谷歌Waymo無人車CEO對(duì)全自動(dòng)駕駛“悲觀”預(yù)測引起了自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)者的不適，不過他并不是第一個(gè)做出這種判斷的人。

近日，國內(nèi)一篇名為《太難了！谷歌無人車?yán)洗蟪姓J(rèn)遙遙無期，全自動(dòng)駕駛寒冬將至？》的文章，引起了自動(dòng)駕駛?cè)ν蕚兊膹V泛熱議。且不說文章內(nèi)容拼湊了幾句關(guān)聯(lián)度并不大的只言片語（甚至搬出CNN識(shí)別算法作為論據(jù)），單講標(biāo)題給出的“全自動(dòng)駕駛寒冬將至”這個(gè)荒誕結(jié)論也有很大問題。無人駕駛技術(shù)發(fā)展最快且駕駛座不需要安全員的Waymo，也不敢稱自己的車為“全自動(dòng)駕駛”汽車?！叭詣?dòng)駕駛”還遠(yuǎn)未實(shí)現(xiàn)，哪來的寒冬將至。

事件起因于本周二，Waymo公司 CEOJohn Krafcik在加利福尼亞州拉古納海灘舉行的WSJ D.Live技術(shù)會(huì)議上的發(fā)言，他表示了實(shí)現(xiàn)真正的無人駕駛道路漫長，雖然看起來無人駕駛汽車“就在這里”，現(xiàn)實(shí)中也出現(xiàn)了自動(dòng)駕駛汽車，但它們還并不能做到“ubiquitous （無處不在的）”。原因在于，自動(dòng)駕駛技術(shù)還沒有達(dá)到在任何天氣、任何條件、任何時(shí)間下都能駕駛的最高等級(jí)L5，這些條件對(duì)于人類駕駛員來說都很困難。

全自動(dòng)駕駛，十年、二十年，還是更久遠(yuǎn)？

John Krafcik并不是第一個(gè)得出“L5距離我們還很遙遠(yuǎn)”這個(gè)結(jié)論的人。見證了中國無人駕駛技術(shù)從無到有，參與組織世界水平最高、歷時(shí)最久的無人車比賽——中國智能車未來挑戰(zhàn)賽的中國工程院鄭南寧院士，同樣認(rèn)為“實(shí)現(xiàn)真正意義上的無人駕駛還需要很長時(shí)間?！编嵲菏空J(rèn)為，盡管我們已經(jīng)取得了長足進(jìn)步，但要適應(yīng)復(fù)雜的交通環(huán)境，智能汽車還面臨著五大挑戰(zhàn)：

第一，復(fù)雜交通場景的“周密感知。必須在所有條件下，無論是天氣變化，復(fù)雜的路況，無人駕駛汽車都必須可靠地感知周圍的場景，做出安全的響應(yīng)。換句話說，自主駕駛“必須是一種不能犯錯(cuò)誤的人工智能系統(tǒng)”。

第二，對(duì)“預(yù)行為”的理解。駕駛員往往是根據(jù)預(yù)行為來傳達(dá)行駛意圖，比如開車途中能判斷前方開車的是老司機(jī)還是新手，從而決定“是否要離它遠(yuǎn)一點(diǎn)”，但目前的無人駕駛技術(shù)很難解釋或理解這些細(xì)微的預(yù)行為。

第三，對(duì)“意外遭遇”的應(yīng)對(duì)。比如，在臨時(shí)進(jìn)行的交通管制的場合，無人駕駛汽車難以識(shí)別交警指揮車輛的手勢。同時(shí)，如有行人突然要穿越馬路，由計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來做出預(yù)判并瞬時(shí)理解。這是一個(gè)很困難的問題，因?yàn)榛谝?guī)則的自主駕駛不可能提前為每個(gè)場景編碼。

第四，“人—車的自然交互”。自主駕駛必須以自然的方式與人類交流，實(shí)現(xiàn)車輛與乘客之間的無障礙交流。乘客上了無人駕駛汽車，自主駕駛系統(tǒng)須通過交流，知曉乘客要去的目的地，理解并回答乘客提出的問題，而不是一個(gè)簡單的“點(diǎn)到點(diǎn)的行駛”。

第五，網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險(xiǎn)。通過云端的獲取和更新地圖的自主駕駛將面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)。

鄭院士在首屆中國認(rèn)知計(jì)算與混合智能學(xué)術(shù)大會(huì)上，也從直覺性AI的角度出發(fā)，提出了實(shí)現(xiàn)復(fù)雜路況中無人駕駛的四個(gè)核心技術(shù)：

1．如何在環(huán)境感知數(shù)據(jù)獲取與融合過程給出知覺物體的基本判斷，形成選擇注意的基本單元；

2．如何在注意的基礎(chǔ)上，將非完整的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為用于決策規(guī)劃的空間結(jié)構(gòu)信息；知覺編組能用最少的領(lǐng)域只是形成目標(biāo)假設(shè)；

3．如何在學(xué)習(xí)和知識(shí)集成的基礎(chǔ)上，實(shí)時(shí)處理行駛過程中的突發(fā)事件，即具有自學(xué)習(xí)功能；

4．如何在環(huán)境交互和行為決策的基礎(chǔ)上，構(gòu)建無人駕駛的控制系統(tǒng)。

兩位自動(dòng)駕駛?cè)Φ赂咄氐囊庖婎I(lǐng)袖對(duì)實(shí)現(xiàn)無人駕駛的預(yù)期驚人的一致，他們通過十多年來對(duì)自動(dòng)駕駛的研究與觀察得出了這個(gè)“悲觀”的結(jié)論。

當(dāng)下L5可能是死路，商業(yè)化才是活路

盡管全自動(dòng)駕駛看似遙遠(yuǎn)，但自動(dòng)駕駛汽車并非不能賺錢。截止2018年10月，積累了近1萬公里數(shù)據(jù)的Waymo，宣布兩個(gè)月后將在鳳凰城進(jìn)入無人駕駛出租車的商業(yè)運(yùn)營階段，無人駕駛汽車可能會(huì)在未來10年內(nèi)在城市街道上巡航，從而改變數(shù)十億美元的汽車產(chǎn)業(yè)和優(yōu)步蓬勃發(fā)展的乘車業(yè)務(wù)。同時(shí)，Krafcik說卡車運(yùn)輸是自動(dòng)駕駛車輛可能在未來幾年內(nèi)很快落地的一個(gè)領(lǐng)域，waymo在卡車運(yùn)輸領(lǐng)域也有布局，技術(shù)雖然遙遠(yuǎn)，但目前將高速公路上的貨物運(yùn)送到樞紐處完全可以實(shí)現(xiàn)。

所以，John Krafcik版的“真香”你們還滿意嗎？

2018中國智能車未來挑戰(zhàn)賽

“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”（Future Challenge）創(chuàng)辦于2009年，作為國家自然科學(xué)基金委員會(huì)重大研究計(jì)劃“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”的重要組成部分，其目的是通過真實(shí)物理環(huán)境中的比賽來交流和驗(yàn)證我國“視聽覺信息的認(rèn)知計(jì)算”研究進(jìn)展和成果，以推動(dòng)重大研究計(jì)劃將應(yīng)用基礎(chǔ)研究與物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)有機(jī)結(jié)合，產(chǎn)生能滿足國家重大需求并具有原創(chuàng)性的重大研究成果。

本屆比賽是第十屆“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”，主要分真實(shí)道路環(huán)境測試（含城市道路、城郊道路和高架快速道路）、復(fù)雜環(huán)境認(rèn)知水平能力離線測試兩部分。其中，真實(shí)道路環(huán)境測試著重考察無人駕駛智能車輛的交通場景識(shí)別能力以及不同道路環(huán)境中的安全性（Safety）、舒適性（Smoothness）、敏捷性（Sharpness）和智能性（Smartness）等4S性能；離線測試則在大規(guī)模真實(shí)道路交通場景數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，通過仿真環(huán)境評(píng)估無人駕駛車輛各類交通環(huán)境感知算法的基本認(rèn)知能力和水平。與往屆相比，今年的參賽車隊(duì)種類將更加豐富多樣，除高?？蒲性核能囮?duì)外，還將邀請(qǐng)從事無人駕駛智能車研發(fā)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司、整車制造企業(yè)等參與比賽。

此次賽事具有如下亮點(diǎn)：

1、在2017年引入有人駕駛干擾車輛的基礎(chǔ)上，首次開展有人駕駛與無人駕駛混行測試驗(yàn)證；（多輛無人車與多輛有人駕駛車輛交互）

2、在完善九宮格地區(qū)開源數(shù)字地圖基礎(chǔ)上，首次引入語義拓?fù)涞貓D，開展無人車自然交互導(dǎo)航應(yīng)用測試；

3、首次以無人駕駛出行服務(wù)為背景，全面驗(yàn)證無人駕駛商業(yè)化應(yīng)用的技術(shù)成熟度。