本文來源：智車科技

　　／ 導讀 ／

　　現如今，自動駕駛的噱頭早已被廠家們放在臺面上宣傳了太多，小鵬汽車更是在最近宣稱要在2023年在中國率先推出全自動駕駛，此言一出更是一石激起千層浪，而業內人士表示針對此類言論早已經見怪不怪了，更何況何小鵬提到的全自動駕駛并不是真正意義上的L4甚至更高級別的自動駕駛，而是已城市NOP為代表的輔助駕駛。

　事實上，早有業內人士指出目前的自動駕駛級別劃分過于簡單，權責認定也不夠清晰，導致消費者在使用輔助駕駛功能時往往過于相信汽車智能，而忽略了輔助駕駛所提到的駕駛員在使用期間的監管職責。自動駕駛在被業界炒作多年后，產出到消費者手中的還是輔助駕駛功能，那么從輔助駕駛到真正的自動駕駛究竟還有多遠，要實現還將面臨怎么樣的挑戰呢？

　　1

　　自動駕駛的級別設定

　　自動駕駛代表著目前最高科技水平，而實現其也不是一蹴而就的，需要分級別分階段來攻克。一般來說，L0 級就是沒有任何輔助駕駛功能。L2 級是擁有部分自動化功能，針對方向盤和加減速多項提供駕駛支持。目前智能汽車上配備的輔助駕駛功能包括了車道保持系統（控制車道居中行駛）、自適應巡航系統、主動剎車（控制加減速）系統等等，一些高級別的車型還搭載了像并線輔助、交通擁堵輔助、自適應彎道巡航、轉向燈控制變道、后碰撞預警等功能。因而在宣傳的時候會出現 ＂L2＋＂ 或 ＂L2.5 級 ＂ 甚至 ＂L2.9 級 ＂ 的話術，這些并不是科學的劃分，可以理解為車輛的輔助駕駛配置更為豐富，但其實質還是屬于 L2 級，未達到 L3 級別標準。

　　再往上，L3 級是有條件自動化，由系統完成所有駕駛操作，根據系統請求，駕駛者提供適當操作。盡管部分企業提出在年內實現 L3 級功能，不過受制于法律法規，完全脫手的操作還不能實現。

　　到了更高級別， L4、L5 高級別自動駕駛的環境監測主體和決策責任方會轉移至車輛，即由系統進行環境監控，再將所感知到的信息進行處理決策，再根據決策執行相應的操作，如轉向、制動、加速、超車等。即感知層與決策層系統承擔的職能會逐級遞增，系統構成難度及所需組件也需逐級增加。在這一層級，才到了真正自動駕駛的階段，用戶可完全將車輛控制權移交車輛而不用執行監管責任。

　　目前市面上量產的自動駕駛車型和功能里，還沒有能到達此級別的廠家。因此消費者在聽企業宣傳時一定得注意辨別。

　　2

　　輔助駕駛與自動駕駛的區別

　　輔助駕駛與自動駕駛雖然在宣傳時，經常被廠家不加思索的混用，但實質上的區別卻非常之大。

　　首先，輔助駕駛的駕駛主體仍然是人，自動駕駛的主體則是汽車，這也就意味著當使用輔助駕駛功能時，駕駛員有義務對當前的車輛行駛安全負責，如果出了事故駕駛員將承擔主要責任；而自動駕駛將完全有機器接管控制，出事故將有車廠負責；

　　其次，輔助駕駛只針對某些特定的場景試用，例如高速路，停車場等等，無法做到任意場景下都能替代人類駕駛員完成駕駛行為，這也造成了當使用輔助駕駛時，可能隨時周邊的環境發生變化，車輛也就無法進行合理的決策處理，就會自動退出輔助駕駛，駕駛員此時便需要立即接管車輛，而自動駕駛在任意工況都能妥善處理，智能性也更高；

　　最后，目前的輔助駕駛中，其核心算法部分決策模塊是非常薄弱的，這也造成了實際使用中和其余人類司機比起來明顯不夠激進，也無法完成更加高級智慧的功能。例如在匝道匯入時會因為過于謹慎而被人類司機頻繁加塞，或者堵道封路時無法合理進行繞行規劃。而要想完成這些高級別的駕駛行為，需要非常強大的決策模塊，這也是自動駕駛將帶給乘客超越人類的駕駛體驗。

　　3

　　未來自動駕駛還有多遠

　　從輔助駕駛逐步過渡到自動駕駛在目前來看遠遠比當初設想的困難許多，現實道路上的環境千變萬化，非常復雜，靠深度學習的感知模塊總有未在訓練集里的目標，靠規則設定的決策規劃也總有未考慮到的場景，而要想實現完全的無人駕駛目前來看還有幾個重要的難點需要攻克：

　　第一，是高精地圖和純感知的路線選擇。擁有高精地圖的自動駕駛無疑時配備了一把利器，可以提前知道許多因距離或遮擋無法感知到的物體，給自動駕駛車輛提供了一雙超越一切的雙眼，但劣勢便是成本與維護，要想做到已天為單位的維護無疑是不現實的，現如今也有越來越多的企業走向了重感知而輕地圖的路線，雖然技術難度更大但原理上更容易落地，未來兩者的路線之爭將決定了自動駕駛的發展方向；

　　第二，政策法規的放開管控。自動駕駛作為人命攸關的行業，在政策上受到了非常多的監管，但好在中國目前在法律法規方面在不停努力，給予自動駕駛落地更多的便利，在北京、武漢等城市已經放開了無安全員的自動駕駛車輛測試，無疑是自動駕駛走入生活的重大一步，未來隨著政策法規的支持，自動駕駛將迎來技術的改革換代；

　　第三，基礎設施的建設改造。如果自動駕駛能落地，通過路端、云端設備給予幫助將極大降低自動駕駛車輛的成本以及落地難度，同時將更有助于城市的運行效率以及車輛安全，如果城市的基礎設施能夠完成快速的更新改造，將極大推動自動駕駛落地的進程；

　　最后，便是自動駕駛車輛的量產成本。當配備了動輒十幾萬上下的激光雷達設備時，我們知道自動駕駛是難以普及的，也就難以真正的改變人們的出行方式。只有當自動駕駛設備包括傳感器、芯片、域控制器等等實現量產成本的控制，讓普通人能夠買得起自動駕駛車，真正的交通革命才到來，而這需要一步步的跨越與實現。

　　4

　　總結

　　從以上分析我們可以看出，自動駕駛技術的突破，除了取決于硬件的配置，軟件的開發水平，數據的積累，還要有最終實現量產的能力，當然也包括法律法規的保障，基礎設施的建設等。當一切難題還未被解決時，實現自動駕駛也就成了一句空談。

　　從目前的情況來看，到真正能夠實現高度自動駕駛 L4，還有相當長的距離。最大的挑戰，就是開放道路復雜的交通環境，混亂的人車混行狀況。未來，自動駕駛將成為智能汽車的通用配置，會不斷向安全性與可靠性趨同發展，但這個未來會是多久，也許還需要較長時間的等待。

　　－ End －

更多信息可以來這里獲取==>>電子技術應用-AET<<