自动驾驶汽车行业不得不重设期望值

将注意力转向4级自动驾驶系统━━━━2020年3月，受新冠肺炎疫情影响，包括Argo、Aurora、Cruise、Pony和Waymo在内的自动驾驶汽车公司都暂停了涉及驾驶员的汽车测试和运营。与此同时，Waymo和福特公司公布了在自动驾驶汽车测试中收集到的公开数据，并要求开发人员利用这些数据开发出更快、更智能的自动驾驶算法。

这些发展都表明自动驾驶汽车行业仍然希望今年在自动驾驶方面取得有意义的进展。但当前这一行业无疑正受新冠肺炎疫情的影响，面临着一系列非常棘手的问题，而这些问题在短时间内都难以解决。

5年前，包括日产和丰田在内的几家自动驾驶汽车公司都承诺在2020年推出自动驾驶汽车。法国自动驾驶公司EasyMile驻丹佛的业务主管劳伦•伊萨克（Lauren Isaac）表示，当时对自动驾驶汽车的宣传“登峰造极”，但那些预测过于乐观。伊萨克说，现在许多公司不再沉迷于开发在任何条件下皆可实现的5级自动驾驶汽车，而是转而专注4级自动驾驶系统，即在特定地理区域或天气条件下运行的自动驾驶汽车。“如今，几乎所有技术开发人员都意识到这将会是一个更加渐进的过程。” 举个例子，EasyMile的自动驾驶摆渡车在机场、大学校园和商业园区运营。伊萨克说，公司的自动驾驶摆渡车都采用的都是4级自动驾驶系统。与3级自动驾驶系统(需依赖驾驶员坐在方向盘旁作为后备)不同，4级自动驾驶车辆上的后备不是驾驶员，而是车辆本身。她说：“对这项技术我们有多级的冗余设置。我们的自动驾驶摆渡车有多级刹车系统，多级激光雷达等，这种冗余覆盖了所有的系统，我们可从许多不同角度去观测它。”另一项挑战是：自动驾驶汽车如何观测世界？对于这个基本问题，还没有达成共识。埃隆•马斯克提出过一个很著名的论断，即所有使用激光雷达的自动驾驶汽车制造商都“在劫难逃”。康奈尔大学在2019年的一份研究报告似乎支持了特斯拉首席执行官这一有争议的看法，该报告显示，从立体摄像机获得3D深度感知算法的功能可与激光雷达媲美。但是，开放的数据集让那些不看好激光雷达的人产生了怀疑，底特律咨询公司Navigant Research的移动研究首席分析师山姆•阿贝萨米德（Sam Abuelsamid）这样表示。阿贝萨米德强调了自动驾驶汽车公司Aptiv所提供的一份2019年的公开数据集，人工智能公司Scale团队使用两个独立的数据源进行了分析：第一个只考虑摄像头数据，第二个则结合了摄像头和激光雷达数据。Scale团队发现，只使用摄像头（2D）的数据画出的周围车辆 “边界框”有时会不准确，影响对这些车辆即时行进的预测——而这是所有自动驾驶系统最重要的功能之一。Scale公司的软件工程师内森•海弗利克（Nathan Hayflick）在公司博客中写道：“虽然在2D空间标注看起来很精确，但在表面之下时常隐藏着更深层次的不准确性。不准确的数据会有损（机器学习）模型的可信度，而这些模型的输出会直接影响到车辆的预测和计划软件。”阿贝萨米德说，Scale对Aptiv数据的分析清楚地表明了用冗余和互补的传感器构建自主系统的重要性，也说明马斯克对激光雷达的排斥过于肤浅。“激光雷达点云可精确到车辆上每个点的距离。”他说，“所以可以更精确地计算出车辆的轨迹。只有这样才能做出正确的预测。”那么，这个行业多久才能将自动驾驶汽车推向大众呢? 艾玛诺伊•查尼塔基斯（Emmanouil Chaniotakis）是伦敦大学学院交通建模和机器学习的讲师，今年早些时候，他和慕尼黑工业大学的两名研究人员共同发表了一篇综述，全面评述了他们所能找到的关于共享自动驾驶汽车（SAV）未来的研究。他们发现，有关机器人出租车、自动驾驶汽车叫车服务和其他自动驾驶汽车共享服务的预测遍地皆是。一项预测显示，到2040年，自动驾驶将仅占汽车总行驶里程的20%，但是另一项预测则显示，到2035年，自动驾驶将占汽车总行驶里程的70%。因此，至少在某些方面，自动驾驶汽车（共享或非共享）可能还需要很多年才能实现。值得记住的是，事实证明，早期的预测都过于乐观。