聊聊自动驾驶

引子

前段时间,一辆 XP P7 没有减速,直接撞上前方停着的故障车,造成故障车的车主身亡的事故,又把“自动驾驶”推上了热搜。

事故

我一直想不通,为什么有人会胆子这么肥,把身家性命交给“自动驾驶”。况且,这还不是真正的自动驾驶,只是 L2 级别的“辅助驾驶”。除了商家和媒体的一些误导宣传之外,还有一个重要的原因是,大部分人不知道自动驾驶的原理,无知者无畏,最终酿成惨剧。

今天打算简单聊聊自动驾驶的原理,让你理解为什么不能把你的身家性命交给自动驾驶。

自动驾驶分级

目前,公认的自动驾驶分级标准由 SAE(Society of Automotive Engineers 国际自动机工程师学会)制定。

Level 0(无自动化): 由人类驾驶者全权操作汽车,在行驶过程中可以得到警告和保护系统的辅助。

Level 1(驾驶支援): 通过驾驶环境对放线盘和加减速中的一项操作提供驾驶支援,对其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。

Level 2(部分自动化): 通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支援,其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。

Level 3(有条件自动化): 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统请求,人类驾驶者提供适当的应答。

Level 4(高度自动化): 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。根据系统请求,人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求作出应答。只在限定道路和环境条件有效。

Level 5(完全自动化): 由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作。人类驾驶者在可能的情况下接管。在所有的道路和环境条件下驾驶。

从这个定义可以看出来,只有 L5 级别的自动驾驶才达到了真正的所谓“自动驾驶”。即使是 L4,也只在限定的道路和环境条件下有效。而 L3 依然需要人类驾驶者提供适当的应答。现在市面上在售的所谓智能汽车,都不敢标识自己是 L3。真的想不通,有人竟然敢使用 L2 级别的“辅助驾驶”当“自动驾驶”用。

目前确实有不少公司能够达到 L4 级别的自动驾驶,但基本上还处在实验阶段,比如在仓库里自动装卸货物的小车。百度号称已经达到 L5 级别,前段时间还发布了一款无方向盘的汽车,但距离商用,还是有不少距离。不单单是技术方面的挑战,包括法规,以及基础设施建设(比如道路上需要部署传感器)。

智能化的数学基础

大家都知道,数学是科学之母。那么汽车智能化,或者说“自动驾驶”的数学基础是什么呢?是统计学。什么?不应该是“机器学习”,“深度学习”这些人工智能算法么?

没错。自动驾驶中一个很重要的部件,便是环境感知中的“深度学习”模块。汽车通过摄像头,毫米波雷达,激光雷达,采集环境中的数据,根据机器学习算法学习出来的“经验”(专业术语叫模型),感知当前的环境(比如红灯,行人通过,一只动物横冲马路),根据环境做出判断(超车,减速)。

这里的问题在于,目前所谓的“深度学习”,“人工智能”依然没有跳出统计学的范畴。当然,海量的数据以及优秀的算法,确实可以做到很高的准确性,甚至超过人类的感智能力。但这里的问题在于,自动驾驶面临的是一个开放的环境,可能有千奇百怪的新事物参与到交通环境中。如果新的事物以前没有出现在算法的训练数据里,那么人工智能算法便无法判断这个事物。举个不一定恰当的例子,用来训练自动驾驶算法的数据里,没有“气球”这种物体。有一天,一个气球飘到马路上的半空中,可能会被算法认为是红绿灯。

回到文章开头,为什么有些人会把“辅助驾驶”当“自动驾驶”,并把身家性命都交给它了呢?

一个可能的心路历程是这样的,刚开始,大家还是比较谨慎的。经过几次有限的测试和体验,慢慢地就建立起了信任感,觉得 L2 级别的辅助驾驶已经很智能了,最后开始彻底放飞自我。这就是悲剧的开端。笔者体验过小鹏汽车的 NGP,上高架,跟车,超车,全自动完成,确实被震撼到了。但这种个体的,有限的测试,真的可靠可信么?

结尾

有一个同事,硬件大拿。前段时间换车,见他买的是传统的燃油车。问他原因,他说:自己做硬件的,见过太多的器件可靠性和一致性问题,不想把身家性命交给新事物,很多东西的不单单需要理论上验证可行,还需要足够长的时间验证其可靠

诚哉斯言。

(完)


Post by Joey Huang under daily on 2022-09-04(Sunday) 23:44. Tags: 每日随笔,

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