路測能有多可靠？打開自動駕駛商業化的“黑盒子”

獲得自動駕駛考試執照似乎并不是什么新鮮事。

近年來，主機廠和科技公司已經習慣了無人車的路試，相比之下，早期通過路試的狂喜。隨著公測的大規模發展，每支車隊的駕駛能力幾乎齊頭并進。僅憑駕駛能力遠遠不足以判斷技術效果，仍未能完全消除“優步無人車死亡”等事故。為了最大限度地保證系統的安全性和可靠性，從業者開始強調無人駕駛技術兼顧駕駛能力和魯棒性。所謂“魯棒性”，可以簡單理解為無人駕駛系統的容錯能力，以確保系統在操作錯誤、超正常頻率發送指令、網絡過載等極端情況下仍能正常運行，從而避免安全問題。因此，技術穩健性逐漸成為衡量這項未來技術能否實現大規模商業落地的重要指標。從自動駕駛產業鏈來看，感知、決策和執行層面都遭遇“黑匣子”的困境。感知：對于原始地圖數據和衍生信息的有限感知和定位水平，無需多言。除了各種傳感器路線一直備受爭議外，近期火熱的高精度地圖也未能避免上述問題。制圖師的商業模式類似：根據測繪團隊收集的道路數據，繪制出厘米級精度的地圖，并將其使用權出售給OEM客戶。換句話說，車輛幾乎看不到原始地圖數據，更不用說獲得其衍生信息了。另一方面，長期占據產業鏈領先地位的老牌車廠，在獲得數據后，現階段可能不會打開與地圖制造商的接口，從而完成眾包，實現實時更新。在這種情況下，培訓系統、重復測試和模擬工作將不可避免地受到影響。如何在核心數據量有限的情況下突破，成為打開自動駕駛感知層“黑匣子”的關鍵。決策：數據操作邏輯無法解釋。在自動駕駛和人工智能緊密結合的當下，深度學習已經成為行業最熱門的詞匯，并且主要用于決策層，也就是人們所說的“自動駕駛大腦”。然而，理論上，基于訓練數據集歸納的深度學習算法對人類等所有開放環境都不具有強大的認知功能。技術無法處理完全陌生的場景，最終會陷入無法用數據運算邏輯解釋的“黑匣子”，無法預測算法的輸出結果。也許這正好解釋了為什么企業家在談論無人時間節點時往往充滿自信和謹慎。畢竟，在算法“黑匣子”被拆除之前，沒有人敢拿自己的生命進行。執行：底層控制協議由國際一級協議壟斷。當然，自動駕駛決不是一個打臉的決定。所有談論“大腦”而沒有“四肢”的人都是截癱患者，而執行控制層是自動駕駛技術真正落地的基礎。有趣的是，當談到車輛系統控制時，一個形象化的“黑匣子”終于出現了：據報道，來自一級供應商的所有執行控制產品都將被制成一個黑匣子，即一套完整的獨立底盤控制系統。底層的執行控制協議是付費的并公開的。即使公開，汽車工廠對接口的開放程度也直接影響汽車控制的可調節性。這也是如今直接面對代工的ADAS制造商在雙方溝通中最大的困難。也許，只有國內企業真正打開跨國一級巨頭手中的“黑匣子”，才能搶奪一些話語權，將自主品牌從長期的被動局面中拉出來。顯然，自動駕駛的高風險來自于上述多個維度。獲得自動駕駛考試執照似乎并不是什么新鮮事。

近年來，原始設備制造商和技術公司……

與早期通過道路測試的狂喜相比，es已經習慣了無人駕駛汽車的道路測試。隨著公測的大規模發展，每支車隊的駕駛能力幾乎齊頭并進。僅憑駕駛能力遠遠不足以判斷技術效果，仍未能完全消除“優步無人車死亡”等事故。為了最大限度地保證系統的安全性和可靠性，從業者開始強調無人駕駛技術兼顧駕駛能力和魯棒性。所謂“魯棒性”，可以簡單理解為無人駕駛系統的容錯能力，以確保系統在操作錯誤、超正常頻率發送指令、網絡過載等極端情況下仍能正常運行，從而避免安全問題。因此，技術穩健性逐漸成為衡量這項未來技術能否實現大規模商業落地的重要指標。從自動駕駛產業鏈來看，感知、決策和執行層面都遭遇“黑匣子”的困境。感知：對于原始地圖數據和衍生信息的有限感知和定位水平，無需多言。除了各種傳感器路線一直備受爭議外，近期火熱的高精度地圖也未能避免上述問題。制圖師的商業模式類似：根據測繪團隊收集的道路數據，繪制出厘米級精度的地圖，并將其使用權出售給OEM客戶。換句話說，車輛幾乎看不到原始地圖數據，更不用說獲得其衍生信息了。另一方面，長期占據產業鏈領先地位的老牌車廠，在獲得數據后，現階段可能不會打開與地圖制造商的接口，從而完成眾包，實現實時更新。在這種情況下，培訓系統、重復測試和模擬工作將不可避免地受到影響。如何在核心數據量有限的情況下突破，成為打開自動駕駛感知層“黑匣子”的關鍵。決策：數據操作邏輯無法解釋。在自動駕駛和人工智能緊密結合的當下，深度學習已經成為行業最熱門的詞匯，并且主要用于決策層，也就是人們所說的“自動駕駛大腦”。然而，理論上，基于訓練數據集歸納的深度學習算法對人類等所有開放環境都不具有強大的認知功能。技術無法處理完全陌生的場景，最終會陷入無法用數據運算邏輯解釋的“黑匣子”，無法預測算法的輸出結果。也許這正好解釋了為什么企業家在談論無人時間節點時往往充滿自信和謹慎。畢竟，在算法“黑匣子”被拆除之前，沒有人敢拿自己的生命進行。執行：底層控制協議由國際一級協議壟斷。當然，自動駕駛決不是一個打臉的決定。所有談論“大腦”而沒有“四肢”的人都是截癱患者，而執行控制層是自動駕駛技術真正落地的基礎。有趣的是，當談到車輛系統控制時，一個形象化的“黑匣子”終于出現了：據報道，來自一級供應商的所有執行控制產品都將被制成一個黑匣子，即一套完整的獨立底盤控制系統。底層的執行控制協議是付費的并公開的。即使公開，汽車工廠對接口的開放程度也直接影響汽車控制的可調節性。這也是如今直接面對代工的ADAS制造商在雙方溝通中最大的困難。也許，只有國內企業真正打開跨國一級巨頭手中的“黑匣子”，才能搶奪一些話語權，將自主品牌從長期的被動局面中拉出來。顯然，自動駕駛的高風險來自于上述多個維度。

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