从辅助驾驶到真正的自动驾驶还有多远?

本文来源：智车技术

／ 导读 ／

如今，自动驾驶的噱头已经被制造商放在桌子上宣传了太多。小鹏汽车最近宣布将在2023年率先在中国推出全自动驾驶。这句话是一块石头，激起了千层浪。业内人士表示，对于这样的言论并不奇怪，更何况何小鹏提到的全自动驾驶不是真正意义上的L4甚至更高水平的自动驾驶，而是以城市NOP为代表的辅助驾驶。

事实上，业内人士早就指出，目前自动驾驶水平的划分过于简单，权利和责任的识别不够清楚，导致消费者在使用辅助驾驶功能时往往过于相信汽车智能，而忽视了辅助驾驶中提到的驾驶员在使用过程中的监督职责。自动驾驶被业界炒作多年后，辅助驾驶功能是消费者产生的。从辅助驾驶到真正的自动驾驶还有多远，将面临什么样的挑战？

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自动驾驶等级设置

自动驾驶代表了目前最高的技术水平，实现不是一蹴而就的，需要分层次分阶段征服。一般来说，L0 等级没有辅助驾驶功能。L2 该级别具有一些自动化功能，为方向盘和加减速提供驾驶支持。目前，智能汽车的辅助驾驶功能包括车道保持系统（控制车道在中间行驶）、自适应巡航系统、主动制动（控制加减速）系统等，部分高级车型还具有并行辅助、交通拥堵辅助、自适应弯道巡航、转向灯控制变道、后碰撞预警等功能。因此，在宣传中会出现 ＂L2＋＂ 或 ＂L2．5 级 ＂ 甚至 ＂L2．9 级 ＂ 这些都不是科学的划分，可以理解为车辆的辅助驾驶配置更加丰富，但其本质仍然属于 L2 级，未达到 L3 级别标准。

再往上，L3 该级别是有条件的自动化，由系统完成所有的驾驶操作，驾驶员根据系统要求提供适当的操作。尽管一些企业建议在一年内实现这一目标 L3 但是，由于法律法规的限制，完全脱手的操作是无法实现的。

达到更高的水平， L4、L5 高级自动驾驶的环境监测主体和决策责任方将转移到车辆上，即系统进行环境监测，然后处理感知到的信息，然后根据转向、制动、加速、超车等决策执行相应的操作。也就是说，感知层和决策层系统所承担的功能将逐步增加，系统组成的难度和所需组件也将逐步增加。在这个层面上，用户可以在不执行监管责任的情况下，完全将车辆控制权转移到车辆上。

目前，市场上大规模生产的自动驾驶车型和功能尚未达到这一水平。因此，消费者在听取企业宣传时必须注意识别。

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辅助驾驶和自动驾驶的区别

虽然辅助驾驶和自动驾驶在宣传中经常被厂家不假思索地混用，但本质上却大不相同。

首先，辅助驾驶的主体仍然是人，自动驾驶的主体是汽车，这意味着当使用辅助驾驶功能时，驾驶员有义务对当前车辆的驾驶安全负责，如果发生事故，驾驶员将承担主要责任；自动驾驶将完全由机器控制，事故将由汽车制造商负责；

其次，辅助驾驶只适用于某些特定场景，如高速公路、停车场等，不能取代人类驾驶员在任何场景下完成驾驶行为，这也导致使用辅助驾驶，可能随时改变周围环境，车辆不能做出合理的决策，将自动退出辅助驾驶，驾驶员需要立即接管车辆，自动驾驶可以妥善处理任何工作条件，智力也更高；

最后，在目前的辅助驾驶中，其核心算法的决策模块非常薄弱，这也导致与其他人类驾驶员相比，实际使用明显不够激进，无法完成更先进的智能功能。比如匝道汇入时，人类司机会因为过于谨慎而频繁堵塞，或者堵道封路时不能合理规划绕道。要完成这些高级驾驶行为，需要一个非常强大的决策模块，这也是自动驾驶将给乘客带来超越人类的驾驶体验。

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未来自动驾驶还有多远？

目前，从辅助驾驶到自动驾驶的逐步过渡远比原来想象的困难。现实道路上的环境千变万化，非常复杂。通过深度学习的感知模块总是有训练集中没有的目标，通过规则设定的决策规划总是有没有考虑的场景。目前，要实现完全无人驾驶，还有几个重要的困难需要克服：

一是高精度地图和纯感知路线的选择。拥有高精度地图的自动驾驶无疑配备了锋利的武器。你可以提前知道许多由于距离或阻挡而无法感知的物体，这为自动驾驶车辆提供了一双超越一切的眼睛，但缺点是成本和维护。实现天然单位的维护无疑是不现实的，现在越来越多的企业走向重感知、轻地图的路线。虽然技术难度更大，但原则上更容易着陆，两者之间的路线之争将决定自动驾驶的发展方向；

第二，政策法规的自由化和控制。自动驾驶作为一个关键行业，在政策上受到了很多监管，但幸运的是，中国在法律法规上不断努力，给自动驾驶更多的便利，在北京、武汉等城市开放了自动驾驶车辆测试，无疑是自动驾驶进入生活的重要一步，未来在政策法规的支持下，自动驾驶将迎来技术改革；

第三，基础设施的建设和改造。如果自动驾驶能够着陆，通过道路、云设备将大大降低自动驾驶车辆的成本和着陆难度，更有利于城市运行效率和车辆安全，如果城市基础设施能够完成快速更新，将大大促进自动驾驶着陆过程；

最后，是自动驾驶车辆的大规模生产成本。当配备超过10万台激光雷达设备时，我们知道自动驾驶很难普及，也很难真正改变人们的旅行方式。只有当自动驾驶设备包括传感器、芯片、域控制器等时，才能实现大规模生产成本的控制，使普通人能够负担得起自动驾驶汽车，真正的交通革命才会到来，这需要逐步跨越和实现。

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总结

从以上分析可以看出，自动驾驶技术的突破不仅取决于硬件配置、软件开发水平、数据积累，还取决于最终实现大规模生产的能力，包括法律法规的保障、基础设施建设等。当所有问题都没有解决时，实现自动驾驶就成了空谈。

从目前的情况来看，可以真正实现高度自动驾驶 L4，还有很长的路要走。最大的挑战是开放复杂的道路交通环境，混乱的人和汽车混合。在未来，自动驾驶将成为智能汽车的一般配置，并将继续向安全和可靠性发展，但未来可能需要很长时间。

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