無人駕駛？水泥未干！自動駕駛“長尾”怎么解？

　　【太平洋汽車網(wǎng) 行業(yè)頻道】就在前不久，一張無人快遞車陷入未干水泥路面的照片火遍全網(wǎng)。被人們給予厚望的無人駕駛技術(shù)，一臺集合了當前最先進技術(shù)的無人車，在“水泥未干，禁止通行”這個最樸素的場景下，陷入了尷尬......

　　事情發(fā)生在河南大學金明校區(qū)，事件的主角是一臺阿里達摩院開發(fā)的“小蠻驢”無人快遞車，小蠻驢目前已經(jīng)在全國各地的菜鳥驛站服役超過一年。2021年“雙11”，阿里公布已經(jīng)在全國70多個城市超過200所高校校園部署了數(shù)千輛小蠻驢無人快遞車，是目前國內(nèi)投入使用數(shù)量最多，范圍最廣的無人駕駛車輛之一。

　　小蠻驢無人配送車于2020年9月17日云棲大會上推出，車身長寬高分別為2100/900/1445mm（含激光雷達高度），感知方面配備前后各1-4個激光雷達、6個攝像頭、毫米波雷達、慣導等傳感器，應急反應速度達到人類7倍，具備L4級自動駕駛能力，以解決配送最后3公里配送難題為目標。

　　這樣的感知硬件配置，在目前投入使用的無人駕駛車輛中，屬于近乎“滿配”，各方面屬性已經(jīng)拉滿。同時，不像常見的乘用車自動駕駛，小蠻驢平均速度僅設(shè)定為15km/h，最高速度也只有20km/h，也讓其無人駕駛的潛在危險系數(shù)有所降低。投入運營的小蠻驢每輛每天可投遞近600份快遞，同時依托菜鳥龐大的體量，其實際運營里程以及積累的數(shù)據(jù)量在全球自動駕駛相關(guān)研究企業(yè)中也屬于前列。

　　然而，小蠻驢的參數(shù)越“漂亮”，在這起事件中的表現(xiàn)就越顯得尷尬。如此硬核的尖端科技，為何在這么樸素的場景下會這樣吃癟？

　　自動駕駛依托攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器對周遭環(huán)境的感知做出決策，各種傳感器各有優(yōu)劣，性能互補，能夠?qū)π羞M方向上潛在的障礙物進行相當有效的識別。但不論是攝像頭還是雷達，對平整路面的水泥是不是已經(jīng)硬化都沒法做出有效的判斷。

　　在這起事件中，我們從另一個角度的照片可以看到，施工方在道路中間設(shè)置了“前方施工 禁止通行”的警示牌，在小蠻驢行進方向上并沒有設(shè)置有效的警示，沒有警示牌，也沒有樁筒等。另外三側(cè)有細長的警示帶，行進方向的警示帶平鋪在路沿一側(cè)。由于沒有事發(fā)過程的錄像，我們無法判斷小蠻驢駛過時，警示帶是已經(jīng)飄落還是小蠻驢未能有效識別撞開了警示帶。只能說，這種細長的警示帶對于自動駕駛傳感器存在未能有效識別的可能性。由于沒有結(jié)論，這里就不再過多展開。

　　值得注意的是，“水泥未干”絕不只是自動駕駛會遭遇的難題，我們?nèi)粘Ｒ步?jīng)?？吹叫∝?、小狗、小鳥之類的動物在水泥地上留下的清晰印跡，一串串格外醒目。即便是正常的人類，在警示不充分的情況下沖進還沒硬化的水泥地的新聞也并不罕見。以人類的智力尚且不能完全準確判斷，何況還在蹣跚學步的無人車？

　　同時，自動駕駛依賴的攝像頭（視覺）、激光雷達、毫米波雷達等感知傳感器本身并不具備判斷水泥是否已經(jīng)硬化的能力，在警示不充分的條件下，“水泥未干”對于自動駕駛而言，可謂無解。

　　無人快遞車陷進水泥地本身確實是一件讓人忍俊不禁的尷尬事件，不過這件事引發(fā)人們關(guān)注的不僅是事件本身，更多是對如今熱門的“自動駕駛”技術(shù)的擔憂，“自動駕駛”真的安全嗎？

　　在過去的短短幾年間，人工智能領(lǐng)域在深度學習算法、大數(shù)據(jù)以及更強大的半導體硬件等技術(shù)的加持下，取得了驚人的進步。隨之而來的，是人們在自動駕駛領(lǐng)域的飛速發(fā)展。從谷歌重金投入無人駕駛汽車開發(fā)，到特斯拉風靡全球，再到如今自動駕駛/高階輔助駕駛已經(jīng)成為幾乎所有車企必不可少的研究方向。我們也見證了自動駕駛相關(guān)技術(shù)從實驗室，一步步開始出現(xiàn)在我們的身邊。

　　在自動駕駛分級中，L2級及以下屬于輔助駕駛，系統(tǒng)的自動駕駛能力較弱，同時駕駛員對系統(tǒng)的能力期待值也較低，能夠確保使用安全。而L3級及以上屬于自動駕駛，在設(shè)計運行區(qū)域（ODD）內(nèi)，駕駛員對系統(tǒng)的期待值逐漸增高，同時系統(tǒng)也有足夠安全的自動駕駛能力，期待與能力對等可以保證使用的安全。

　　但在目前的條件下，不論是乘用車已經(jīng)廣泛搭載的L2+輔助駕駛，還是真正無人的所謂L4級無人配送車，都仍然處于技術(shù)尚未完全成熟的階段。不得不說，目前自動駕駛相關(guān)技術(shù)已經(jīng)能夠處理日常面對的絕大多數(shù)場景，但自動駕駛的風險就在于難以預判的“長尾”。

　　“長尾效應（The Long Tail）”最初是由《連線》的總編輯克里斯·安德森（Chris Anderson）于2004年用來描述諸如亞馬遜公司、Netflix和Real.com/Rhapsody之類的網(wǎng)站之商業(yè)和經(jīng)濟模式。是指那些原來不受到重視的銷量小但種類多的產(chǎn)品或服務由于總量巨大，累積起來的總收益超過主流產(chǎn)品的現(xiàn)象。

　　將“長尾效應”拓展到自動駕駛領(lǐng)域，說的是自動駕駛?cè)粘Ｓ柧氈幸呀?jīng)解決了日常常見的絕大多數(shù)頭部場景中的潛在風險，但那些不受重視的突發(fā)場景極為罕見，但種類繁多，因此累計的總量也已經(jīng)對自動駕駛的安全性構(gòu)成了很大的威脅。

　　自動駕駛汽車需要面對的場景我們可以歸類為4類：第1類、已知的安全場景；第2類、已知的不安全場景；第3類、未知的不安全場景；第4類、未知的安全場景。在所有場景內(nèi)，最困難的是第3類場景，也就是未知的不安全場景。長尾效應，普遍便發(fā)生在第3類未知的不安全場景中。

　　當然，工程師也在不斷的試圖減少，乃至完全消除第3類場景，目前最常用的方式便是動用超級計算機，將日常極難遭遇，但可能會出現(xiàn)的危險場景，在超級計算機中進行大量的場景模擬，將訓練的成果加入自動駕駛算法，從而避免在實際遭遇同類場景時發(fā)生危險。

　　以特斯拉為例，在2021年“AI DAY”上，特斯拉介紹了一些罕見場景，例如一起前方卡車卷起的風雪遮擋前方車輛的極端案例。為了解決這一現(xiàn)實中并不多見，但發(fā)生時會異常危險的事件，特斯拉利用超級計算機模擬更多的類似場景多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了大量訓練。

　　特斯拉日常解決的這類“長尾”場景遠不是個例。馬斯克介紹說，他們會模擬各種能想到的罕見案例，甚至包括了“城市道路出現(xiàn)悠哉散步的麋鹿”，乃至“飛碟墜落”這種完全不可能發(fā)生的奇特危險。

　　但“長尾效應”的可怕就在于數(shù)量龐大且難以預見，無論工程師多絞盡腦汁都無法將這些潛在的風險一一窮盡。就比如“水泥未干”這一樸素的場景，就讓小蠻驢陷入了難堪的境地。

　　更可怕的是，如今“水泥未干”已經(jīng)是第2類”已知的不安全場景“，但算法并沒有有效的手段將其改變成可以避免的危險場景。

　　什么是C-V2X？我們首先來了解一下什么是V2X

　　V2X即“Vehicle to Everything”，是將車輛與其他事物相連接的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，其中V代表車輛，X代表與車交互信息的對象。V2X交互的信息模式可包括：V2V（車與車）、V2I（車與路）、V2P( 車與人)、V2H（車與家）、V2N（車與網(wǎng)絡(luò)）、V2C（車與云端）等。

　　要想實現(xiàn)V2X，就要有統(tǒng)一的通訊標準，其中最普及的要數(shù)DSRC和C-V2X兩大標準。美國曾在很長一段時間內(nèi)主推DSRC標準，咱們中國則全力落實C-V2X標準。

　　DSRC（Dedicated Short Range Communications，專用短程通信技術(shù)）標準由IEEE（美國電氣電子工程師學會）基于WIFI制定，其標準化流程可以追溯至 2004 年，經(jīng)過多年的測試與驗證，可行性得到驗證，同時網(wǎng)絡(luò)、芯片等產(chǎn)業(yè)鏈具備一定配套基礎(chǔ)，此前獲得通用、豐田、雷諾、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom等支持。

　　C-V2X（Cellular-Vehicle-to-Everything，基于蜂窩技術(shù)的車聯(lián)網(wǎng)通信）標準由3GPP（移動通信伙伴聯(lián)盟）通過拓展4G通信LTE標準制定，雖然標準工作從2015年開始，比DSRC標準晚了11年，但憑借后發(fā)優(yōu)勢，有著后來居上的勢頭。2018年4月在華盛頓召開的5GAA（5G Automotive Association，5G汽車協(xié)會）會議上，福特發(fā)布了與大唐、高通的聯(lián)合測試結(jié)果，給出DSRC和LTE-V2X實際道路測試性能。結(jié)果顯示，在相同的測試環(huán)境下，通信距離在400米到1200米之間，LTE-V2X系統(tǒng)的誤碼率明顯低于DSRC系統(tǒng)，而且通信性能在可靠性和穩(wěn)定性方面均明顯優(yōu)于DSRC系統(tǒng)。

　　2019年12月12日，美國聯(lián)邦通信委員會（FCC）一致投票通過了一項提案，該提案將重新分配5.9GHz頻段的大部分頻譜，并將這些頻譜專用于非授權(quán)頻譜技術(shù)和C-V2X技術(shù)。需要注意的是，此前很長一段時間里，5.9GHz頻段的75MHz一直被指定用于DSRC。由此，C-V2X逐漸成為全球接受度最廣的V2X通訊標準，也有望成為全球唯一標準。

　　通過C-V2X，車輛可以與路基設(shè)備以及周遭路上的其他車輛之間進行即使的信息互通，很多視覺、雷達傳感器難以解決的問題在V2X技術(shù)下變得十分簡單。例如不管是自動駕駛還是人類駕駛都難以有效解決的“鬼探頭”問題，其實只是簡單是視野受限而已。通過周遭多角度路燈、電線桿以及路面上其他車輛等上的攝像頭、雷達可以對一篇區(qū)域?qū)崿F(xiàn)幾乎無死角的感知，通過C-V2X技術(shù)實現(xiàn)信息共享，“鬼探頭”就成為了不再成立的偽命題。

　　而我們前文提到的“水泥未干”場景，只需要一個簡單V2X通訊裝置，就能夠劃出一篇精確的施工區(qū)域“電子圍欄”，自動駕駛車輛也就能夠輕而易舉的避開這一區(qū)域。

　　其實不僅僅是這些簡單場景，基于C-V2X標準的萬物互聯(lián)可以在“智慧城市”方面發(fā)揮更大的作用，對于城市交通疏導、部分區(qū)域危險警示等等方面都能夠高效的進行管控。例如某一路段出現(xiàn)水淹、路陷等突發(fā)情況，都可以通過智慧城市云端發(fā)送至每一輛可能前往這一區(qū)域的車輛，讓其提前避開危險。

　　目前，C-V2X正在向著5G-V2X演進，5G技術(shù)擁有更大數(shù)據(jù)吞吐量、更低時延、更高安全性和更海量連接等特征，能夠極大促進萬物互聯(lián)的發(fā)展?；诖?，C-V2X標準的產(chǎn)業(yè)化速度很快，已經(jīng)獲得超過100家產(chǎn)業(yè)鏈重點企業(yè)的支持，包括福特、寶馬、奧迪、戴姆勒、本田、日產(chǎn)、現(xiàn)代、沃爾沃、PSA等國際整車廠商，中國移動、中國聯(lián)通、AT&T、德國電信、KDDI、DOCOMO、Orange、Vodafone等電信運營公司，華為、高通、愛立信、大唐、英特爾、三星等設(shè)備供應商。

　　V2X這么好，為什么到如今還沒能得以普及？因為難！

　　V2X的關(guān)鍵在于協(xié)同，一輛車，一條路裝備相關(guān)的通訊設(shè)備并不能發(fā)揮出其應有的價值。于是V2X也陷入了“先有雞還是先有蛋”的難題。目前世界各國對此的支持力度不一，早前車企試圖通過幾大集團聯(lián)手率先實現(xiàn)V2V的普及，但顯然只是部分車企推廣的V2V在龐大的汽車保有量面前無法發(fā)揮出其應有的能力。

　　而目前我國正在大力發(fā)展路基C-V2X設(shè)備，通過政府主導，讓錄先智能起來，這樣車企和消費者才有積極性推廣和購買具備C-V2X能力的車輛。但是，C-V2X的普及并非一朝一夕可以實現(xiàn)。道阻且長，C-V2X在當下還不是解決“水泥未干”的現(xiàn)實方案。

　　科技是推動人類進步的關(guān)鍵力量，高精尖的可以走進現(xiàn)實卻也難免遇到一些樸素的尷尬。最尖端的高科技設(shè)備，偶爾也需要一卷普通的膠帶粘一把......最先進的無人駕駛，遇到“水泥未干”真的會陷入尷尬。但科技從來不是一蹴而就的，也就是在這些尷尬的失誤幫助下，才能不斷成長。

　　“無人駕駛”遭遇“水泥未干”究竟有沒有解？當然有，只要在施工后提前設(shè)置足夠醒目的有效提示，比如多擺幾個樁筒，目前無人車也能輕易辨別得出。如果警示不足，下一個陷進去的可能會是一個不夠警惕的路人。（文：太平洋汽車網(wǎng) 郭睿）