2020年的自动驾驶体验如何？有什么新的进步？
2020年行业状况 2017年左右大家纷纷公布自家的自动驾驶路线图，到了2020年大家基本都没实现既定的L3目标，不同的是有些车企又重新立了一个flag，然后继续吹牛，但是有些车企自研自动驾驶技术离目标越来越近。 单纯的谈自动驾驶demo是没多大的意义，因为如果谈这个美国人最有发言权，从2004年开始美国军方就开始举行DARPA挑战赛，虽然那时候SAE还没对自动驾驶进行分级，但是那时候的自动驾驶水平妥妥的是L3+，就是现在毫不夸张的说WAYMO现在自动水平L4上也还是一骑绝尘。所以我这里主要是讨论的是量产的驾驶辅助系统。 2017年那时候国内量产的驾驶辅助系统主要还是停留在单毫米波雷达方案，单毫米波雷达方案就是车上只装载一个前毫米波雷达来开发驾驶辅助功能，主要就是FCW（前碰撞预警）/AEB（自动紧急制动）/ACC（自适应巡航，非全速），开发的功能也仅限于纵向L0-L1级功能。 毫米波雷达虽然在距离判断上很厉害，但是图像识别这块是弱鸡，无法单独承担全部的驾驶任务，对车道线识别无法识别，所以基本上毫米波雷达方案走到了尽头。 在2018年随着国外技术的进步，摄像头在图像识别（主要车道线识别、静止车辆识别等）这块发挥着不可取代的作用，驾驶辅助领域开始发力1个毫米波雷达+1个前摄像头方案，取毫米波雷达和摄像头所长，迅速拓宽应用的场景，开发横纵向结合的L0-L2功能。 当然这时候也不是所有厂家都是这么玩，其中最明显的“调皮捣蛋优等生”就是特斯拉，特斯拉经过几年的迭代，推出8个摄像头+1个毫米波雷达+1个驾驶辅助ECU方案。 别人家一个雷达和一个摄像头就解决的问题，为何特斯拉整这么多传感器呢？因为特斯拉走的路线跟其他家不太一样，它一直宣称自家的硬件已经满足L3要求，后期随着功能不断完善迭代并通过OTA升级给用户推送L3自动驾驶包，当然由于特斯拉过度宣传其自动驾驶能力，导致事故频发。 特斯拉虽然在自动驾驶方面成绩优秀、偶尔调皮捣蛋事故不断，但是依然挡不住成为大家学习的楷模，虽然特斯拉走的是摄像头为主的方案，但是特斯拉这套软硬件都是自己开发的，这个是别家车厂或零部件厂商轻易学不来，目前特斯拉在自动驾驶领域一骑绝尘。 既然还学不到特斯拉的水平，那就看供应商现在有什么方案吧，目前汽车零部件A和B公司往各家汽车厂商主要推销5个毫米波雷达+1个摄像头+1个驾驶辅助ECU套装。 目前市面上采用A和B公司的也主要是实现打转向灯变道，也就是这个变道指令是由驾驶员打转向灯发起，辅助驾驶员变道。这跟特斯拉NOA（Navigation On Autopilot）还有不少差距，特斯拉已经可以允许不需驾驶员打转向灯，自动变道、自动进入和驶出匝道，基本上实现高速公路、城市快速路等路况的零接管。 驾驶辅助中的中国队 当然并不是国内所有车企都是吃素的，也不乏向特斯拉学习的“优秀学生”，最知名就是蔚来和小鹏，他们一直都是坚持自主开发，预装整套驾驶辅助硬件，不断的迭代升级解锁新的功能，其中蔚来在今年10月9日向用户推送NOP（蔚来版的NOA功能）、DMS（驾驶员状态监控）、RCTA-B（后侧来车主动制动）等功能，小鹏也在10月24日程序员节时公布其XPILOT 3.0的最新产品的进展，预计在2021年第一季度向用户OTA推送，我就来介绍一下小鹏P7的驾驶辅助方案： 小鹏P7既没有走特斯拉的摄像头为主的方案，也没走蔚来雷达为主的方案，小鹏走的是雷达和摄像头齐头并进的方案，这个传感器数量是目前量产车型最多的，这种方案的好处就是感知的数据足够多，识别准确度会有很大的提升。当然传感器用多了对于整车成本会增加不少（从P7不同配置的售价也可以看到XPILOT 3.0比XPILOT 2.5贵将近一万元），传统的汽车厂商很少能承受这么高的成本，同时它驾驶辅助ECU数据处理能力要求也较强，普通自动驾驶SoC芯片算力完全无法胜任同时采集这么多路传感器数据，它采用英伟达Xavier芯片，算力达到30TOPS，是EyeQ4的12倍。 XPILOT 3.0采用这么多硬件必须物有所值才对得起这个价格，对于本土车企自主研发的驾驶辅助系统，它对于中国道路做了哪些提升？ 从小鹏副总裁吴新宙得知小鹏针对中国道路开发很多小的功能，以交通锥识别与避让为例，在高速公路行驶，道路施工交通锥是很常见的场景，虽然说撞到交通锥本身对车辆的损害不大，但是交通锥背后是大型道路施工车辆，如果不及时进行避让，后果也很严重，而且这种施工在中国的道路上很常见，所以应对这种场景很有必要，对于这种场景可以通过高精地图预先采集这条道路的施工区域，或者通过ADAS地图实时交通数据告诉车辆哪些位置有施工，但是通过这些手段做避让都会有问题，高精地图的数据都是按照季度更新的，施工区域实时准确性比较差，可能一个季度前这个地方有施工，现在这个地方已经没施工。ADAS地图实时交通数据（跟手机上导航告诉你前方有施工区域类似），但是由于定位精度差，所以要做到准确避让还是有点难，对于锥筒的避让必须要通过摄像头技术来识别。 目前主流的厂商摄像头感知能力做的都不够好，目前市场上只有特斯拉可以做到对锥筒识别，而小鹏P7挡风玻璃上3个摄像头再加上侧面4个摄像头对锥筒识别有独到之处，可能成为国内首家实现锥筒识别和避让的车企。 特斯拉和理想ONE近期出现的一系列驾驶辅助系统事故给我们敲响警钟：驾驶辅助≠自动驾驶，使用的过程中驾驶员仍然要为驾驶行为负责，虽然2020年驾驶辅助系统已经进化至L2.9999，但他仍然不是L3的功能，本身就有很多局限性，如何评价一个驾驶辅助功能的优劣？这个问题在今年10月初Euro-NCAP给出答案：驾驶辅助也可以给出类似五星安全等级的评价，分为入门级、中等、良和优秀。Euro-NCAP对驾驶辅助评价的核心：驾驶辅助能力（性能）和驾驶员在环的要求保持一致，通俗的说驾驶辅助能力越强对驾驶员全神贯注注视前方准备接管控制评估要求越高，根据木桶效应，只有在性能和驾驶员在环的要求得分项都拿到高分时才能拿到优秀的成绩。如何评估驾驶员在环的水平呢？主要从驾驶员的两方面行为来判断：眼睛和手，人正常开车时眼睛是注视前方关注周边交通状况，手应该扶在方向盘上，所以驾驶辅助系统在工作时如何判断驾驶员有没有手扶方向盘？有没有注视前方呢？ 早期判断驾驶员手扶方向盘的方法通过检测方向盘的力矩，如果手扶在方向盘上的话会产生力矩，但是这个还容易被大家误用，车主们在方向盘上放个桔子或铁块就可以轻易的骗过系统，淘宝上卖家还把它当作一门生意在做，殊不知用这个有造成性命之忧的风险。 这时候需要一个专门的传感器准确判断驾驶员有没有扶在方向盘上，目前的做法是在方向盘上加电容传感器，人手扶在方向盘上时电容会发生变化，而其他物体在方向盘上面时电容不会变化（类似于电容屏手机，用人的皮肤表面可以滑动手机，但是用其他物体滑动一般不行），误识别概率是大大降低，当然这个也会增加不少成本。 总结 以前谈到驾驶辅助系统我们更多的是关注驾驶辅助性能，是实现Level2还是Level3，现在我们除了要关注性能之外还要考虑评估驾驶员在环的能力，形成对性能和接管能力的闭环管理，我们的驾驶辅助系统要做到在驾驶员未监督系统工作、接管能力不足时对驾驶辅助功能进行退出甚至禁用，避免车主滥用驾驶辅助系统，就不会出现理想ONE/特斯拉这类事故。