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《前沿课·数字产业10讲》02 自动驾驶:怎样克服“电车难题”?

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这一讲,我们来聊聊数字产业里最大的风口之一,自动驾驶。自动驾驶领域有个很有意思的现象,市场对它最大的担心,不是技术,不是应用,而是伦理问题。比如,市场判断5G,主要的担心是“杀手级应用到底什么时候出现”;而说到自动驾驶,却往往把关注点放在“自动驾驶怎么克服电车难题”?

“电车难题”相信你已经很熟悉了,就是一列失控的电车,马上要撞上轨道上的5个人,但是你可以选择扳动道岔,让电车转到另一条铁轨上,那条铁轨上只有一个人,请问你扳还是不扳?这是一个两难困境。

同样地,自动驾驶也面临这样的伦理困境:汽车失控,眼看就要撞上行人,如果紧急转向,车子可能冲进路边的悬崖。那么,自动驾驶会怎么选,是优先保护乘客而撞向行人,还是优先保护行人而让乘客陷入危险?

对这个问题的讨论,从“自动驾驶”这个概念诞生的那天起,就没有停过。但我认为,这个问题就跟“老妈和老婆同时落水,你要先救哪个”一样,是被刻意制造出来的伪命题。现实生活中,你可以有很多办法解决这个:比如,不要同时带老妈和老婆去划船,实在要去的话让每个人先穿好救生衣,做好防护, 或者事先教会老婆游泳,等等。

同样地,当自动驾驶技术发展成熟之后,汽车可以提前300米、500米去判断可能发生的状况,汽车先减速、事先提醒行人注意等等,去避免危险情况出现。你可能感受到了,自动驾驶事故的报道在增加,对自动驾驶安全性的质疑也越来越多。那么,这是在说明自动驾驶技术的不可靠吗?其实并不是,这恰恰说明自动驾驶的技术正在成熟,车辆真正开始上路了,所以有了真实的问题。还是那句话,技术带来的问题,得技术来解决。

 

那么,站在2022年年初这个时间节点上,我们离安全的自动驾驶还有多远呢?

你知道,自动驾驶按照“自动”程度的不同,分为L0到L5这六个级别。前四个级别,还是由人来做决策,L4高度自动驾驶和L5完全自动驾驶,全部操作都由自动驾驶系统来做出, 它们的区别在于,L4只能在特定环境里实现,L5则是所有场景下都能实现,天气、地理因素都不用再操心。要实现L4级高度自动驾驶,有三个先决条件。

第一点,是芯片的算力要足够。

自动驾驶车辆,必须要有高性能的智能计算平台,这相当于车辆的“大脑”,其中最重要的硬件,是提供算力支撑的AI芯片。AI芯片算力的基本单位是TOPS,代表每秒做一万亿次运算。自动驾驶等级每增加一级,需要的芯片算力就要增长10倍。L2级别的自动驾驶,只需要2TOPS的算力,L3级别需要20TOPS,L4级别需要200TOPS,L5级别的要求超过2000TOPS。这相当于,L4级自动驾驶需要的AI计算能力,需要20台苹果电脑来提供,L5级别需要200台。

市场上高级别自动驾驶芯片的主要玩家,是英伟达和高通。英伟达在2019年年底就推出了200TOPS级别的芯片,也已经提供给各个车厂。高通也推出了支持L4级别的自动驾驶芯片。也就是说,算力这个条件,现在已经基本达到了。

第二点,是车辆硬件要达标。

有了高算力的芯片,还要把它们搬到车上。除了计算平台,车辆自身的控制系统等硬件方面也要达标。可以先做出L4级别的硬件,不一定要开启自动驾驶的功能,但可以用这个车辆进行数据收搜集、训练和测试。自动驾驶有了应用条件,车辆则可以通过在线软件升级,实现真正自动驾驶的功能。

目前车厂在做的,就是把达到标准的车辆硬件,先投入市场。在这一点上,2022年是非常关键的一年。几家国产车厂,蔚来、理想、小鹏、上汽,都计划在2022年进行L4级别车辆的“定点”,也就是确定硬件配置,确定供应商,计划投产。到2024年,量产的L4车型会大量投入市场。

第三点,就是要有城市道路上的自动驾驶方案,要真正从单车智能走向环境智能。

最开始实现自动驾驶的领域,是像高速公路、港口、机场、矿场这样的封闭场景。但是未来,城市开放道路才是自动驾驶最核心的场景和应用,但同时,这也是最复杂的场景。

目前, 各个厂商都在打造自己相应的解决方案,包括自动导航、自动超车、自动避让等功能。特斯拉2021年公布了自己的全自动驾驶方案。国内比较领先的整车厂,小鹏,也正在研发自己的城市道路自动驾驶技术,预计2022年实现部分功能,2023年覆盖国内大部分城市道路。

总之,芯片、硬件、自动驾驶方案这三个标准都达到了,我们才能说高度自动驾驶有了实现的可能。

 

我要强调一下,自动驾驶技术发展的每个环节,都包含着对车辆安全性的要求。

比如,在硬件上,不管是走纯视觉路线还是激光雷达路线,车厂都在往车上堆更多的传感器。小鹏最新的P5车型有32个传感器,包括13个高清摄像头、5个毫米波雷达、12个超声波雷达和2个激光雷达,最远探测距离150米。更多的传感器,给车辆提供了更多的安全冗余。

再比如,在深度学习技术上。所有的自动驾驶方案,跑的都是深度学习算法,也就是通过收集尽可能多的优质数据,覆盖足够多的场景,让车辆“学会”作出应对。当你的训练覆盖了所有可能遇到的情景,车辆就都能预判行车时遇到的意外状况。

除此之外,还有车联网技术。前面我们说的,都是单车智能层面的讨论,也就是车辆主动识别路况。我们国家还布局了另一条自动驾驶路线——车路协同。也就是通过路侧的智能设备单元,实时向自动驾驶车辆发送信息,帮助车辆决策。这个技术进一步保证了车辆在城市道路行驶的安全。

这样,你就理解了,海量传感器的实时路况探测,加上全场景深度学习,再加上车路协同的支持,这些技术足够让自动驾驶车辆避免“电车难题”。

说完了自动驾驶技术的发展,我们预测一下,实现L4级别的自动驾驶,还有多远。

我个人的判断是,还需要2至3年的时间。你可以参考这样一个数据。美国加州交通管理局,每年会统计自动驾驶厂商的测试数据,其中有一个关键的指标,叫做MPI,年度平均接管里程数。这个数据是什么意思呢?现在的自动驾驶汽车都是配备安全员的,正常行驶,安全员是不碰这个车的,但自动驾驶出现意外,车辆无法自动决策的时候,安全员就要介入。所谓的MPI,就是需要人类介入这样的情况,发生两次之间的平均间隔里程。

从2021年的数据来看,头部厂商的平均接管里程是4万至5万英里,而2020年的平均里程是2万英里。也就是说,头部厂商的进展基本上是一年翻一番。按这个进展估算,从5万到20万英里,还需要翻两番,也就是2至3年的时间。MPI达到20万英里,自动驾驶能力就达到了人类驾驶员的平均水平,人类驾驶员出现一次非致命性碰撞的平均时间就是20万英里。

所以我们预测,2至3年后,L4级别的高度自动驾驶就能基本实现。而要实现L5级别的完全自动驾驶,大概要到2030年,原因是越往后,精准和概率提升越难。

 

最后,我还想给你补充一点,自动驾驶技术不但给造车新势力和互联网车企带来了巨大的机会,同时,也给国内的汽车电子供应商带来了巨大的机会。

这是因为,在自动驾驶技术的推动下,汽车的底层电子电气架构正在发生根本性改变。

电子电气架构是一个挺抽象的概念,你可以把它理解成汽车的“中枢神经”,指的是汽车里所有电子零配件之间的关系。传统的汽车里,这个架构是分散的,车上的每一个功能,比如开车灯、开车门、制冷,都需要单独去控制。而现在,车身电子控制在向集中式发展,一辆车分5个域:自动驾驶、智能座舱、车身、底盘、动力,3到5个控制器就可以控制整辆车,汽车越来越像“跑在四个轮子上的手机”。

电子电气架构的变革,给国产供应链带来了一次入局的机会。传统的汽车供应模式里,一级供应商把零件组装成模块、系统,交给主机厂来组装整车。一级供应商掌握电子电气架构的核心技术,但这个领域被博世、大陆等等国外巨头垄断,国内厂商的市场份额很小。

面对新架构下,一级供应商按域提供产品。智能座舱和自动驾驶是未来汽车的核心,也是还没形成垄断竞争格局的新领域,这让国产供应链有了更多的突破机会。比如智能座舱,已经有几家国产厂商进入了前十。在自动驾驶域控制器上,也已经有一些不错的国产厂商。未来,在汽车电子供应链上,我相信还会有更多的国内厂商跑出来。

总结一下,这一讲,我带你观察了自动驾驶这个前沿热门话题。

第一,自动驾驶技术发展成熟之后,能够保证车辆的安全,避免“电车难题”的出现。

第二,实现高度自动驾驶,要满足算力、硬件、城市道路解决方案三个条件,L4级别的自动驾驶会在2到3年后实现。

第三,自动驾驶发展推动了汽车电子电气架构的变革,这将给国产供应商和产业链带来入局的机会。

好,以上就是我对自动驾驶的观察。我是武超则,我们下一讲再见。

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