自动驾驶如何系好“安全带”?

日期:2021-08-23        来源:中国电子报
核心提示:在初秋的微凉中,火热的自动驾驶赛道开启了“降温”模式。近日,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布对特斯拉的自动系统系统(Auopilot)正式展开安全调查;蔚来汽车也被卷入自动驾驶安全事故的风波;国内主流媒体《经济日报》刊发标题为“自动驾驶,真没你想得那么香”的评论文章……当信任危机再度触碰到公众紧绷的神经,正大步向前的自动驾驶产业应该慢下脚步,思考如何突破困局。

在初秋的微凉中,火热的自动驾驶赛道开启了“降温”模式。近日,美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)宣布对特斯拉的自动系统系统(Auopilot)正式展开安全调查;蔚来汽车也被卷入自动驾驶安全事故的风波;国内主流媒体《经济日报》刊发标题为“自动驾驶,真没你想得那么香”的评论文章……当信任危机再度触碰到公众紧绷的神经,正大步向前的自动驾驶产业应该慢下脚步,思考如何突破困局。

自动驾驶安全性问题始终存疑

公开数据显示,谷歌旗下的自动驾驶科技公司Waymo自动驾驶车辆2019年以来在累计610万英里(982万公里)的自动驾驶里程中发生了18起事故,另外还有29次被安全员干涉得以避免的潜在事故。特斯拉《2020年第四季度汽车安全报告》显示,使用自动驾驶的车辆每行驶345万英里就会发生一起车祸。从自动驾驶技术开始落地以来,有关其安全性问题的质疑声从未停歇。

早前,华为智能汽车解决方案BU前高管苏菁就曾发表过“特斯拉杀人论”——“机器进入人类社会和人类共生的时候,机器是一定会造成事故率的,讲难听点就是‘杀人’。”该言论一度引发轩然大波。一位长期关注自动驾驶行业的业内人士对《中国电子报》记者表示:“自动驾驶存在太多的安全性问题,比如何种程度的安全才算足够安全,现在并没有一个明确的参数或是固定的指标可以衡量;万物互联的时代,驾驶数据的安全、隐私问题难以保障。另外,自动驾驶还面临很多伦理问题,比如在事故无法避免时救乘客还是救路人以及车与人的权责划分等,这些问题始终未能找到最优解。”

“实际上,自动驾驶的安全问题是永远无法彻底解决的,我们能做的只有尽可能去降低潜在的安全风险。”中科院战略咨询院产业科技创新中心汽车行业特聘研究员鹿文亮在接受《中国电子报》记者采访时指出,“这是一个系统问题,涉及汽车软硬件、功能性网络、规则标准等各个方面,只能通过不断地发现新问题,在迭代过程中不断完善,以增加自动驾驶的安全性。”

算力是提升安全性的关键

全国乘用车市场信息联席会秘书长崔东树对《中国电子报》记者表示:“当前的自动驾驶技术还无法做到对各种障碍物,尤其是固定障碍物,以及复杂的环境风险进行准确识别与有效判断。”可量产的智能驾驶仍处在L2级辅助驾驶阶段,车辆操控权仍在驾驶员手中,距离实现L3级真正的自动驾驶技术落地显然还有很长的路要走。

据了解,目前大多数L2级别的辅助驾驶采用的是摄像头+毫米波传感器的技术路径。雷达和激光雷达传感器可通过无线电波的技术收集大量数据,在算法的加持下为汽车提供检测和避开道路障碍的方法,但由于价格昂贵,全球都没有搭载激光雷达的量产车上市。

造车势力们正在不断尝试探索新的解决方案,但效果并不理想。例如,特斯拉选择聚焦摄像头视觉为中心的解决方案以降低成本。然而,相较于雷达和激光雷达传感器,纯视觉感知系统在极端天气下难以识别路况,安全性受到诸多质疑。特斯拉也因安全事故频发被美国监管部门调查。

多位专家认为,提升车辆认知能力需要更强劲的计算性能支持。一方面,多传感器融合是自动驾驶的必然趋势。但目前车辆上搭载的大多数ADAS(高级驾驶辅助系统),包括后置摄像头、360度全景系统、雷达和前置摄像头都是独立运作的,要实现融合关键在于算法要足够优化,数据处理速度要够快且容错性要好,这样才能保证最终决策的快速性和正确性。

另一方面,要想实现真正的自动驾驶,不仅要单车智能,还要车路协同。如果说各种雷达、摄像头等传感器是汽车的“眼睛”,那么算法就相当于自动驾驶系统的“大脑”。专家指出,“车联网将‘人、车、路、云’交通参与要素有机联系在一起,这对自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力提出了更高的要求。必须用更严密的算法逻辑、更强大的算力来支持自动驾驶,这是一项十分漫长且工作量巨大的工程。” 

未来比想象中更难,前进需系好安全带

从行业整体发展思路来看,鹿文亮表示:“大家都是在从辅助驾驶往上走,逐渐增加功能,实现更高级别的自动驾驶。”但也有观点认为,从技术标准上来说,L3级别以上的自动驾驶有研究的必要,但在实际应用场景里,这种高级别自动驾驶技术的规模化落地是不是有必要还需冷静思考,不应操之过急。“就像我们讨论人工智该不该替代真正的人力一样,自动驾驶技术是否应该用于取代人类驾驶员也需要打个问号。”鹿文亮说。

就连在自动驾驶领域向来持激进态度的马斯克也不得不亲口承认,想要开发出真正安全可靠的自动驾驶汽车比他想象的更难。实际上,自动驾驶技术“难产”、安全事故频发的原因不仅仅体现在技术实现方面,与相关法律法规不完善、行业标准缺失、资本炒作带来的种种市场乱象皆有很大关系。

腾讯研究院高级研究员曹建峰在接受采访时表示:“汽车、道路交通等领域的监管与法规包括驾驶人资质、准入、责任、保险等相对滞后,阻碍了智能网联汽车商业落地。”崔东树也指出:“没有规则,没有准入和产品管理规范,很多企业不敢往前推进,而汽车产品投入巨大,如果技术方向与合规上不能满足国家相关要求,后期再改成本很大。”

与此同时,受到资本过度追捧的影响,市场出现过度营销、夸大宣传等乱象,导致使用者对“辅助驾驶”和“自动驾驶”的认知存在误区。“商家普遍存在夸大宣传的嫌疑,车主受到这种宣传导向的影响,对当前的自动驾驶技术水平形成误判,以为辅助驾驶就可以解放双手。”艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅表示,“汽车安全问题关乎生命安全,不能修补或重启,不应该成为宣传的噱头。”理想汽车创始人李想呼吁,媒体和行业机构应统一自动驾驶的中文名词的标准,避免夸张的宣传造成用户使用的误解。他认为:“在推广上克制,在技术上投入,对用户、行业、企业都长期有利。”

自动驾驶的安全性问题涉及产业链上下游的方方面面。为进一步规范市场秩序,工信部先后发布《汽车驾驶自动化分级》《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》《汽车数据安全管理若干规定(试行)》等系列文件,并积极部署开展车联网身份认证和安全信任试点工作,号召政、产、研各界联动,从准入标准、产品管理与测试、数据安全、OTA升级等多个维度,全方位推进智能网联汽车行业的发展。

鹿文亮评论称:“相关政策、法规的完善,给自动驾驶赛道上的各个参与方划出了一个明确的界限,让他们能够在‘安全红线’的范围内去探索技术创新与商业落地,为整个产业链的安全发展提供了空间。”“这也在一定程度上防止了车企盲目跟风,把不成熟的自动驾驶功能推向市场,牺牲消费者利益来验证技术存在的风险。”崔东树表示,“我们还需要更多的时间去积累。”

 
 
推荐文章