Uber們的自動(dòng)駕駛技術(shù)中還有哪些存在風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)節(jié)？感知系統(tǒng)一直以來(lái)都是無(wú)人駕駛最難的課題

Uber自動(dòng)駕駛車禍發(fā)生的具體原因還在調(diào)查，話題也在持續(xù)發(fā)酵。前滴滴無(wú)人駕駛項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、首席工程師、autowise.ai（仙途智能）創(chuàng)始人兼CEO黃超分析了此次事故可能的原因，從感知的難點(diǎn)，系統(tǒng)延遲，速度過高等方面進(jìn)行了解讀?！暗湼Ｏ嘁小?，在Uber大干快進(jìn)，整個(gè)行業(yè)風(fēng)風(fēng)火火推動(dòng)乘用車商業(yè)化的情況下，事故的出現(xiàn)或許能讓各大互聯(lián)網(wǎng)公司、主機(jī)廠、Tier1等公司冷靜思考技術(shù)的不足，而與乘用車并行的環(huán)衛(wèi)、物流商用車，或許能夠最快實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛商業(yè)化。

周日晚間發(fā)生的Uber撞人致死事件繼續(xù)發(fā)酵。

昨天，出事的亞利桑那州當(dāng)?shù)鼐珠L(zhǎng)稱，在這起事故中，Uber可能沒有過錯(cuò)，因?yàn)閺?a href="http://www.wenjunhu.com/v/" target="_blank">視頻來(lái)看，當(dāng)事人從黑暗中直接橫穿車道，“在任何模式下都很難避免這種碰撞”。

雖然看上去Uber在這件事情上并沒有過錯(cuò)，但Uber以及以Uber為代表的自動(dòng)駕駛從業(yè)者們卻經(jīng)歷了一次集體公關(guān)，公眾也在疑慮：在技術(shù)沒有做到100%完美的情況下，路測(cè)是否還會(huì)出現(xiàn)撞人事故？Uber們的自動(dòng)駕駛技術(shù)中還有哪些存在風(fēng)險(xiǎn)的環(huán)節(jié)？

昨天，前滴滴無(wú)人駕駛項(xiàng)目負(fù)責(zé)人、首席工程師、autowise.ai（仙途智能）創(chuàng)始人兼CEO黃超向新智元分析了Uber以及自動(dòng)駕駛技術(shù)中容易出現(xiàn)的高風(fēng)險(xiǎn)“bug”，以及自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)背后深層次的“大干快上”問題。

Uber出車禍的三種可能：感知是難題、系統(tǒng)延遲、設(shè)計(jì)時(shí)速過高

1、感知系統(tǒng)一直以來(lái)都是無(wú)人駕駛最難的課題

當(dāng)時(shí)，一名49歲的女子打算橫穿一條雙向四車道的馬路，但她沒有走人行橫道。

這時(shí)，Uber改裝的沃爾沃XC90 SUV由南向北行駛，這名女子來(lái)不及閃躲，最終發(fā)生了車禍。

事故發(fā)生在周日夜間，周圍的視線較差，這也可能是車輛沒有發(fā)現(xiàn)行人的最主要原因。

出事故的這臺(tái)自動(dòng)駕駛車使用了7個(gè)攝像頭和1個(gè)高線束激光雷達(dá)的組合，黃超認(rèn)為，這是非常典型的傳感器組合方式。

Uber的傳感器系統(tǒng)

激光雷達(dá)和攝像頭一定程度上相互彌補(bǔ)，現(xiàn)在主流的技術(shù)方案也是將兩者進(jìn)行融合。根據(jù)目前得到的資料，這次事故發(fā)生時(shí)視線較差，因此對(duì)攝像頭可能會(huì)有影響；同時(shí)，部分無(wú)人駕駛系統(tǒng)，在車速較快時(shí)，會(huì)采取一些偏激進(jìn)策略，從而降低對(duì)環(huán)境的敏感度。

這些可能性的累加，從而導(dǎo)致整個(gè)感知系統(tǒng)對(duì)車道邊行人漏檢或者行為預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確，甚至直接忽略，進(jìn)而影響決策層。

2、汽車“大腦”接收和處理信號(hào)的出現(xiàn)的致命延遲

值得一提的是，傳感器收集外部數(shù)據(jù)后，會(huì)將這些數(shù)據(jù)發(fā)送給自動(dòng)駕駛汽車的“大腦”即中央計(jì)算單元，“大腦”在汽車周圍創(chuàng)建完整的圖像。

黃超指出，數(shù)據(jù)的采集和傳輸是需要時(shí)間的，以常用的64線激光雷達(dá)為例，不做優(yōu)化的情況下，獲得每一幀數(shù)據(jù)需要100毫秒時(shí)間。加上系統(tǒng)計(jì)算的時(shí)間開銷，以及汽車底層執(zhí)行的時(shí)間開銷，總體時(shí)間延遲普遍超過100毫秒，甚至達(dá)到秒級(jí)。且這個(gè)延遲與硬件狀態(tài)、程序瞬時(shí)的負(fù)載也有關(guān)系，因此不排除事故是由于系統(tǒng)進(jìn)入了高延遲階段，對(duì)突發(fā)的情況處理不及時(shí)從而釀成車禍。

3、自動(dòng)駕駛車輛設(shè)計(jì)時(shí)速過高

美國(guó)法律規(guī)定，自動(dòng)駕駛汽車也應(yīng)該遵循當(dāng)?shù)氐南匏贅?biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)?shù)鼐椒Q，事發(fā)時(shí)Uber自動(dòng)駕駛車的時(shí)速達(dá)到40英里（約合64公里/時(shí)），而事發(fā)街道的限速為35英里/小時(shí)（約合56公里/時(shí)，但也有報(bào)道稱當(dāng)?shù)叵匏?5英里/時(shí)），盡管夜間車流量少，但40英里的時(shí)速在城市郊區(qū)道路中仍屬于較高速度行駛。

谷歌在開始數(shù)年的時(shí)間內(nèi)，無(wú)人駕駛車輛的測(cè)試速度都被限定在30英里/小時(shí)以內(nèi)，因?yàn)樵谶@個(gè)時(shí)速以下，無(wú)人駕駛車輛即使發(fā)生交通事故，相對(duì)安全。

黃超認(rèn)為，在夜間尤其是某些傳感器受影響時(shí)，系統(tǒng)更應(yīng)該采取保守策略，讓汽車降速。

并且，黃超強(qiáng)調(diào)，無(wú)人駕駛系統(tǒng)從感知到執(zhí)行層是一個(gè)完整的pipline，整個(gè)pipeline中任何一個(gè)環(huán)節(jié)的失敗或者異常，都會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)的失效。目前掌握的信息也較少，甚至不能排除是硬件故障，所以后續(xù)警方有更加完整的調(diào)查報(bào)告，可以幫助我們更好的分析事故原因

此外，沃爾沃XC90 SUV全系都標(biāo)配自動(dòng)緊急剎車系統(tǒng)，本身具備一定的障礙物識(shí)別能力，從而最大程度預(yù)防碰撞事故的發(fā)生。但從事故現(xiàn)場(chǎng)的圖片來(lái)看，車輛前部右側(cè)撞擊受損嚴(yán)重。由于沒有公布現(xiàn)場(chǎng)視頻，我們無(wú)法判斷汽車是否緊急制動(dòng)。或者Uber在改裝時(shí)，將原車的這部分功能進(jìn)行了較大改動(dòng)。

產(chǎn)業(yè)背后：乘用車商業(yè)化速度慢，資本推動(dòng)自動(dòng)駕駛“大干快上”

過去幾年，國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛領(lǐng)域迎來(lái)了資本與技術(shù)的風(fēng)口，以Uber為代表的企業(yè)在自動(dòng)駕駛上可謂一路狂奔著。

就這輛改裝的沃爾沃XC90 SUV而言，去年Uber已經(jīng)同意購(gòu)買約24000輛，以一輛XC90 SUV售價(jià)約5萬(wàn)美元計(jì)算，購(gòu)買這些車優(yōu)步就要投入近12億美元，這在互聯(lián)網(wǎng)造車的公司中實(shí)屬罕見。

最近，Uber還曝出與豐田汽車討論關(guān)于在豐田車中安裝自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的可能性。

雖然Uber在自動(dòng)駕駛車數(shù)量上領(lǐng)跑，但卻很少披露“質(zhì)量”狀況，這也是這次Uber出車禍之后被廣泛詬病的一個(gè)方面。據(jù)加州公路管理局今年2月披露的2017年度自動(dòng)駕駛測(cè)試報(bào)告顯示，Uber的對(duì)手Waymo在每千英里干預(yù)次數(shù)上排名第一，但Uber并沒有提交相關(guān)數(shù)據(jù)。

國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛也在資本與技術(shù)的加持下出現(xiàn)火熱的情況，據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，去年已經(jīng)有超過十家自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司拿到融資。

Uber的這次車禍也成為自動(dòng)駕駛從業(yè)者們一次集體公共危機(jī)。Uber發(fā)生車禍后，nuTonomy、豐田等國(guó)外多家研發(fā)自動(dòng)駕駛企業(yè)表態(tài)對(duì)測(cè)試“降速”，而針對(duì)行業(yè)“大干快上”的情況，景馳CEO韓旭在朋友圈評(píng)論：

我們做自動(dòng)駕駛一定要有敬畏之心。我一直反對(duì)大干快上。這也是為什么我在各種場(chǎng)合跟各種咖位的專家吵了無(wú)數(shù)架：一定要堅(jiān)持有冗余的多傳感器融合方案。以目前的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，任何狂吹自己深度學(xué)習(xí)多么牛，只用攝像頭就可以低成本做自動(dòng)駕駛的都是耍流氓。

韓旭的言論一方面顯示了他對(duì)個(gè)別企業(yè)粗制濫造、對(duì)攝像頭技術(shù)過度相信行為的擔(dān)憂，另一方面也能反映出，“大干快上”的背后是資本對(duì)現(xiàn)階段乘用車商業(yè)化速度的追求在加快。但現(xiàn)實(shí)問題是，國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛還處于高速發(fā)展階段，距離最終大規(guī)模載人商用還需要一段時(shí)間的技術(shù)積累。

而與乘用車并行的另一股浪潮——商用車，由于限定環(huán)境、技術(shù)難度較小，出現(xiàn)了自動(dòng)駕駛商業(yè)化的曙光。

在商用車的物流、貨運(yùn)、配送等細(xì)分市場(chǎng)中，集結(jié)了眾多玩家，也因此誕生了不少自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司。如不久前從滴滴離職的前研究院院長(zhǎng)何曉飛，創(chuàng)辦了自動(dòng)駕駛貨車公司逐影科技，這一領(lǐng)域還存在張?zhí)炖讋?chuàng)辦的主線科技以及圖森未來(lái)；而在自動(dòng)駕駛物流車、環(huán)衛(wèi)清潔車創(chuàng)業(yè)公司中，分別出現(xiàn)了智行者和黃超創(chuàng)辦的autowise。

萬(wàn)億細(xì)分市場(chǎng)：不到30萬(wàn)成本的自動(dòng)駕駛環(huán)衛(wèi)領(lǐng)域最先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化？

以黃超為例，黃超的autowise.ai專注自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)，并將自動(dòng)駕駛清掃車作為首個(gè)商業(yè)化落地項(xiàng)目。

至于為什么選擇自動(dòng)駕駛清掃車作為落地項(xiàng)目，黃超給出了以下答案：

首先，市場(chǎng)方面，目前全國(guó)道路總長(zhǎng)度已經(jīng)達(dá)到數(shù)百萬(wàn)公里，按平均寬度10米算，總面積達(dá)到數(shù)百億平米。普通道路清掃的最低價(jià)格通常為一年10元/平米，粗略估算，全國(guó)道路清掃的費(fèi)用已經(jīng)接近萬(wàn)億量級(jí)。而目前的環(huán)衛(wèi)公司，60%以上是人力成本。

其次，技術(shù)方面，道路清掃的線路相對(duì)固定，作業(yè)時(shí)間多為夜間或者凌晨，路況簡(jiǎn)單。清掃時(shí)的行駛速度較低，在遇到突發(fā)情況時(shí)可以采取保護(hù)其他交通參與者的策略。

最后，社會(huì)價(jià)值方面，道路清掃一直是城市環(huán)衛(wèi)工作的重點(diǎn)，但環(huán)衛(wèi)工人經(jīng)常需要夜間工作，甚至節(jié)假日也要堅(jiān)守崗位，同時(shí)，由于身處室外環(huán)境，不僅要面對(duì)各種極端天氣，比如高溫、嚴(yán)寒、霧霾，而且工作過程中的交通意外也時(shí)有發(fā)生。自動(dòng)駕駛清掃車可以改變這一現(xiàn)狀。

autowise.ai最新發(fā)布的無(wú)人駕駛清潔車，包括一輛6米長(zhǎng)的中型清潔車以及一輛3米長(zhǎng)的小型清潔車，這兩種類型的車輛已開始在某大型科技園內(nèi)試運(yùn)行。

視頻中的自動(dòng)駕駛清潔車由一輛近6米的純電動(dòng)洗掃車改制而成，在凌晨?jī)牲c(diǎn)自動(dòng)出發(fā)執(zhí)行清掃任務(wù)。作業(yè)過程中中，這輛清潔車能夠順利通過紅綠燈、路邊障礙等各種交通狀況，并在清掃完成后自動(dòng)行駛到垃圾傾倒處傾倒垃圾，最后回到出發(fā)點(diǎn)自動(dòng)泊入車位。

自動(dòng)駕駛清潔車作業(yè)中

自動(dòng)泊車

據(jù)黃超介紹，未來(lái)，城市環(huán)衛(wèi)工作大部分將由自動(dòng)駕駛清潔車完成，人們每天清晨醒來(lái)的時(shí)候，整個(gè)城市已經(jīng)不知不覺中煥然一新。

至于商業(yè)化的可行性，黃超表示，目前，清潔車的所有傳感器總成本僅30萬(wàn)人民幣，這是由于系統(tǒng)在地圖和定位上采用了多激光雷達(dá)和低成本GPS/IMU的傳感器融合方案，避免使用價(jià)格數(shù)十萬(wàn)的高精度定位設(shè)備，同時(shí)，感知方面使用了多個(gè)低線束激光雷達(dá)和攝像頭融合的技術(shù)，來(lái)替代常用的64線激光雷達(dá)。

此外，目前整套系統(tǒng)采用one cable傳感器支架方案，方便對(duì)多種車型進(jìn)行改造，從而逐步走向批量生產(chǎn)。因此，自動(dòng)駕駛清潔車最有可能實(shí)現(xiàn)商業(yè)化。

基于此，autowise.ai組建的自動(dòng)駕駛清潔車隊(duì)已開始在上海試運(yùn)行。

自動(dòng)駕駛乘用車技術(shù)能“降維應(yīng)用”，用更多冗余的軟硬件方案來(lái)提升安全性

autowise.ai去年獲得紅點(diǎn)中國(guó)獨(dú)家天使投資，目前，正同時(shí)進(jìn)行自動(dòng)駕駛乘用車和商用車的研發(fā)。

黃超向新智元透露，autowise.ai之所以持續(xù)研發(fā)無(wú)人駕駛乘用車系統(tǒng)，因?yàn)槌擞密囆枰幚砀訌?fù)雜的路況，能夠收集更多的數(shù)據(jù)，從而也能加速自動(dòng)駕駛商用車的研發(fā)，這是一個(gè)“降維應(yīng)用”的過程。

autowise的自動(dòng)駕駛乘用車能夠在非結(jié)構(gòu)化路段平穩(wěn)行駛，并在極限道路完成錯(cuò)車，自動(dòng)通過收費(fèi)閘機(jī)。

目前，autowise.ai有20多名員工，核心力量主要來(lái)自各大互聯(lián)網(wǎng)公司和車企，包括 Google、百度、滴滴、 通用、沃爾沃等，在無(wú)人駕駛、AI、出行網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域擁有較強(qiáng)積累。

除了黃超外，團(tuán)隊(duì)還有原百度計(jì)算團(tuán)隊(duì)和數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)架構(gòu)師葉青為聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席架構(gòu)師，葉青曾負(fù)責(zé)百度最大規(guī)模數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)和數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目，開發(fā)百度第一代大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)框架分布式向量計(jì)算引擎。

從autowise.ai給出的乘用車路測(cè)視頻來(lái)看，其自動(dòng)駕駛乘用車目前已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)?shù)乃剑粌H能處理普通城市道路路況，還能處理一些有意思的非結(jié)構(gòu)化道路路況。

非結(jié)構(gòu)化道路會(huì)車

自動(dòng)通過園區(qū)收費(fèi)閘機(jī)

黃超相信，此次Uber事件會(huì)促進(jìn)全球自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的技術(shù)持續(xù)改進(jìn)。同時(shí)也會(huì)給各大互聯(lián)網(wǎng)公司、主機(jī)廠、Tier1等公司冷靜分析當(dāng)前技術(shù)的不足，用更多冗余的軟硬件方案，來(lái)提升自動(dòng)駕駛技術(shù)的安全性。