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Uber放弃自动驾驶行业发展要减速了？

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: 张璇 2020-12-14 14:30:00 来源：张璇 发布于: 北京

　　[爱卡汽车科技频道原创]

　　在12月7日，美国的共享出行行业老大Uber把旗下的自动驾驶部门Uber ATG出售给初创企业Aurora，成为了第一家放弃自动驾驶业务的科技巨头。两年多以前，美国亚利桑那州坦帕市的一辆Uber自动驾驶测试车撞到了一名行人，并导致其身亡。在那之后，Uber的自动驾驶研发虽然仍在持续发展并获得了丰田等公司的多笔投资，但其前景已经蒙上了一层阴影。在今年疫情给出行行业带来的巨大财务压力之下，Uber最终卖掉了自动驾驶部门。

　　与此同时，特斯拉却是春风得意。刚刚成为全球第二富豪的马斯克信心十足地表示：“特斯拉明年将有能力在某些地区推出L 5 级全自动驾驶功能。”不过，熟悉特斯拉和马斯克的人应该不会再对这样的大饼感到兴奋了，因为马斯克早在2016年就曾说过特斯拉将很快推出自动驾驶汽车，可以自己从洛杉矶开到纽约。然而他也就是说说而已，这样的车辆至今仍未出现。

　　股价的风光无法掩盖特斯拉Autopilot自动驾驶功能的安全隐患。12月9日，韩国首尔的一辆特斯拉Model X突然失控撞向一堵墙，造成车上一名乘客死亡，两人受伤。这样的案例并不鲜见，实际上特斯拉Autopilot造成的事故和伤亡要远远多于Uber的自动驾驶部门。区别在于前者通过免责声明（在特斯拉官网有一行小字写道：目前可用的Autopilot功能需要驾驶员主动进行监控，车辆尚未实现完全自动驾驶。）把责任推给了用户，而后者作为责任主体必须负全责。

　　这就是特斯拉的厉害之处：它既没有组建测试车队，也没有仿真测试平台，而是让用户去当小白鼠，通过成千上万车主的真实行驶数据来训练算法，不用承担责任和风险就能持续完善自动驾驶功能。

　　走了一个Uber，自动驾驶的盛宴仍在继续。从车企到媒体再到用户，似乎都被特斯拉的激进所影响，对自动驾驶行业的前景过度乐观。我们不妨来看看车企这几年立下的Flag：

　　奔驰：在2020年投产L4级自动驾驶车型

　　宝马：在2021年实现L5级自动驾驶

　　丰田：在2020年实现自动驾驶汽车的商品化

　　本田：在2020年实现L3级自动驾驶的实用化

　　福特：在2021年推出量产的L4级自动驾驶汽车

　　沃尔沃：在2021年自动驾驶汽车上市

　　非常遗憾，以上这些小目标当中，2020年的全部没有完成，2021年的也基本没戏。虽然自动驾驶依旧火热，吸引了大量的投资，但是目前自动驾驶领域的基本事实是其发展并没有达到人们的预期。

　　感知的不完美与决策的黑箱

　　自动驾驶分为感知、决策、执行三个环节。执行环节相对简单，技术也成熟，但感知和决策都还面临很多问题。

　　在感知环节，摄像头+毫米波雷达+激光雷达的传感器组合很早就被认为是终极解决方案。特斯拉的很多致死事故都被归咎于激光雷达缺失造成的感知失效，但是装备了激光雷达的Uber自动驾驶测试车也没能识别空旷道路上的行人，导致悲剧的发生。华为等厂商正在致力于把激光雷达的成本降低到数百美元级别，但是激光雷达的普及似乎也无法完美解决感知环节的问题。

　　在决策环节，算力是基础，算法才是核心。虽然中美的芯片公司都已推出了算力100TOPS以上的芯片，但是在算法上依然没有大的突破。一般来说，自动驾驶采用的是神经网络算法，研发人员用海量的真实路况和人类驾车数据来训练算法，让神经网络理解这些数据，并复现人类驾车时的反应。这种算法被广泛应用在AI领域，解决了不少难题。

　　但问题在于神经网络算法是一种黑箱算法，在输入的数据和输出的决策之间存在一个黑箱。也就是说，研发人员其实并不清楚机器到底是如何通过输入的数据形成最终决策的。对于自动驾驶这种需要极端安全性和可靠性的应用场景来说，黑箱的存在无疑是个巨大的隐患。直到发生了事故，我们才会知道算法有问题，但是问题在哪儿却又是不可知的。

　　责任划分让自动驾驶发展停滞？

　　在技术之外，责任的划分给自动驾驶公司带来了更大的困扰。按照业界通行的SAE J3016标准，L2级别是驾驶辅助功能，驾驶员负全责；L3级及以上级别属于自动驾驶，需要由车企或者自动驾驶公司担责。传统车企被这条规则严格限制。

　　奥迪A8号称首款具备L3级别自动驾驶功能的量产车，然而在市售版本这项功能从来没有开放过，并且奥迪在随后宣布放弃L3转攻L4级自动驾驶。所以，车企实际上很清楚这些技术并不成熟，为了避免发生事故带来的巨额赔偿和声誉损失，只能让L3级自动驾驶功能停留在宣传和测试中。今年国内有一些车企声称推出了量产L3级别自动驾驶车型，但是请相信我，它们绝对不是严格意义上的L3。

　　当然，不受规则束缚的特斯拉就完全没有这方面的问题，在其官网上从来没有过L3或者L4的描述，只有Autopilot、FSD（Full Self Driving，完全自动驾驶）与不变的免责声明。国内的小鹏汽车也已经跳出SAE框架，在最新的技术路线图里，小鹏不再说L3、L4，取而代之的是小鹏自己定义的XPilot 3.0、XPliot 4.0。

　　车联网是出路，但不是捷径

　　自动驾驶之所以发展不如预期，最根本的原因还是这项技术对安全性和可靠性的要求极高，只有the best or nothing，一次严重的事故就足以让很多公司变为nothing。

　　为了确保安全，民用车自动驾驶技术的脚步放缓，而RoboTaxi无人出租车这类高等级自动驾驶车型则被设置了极高的安全冗余，导致行驶起来非常笨拙，很难说它们真的具备实用性，

　　特斯拉仍然是个特例，升级了最新版FSD Rewrite软件的车型展现出了超强的自动驾驶性能，甚至可以说具备了一些“灵性”。然而，它的可靠性能够达到多少呢？可能用不了太久，下一次的事故就会到来。

　　归根结底，依靠单车智能的自动驾驶技术天花板较低，要真正实现自动驾驶的商业化还是需要车联网V2X技术的支持。在理想的情况下，车辆的感知能力弱一点没关系，因为每辆车都在实时向外界广播自己的位置；决策能力也不再重要，甚至不需要用到复杂的神经网络算法，因为决策的过程完全是一场开卷考试。

　　但是这又引出了另一个问题：车联网的基础设施建设。完善的车联网需要海量的投资，只能依赖于国家。但是要花钱的地方那么多，国家远远没有自动驾驶公司及其身后的资本那么急迫。另一方面，等车联网大规模铺开，自动驾驶的难度大幅降低，可能也就没有自动驾驶公司什么事儿了。车联网是自动驾驶最终的解决方案，但它并不是一条捷径。

　　自动驾驶还有戏吗？

　　自动驾驶绝对是一项意义重大的新技术，它把人类从交通拥堵中解救出来、释放驾车所耗费的时间并实现零事故，毫无疑问是未来的发展方向。在过去几年里，大量投资的涌入让自动驾驶行业异常火热，获得了快速的发展，但也让人们对自动驾驶的前景过于乐观。

　　自动驾驶的出发点是更高效、更安全，背离了这两点，自动驾驶也就失去了其存在的意义。在研发当中，自动驾驶也应该尽可能的高效和安全，这注定了自动驾驶的实现将会是一个相对漫长的过程。同时，自动驾驶的大规模应用将会深刻地改变社会，因此后者需要一个准备和适应的过程。