谷歌Waymo無人車CEO對全自動駕駛“悲觀”預(yù)測引起了自動駕駛創(chuàng)業(yè)者的不適，不過他并不是第一個做出這種判斷的人。

近日，國內(nèi)一篇名為《太難了！谷歌無人車老大承認遙遙無期，全自動駕駛寒冬將至？》的文章，引起了自動駕駛?cè)ν蕚兊膹V泛熱議。且不說文章內(nèi)容拼湊了幾句關(guān)聯(lián)度并不大的只言片語（甚至搬出CNN識別算法作為論據(jù)），單講標(biāo)題給出的“全自動駕駛寒冬將至”這個荒誕結(jié)論也有很大問題。無人駕駛技術(shù)發(fā)展最快且駕駛座不需要安全員的Waymo，也不敢稱自己的車為“全自動駕駛”汽車?！叭詣玉{駛”還遠未實現(xiàn)，哪來的寒冬將至。

事件起因于本周二，Waymo公司 CEOJohn Krafcik在加利福尼亞州拉古納海灘舉行的WSJ D.Live技術(shù)會議上的發(fā)言，他表示了實現(xiàn)真正的無人駕駛道路漫長，雖然看起來無人駕駛汽車“就在這里”，現(xiàn)實中也出現(xiàn)了自動駕駛汽車，但它們還并不能做到“ubiquitous （無處不在的）”。原因在于，自動駕駛技術(shù)還沒有達到在任何天氣、任何條件、任何時間下都能駕駛的最高等級L5，這些條件對于人類駕駛員來說都很困難。

全自動駕駛，十年、二十年，還是更久遠？

John Krafcik并不是第一個得出“L5距離我們還很遙遠”這個結(jié)論的人。見證了中國無人駕駛技術(shù)從無到有，參與組織世界水平最高、歷時最久的無人車比賽——中國智能車未來挑戰(zhàn)賽的中國工程院鄭南寧院士，同樣認為“實現(xiàn)真正意義上的無人駕駛還需要很長時間?！编嵲菏空J為，盡管我們已經(jīng)取得了長足進步，但要適應(yīng)復(fù)雜的交通環(huán)境，智能汽車還面臨著五大挑戰(zhàn)：

第一，復(fù)雜交通場景的“周密感知。必須在所有條件下，無論是天氣變化，復(fù)雜的路況，無人駕駛汽車都必須可靠地感知周圍的場景，做出安全的響應(yīng)。換句話說，自主駕駛“必須是一種不能犯錯誤的人工智能系統(tǒng)”。

第二，對“預(yù)行為”的理解。駕駛員往往是根據(jù)預(yù)行為來傳達行駛意圖，比如開車途中能判斷前方開車的是老司機還是新手，從而決定“是否要離它遠一點”，但目前的無人駕駛技術(shù)很難解釋或理解這些細微的預(yù)行為。

第三，對“意外遭遇”的應(yīng)對。比如，在臨時進行的交通管制的場合，無人駕駛汽車難以識別交警指揮車輛的手勢。同時，如有行人突然要穿越馬路，由計算機系統(tǒng)來做出預(yù)判并瞬時理解。這是一個很困難的問題，因為基于規(guī)則的自主駕駛不可能提前為每個場景編碼。

第四，“人—車的自然交互”。自主駕駛必須以自然的方式與人類交流，實現(xiàn)車輛與乘客之間的無障礙交流。乘客上了無人駕駛汽車，自主駕駛系統(tǒng)須通過交流，知曉乘客要去的目的地，理解并回答乘客提出的問題，而不是一個簡單的“點到點的行駛”。

第五，網(wǎng)絡(luò)安全的風(fēng)險。通過云端的獲取和更新地圖的自主駕駛將面臨更大的風(fēng)險。

鄭院士在首屆中國認知計算與混合智能學(xué)術(shù)大會上，也從直覺性AI的角度出發(fā)，提出了實現(xiàn)復(fù)雜路況中無人駕駛的四個核心技術(shù)：

1．如何在環(huán)境感知數(shù)據(jù)獲取與融合過程給出知覺物體的基本判斷，形成選擇注意的基本單元；

2．如何在注意的基礎(chǔ)上，將非完整的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為用于決策規(guī)劃的空間結(jié)構(gòu)信息；知覺編組能用最少的領(lǐng)域只是形成目標(biāo)假設(shè)；

3．如何在學(xué)習(xí)和知識集成的基礎(chǔ)上，實時處理行駛過程中的突發(fā)事件，即具有自學(xué)習(xí)功能；

4．如何在環(huán)境交互和行為決策的基礎(chǔ)上，構(gòu)建無人駕駛的控制系統(tǒng)。

兩位自動駕駛?cè)Φ赂咄氐囊庖婎I(lǐng)袖對實現(xiàn)無人駕駛的預(yù)期驚人的一致，他們通過十多年來對自動駕駛的研究與觀察得出了這個“悲觀”的結(jié)論。

當(dāng)下L5可能是死路，商業(yè)化才是活路

盡管全自動駕駛看似遙遠，但自動駕駛汽車并非不能賺錢。截止2018年10月，積累了近1萬公里數(shù)據(jù)的Waymo，宣布兩個月后將在鳳凰城進入無人駕駛出租車的商業(yè)運營階段，無人駕駛汽車可能會在未來10年內(nèi)在城市街道上巡航，從而改變數(shù)十億美元的汽車產(chǎn)業(yè)和優(yōu)步蓬勃發(fā)展的乘車業(yè)務(wù)。同時，Krafcik說卡車運輸是自動駕駛車輛可能在未來幾年內(nèi)很快落地的一個領(lǐng)域，waymo在卡車運輸領(lǐng)域也有布局，技術(shù)雖然遙遠，但目前將高速公路上的貨物運送到樞紐處完全可以實現(xiàn)。

所以，John Krafcik版的“真香”你們還滿意嗎？

2018中國智能車未來挑戰(zhàn)賽

“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”（Future Challenge）創(chuàng)辦于2009年，作為國家自然科學(xué)基金委員會重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”的重要組成部分，其目的是通過真實物理環(huán)境中的比賽來交流和驗證我國“視聽覺信息的認知計算”研究進展和成果，以推動重大研究計劃將應(yīng)用基礎(chǔ)研究與物理可實現(xiàn)的系統(tǒng)有機結(jié)合，產(chǎn)生能滿足國家重大需求并具有原創(chuàng)性的重大研究成果。

本屆比賽是第十屆“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”，主要分真實道路環(huán)境測試（含城市道路、城郊道路和高架快速道路）、復(fù)雜環(huán)境認知水平能力離線測試兩部分。其中，真實道路環(huán)境測試著重考察無人駕駛智能車輛的交通場景識別能力以及不同道路環(huán)境中的安全性（Safety）、舒適性（Smoothness）、敏捷性（Sharpness）和智能性（Smartness）等4S性能；離線測試則在大規(guī)模真實道路交通場景數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，通過仿真環(huán)境評估無人駕駛車輛各類交通環(huán)境感知算法的基本認知能力和水平。與往屆相比，今年的參賽車隊種類將更加豐富多樣，除高校科研院所的車隊外，還將邀請從事無人駕駛智能車研發(fā)的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)公司、整車制造企業(yè)等參與比賽。

此次賽事具有如下亮點：

1、在2017年引入有人駕駛干擾車輛的基礎(chǔ)上，首次開展有人駕駛與無人駕駛混行測試驗證；（多輛無人車與多輛有人駕駛車輛交互）

2、在完善九宮格地區(qū)開源數(shù)字地圖基礎(chǔ)上，首次引入語義拓撲地圖，開展無人車自然交互導(dǎo)航應(yīng)用測試；

3、首次以無人駕駛出行服務(wù)為背景，全面驗證無人駕駛商業(yè)化應(yīng)用的技術(shù)成熟度。