智东西（公众号：zhidxcom）
文 | 旖媛
就在昨天，特斯拉中国官网介绍中删除了“自动驾驶”、“Autopilot”的字眼，而改用“自动辅助驾驶”，看似是对上周发生在北京北五环事故一个“洗白”的说明。而今天早上，一辆在法国试驾的Model S突然起火，原因还不清楚。
关于汽车“自动驾驶功能”的话题近期被国内外的多起事件推到风口浪尖，争议始于对“自动驾驶”的迷信和种种误读，所以我们必须看清汽车自动驾驶的真面目。
特斯拉今年已经出过多起事故，都是在开启Autopilot（特斯拉的自动驾驶技术，实际上只是驾驶辅助）情况下汽车未能识别障碍物而发生的碰撞事件。严重有撞上大挂车司机当场死亡的，轻的也有不能识别马路牙子接连撞了12个桩子的，无一例外的是，在事故发生的时候司机的手是离开方向盘的。车主认为特斯拉应当负责，而特斯拉则认为是司机驾驶不当。
造成车主和特斯拉自主来回扯皮，主要原因还是对特斯拉的Autopilot没有正确的认识，对它能做什么和不能做什么没有足够的了解。
实际上特斯拉目前所用的自动驾驶技术只能称之为驾驶辅助系统，在行驶过程中只能起到辅助的作用，大部分的操作还是需要人来完成。根据美国高速公路安全局根据自动化程度对自动驾驶汽车的级别鉴定来看，特斯拉的自动驾驶级别只能算level 2，距离最高级别level 4全自动驾驶还有很远。
自动驾驶的三六九等
我国对于自动驾驶汽车还没有明确的标准，只有美国高速公路安全局（简称NHTSA）对自动驾驶级别作出的分类。从下面这张图来看，NHTSA将自动驾驶从完全不能自动驾驶到全自动驾驶分为5个级别。
level 0——完全不含有自动驾驶功能
代表车型：市面上大部分低端车型，连定速巡航都不包括的那种。
level 1——特定部分自动化
一种或以上自动驾驶功能，如电子车身稳定系统、定速巡航、自动制动和线路保持的功能。
代表车型：一部分中高档车，例如大众ESP、本田VSA、丰田VSC，不管名字是啥，他们都是“电子车身稳定系统”。
level 2——有组合式的自动化功能
有两种及以上能同时使用的控制功能，包括自适应巡航控制(ACC)、车道偏离预警等。
代表车型：特斯拉、沃尔沃S60等。
level 3——有限的自动驾驶
驾驶人能在特定的路况环境下完全交出安全关键驾驶功能，而驾驶人也能在充分的交接时间下进行偶尔的车辆控制。
代表车型：谷歌测试中的的自动驾驶汽车
level 4——完全自动驾驶车辆
这个级别的自动驾驶汽车完全可以不需要人的控制，直接输入目的地车辆规划路线之后，车辆就会自动行驶，期间不需要人的参与。
代表车型：无。
需要注意的是，根据美国法规的规定，在level 3之前驾驶中都需要有人的参与，出了事故承担责任的是人而不是车辆；因而只有达到Level 3级别及以上才算及格的自动驾驶功能。也正如一名特斯拉车主在开车穿越美国内华达山脉之后所说，特斯拉的自动驾驶也就是比定速巡航高了一个级别，从来也没听说过谁开了定速巡航撞了车把责任推给车的。
特斯拉自动驾驶功能被夸大了太多。上周在北京北五环发生的首起特斯拉碰撞事故的车主在采访时说，买车的时候店员一直在推销特斯拉自动驾驶的功能，让他另外又花了两万多装上了Autopilot系统，以为这样车子就能达到自动驾驶的级别。但是事故发生时，车辆没有识别出停在道路内测的桑塔纳，就发生了碰撞事件。
实际上，特斯拉目前的Autopilot 1.0技术还有很多是做不到的。
Autopilot 1.0能做什么和不能做什么
特斯拉的Autopilot系统用的是MobileEye的视觉识别技术，在事故发生之后MobileEye宣布不再给特斯拉新车型提供服务了。
MobileEye是一家以色列的视觉公司，靠廉价的摄像头和专门设计的芯片来实现自动辅助驾驶功能的。它与很多车厂合作，为他们定制ADAS（Advanced Driving Assist Syetem，高级驾驶辅助系统），包括奥迪、宝马、雪铁龙、沃尔沃和雷诺等一共17家。
而特斯拉Autopilot 1.0更像是一个ADAS合成产品。硬件很简单，包括一个由MobileEye提供的前置视觉识别摄像头，保险杠下方有一个毫米波雷达，车身上有8个与倒车雷达一样的雷达。通过这一套设备将自适应巡航、自动刹车、车道保持等多种功能融为一体，可检测车距，识别道路标线的功能，跟着前面的车辆慢速行驶。当前方的车辆变道，特斯拉会加速再跟上一辆车。
但它只能在封闭的道路上行驶，对太近的物体也无法识别，经过主干道的入口处也不会主动减速。如果有并线或者加塞的车，特斯拉能感应但是无法作出反应。据Mobileye 的一名高管Dan Galves说，目前的防碰撞技术或自动紧急刹车系统，只适用于跟车（追尾）状态，并仅为跟车出现的问题而设计。也就是当车辆横向驶入时，目前的Autopilot 1.0系统本身就不具备足够的判断能力。
所以在上周北五环的事故中，前方的车绕过了桑塔纳，但Autopilot识别不到，于是发生了刮蹭。
Autopilot 2.0会有哪些升级？
传言Autopilot 2.0将有很大的升级，之后能达到level 3的自动驾驶级别，即对多种状况能做出反应，基本可以实现自动驾驶。
据外媒electrec透露，Autopilot 2.0将会把前方的一个视觉识别摄像头增加到3个。在上周测试中，一组摄像头的外壳似乎已经安装上在Model X上了。这三个摄像头包括一个50°角用来一般监测的摄像头，一个25°角摄像头监测冗余目标、道路和交通灯，还有一个150°广角的鱼眼镜头用来监测平行道路、切入道路和行人。
曾经有图显示特斯拉似乎正在测试激光雷达，这也是大部分自动驾驶车辆运用的识别技术。但马斯克说，Autopilot 2.0仍将使用普通雷达。他非常看好雷达在雨雪天、多雾多尘情况下的应用，或许会使用雷达天线帮助实现更敏锐的识别。
相比普通雷达的稳定性，激光雷达受天气影响大。激光雷达一般在晴朗的天气里衰减较小，传播距离较远。而在大雨、浓烟、浓雾等坏天气里，衰减急剧加大，传播距离大受影响。而且大气环流还会使激光光束发生畸变、抖动，直接影响激光雷达的测量精度。
自动驾驶功能是实现也并不是单单增加几个摄像头和雷达就可以，软件的算法更重要。据爆料，特斯拉也已经写好了软件程序，与新的硬件套装相匹配。
与MobileEye分手其实早有预兆，很久之前特斯拉就开始从各个公司挖人才，疑似要成立自己的自动驾驶团队。今年1月特斯拉挖来了Jim Keller，曾经给ADM和苹果做软件架构的设计师，紧接着又从ADM挖走一票设计师和管理人员，其中包括2月份加入的特斯拉的清华大学博士顾俊丽，她带领团队研究机器的深度学习。
值得一提的是，虽然用EyeQ3芯片来分析道路情况，但特斯拉一直在用自己的系统来进行学习。简单来说，虽然与MobileEye的合作不再继续，但特斯拉积累了大量的数据，这些数据将会用于研发更高级和更安全的自动驾驶技术。
还有消息称特斯拉可能会与Nvidia合作。Nvidia的Tegra处理器能为Model S and X提供中央控制、娱乐和信息处理、导航功能。Nvidia下一代视觉分析平台NVIDIA DRIVE PX 2今年秋季预计就能使用。
自动驾驶已经从蓝海变红海？
特斯拉自动辅助汽车虽然上市的早，但技术并不成熟。很多传统车厂也在开始憋大招，谷歌乐视这样的互联网公司都开始做自动驾驶。
谷歌
依靠摄像头对外界探测来使车做出被动反应只能算是驾驶辅助系统，真正的自动驾驶必须依赖于高精度的地图显示。谷歌从一开始就没有按照特斯拉的套路来，而是绘制了高清度地图，形成主动的自动驾驶模式。
这个地图和谷歌地图不一样，它是一个3D的地图，包括了几乎所有的地理数据，例如马路道牙的高度、十字路口的宽度、交通信号灯的高度、路旁消防栓的位置与高度等等。这些信息是需要提前输入到系统当中的，一旦换了城市，自动驾驶就派不上用场了。
所以每到一地，谷歌无人驾驶汽车的工程师就开着车满世界转悠，通过头顶上的激光雷达扫描周边的环境，作为原始数据输入到地图中，然后再开一遍，确认地理位置。在行车过程中，车顶上的那个激光雷达也会360°不停转，扫描街边情况来控制车的行驶情况。
可能是谷歌一步迈得太大，自动驾驶汽车已经测试了1年多还没上市。可能是由于激光雷达价格太高，也可能是地图精度需要花费很长时间来测试。总之，谷歌憋了个大招，需要一步一步来完善。
沃尔沃
沃尔沃的安全性口碑一直都很好，虽然它使用的系统也只能算是辅助驾驶系统，但是比特斯拉要走心得多。
和特斯拉一样，沃尔沃自动驾驶系统2.0也只能用于道路标线明显的封闭道路上，乡间小路不能用。也可以做到紧跟前面的车辆，还能保证车行驶在车道的正中间，方向盘可以自动回正。
但所有功能的实现都需要司机的手放在方向盘上，只要手离开20秒，自动驾驶就会自动关闭，强迫司机的注意力放在驾驶上。虽然特斯拉也要求开启自动驾驶的时候司机手不能离开方向盘，但是没有任何设计来阻止司机这样做，不得不说沃尔沃这样的一个小设计能提升很大的安全性。
沃尔沃的智能安全系统也非常实用。在人多的地方，它可以监测周边的环境，在可能发生危险的时候给司机发出警示，还能自动制动，反应比较快。当车辆有可能被追尾时，还能自动闪烁红灯并收紧安全带。
福特算是一家汽车老厂，最近也传出他在和麻省理工合作研究自动驾驶技术。他们的计划包括机器学习和自动驾驶两个方面，并计划使用激光雷达来做环境分析。
据报道，福特已经在麻省理工学院内展开实验。学生可以下载app来呼叫代步工具，送达目的地之后，这些代步工具还能自动停到需求量大的地点。
总结
自动驾驶技术目前确实有很多瓶颈，但不能否认它是未来汽车的发展方向。可以看到，目前自动驾驶技术的发展并没有一个标准化的演进，各个厂商都在从各种技术切入进来。相比谷歌，特斯拉算是走了一个捷径，更早实现了商业化。
不管怎么走，到达level 4全自动化驾驶还有很长一段时间。从技术演进的道路上看，自动驾驶技术普及现在面临几大难题：
1、监管和法规的成立。
2、技术演进的标准方案，就像IT产业的Android系统、指纹识别等系统或模块一样，自动驾驶还未有非常通用的标准成熟模块。
3、用户和厂家认知的不对等，厂家认为自动驾驶是一个噱头，虽然推广中有提示，但传达到用户的信息往往偏差在用户对自动驾驶的超预期信赖。
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