往日两年里，国家内部 Robotaxi 的公布运营多点开花，这点 Robotaxi 所装载的自动驾驭体系也全具有了料理常见情景的能力，例如辩别红绿灯、避让行人、变道超车等 —— 在这类背景下，零接管仿佛曾经成为产业进行的硬通货。

　　针对这类颇有‘唯接管次数论英雄’意指的景象，新智驾与近 10 位业内资深人员交流研究，鉴于五个要紧方位，整理出了它们眼中一种优秀自动驾驭体系该有的样子。

　　有人说，从五年前惊艳众人的 demo 频现到全个产业的务实派风格蔓延，自动驾驭进行的第二波热潮曾经到来。

　　也有人说，从感知规划决策算法的拼杀到 Robotaxi 公布运营的多地开花，本年将是自动驾驭落地至关要紧的元年。

　　虽然这点说法都尚未有定论，但可行见到，眼下差不多全部自动驾驭体系都具备了料理常见情景的能力，例如辩别红绿灯、避让行人、变道超车等。

　　只是，作为外界理解这一产业进行的要紧窗口，业界相干报导的关心重心许多仍是放到路面状况、天气、机动车根本配置（激光雷达、摄像头、车型）以及平安员的接管次数等，内容同质化较为惨重。

　　这点消息固然要紧，产业的流程也值得欣喜。同一时间，咱们也许也该思考：

　　产业亲历者和见证者的姿态来看，咱们该如何去评判一种自动驾驭体系优秀与否？是非是有更多深档次的内容等候咱们去发掘，而非是唯接管次数论英雄？

　　在自动驾驭技艺走势落地的要害阶段，长尾情景也已成为各个玩家绕不开的话题。日前公路上自动驾驭所碰到的或可能碰到的主航道难题能否曾经悉数解决？

　　针对这点难题，咱们从自动驾驭技艺企业、主机厂、Tier 1、使用者的方位出发，与近 10 位业内资深人员交流研究并总结了之下五个维度。

　　可能没有办法周全陈列出一种优秀自动驾驭体系应当具有的全部能力和特征，但也足以从中窥见一二。

　　接管次数越少越好，但要分情景

　　近两年，面向公众开放的 Robotaxi 运营效劳如雨后春笋般在国家内部若干都市落地，看似遥远的自动驾驭技艺最初走近使用者的生活，人力接管次数没有疑成了作用使用者体会最为直观的目标。

　　日前开放给媒体试乘的自动驾驭机动车都有固定的行进路线，技艺企业鉴于这点路线曾经做了大批测试，而接管的本质便是机动车驾驭操控权从‘机器’到‘人类’。

　　在这类语境下，零接管仿佛成为了产业硬通货。     

　　正如 AutoX 相干负责人所指明的，使用者试乘概况下仍产生人力接管则讲明是大几率事故，而常见交通情景的稳固料理是老练自动驾驭体系的根本素养。

　　诚然，接管次数与技艺平安性有着紧密的联系，况且唯有做到不依赖平安员以及全部方式的人力干脆干预，自动驾驭技艺才能带来很大的商业价格。

　　但须要注意的是，人力接管其实不能容易与自动驾驭技艺不老练划上等号，接管率还不可当作评价自动驾驭体系优秀与否的独一准则。

　　曾作为自动驾驭产业风向标的《自动驾驭脱离汇报》，近年最初遭到越来越多的争议。这份汇报由加州车管局（DMV）发表，试图经过接管次数等目标对各大自动驾驭玩家的实力发展排位。

　　然则，争议点之一就在于：

　　运转情景的客观繁杂性，甚而是平安员的主观判断，都可能会作用到人力接管的次数。

　　“日前媒体试乘体会中所提到的‘零接管’更多是指 PR 层次的零接管。” 某自动驾驭企业相干负责人叮嘱新智驾。

　　假如是非媒体试乘步骤（例如研发测试阶段），玩家们可能会更偏向于抉择愈加繁杂的情景去磨炼体系--测试的意义便是找难题，不停找难题解决难题才能推进体系映入稳固迭代期。

　　福瑞泰克相干负责人则提到了 ODD（Operational Design Domain，设置运转域）情景的要紧性：

　　“源于产业绝许多数人仍是在谈 L4 及之下的体系，其实不是在空谈 L5，谈零接管就必需要与 ODD 情景相联合。”

　　依据 SAE J3016 准则的定义，即便是 L4 级自动驾驭，在高于 ODD 情景时，人类驾驭员也须要发展接管操作。

　　因而，在不同情景下，哪怕是统一个自动驾驭体系的接管次数也可能显露庞大差异，脱离情景谈零接管的意义适中。

　　另一方面，接管次数也许能较大水平反应出体系的可靠性，但评定自动驾驭体系的功能另有其余要紧维度，仅靠接管次数没有办法客观公正地衡量。

　　长尾情景的料理是要害，但任重道远

　　长尾情景，曾经成为了业内讨论自动驾驭进行现状时绕不开的一种话题。

　　玩家们平常将其了解为一切突发的、低几率的、不可预知的情景，例如交通信号灯故障的街口、醉驾的机动车等。

　　包括小马智行在内的多位接受采访者显示，这点情景料理难度大，是实现自动驾驭乃至于十足没有人驾驭必需要解决的要害难题，也是表现全家企业技艺水准的要紧要素。

　　只是，日前业内并未一种量化的、直观的估价体制来帮助产业了解自动驾驭体系的长尾情景料理能力。

　　从开发者的方位来看，福瑞泰克以为建立那么一种估价体制十分要紧，最重要的可行从两部分切入：

　　第一部分是构建已知典范情景的情景库，这点典范情景库是对现存已知危险情景的高度综合。经过对自动驾驭体系在这点典范情景中的功能评价，能够在必定水平上估价自动驾驭体系的长尾情景料理能力。

　　第二部分是经过大范围的实车公路行进（可行是路试或许是众包）的情景采集以及仿真和数据回灌等形式，对体系在面对未知危险情景的功能发展估价。

　　在不停的测试、估价、迭代的重复下，众多原来被以为是长尾情景的概况可行渐渐被解决，变为平常可料理的繁杂情景，终归成为体系可轻松料理的平凡情景，同一时间体系的泛化能力也获得加强。

　　有意思的是，在自动驾驭体系走势老练乃至实现真实十足没有人驾驭的进程中，不同玩家关于长尾情景的料理有着不同的思考。

　　有看法以为，技艺解决难题的进程应当是循序渐进的，日前公路上自动驾驭所碰到的主航道难题（包括已知的危险情景）还远远无悉数解决，应当把精力和时间要点放到这一部分。而长尾情景，也便是那一些未知的危险情景，也不是现阶段自动驾驭面对的最重要的难题。

　　另一个声响则显示，技艺方应当同一时间注重掩盖公路上的主航道难题以及最终 1% 的长尾难题。假如将主航道情景和长尾情景的料理排上先后顺序，很简单从一最初就陷入‘错误的假设’中，这样的研发思路可能会在后期碰到阻碍。

　　只是，接受采访者没有一例外都提到了虚拟仿真测试关于长尾情景料理的要紧性。

　　为了穷尽自动驾驭体系可能会碰到的各式情景，确保体系的平安可靠，玩家们关于长尾情景的料理任重道远。

　　合乎道理的体系架构帮助事半功倍

　　架构，非是一项单纯的技艺还不是一类详细的零部件，却是一个顶层设置。

　　就像是保持一种国度寻常运行所需的根本社会制度和进行规划，架构表现的则是一种体系里的实体及其之中的关连。

　　从宏观方位来讲，自动驾驭技艺的实现没有办法跳脱出之下三大焦点过程：

　　环境感知定位。包括摄像头和激光雷达等环境感知硬件、卫星定位和惯导定位相干设施、V2X 体系）；

　　决策规划。包括鉴于高精度地图的路径规划、也包括鉴于交通参加者举止预测以及自动驾驭举止的决策；

　　执行操控。涉及 CAN 数据总线、油门、制动、调转方向等。

　　从细节层次来讲，玩家们在设置/改良自动驾驭架构时也有好多须要考量的要素。

　　譬如哪些任务应当由体系自助达成？计算资源如何分配？哪些事宜还是被明令禁止的？

　　譬如怎么对传感器、计算平台等硬件设施发展选型以及布置？各样传感器与全车的协同怎样去实现？平安冗余怎样保证？

　　可视架构关于自动驾驭体系的要紧意义。

　　换言之，优秀的架构足以支撑更没有问题软件迭代、确保本钱、功能、功效等的平衡，强化体系的演进性和拓展性 —— 这也是好多自动驾驭玩家十分重视体系架构的原因。

　　小马智行相干负责人叮嘱新智驾，为了能够让机动车能够顺利地达成自动驾驭任务，小马智行曾经联合机动车自身，在软硬件各个模块中都加入了冗余设置；同一时间，鉴于不同硬件传感器之中的协同，为体系提供时空同步的数据，以便于更平安地机动车操控。

　　福瑞泰克也在提升自动驾驭体系平安可靠方面做了诸多事业，严刻依照功效平安的开发请求和过程发展产物硬件，软件的开发；对体系发展全范畴掩盖的单元测试、模块测试和集成测试，确保体系寻常运转。

　　关于自动驾驭体系架构在不同阶段的改良方向，有业内人员也发表了本人的观点：

　　前期的体系架构设置应当注重软硬解耦，确保架构开发的灵活性以及软件的通用性，幸免循环开发的难题；在真实研发产物的阶段则要扶持软硬一体化，联合软硬件去做深度改良，从而改进使用者体会。

　　只是，正可谓术业有专攻，擅长三电体制开放的企业可能会在自动驾驭算法层次感觉吃力，而精通算法的企业常常又缺乏不业余的车子开发常识。

　　站在主机厂的方位，奇瑞相干负责人显露：

　　单个主机厂或 Tier 1 的局限数据不足以支撑自动驾驭算法的迅速迭代进化，然则日前主机厂与 Tier 1 的合作还较大层次上停留惯例的形式上，双方应当探寻新的互利共赢的合作形式。

　　优秀的自动作业能力才能让使用者舒心

　　假如说以上三大维度凸显的是自动驾驭体系的硬实力，是保证机动车平安顺利地达成自动驾驭任务的前提。

　　那末，自动作业能力便是软实力，是差异化效劳的要紧表现、是提高使用者体会的要害。

　　正好踊跃布置没有人小巴的宇通相干负责人显示，

　　“自动作业能力可行了解为相似于人类驾驶员的效劳能力，例如人类驾驶员不但驾车还须要料理各式概况，例如汽车内部有人摔倒了，体系要发展辩别料理。”

　　奇瑞也持有类似的看法 —— 良没有问题人机默契合作，使用者会有平安的用车心思体会。

　　使用者体会是从‘人’出发的、实质利用时发生的主观感触，因而使用者的心思平安应当充分被考量。

　　除了像老驾驶员一样做到当然舒适的加减速、正确及时的调转方向等驾驭决策，体系还应当经过消息显现或其它适当的形式发展人机交流互动。

　　少许友没有问题、人性化的人机互动，可行下降或消除使用者运用自动驾驭功效形成的吸引、吃紧、不安等情绪。

　　详细来讲，还可行从之下几点增进使用者体会：

　　帮助使用者了解体系在做甚么，例如交互界面子上的消息显现，或者汽车内部语言声音播报；

　　以平易近人的言语来与使用者发展交互，而非是机械晦涩的言语；

　　满足使用者的个性化要求，例如听音乐、看视频等；

　　扶持在使用者帮助下自咱改良，留有效户反馈的渠道。

　　总之，自动驾驭进行的实际，到最终都会是平安地达成从 A 点到 B 点的运输任务，从机动车起步、到自动驾驭、到泊车，全个进程是固化的。

　　在可预见的未来里，体系的自动化作业能力会越来越要紧。

　　产线治理、远程兜底、本钱把控等细节

　　自然，仅仅不过实现完美的自动驾驭成果、带来愉悦的使用者体会，这也不够。

　　想要让自动驾驭体系成为一种真实接地气的、大范围利用的产物，玩家们还要面对众多看似细枝末节但又举足轻重的难题。

　　例如，在大范围制造步骤，如何更清楚地掌握硬件的损失状况，以至于在寻常运转时不会产生故障？

　　与此同一时间，在自动驾驭机动车产生极其平安车祸之际，如何做好远程应急举措？

　　此外，降本一直是横亘在各大自动驾驭玩家眼前的大山。

　　Baidu 当前已携手极狐一同发表了一款共享没有人车--Apollo Moon。

　　据称本钱低至 48 万，仅为业内 L4 级自动驾驭量产车型平均本钱的三分之一，是首款下探至平凡量产乘用车价值区间的 Robotaxi 车型。

　　自动驾驭体系开发费率高、零部件本钱高，关于其它玩家来讲，如何加强本身的供给链整合能力，在不作用体系功能的前提下改良本钱？

　　这点难题的都可能作用到自动驾驭体系迅速范围化部署的进度。

　　总  结

　　自动驾驭技艺最初与越来越多的乘客产生紧密勾连，同一时间给未来外出带来了没有限的想象体积。

　　回到开始的难题：

　　究竟甚么样的自动驾驭体系才能被称为‘优秀’？

　　源于许多的不确定性要素，这种难题可能永远不会显露独一的高下立判的准则，但有一丝可行得出 —— 从比拼技艺背景、算法能力一步步向比拼产物定义、工程速度会是未来主旋律。

　　也许，市场很快就会给咱们终归的谜底。