机厂也可以借鉴一下,既能推动新技术的落地,还不会引发太多争议,一举几得。

「因为山就在那里」

。有一次,记者问英国著名的登山家乔治. 马洛里:「为什么想要攀登珠穆朗玛峰?」,马洛里的回答是:「因为山就在那里」。对应到 L3 级自动驾驶的研发量产,或许也同样如此。

在自动驾驶技术的演进过程中,谁也不知道真正正确的路径是什么。是从 L2 跳过 L3 直接研发 L4?还是走渐进迭代路线?其实大家都在探索中。

正是因为这种未知性,才让这种研究更有意思,每一次试错都是一次很有价值的积累,而这些经验,将引导我们实现无人驾驶这一终极目标。

 
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