文 | 泰伯網(wǎng) 沐子
編輯 | 鹿野
“進(jìn)步飛快”，是清華大學(xué)人工智能研究院視覺智能研究中心主任鄧志東教授在接受泰伯網(wǎng)專訪時(shí)提及自動(dòng)駕駛最深的感受。
自2009年起，在國(guó)家級(jí)科研項(xiàng)目的資助下，鄧志東開始做自動(dòng)駕駛項(xiàng)目。
改裝日產(chǎn)奇駿、別克昂克雷，與長(zhǎng)安汽車等主機(jī)廠線控車合作，從硬件、算法、軟件、系統(tǒng)到研發(fā)整個(gè)自動(dòng)駕駛解決方案到實(shí)地路測(cè)等，鄧志東在10余年的時(shí)間內(nèi)，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)主持研發(fā)了四輛自動(dòng)駕駛汽車。
踩了不少坑后，鄧志東既反思了過去粗放式發(fā)展下“產(chǎn)業(yè)技術(shù)路徑不清晰”的困境，也切實(shí)展望了未來自動(dòng)駕駛的商業(yè)落地之路。
事實(shí)上，以谷歌啟動(dòng)自動(dòng)駕駛項(xiàng)目為起點(diǎn)，歷經(jīng)十余年孕育，自動(dòng)駕駛賽道上的多股勢(shì)力已清晰可見：以蔚小理、大眾、通用、特斯拉等為代表的新舊勢(shì)力主機(jī)廠，以國(guó)外Waymo、國(guó)內(nèi)百度、華為等為代表的互聯(lián)網(wǎng)與ICT科技公司，還有以博世、Mobileye為代表的眾多Tier-1、Tier-2汽車零部件供應(yīng)商。
而他也一直堅(jiān)信，行業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)落地的路徑將愈發(fā)清晰，相關(guān)實(shí)踐也在扎實(shí)推進(jìn)中。
人工智能下的汽車進(jìn)化
“國(guó)內(nèi)于2009年前后開始做自動(dòng)駕駛科研項(xiàng)目時(shí)，幾乎和谷歌一同起步。那時(shí)候，新一輪的人工智能熱潮并沒有興起?！编囍緰|回憶道。
而起初做科研時(shí)，參與團(tuán)隊(duì)更多使用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺或者模式識(shí)別方法，幾乎沒敢想自動(dòng)駕駛會(huì)落地的事情，更不用說要考慮整車解決方案的成本、商業(yè)模式等。
在鄧志東看來，中國(guó)自動(dòng)駕駛在2016年前后發(fā)生了一個(gè)很大的變化，即從科研項(xiàng)目為主轉(zhuǎn)向以市場(chǎng)為主導(dǎo)、以企業(yè)為主體的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展之路?！澳菚r(shí)候，很多大廠、初創(chuàng)企業(yè)開始拿到大量資金，大規(guī)模組團(tuán)招募相關(guān)人才，開始著手自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)落地?！?/p>
也正是2013年—2016年期間，新一輪人工智能給計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)帶來的大幅度的能力提升，讓人們開始真正相信，它有可能推動(dòng)自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)落地。
自此，高校也更多轉(zhuǎn)向研發(fā)前瞻性關(guān)鍵核心技術(shù)。
“過去汽車行業(yè)是傳統(tǒng)工業(yè)，現(xiàn)在汽車產(chǎn)業(yè)是傳統(tǒng)工業(yè)結(jié)合新一代信息產(chǎn)業(yè)”的觀念轉(zhuǎn)變下，無論是在學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，人工智能在自動(dòng)駕駛中的核心作用愈發(fā)明顯。
比如，鄧志東表示，“利用多攝像頭視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一核心架構(gòu)，基于自主學(xué)習(xí)來解決自動(dòng)駕駛感知、預(yù)測(cè)與規(guī)控挑戰(zhàn)，目前特斯拉的FSD Beta 10.10測(cè)試版，也是消費(fèi)者手中用戶體驗(yàn)較好的L2自動(dòng)輔助駕駛產(chǎn)品之一，自2020年10月啟動(dòng)FSD測(cè)試版以來，僅部分推送，就已有5萬用戶在落地使用?！?/p>
盡管特斯拉目前并非是L3+的自動(dòng)駕駛，但解決了0到1的難題后，其相關(guān)技術(shù)仍在持續(xù)迭代發(fā)展。
環(huán)顧市場(chǎng)，鄧志東認(rèn)為，自動(dòng)駕駛?cè)匀皇钱?dāng)下的投資風(fēng)口和熱點(diǎn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，縱觀國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)，2021年自動(dòng)駕駛相關(guān)融資超過數(shù)百億人民幣。
特別是由于對(duì)交通與出行方式的顛覆性作用，以及對(duì)人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)的推動(dòng)作用，產(chǎn)業(yè)鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)都在追捧這一賽道：互聯(lián)網(wǎng)、ICT與共享出行巨頭、傳統(tǒng)車企、造車新勢(shì)力、汽車零部件供應(yīng)商（Tier-1、Tier-2)、更多的自動(dòng)駕駛解決方案初創(chuàng)企業(yè)，以及芯片、計(jì)算平臺(tái)、傳感器、圖商等都卷入進(jìn)來，產(chǎn)業(yè)生態(tài)逐步完善。
這也造就了傳統(tǒng)車企與互聯(lián)網(wǎng)巨頭之間競(jìng)爭(zhēng)與合作的“新關(guān)系”。
如，阿里巴巴與上汽集團(tuán)宣布聯(lián)合制造高端電動(dòng)車；吉利與百度成立智能電動(dòng)車合資公司，新車計(jì)劃在2023年實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；華為強(qiáng)力投資自動(dòng)駕駛解決方案，與北汽、重慶長(zhǎng)安和廣汽三家車企合作打造3個(gè)汽車子品牌；蘋果、亞馬遜等美國(guó)科技巨頭的造車項(xiàng)目也在有序地推進(jìn)中。
競(jìng)逐L4自動(dòng)駕駛
或許，科技巨頭與傳統(tǒng)車企之間，誰更需要誰的問題并不好回答。
可以肯定的是，近5年來，自動(dòng)駕駛一直可以用興奮與焦慮來描述行業(yè)現(xiàn)狀。
鄧志東表示，目前L2級(jí)的智能輔助駕駛技術(shù)已經(jīng)較大規(guī)模應(yīng)用，市場(chǎng)入局者也都在研發(fā)車規(guī)量產(chǎn)的L3與L4級(jí)的自動(dòng)駕駛。
事實(shí)上，奧迪早在2011年就開始進(jìn)行L3級(jí)別自動(dòng)駕駛的研究，并于2017年率先在奧迪A8上推出了車規(guī)量產(chǎn)的AI Traffic Jam Pilot (TJP) L3級(jí)自動(dòng)駕駛功能?！巴瑯邮窍薅▍^(qū)域（結(jié)構(gòu)化的高速公路）和限定功能（60km/h以下的交通擁堵模式）的L3自動(dòng)駕駛，僅是增加了一種L3級(jí)別的自動(dòng)駕駛功能?！?/p>
但市場(chǎng)的興奮與“遲遲不能大規(guī)模商業(yè)化落地”的焦慮同在。就在2020年，奧迪放棄了L3級(jí)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品的研發(fā)計(jì)劃。
為什么落不了地？
在鄧志東看來，擺在面前的安全問題尚未完全解決?！癓3屬于人機(jī)共駕，不僅有法律法規(guī)創(chuàng)制的問題，而且也需要增加車載技術(shù)監(jiān)測(cè)手段（如車載黑匣子）。一旦出現(xiàn)安全事故，在技術(shù)上厘清法律責(zé)任主體還比較困難。”
這也意味著，針對(duì)L3單項(xiàng)功能的自動(dòng)駕駛政策落地也相應(yīng)變得困難，甚至可能會(huì)制約其產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。
“對(duì)包括政策制定者在內(nèi)的各方來說，僅僅為了上述的局部舒適性L3功能，很難有足夠的動(dòng)力去突破政策監(jiān)管的安全紅線。”
基于此，鄧志東直言，相信這兩年將會(huì)出現(xiàn)各種聲稱具有L3級(jí)別功能的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，但估計(jì)不會(huì)獲得推廣使用。
這一現(xiàn)狀下，包括鄧志東在內(nèi)的從業(yè)人員更多傾向于認(rèn)為，L4是目前業(yè)內(nèi)比較理想的產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)?！鞍ㄌ厮估?、谷歌Waymo、華為、百度、小馬智行、蔚來等市場(chǎng)參與方，正在籌劃跳過L3級(jí)，一步到位直接投入資源研發(fā)量產(chǎn)級(jí)L4自動(dòng)駕駛。”
只不過相比特斯拉的純視覺，從技術(shù)能力，特別是AI應(yīng)用、大數(shù)據(jù)積累等層面考慮，國(guó)內(nèi)絕大多數(shù)自動(dòng)駕駛傳感器解決方案，不得不采用以激光雷達(dá)主導(dǎo)的技術(shù)方案。
當(dāng)然，“本質(zhì)上，無論使用哪種方案，核心的挑戰(zhàn)是：能否有效解決制約自動(dòng)駕駛落地的最大瓶頸，也就是長(zhǎng)尾感知問題、邊緣事件和由對(duì)抗性干擾樣本等帶來的安全問題?！编囍緰|稱，“而不論哪種方案，最后能解決安全問題的都將距離成功不會(huì)太遠(yuǎn)?！?/p>
面臨量產(chǎn)和現(xiàn)金流的考驗(yàn)
從商用市場(chǎng)來看，百度的蘿卜快跑自動(dòng)駕駛出行服務(wù)已在北京、重慶等城市的限定區(qū)域或特定路網(wǎng)條件下，實(shí)現(xiàn)了一定規(guī)模的商業(yè)化收費(fèi)試運(yùn)營(yíng)，開始有了現(xiàn)金流。
“僅2021年第四季度就已完成 21.3 萬訂單，歷史性地獲得了自我造血能力”的突破下，鄧志東對(duì)L4級(jí)別自動(dòng)駕駛的發(fā)展仍舊樂觀：頭部企業(yè)在限定區(qū)域與限定功能的條件下，有望在3-5年內(nèi)實(shí)現(xiàn)L4車規(guī)量產(chǎn)，并實(shí)現(xiàn)商業(yè)模式迭代。
現(xiàn)實(shí)的尷尬在于，企業(yè)有能力造出一輛L2智能汽車，卻造不出一輛足夠便宜的車。換句話說，總的運(yùn)營(yíng)成本并沒有降低。
這在鄧志東看來，也是商用車商業(yè)模式無法持續(xù)發(fā)展的最大困難?！皩?shí)際上，一個(gè)算法工程師做安全駕駛員，比一般的網(wǎng)約車駕駛員更貴。如果目前自動(dòng)駕駛解決方案的成本比人力高很多，那它就不具有經(jīng)濟(jì)可行性。”
雖然智能駕駛需要依靠以人工智能為核心的技術(shù)來解決，但人工智能也并非萬能的。
諸如，認(rèn)知水平的知覺理解能力，知識(shí)推理能力，常識(shí)、經(jīng)驗(yàn)與技巧的利用能力以及知識(shí)學(xué)習(xí)能力等，短期之內(nèi)跟人類智能比，還很難突破。
從“不能舉一反三，隨機(jī)應(yīng)變，熟能生巧”等人類能力上看，鄧志東指出，“目前，人工智能還只是一個(gè)弱人工智能，有明顯短板?！?/p>
當(dāng)前的趨勢(shì)是，在實(shí)現(xiàn)L4的路徑上，可以極限使用或者說最大限度地利用目前已有的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能。
“先把L4自動(dòng)駕駛做成了，就會(huì)獲得巨大的產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間。比如我們可以先解決基于高速公路的城際自動(dòng)駕駛，或者專注于城區(qū)自動(dòng)駕駛的問題，或者僅限于某一個(gè)園區(qū)、港口、礦山等的L4自動(dòng)駕駛。在限定區(qū)域、限定一些功能下，即便人工智能存在短板，也依然能支撐L4的落地?！?/p>
按照鄧志東的暢想，“未來，將通過5G-V2X、平行駕駛等支撐的邊云安全接管等核心技術(shù)的突破，在整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)的合力支撐下，逐步撤銷車載安全駕駛員，真正實(shí)現(xiàn)L4自動(dòng)駕駛的大規(guī)模產(chǎn)業(yè)落地，以及可持續(xù)迭代的共享出行自動(dòng)駕駛商業(yè)模式?！?/p>