芯耀
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作為出行工具，汽車正成為“四個(gè)輪子的超級計(jì)算機(jī)”，當(dāng)然也可能是橫沖直撞的兩噸多鋼鐵！
8月14日晚，“美一好”公眾號發(fā)布訃告稱，美一好品牌管理公司創(chuàng)始人林文欽（昵稱“萌劍客”）于2021年8月12日下午2時(shí)駕駛蔚來ES8汽車啟用自動(dòng)駕駛功能（NOP領(lǐng)航狀態(tài)），在沈海高速涵江段發(fā)生交通事故，不幸離世。此次事故是由ES8追尾公路養(yǎng)護(hù)車導(dǎo)致。事件情況報(bào)道很多，不再贅述，只想解析一下為什么會(huì)發(fā)生這樣車毀人亡的悲劇。以下內(nèi)容均為技術(shù)分析與探討，事故最終結(jié)果以官方報(bào)告為準(zhǔn)。
大意失的何止是荊州！
首先我們不能不為車主的自負(fù)疏忽而惋惜，你失去的何止是一輛車，而是生命的代價(jià)。無數(shù)悲劇說明，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛技術(shù)還不成熟。
被大多數(shù)主機(jī)廠奉為造車新勢力神明的特斯拉，其FSD意為“full self-driving（全自動(dòng)駕駛）”；其Autopilot套件意為“自動(dòng)輔助駕駛”（“輔助”是2016年8月事故后添加）。其實(shí)，主機(jī)廠根本就不應(yīng)該使用“自動(dòng)”這樣的文字游戲來標(biāo)榜輔助駕駛功能，去誤導(dǎo)消費(fèi)者！
所謂“自動(dòng)”，是指不用人力而用機(jī)械、電氣等裝置直接操作或自己主動(dòng)操作。所以“自主駕駛”、“無人駕駛”在目前都是無稽之談！
面對造車新勢力咄咄逼人的態(tài)勢，許多主機(jī)廠老總在各種場合都經(jīng)常講：“我們的智能駕駛，去年就已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了L3，在試驗(yàn)場全程完全沒有人工干預(yù)。”注意，是“試驗(yàn)場”，那么在完全開放的真實(shí)場景呢？用腳去想都知道那是天壤之別！試驗(yàn)場人為設(shè)置的障礙物、情境不可能包羅萬象，要不就不叫“試驗(yàn)場”了。
所以，消費(fèi)者千萬不要因?yàn)橹鳈C(jī)廠的一段老總自駕視頻（蔚來也有）而忽略了當(dāng)前技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，何況絕大多數(shù)車主都不是車圈內(nèi)的人，技術(shù)水深莫測啊！
特斯拉全程自動(dòng)駕駛無干預(yù)視頻
奇葩的是，這次事故與蔚來官方NOP用戶手冊中強(qiáng)調(diào)的兩個(gè)場景幾乎完全吻合：
①NOP無法對人、動(dòng)物、交通燈及靜態(tài)障礙物（如高速收費(fèi)站、路障、三角警示牌等）做出反應(yīng)。
②本車與前車相對速度大于50公里/小時(shí)，如前車靜止或緩行，Pilot（NOP的基礎(chǔ)功能，兩者縱向控制是一套算法）存在無法剎停的風(fēng)險(xiǎn)，出現(xiàn)上述情況，請立即退出Pilot，切勿在上述情況嘗試Pilot對靜止車輛剎停或跟停前車。
問題來了：對這么多障礙物無法做出反應(yīng)；在高速上速度肯定大于50公里/小時(shí)，前車減速剎停怎么辦？當(dāng)然可以馬上接管，重要的是還要馬上剎停。這駕駛者必須訓(xùn)練有素才行?？磥?，此次事故的駕駛者并沒真正理解什么是Pilot。
退一步講，以現(xiàn)在的情形，即使你目不轉(zhuǎn)睛盯著路面，在撞向前方物體的瞬間，誰能保證不會(huì)一時(shí)驚呆，有沒有讓你打方向的機(jī)會(huì)？
為什么靜止物體成天敵？
蔚來ES8全車搭載23個(gè)傳感器，是少數(shù)幾款“武裝到牙齒”的自動(dòng)輔助駕駛L2級車型，官方稱其具有全棧自動(dòng)駕駛能力。2020年10月，蔚來OTA更新推送的2.7.0版NOP自動(dòng)駕駛輔助系統(tǒng)和特斯拉的Autopilot功能相似。傳感器包括1個(gè)前向三目攝像頭（相當(dāng)于3個(gè)攝像頭）、4個(gè)環(huán)視攝像頭、5個(gè)毫米波雷達(dá)、12個(gè)超聲波雷達(dá)和1個(gè)駕駛員檢測攝像頭，外加1個(gè)Mobileye EyeQ4處理器。
其中，自動(dòng)駕駛主要依靠三目攝像頭，負(fù)責(zé)識別遠(yuǎn)距離目標(biāo)和紅綠燈；毫米波雷達(dá)負(fù)責(zé)障礙物速度、距離和角度測量。
蔚來ES8豪華感知系統(tǒng)
此前的ET7有一個(gè)激光雷達(dá)，ES8沒有，去年年底華為激光雷達(dá)曾現(xiàn)身ES8測試車，但并沒有量產(chǎn)搭載。
不同主機(jī)廠的傳感器與算力
無獨(dú)有偶，受限于目前的傳感器配置與技術(shù)水平，其他開啟輔助駕駛功能的類似車輛在前方有靜止、緩行障礙車輛或物體時(shí)，也發(fā)生過類似嚴(yán)重事故。其中比較著名的有：
- 2016年1月，一輛特斯拉在高速以80邁以上速度撞上道路內(nèi)側(cè)?？康牡缆非鍜哕?，車主當(dāng)場身亡，沒有剎車痕跡。
- 2017年2月，一輛特斯拉徑直撞向路上的護(hù)欄。
- 2020年6月，一輛特斯拉在中國臺灣高速公路上鉆進(jìn)了一輛側(cè)翻的大貨車頂部。
這樣的事故在美國也有，與此次蔚來ES8事故一樣，大都天氣晴好。
光天化日之下都識別不了前方的龐然大物說明了什么？經(jīng)與多位專家交流，得到一些可能的答案：
·可能性之一：駕駛系統(tǒng)路測，哪怕是仿真測試?yán)锍毯蛨鼍安蛔悖瑪z像頭和傳感器根本就沒有見過事故現(xiàn)場這樣的東西，也就無從用收集的這類數(shù)據(jù)去訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型不能對這個(gè)物體進(jìn)行分類，中央計(jì)算機(jī)更無從對此做出正確決策。按照常理，一般識別的都是車輛后部、側(cè)面、頭部，誰能想到要讓攝像頭和毫米波雷達(dá)去辨認(rèn)一輛躺在路中央的貨車車頂呢？抑或能辨認(rèn)出黃色公路養(yǎng)護(hù)車，能不能發(fā)現(xiàn)藍(lán)色的垃圾車？
·可能性之二：也許攝像頭根本就沒有發(fā)現(xiàn)前方的物體。在晴好天氣環(huán)境，本不會(huì)對攝像頭和傳感器造成很大影響，反而是大型的物體，特別是陽光反射下的物體可能無法識別。
·可能性之三：傳感器融合可能存在問題，因?yàn)榧词箶z像頭沒有識別，毫米波雷達(dá)也應(yīng)該能識別障礙物。這說明傳感器融合機(jī)制不完善，即使毫米波雷達(dá)能夠?qū)o態(tài)障礙物識別且正常制動(dòng)，但在幾個(gè)攝像頭+1個(gè)毫米波雷達(dá)的方案中，為了減少AEB（自動(dòng)緊急制動(dòng)）誤觸發(fā)，往往會(huì)用算法濾掉毫米波雷達(dá)識別的靜態(tài)物體的信號，而以攝像頭識別和跟蹤目標(biāo)，毫米波雷達(dá)為輔，加上傳感器融合邏輯不當(dāng)，就會(huì)忽略毫米波雷達(dá)的信息，沒有及時(shí)提醒系統(tǒng)。
傳感器融合是為了安全冗余，它是實(shí)現(xiàn)高級別自動(dòng)駕駛的先決條件，包括：感知冗余、控制冗余、架構(gòu)冗余、電源冗余、制動(dòng)冗余和轉(zhuǎn)向冗余，是一個(gè)復(fù)雜的體系，挑戰(zhàn)很多。
·可能性之四：與特斯拉相仿，沒有使用可很好代替毫米波雷達(dá)的探測范圍更廣、精度更高的激光雷達(dá)，以彌補(bǔ)對周邊障礙物無法精準(zhǔn)建模的弊端。難怪有人吐槽：蔚來ES8這么貴（比ET7貴2-3萬元），沒想到連激光雷達(dá)都不配，談何自動(dòng)駕駛？
為什么NOP剎不住，AEB不啟動(dòng)
林文欽的朋友提供了蔚來App中記錄該事故發(fā)生之前的行車數(shù)據(jù)，顯示離事發(fā)最近一次的駕駛里程為85公里，歷時(shí)113分鐘，平均速度為45.1公里/時(shí)、最高速度為114.6公里/時(shí)。但問題在于，事發(fā)當(dāng)時(shí)的車速是多少？是不是大于85公里/小時(shí)？當(dāng)時(shí)林文欽是什么狀態(tài)？車機(jī)有沒有發(fā)出提示警告？林文欽有沒有試圖接管車輛的動(dòng)作？不是有一個(gè)駕駛員狀態(tài)監(jiān)視攝像頭嗎？難道沒有任何記錄？這些問題有了答案，相信整個(gè)事故原因就會(huì)接近水落石出。
根據(jù)蔚來自動(dòng)輔助駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)，無論是否開啟NOP，如果系統(tǒng)檢測到車輛、行人，在車速低于8公里/小時(shí)或大于85公里/小時(shí)時(shí)，自動(dòng)緊急制動(dòng)不會(huì)啟動(dòng)。NOP在發(fā)現(xiàn)靜止或低速物體時(shí)所能請求的減速度有限，會(huì)提前減速，在減速度不足時(shí)，提示駕駛員接管。
·不在系統(tǒng)管控范圍：L2的蔚來NOP屬于舒適性功能，系統(tǒng)所能夠請求的減速度（最大剎車力）有限。即使在碰撞前瞬間，NOP發(fā)現(xiàn)前方有靜止車輛，剎車力度也不夠。蔚來AEB工作范圍是8-85公里/小時(shí)，車速超過100公里/小時(shí)AEB也無能為力。
·感知到前方車輛太晚：如果不是NOP剎車力度不足的問題，還可能是感知系統(tǒng)沒有及早發(fā)現(xiàn)靜止車輛，留給NOP剎車的時(shí)間太短，來不及剎停。實(shí)際上蔚來ES8搭載的高性能剎車系統(tǒng)，從100到0公里/小時(shí)全力制動(dòng)的剎車距離僅33.8米。能不能全力制動(dòng)呢？值得探討。
·算力夠不夠：蔚來ES8的Eye Q4芯片可提供目前最強(qiáng)的算力。地平線創(chuàng)始人及CEO余凱認(rèn)為，算力并不代表汽車智能芯片真實(shí)性能。以特斯拉公布的數(shù)據(jù)為例，與上一代英偉達(dá)芯片比，其算力增加了3倍，可是真實(shí)計(jì)算性能提升了21倍，這個(gè)真實(shí)的計(jì)算性能說的是每秒準(zhǔn)確識別了多少幀圖像。能不能以每秒準(zhǔn)確幀數(shù)評估Eye Q4芯片呢？
傳感器融合邏輯和軟硬件集成
上面說過，蔚來ES8事故與特斯拉極其相似。在NOP系統(tǒng)中，主要依靠車頭前向長距離毫米波雷達(dá)和前視攝像頭感知。事故車輛搭載的是博世第四代中距毫米波雷達(dá)MRR，算法由博世提供。攝像頭感知算法由Mobileye提供，內(nèi)嵌在EyeQ4中。雖然蔚來ES8是前向三目攝像頭，但EyeQ4用的是單目攝像頭算法，只有一個(gè)攝像頭做前方感知，并沒有使用雙目立體視覺算法。三目攝像頭中一個(gè)給EyeQ4提供畫面，一個(gè)是行車記錄，另一個(gè)是采集訓(xùn)練算法數(shù)據(jù)。特斯拉也有沒有使用三目。
開啟NOP時(shí)，由EyeQ4和蔚來自主研發(fā)的融合算法對目標(biāo)比對，獲得外界感知結(jié)果后做出駕駛決策。這是一個(gè)與特斯拉一樣的視覺系統(tǒng)，通過攝像頭識別可行駛區(qū)域，感知外界目標(biāo)，在發(fā)現(xiàn)需要避讓的目標(biāo)后，再引入毫米波雷達(dá)的感知數(shù)據(jù)精確計(jì)算速度和距離，進(jìn)而做出駕駛決策。系統(tǒng)中視覺傳感器的權(quán)重高，毫米波雷達(dá)的權(quán)重低。即使毫米波雷達(dá)先發(fā)現(xiàn)了前車，系統(tǒng)也會(huì)暫時(shí)不動(dòng)，需要等攝像頭的感知結(jié)果融合后再采取行動(dòng)。又因?yàn)椴煌螤?、材質(zhì)的物體反射面積（RCS）都不相同，變量太多的道路場景很難簡單通過RCS來確定一個(gè)物體的類型。此外，根據(jù)毫米波雷達(dá)工作原理，多普勒效應(yīng)最容易感知?jiǎng)討B(tài)對動(dòng)態(tài)，動(dòng)態(tài)對靜態(tài)較難感知。測不到前方相對靜止的車輛在所難免。那么，關(guān)鍵就在于攝像頭是否發(fā)現(xiàn)了目標(biāo)。這就又回到了前面的幾種可能性。
測試?yán)锍踢h(yuǎn)遠(yuǎn)不夠
如上所述，蔚來ES8三目攝像頭中的一個(gè)是跑數(shù)據(jù)的，和特斯拉差不多，都是利用自己的車隊(duì)跑真實(shí)道路積累數(shù)據(jù)，以此不斷訓(xùn)練AI算法，幫助車輛識別目標(biāo)物，從而實(shí)現(xiàn)避障和自主駕駛功能。這樣做花費(fèi)的成本和時(shí)間無法想象。
Google旗下Waymo一直研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車。2020年10月，其自動(dòng)駕駛報(bào)告顯示：21萬公里一次事故，嚴(yán)重事故8次，都是其他人類駕駛車輛的鍋。
Waymo從2009年起在公開道路上測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)超過2000萬英里。2015年開始完全無人駕駛（沒有安全員）路測，2020年年初，完全無人駕駛測試已占到整體測試的5-10%。從2019年初到2020年9月，在鳳凰城自動(dòng)駕駛測試區(qū)，Waymo車輛已累積610萬英里（982萬公里）自動(dòng)駕駛里程。
除了路測，Waymo每天要做2000萬英里虛擬測試，迄今已完成超過150億英里，路測只占測試?yán)锍痰?.01%。由此可見，真實(shí)可靠的仿真測試數(shù)據(jù)非常重要，但必須保證數(shù)據(jù)與真實(shí)道路匹配，給傳感器提供真實(shí)的反饋，這是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。
2018年5月，蔚來成為初創(chuàng)公司Parallel Domain自動(dòng)駕駛虛擬測試軟件的第一個(gè)客戶，據(jù)說可在一分鐘內(nèi)自動(dòng)生成城市街區(qū)。不過沒有看到后續(xù)的進(jìn)展報(bào)道。
要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，從L2到L3，再到更高級別的L4，所需測試的場景數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長，讓汽車系統(tǒng)復(fù)雜性陡然增加，給自動(dòng)駕駛測試帶來了最大挑戰(zhàn)。軟件的更新通常是摁下葫蘆起來瓢，必須有足夠多的測試驗(yàn)證。與此同時(shí)，測試需求更是瞬息之間千變?nèi)f化，留給專業(yè)人員的測試時(shí)間越來越緊迫。在成本方面，電動(dòng)汽車功能越來越多，價(jià)格卻逐年下降，對測試成本有很大影響。隨著汽車復(fù)雜度的增加，汽車測試成本隨之增加，如果不改變傳統(tǒng)測試策略，可能難以達(dá)到預(yù)期的盈利目標(biāo)。
為了獲取真實(shí)場景，必須利用數(shù)字孿生技術(shù)等手段對道路采集的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，再通過平臺及完整的軟件工具鏈對數(shù)據(jù)進(jìn)行硬件仿真測試，最后還要生態(tài)圈攜手克服測試挑戰(zhàn)。
目前仿真測試的問題在于：缺少高保真度的模型和場景，無法媲美真實(shí)采集的道路狀況，或保證ADAS在路面和場景中跑的結(jié)果一樣；很多廠商之間的鏈路沒有打通，不同硬件學(xué)習(xí)時(shí)間成本高；沒有出臺非常明確的法規(guī)，特別是中國的場景庫很多都是歐美來的，不適合國情。
專家指出，增加仿真測試是保證自動(dòng)駕駛安全的重要手段，需要生態(tài)圈內(nèi)很多廠商的協(xié)作，利用開放平臺共同推動(dòng)自動(dòng)駕駛落地。
主機(jī)廠過于看中單車智能
宏觀方面，是智慧的路，還是智能的車？在業(yè)界是有很大分歧的。因?yàn)橄M(fèi)者買的是車，所以主機(jī)廠都在使盡渾身解數(shù)完善單車智能。但僅憑單車智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛并不能讓人放心。
蔚來ES8的傳感器配置是目前比較領(lǐng)先的，卻也沒能阻止危險(xiǎn)的發(fā)生。如果是智能的車+智慧的路，肯定又多了一道保險(xiǎn)。由于通信、安全和功耗的問題，智慧城市和單車智能還沒有走到一起。智慧城市規(guī)劃者和主機(jī)廠對解決C-V2X各種問題的工作節(jié)奏和技術(shù)往往截然不同——盡管這兩個(gè)世界需要溝通才能發(fā)揮作用。
城市地區(qū)優(yōu)化交通對于減少事故至關(guān)重要。但是，實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)非常復(fù)雜，需要將通信、安全和功率技術(shù)落實(shí)在道路、交通信號、建筑物和其他結(jié)構(gòu)中，才能實(shí)現(xiàn)車輛與車輛及基礎(chǔ)設(shè)施的通信。
到目前為止，自動(dòng)駕駛的發(fā)展一直以車輛為中心或以監(jiān)管為中心。如果你的車?yán)镉蠧-V2X，即使能與城市對話，也不能與其他車輛通信，因?yàn)槭袌鰸B透率很低。因此，汽車方面必須跟進(jìn)才行。
雖然C-V2X和自動(dòng)駕駛車輛都在開發(fā)，但其實(shí)現(xiàn)時(shí)間表有很大不同。即使是使用激光雷達(dá)的車輛來到十字路口，也不意味著它就是L4或L5自動(dòng)駕駛車輛，很可能只是L2。事實(shí)上，利用C-V2X，很多車輛都可以提供較高級別的駕駛能力，且不會(huì)像L4或L5那樣昂貴。
回到車輛，它必須運(yùn)行人工智能推理算法，需要大量訓(xùn)練，同樣有許多處理工作。所有這些都要消耗大量能量。這意味著現(xiàn)成硬件組件的想法不切實(shí)際，尤其是價(jià)格不菲。
可以肯定的是，能夠相互交流的智能汽車及其環(huán)境為更安全的道路、更高效的旅行和更好的駕駛體驗(yàn)開辟了可能性，但推廣需要時(shí)間。
亡羊補(bǔ)牢
此次事件讓我們悟到：上游供應(yīng)商包括Tier 1產(chǎn)品與主機(jī)廠整車的集成存在一條鴻溝，導(dǎo)致車輛難以實(shí)現(xiàn)原來供應(yīng)商設(shè)計(jì)產(chǎn)品及主機(jī)廠想要達(dá)到的性能。
起初，蔚來通過自研在特斯拉之后推出了自動(dòng)導(dǎo)航輔助駕駛系統(tǒng)NOP，因?yàn)闆]有供應(yīng)商提供類似技術(shù)。上面也提到，蔚來的視覺和毫米波雷達(dá)硬件和算法都來自供應(yīng)商，其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)只能依靠這些軟硬件提供的感知結(jié)果進(jìn)行決策，有可能感知系統(tǒng)的誤導(dǎo)讓系統(tǒng)決策失誤，最終釀成了嚴(yán)重事故。
由此看來，在自動(dòng)駕駛方面，主機(jī)廠還是要走全棧自研的路子，把命運(yùn)掌握在自己手中。
對主機(jī)廠而言，現(xiàn)階段，機(jī)器就是機(jī)器，技術(shù)遠(yuǎn)未成熟；必須循序漸進(jìn)，不能以大躍進(jìn)式營銷激發(fā)消費(fèi)者對新技術(shù)的好奇心，埋下安全隱患。
