原创《自动驾驶到底有多难》
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为什么讲这个话题？并不是我想给大家降温,而是想让大家知道把一个问题分析透彻,知道这个问题到底有多难,到底有多少地方是需要我们去研究的,是需要我们沉下心来看看其究竟,我们才有机会把这个技术做透做好.
我们都说自动驾驶就像人工智能的一个大玩具一样,我们把人工智能这些东西搬到车上,我们已经有了阿尔法狗,我们就认为我们离自动驾驶应该不远了.实际上还是很远.到底有多远？
举个例子,有的人说你看我们有很多自动生产线的车间达到了无人化,是不是我们的车子也能做到无人化,我想跟大家说,不行的.
为什么？因为你的自动化生产车间全部是按照规律制定的,但是到了自动驾驶,每天身处的环境是不同的,你今天怎么知道这个区域会下雨,眼前面对的物体到底是什么都不知道.所以,在这种环境下不能生拉硬套,把人工智能和自动驾驶完全贴合在一起.
大家都在风风火火看引入一个新的技术,裁判员可以停下来看看到底进球没进球.现在最热的话题就是它到底准不准确？发现它也不是很准确,因为它最终还是要有人去判断的.
自动驾驶也是一样的,所有的机器,所有的代码都是由工程师设计出来的,怎么能够保证它一定是100%的准确.因为它是一个行驶的机器,我们不想把它变成一个行驶的杀手.在讲清楚这个问题之前,我们一定要了解自动驾驶最最浅显、最最基础的到底有哪些东西.
所以,我今天想跟大家分享的是：第一,你看到了什么,你感觉到了什么？第二,你想要去哪儿？第三,靠什么走？怎么去实现？我们看到了什么？这里面就有一些很有门槛的技术.讲到自动驾驶,一定会想到哪些东西？会想到雷达,会想到摄像头,会想到激光雷达.但是,请问,现在激光雷达普及了吗？
把这些东西都做好了以后,我们还要判断这个物体是什么,我们要思考,我们怎么赋能使它能够思考.
比如开车的时候在时速130 公里情况下,前面的物体我判断出来了,它是一片叶子,它是一条狗,他是一个人,它是一部车,我应该怎么做？如果时速60 公里的情况下,判断出这些东西,我应该怎么做？这些问题不搞明白,自动驾驶只是口头上大家说的要去做的事情.
自动驾驶它所要处理的问题需要我们做到冗余、冗余、再冗余,安全、安全、再安全.
要把自动驾驶车做好,仅靠一个车厂可以吗？回答肯定是不可以的,因为我们要解决的问题太多了.这里面牵扯到的问题不仅是我们自己的产品技术问题,还包括我们和供应商、我们和竞争对手之间的合作关系,我们和社会之间的合作关系,以及我们和车厂之间的合作关系.
方方面面的关系都需要逐步解决,那么在做自动驾驶的时候我们讲到了雷达、传感器,这是我们要解决的难点问题,相信大家已经能够体会到了.
还有通信问题,我们讲到V2X,这么多年大家一直讲V2X,讲到现在也是没有看到真正落地的V2X.讲到C—V2X,我们都知道它是需要的,可是把它落地,很难.
今年年初,在CES,相对于前几年,有很多的车厂都推出了自动驾驶.拉斯维加斯是沙漠之城,今年第一次下暴雨,这个城市基本上一年下两三场雨就了不起了,这次下的是暴雨,就产生了积水,积水产生的问题是车道线看不清楚.在那天基本上大部分的车厂都暂停了他们的自动驾驶服务,因为感觉到不安全,唯一在上面跑的安波福.
为什么我们敢在上面跑？我们用了三个技术.第一,高精地图,我们测了,我们有信心.所以,即使在我们看不清楚车道线的情况下,也敢继续跑；第二,我们用了固态的激光雷达,可以很准确地把360度的环境感知,全部捕捉进来；第三,我们有V2X,在所有行驶路线上,交通路灯上的V2X都是我们加装上去的,跟我们的车辆有很好的沟通.有了这三个技术,我们就很有信心、很有胆量在上面跑.
讲一千道一万,最简单的是这三个技术什么时候能够踏踏实实地在所有城市中落实,然后我们再谈下一步,到L3、L4、L5的时候,到底应该怎么做.在这之前,现在看到的充其量就是L2或者L2+.
我们要提供一个非常可靠的自动驾驶的平台,这个平台要冗余.
最近我们收购了两家公司,完完全全独立的自动驾驶算法的公司,我们把两个公司的自动驾驶算法放在两个执行器里.我们希望当一个执行器有问题的情况下,另外一个执行器能够上去.我们不希望当我们知道前面出现了问题,执行器的算法错误还会在另一个执行器上被复制出来.所以,两套执行器是不同的算法,使得我们可以对它们进行控制.
这里我要提到一个数据,时速130 公里.我们希望我们的技术给老百姓带来的是福音,而不是老百姓看到我们的车觉得它是移动杀手.时速130 公里这个数字在自动驾驶领域是一个标准的数字,大家都希望,我们未来的自动驾驶车能够在时速130 公里的情况下自动行驶.
现在大家都非常有把握做到时速60 公里,但是时速130 公里我们没有把握.如何做到时速130 公里情况下能够安全舒适地自动驾驶,我们要安装更多冗余的设备,我们要有更多大脑来思考,保证自动驾驶车绝对不会犯错误.
自动驾驶,固态激光雷达、毫米波雷达和摄像头一个都不能少.为什么需要这些？
因为要把有效的数据全部融合到我们这里,我们要知道这些有效数据构建出来的一幅场景是什么样的.
摄像头就像眼睛一样,使得我们可以看到,但是对于一个物体的判断有三个方面是最重要的,一个是大小尺寸,一个是速度,还有一个是距离.明显速度和距离用摄像头来观看是非常困难的,眼睛也能看到距离,但是现在大部分的设计方案里用的是单目摄像头,把一个眼睛闭起来再去看,你能判断出来距离吗？不能判断,说我们再加一个,可以加,但是成本相应就提升了.
另外,它对于速度的感知,不管是两只眼睛,还是一只眼睛,一直没有办法准确地判断.我们也可以用雷达,雷达是好东西,但是雷达的问题是太多信息进来,很难分类它到底是什么物体.
最最好的解决问题的方法当然是现在大家都知道的激光雷达,可是现在激光雷达的技术,它的反射角度,它里面的结构,导致它的成本非常贵.很多厂家,包括安波福我们也在投资一些激光厂家,希望能够尽快把它量产化、商业化,把降下来.
大家在讲自动驾驶的时候,想象一下把你自己放在一个没有人操控的130 公里/时的车辆里,你安不安心？如果你设计出来的东西你自己敢试,那你再来谈自动驾驶.如果你自己设计出来的东西,你自己都不敢去试,何谈自动驾驶,这就是自动驾驶最难的地方.
做自动驾驶最难最难的是怎么做到足够安全,再安全也不够安全,怎么做到Robust,再Robust 也不够Robust.
现在,什么是老百姓的痛点？在堵车的情况下,能不能让汽车做一个跟随者,不用看前面,驾驶员把堵车这段路利用起来,做点其他的事情.我想,这是现在能给很多老百姓带来福音的自动驾驶技术.
驾驶论文参考资料：
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