自從20世紀(jì)70年代開(kāi)始算起，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在歐美國(guó)家已經(jīng)蓬勃發(fā)展有50年左右時(shí)間，各國(guó)各公司各高校開(kāi)發(fā)出許多五花八門(mén)的駕駛輔助功能，亟待相關(guān)主管部門(mén)機(jī)構(gòu)對(duì)其分級(jí)分類(lèi)。在這個(gè)背景下，SAE（美國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)工程師學(xué)會(huì)）和NHTSA（美國(guó)高速公路安全管理局）出臺(tái)了相關(guān)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，以SAE J316-2018為例進(jìn)行講解：

L0的系統(tǒng)加減速和轉(zhuǎn)向都是駕駛員負(fù)責(zé)，L1的系統(tǒng)加減速或轉(zhuǎn)向其中一個(gè)是由系統(tǒng)負(fù)責(zé)。L2的系統(tǒng)加減速和轉(zhuǎn)向均為系統(tǒng)負(fù)責(zé)，但是系統(tǒng)工作的過(guò)程中需要駕駛員“監(jiān)督”，必要時(shí)需要駕駛員“糾正”系統(tǒng)的操作。L3的系統(tǒng)加減速和轉(zhuǎn)向均為系統(tǒng)負(fù)責(zé)，工作過(guò)程中也不需要駕駛員“監(jiān)督”，系統(tǒng)會(huì)自我監(jiān)督，當(dāng)系統(tǒng)不可控時(shí)，提示駕駛員控制。L4的系統(tǒng)加減速和轉(zhuǎn)向、不需要駕駛員監(jiān)督，系統(tǒng)會(huì)自我監(jiān)督，也不需要駕駛員隨時(shí)準(zhǔn)備控制，前提是只能在部分域使用。L5的系統(tǒng)在L4基礎(chǔ)上由部分域提升為全部域。

自動(dòng)駕駛汽車(chē)正在從未來(lái)夢(mèng)想演變?yōu)楫?dāng)代現(xiàn)實(shí)，隨著技術(shù)成熟，個(gè)人和公共交通將永遠(yuǎn)轉(zhuǎn)變。最終，無(wú)人駕駛汽車(chē)將完全取代人類(lèi)駕駛員，道路上再也沒(méi)有危險(xiǎn)的、昏昏欲睡的、受傷的和分心的司機(jī)。2017 年，近四萬(wàn)美國(guó)人死于交通事故，據(jù)美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局 (NHTSA) 稱(chēng)，其中約 90％ 的事故是人為錯(cuò)誤造成的。但是這項(xiàng)技術(shù)背后的原因是，無(wú)人駕駛汽車(chē)究竟如何做到安全，以及還有多久才能無(wú)需看路就可以上下班？

人工智能驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛汽車(chē)為了使汽車(chē)具有自主性，需要不斷了解其周?chē)h(huán)境 - 首先，通過(guò)感知（識(shí)別信息并將其分類(lèi)），然后通過(guò)車(chē)輛的自動(dòng)/計(jì)算機(jī)控制對(duì)信息采取行動(dòng)。自動(dòng)駕駛汽車(chē)需要安全且響應(yīng)迅速的解決方案，這些解決方案需要能夠詳細(xì)了解駕駛環(huán)境，然后在此基礎(chǔ)上瞬間做出決策。了解駕駛環(huán)境需要通過(guò)汽車(chē)上眾多不同傳感器捕獲大量數(shù)據(jù)，然后由車(chē)輛的自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理。

為了使車(chē)輛能夠在無(wú)人控制的情況下真正行駛，必須首先對(duì)人工智能 (AI) 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大量培訓(xùn)，以了解如何查看、了解所看到的內(nèi)容，并對(duì)任何可以想到的交通狀況做出正確的決策。自動(dòng)駕駛汽車(chē)的計(jì)算性能與一些近幾年才有的最高性能平臺(tái)相當(dāng)

L3層級(jí)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)已經(jīng)完全取代駕駛員的操作，只是在緊急不可控情況下留給駕駛員6-8s以上的時(shí)間接管車(chē)輛即可。這個(gè)時(shí)候你可以坐在駕駛位上放飛自我：玩手機(jī)、看報(bào)紙、喝個(gè)咖啡、聽(tīng)聽(tīng)音樂(lè)、看看視頻，但是不能睡覺(jué)，因?yàn)橐坏{駛員睡著了想在6-8s內(nèi)把他喊醒并能正確的控制車(chē)輛這確實(shí)有點(diǎn)難，所以系統(tǒng)絕對(duì)是不允許駕駛員睡覺(jué)的。在系統(tǒng)正常工作時(shí)要準(zhǔn)確的檢測(cè)周邊障礙物和車(chē)輛，在系統(tǒng)某一零件出現(xiàn)故障時(shí)也要繼續(xù)正常工作一段時(shí)間讓駕駛員有足夠的時(shí)間來(lái)接管控制車(chē)輛。這對(duì)于整個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)而言是一個(gè)嚴(yán)峻的考驗(yàn)，要保證在整個(gè)感知、決策和執(zhí)行層面都要有冗余。以?shī)W迪A8 TJP為例：

整車(chē)多個(gè)毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、前視攝像頭、環(huán)視攝像頭互補(bǔ)融合和冗余，除中央控制單元（zFAS）之外，前毫米波雷達(dá)在感知前方信息之外也扮演成精簡(jiǎn)版冗余控制器功能。在執(zhí)行層面有車(chē)身穩(wěn)定系統(tǒng)（ESC）+線控制動(dòng)助力器、前輪轉(zhuǎn)向+后輪轉(zhuǎn)向互為冗余。

在L2及以下駕駛輔助功能時(shí)，駕駛操作的主體還是人，控制的對(duì)象就是汽車(chē)，所以要把本車(chē)的運(yùn)行狀態(tài)信息顯示給駕駛員，經(jīng)典由人控制的界面的顯示主要方式：轉(zhuǎn)速表圓盤(pán)+車(chē)速表圓盤(pán)。而L3系統(tǒng)控制的主體是汽車(chē)，此時(shí)人無(wú)需進(jìn)行加減速和轉(zhuǎn)向控制，儀表只需要顯示L3的控制狀態(tài)即可。

但對(duì)于具備L3的系統(tǒng)要具備三種不同的儀表界面：經(jīng)典人控制的界面，L3控制界面，經(jīng)典人控制的界面+L3控制界面，對(duì)于經(jīng)典人+L3控制界面用途是什么呢？就是在系統(tǒng)退出或人主動(dòng)接管時(shí)儀表既要顯示L3系統(tǒng)控制狀態(tài)和車(chē)輛運(yùn)行狀態(tài)，以保證較好的實(shí)現(xiàn)人機(jī)駕駛的切換。

我們自己開(kāi)車(chē)的過(guò)程中經(jīng)常會(huì)遇到各種的整車(chē)異常情況：如故障時(shí)助力直接退出導(dǎo)致轉(zhuǎn)不動(dòng)方向盤(pán)，制動(dòng)異常導(dǎo)致無(wú)剎車(chē)。人開(kāi)車(chē)的過(guò)程中出現(xiàn)的這些緊急情況還可以采取各種緊急措施避險(xiǎn)，但是對(duì)于L3系統(tǒng)駕駛員未注視前方未手扶方向盤(pán)，功能控制直接退出是非常要命的，系統(tǒng)供應(yīng)商要承擔(dān)全部責(zé)任。

從L2到L3的跳躍，使汽車(chē)掌控權(quán)由人轉(zhuǎn)移到機(jī)器，難在哪里？李德毅指出了三點(diǎn)：自動(dòng)駕駛等級(jí)轉(zhuǎn)換點(diǎn)如何估量？掌控權(quán)交接點(diǎn)如何度量？掌控權(quán)交接過(guò)程中的事故如何度量？

“人已經(jīng)把汽車(chē)?yán)锏淖詣?dòng)控制做到了極致，同時(shí)也觸碰到了自動(dòng)化的天花板，下一步需要依靠人工智能來(lái)完成。”李德毅說(shuō)。也就是說(shuō)，自動(dòng)駕駛發(fā)展要想進(jìn)階，其中最可能的解決路徑是人工智能。

事實(shí)上，目前不少企業(yè)都鋁τ謨?chǔ)用人工智乃G際跏迪指高級(jí)別的自動(dòng)駕駛。在此過(guò)程中，人工智能逐漸被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵所在，是推動(dòng)自動(dòng)駕駛商業(yè)化的核心。

人工智能立足于“機(jī)器學(xué)習(xí)”，是將人類(lèi)學(xué)習(xí)過(guò)程“外化”。選擇合適的模型，讓模型學(xué)習(xí)樣本，從而找出數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，從而形成對(duì)未知路況的“經(jīng)驗(yàn)”。事實(shí)證明，機(jī)器學(xué)習(xí)，更善于從海量數(shù)據(jù)中抽象提煉出若干有價(jià)值的因素，同時(shí)確定因素之間的相關(guān)性，并確立應(yīng)對(duì)策略。但本地算法無(wú)法涵蓋所有路況，設(shè)計(jì)者必須賦予無(wú)人駕駛系統(tǒng)一定的自主權(quán)，避免在特殊路況下該系統(tǒng)不知所措。

例如，在公路上快速行駛的駕駛員，對(duì)突然違規(guī)橫穿馬路的行人缺乏預(yù)期，而人工智能也很難從樣本中學(xué)到，如何對(duì)付突然出現(xiàn)的障礙？

理論上，無(wú)人系統(tǒng)的傳感器比人類(lèi)駕駛員更早地發(fā)現(xiàn)違規(guī)行人。但如果行人采取快速奔跑，加速?gòu)能?chē)前闖過(guò)等不明智的做法。此時(shí)假設(shè)剎車(chē)距離不夠，司機(jī)將左右為難，假如將剎車(chē)踩到底，發(fā)生碰撞的可能性就很大；如果一邊變線一邊剎車(chē)，則可能碰撞同向車(chē)輛，引發(fā)更嚴(yán)重的事故。再加上觀察相鄰車(chē)道的情況會(huì)導(dǎo)致判斷時(shí)間緊縮，因此，連人類(lèi)都很難做出最佳選擇，人工智能就能搞定嗎？