拍攝于2004年的《機械公敵》，很精準(zhǔn)地描述了一種貼近現(xiàn)實的自動駕駛場景：

　　威爾·史密斯坐在車?yán)?，奧迪RSQ自動駕駛，當(dāng)他準(zhǔn)備接管時，系統(tǒng)提示“Manual Override”，旁邊的女主角驚訝道：你要自己開?

　　在該片的設(shè)定中，自動駕駛已經(jīng)是默認狀態(tài)，而人工駕駛則需要Override，覆蓋指令。這就是L5級別的自動駕駛。

　　《機械公敵》，也是對于所謂“自動駕駛”的一種最現(xiàn)實的描述。

　　一、自動駕駛的必要性

　　我們先來看一個根本性的問題：為什么需要自動駕駛?車聚君認為有三點原因：

　　▎自動駕駛可以增大人類的自由度，解放一部分時間;不是所有人都喜歡開車的，也不是所有人都雇得起司機，因為讓車子自己開，便可以利用這部分時間做別的事情，比如開個兩小時的電話會議、查看下比特幣又跌了多少、跟小別三日的女朋友Facetime一下等等。

　　▎自動駕駛能輔助人類的駕駛技能;對于駕駛水平一般的人，他對于路況和車況的預(yù)判能力有限，機器可以輔助他做決策，比如如今很普及的盲點監(jiān)測系統(tǒng)，對女司機來說是個寶。

　　▎自動駕駛能改善社會風(fēng)氣，讓路怒癥消失，車和車之間在道路上相處更加和諧，從而更遵守交通法規(guī)、避免出現(xiàn)事故;比如在高速上，有些小(nao)白(can)司機突然減速，導(dǎo)致后方引起了一連串堵車，事故發(fā)生概率增大。

　　所以，自動駕駛作為一種駕駛輔助工具，很有必要普及，甚至強制配備。如今的各種駕駛輔助配置，比如盲點監(jiān)測、車道保持、自動巡航、剎車輔助等，都是自動駕駛的組成部分，它們在一定程度上已經(jīng)提升了車子的“智商”，只不過控制它們的是單片機而不是英偉達的GPU主板。

　　現(xiàn)在，權(quán)威機構(gòu)已經(jīng)對“智商”做了分級，即我們通常講的L1~L5等級劃分，每個等級對應(yīng)不同智能程度的自動駕駛系統(tǒng)。

　　實際上，美國的NHTSA和國際汽車工程師學(xué)會(SAE International)都做過一個分級，現(xiàn)在NHTSA也采用了后者的分級標(biāo)準(zhǔn)。我們梳理了SAE對于L1~L5的詳細定義：

　　其中，L0即人工駕駛。從L1~L5，機器逐步接管，到了L5，就是所謂的全自動駕駛，可以應(yīng)對各種工況。

　　比如，新奧迪A8的Audi AI，就屬于上述L3級別的自動駕駛。特斯拉的增強版Autopilot，嚴(yán)格來說應(yīng)該屬于L2.5，還未達到L3級別。

　　二、定義全自動駕駛

　　幾乎所有人都在YY一個場景：未來你的愛車，能自己開上西直門立交橋，然后在出租車司機、公交車、新手黨的左右夾擊下順利突圍。

　　這個場景，車聚君覺得不是不可能實現(xiàn)，而是沒必要。我們都在設(shè)想車輛的高度智能，但卻忽略了道路本身的配合。道路也在同步升級!

　　《機械公敵》中，奧迪RSQ行駛在一個封閉的隧道中，沒有行人、外賣和“極品飛車”，而且道路非常平直，有十分清晰的車道線，有自動清障機器人。

　　這種場景下，自動駕駛很容易實現(xiàn)。所以這里就要引出一個概念：ODD。

　　ODD全稱Operational Design Domain，它框定的是自動駕駛車輛所適用的工況。任何一臺自動駕駛車輛，都必須有一定限定的工況。這個工況可以很寬泛，也可以很精準(zhǔn)。

　　ODD的寬泛程度，決定了車輛能勝任什么樣的場景。比如，一臺車的自動駕駛系統(tǒng)只能在高速上使用，它可以保持車道、自動超車、自動跟車、自動上下匝道、自動通過ETC等等，但到了城市里就無法完全自動駕駛。

　　討論自動駕駛，要先明確工況。任何行業(yè)都沒有大躍進，必須一步步來。如果連高速公路的場景都還未實現(xiàn)完全自主應(yīng)對，還YY什么車子從車庫開出來把你載到公司的場景呢?

　　早在2013年，奔馳研發(fā)了輛自動駕駛的S500 Intelligent Drive，沿著一條固定路線在公開道路上行駛了103km。這條線路就是它的ODD，離開這條線路，它可能無法全程自動駕駛。

　　所以，離開了ODD談自動駕駛，都是耍流氓。

　　三、100%的自動駕駛無法實現(xiàn)

　　ODD的概念已經(jīng)解釋，還有一個名詞叫做OEDR，即Object and Event Detection and Response。

　　ODD是目的，OEDR是手段。簡單來說，就是明確一臺自動駕駛汽車能適用什么工況，然后再明確它為了應(yīng)對這些工況能做些什么，也就是對于物體和事件的偵測與反饋水平。

　　講到這，激光雷達、毫米波雷達、超聲波傳感器、攝像頭等一系列硬件登場了，它們是車輛的“五官”，代替人類感知周圍的環(huán)境。

　　然后，中央電腦把這些數(shù)據(jù)進行處理，傳回服務(wù)器，服務(wù)器的軟件做決策，告訴車輛怎么走才不會被主人罵。

　　那么問題來了，萬一系統(tǒng)出問題了呢?萬一車輛超出了ODD范圍呢?這里就引出了Fall Back設(shè)計。工程師必須考慮到，萬一車子自己短路或某個硬件受損，或開到了不在ODD范圍的工況里，如果把風(fēng)險降到最低?

　　降到最低，就是把車安全停下來。所以Fall Back本質(zhì)上研究的是自動駕駛系統(tǒng)的退出機制。特斯拉的Autopilot監(jiān)測到駕駛員雙手不在方向盤上，就會通過儀表盤閃動、提示音等方式來警告用戶，最終會自動解除，而且本次駕駛將無法再開啟這一功能。

　　在更高度的自動駕駛中，任何一個微小的事件都可能引起系統(tǒng)的崩潰。例如，感知車道線的前方車輛的攝像頭被臟東西蓋住，那么系統(tǒng)就要找出應(yīng)對方案，確保駕駛員和車輛自身安全。

　　這還是考慮到每個傳感器都是100%有效的情況下。比如，Mobileye的識別率高達99%，但仍然不是100%。每個單獨的傳感器都是99%，乘積就越來越小。一個誤報，全盤失效。

　　這樣來說，真正的自動駕駛還能實現(xiàn)嗎?難。所以說，要限定ODD范圍，比如《機械公敵》中的隧道公路，就可以實現(xiàn)最大程度的自動駕駛。

　　小結(jié)

　　所以，所謂的L5級別自動駕駛是很難實現(xiàn)的?？紤]到路況在不斷變化，隨機事件的出現(xiàn)可能直接打斷自動駕駛的思考過程。

　　算法再智能，地圖精度再高，傳感器再強大，也無法保證絕對的自動駕駛。在關(guān)鍵時刻，人類還是要Override。

　　除非，我們已經(jīng)研發(fā)出《鋼鐵俠》里的JARVIS那種人工智能。