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数据与算法之美
有不少人问我人工智能和自动驾驶的技术问题，我作为一个主业是后端开发的老码农可是回答不了啊！今天转载一篇自动驾驶大拿写的文章，学习一下。
先来一张各大车企自动驾驶技术的分级图，大致了解一下目前已经量产的自动驾驶技术哪家强。
奔驰：这儿有点挤啊...
沃尔沃：隔壁那位兄弟，你踩着我脚了...
特斯拉：唉，无敌是多么寂寞
奥迪：Tesla，你对力量一无所知
自动驾驶从L2到L5是一个相对漫长的过程，现已发布的量产车型中有处于L3的奥迪A8、处于L2.5的Tesla、还有处于L2的凯迪拉克CT6等。
那么每一级别之间具体的区别和需要克服的难点到底又有哪些？那就一级一级细细道来。按照国际惯例，谈论自动驾驶级别时必须上一张SAE的分级图。
图片出处：LEVELS OF DRIVING AUTOMATION ARE DEFINED IN NEW SAE INTERNATIONAL STANDARD J3016
下面我用给大家解释一下
各个级别到底代表着什么样的技术
哪些指标能立刻区分汽车属于哪个Level
为什么Level越高，对技术的要求越高
准确来说，现在我们已经很难看到 Level 0 的汽车了。要么早已报废，要么法规都禁止其上路了。无自动化意味着诸如ABS（自动防抱死）这种现在看来最基本的配置都没有。极端一点，你可以认为Level 0的车就是四个轮子加一个沙发。@吉利
生活中常见的车基本都属于Level 1。Level 1 称为驾驶员辅助系统，所有在驾驶员行驶过程中，对行车状态有干预的功能都叫驾驶员辅助，都属于Level 1。
比如最基本的ABS，以及在ABS基础上升级而来的ESP，还有高速路段常用的定速巡航、ACC自适应巡航功能及LKA车道保持辅助。
大家买车时，在底盘功能介绍中看到的各种英文缩写，或多或少都是属于SAE 规定的Level 1。
Level 2和Level 1最明显的区别是系统能否同时在车辆横向和纵向上进行控制。
如果一个车辆能同时做到ACC+LKA（自适应巡航+车道保持辅助），那么这辆车就跨进了Level 2的门槛。2018款的凯迪拉克CT6拥有的半自动驾驶系统“Super Cruise”就是典型的Level 2级别。
先来看个视频：凯迪拉克CT6，SuperCruise自动驾驶系统演示 ↓
视频中可以看到，该车并不具备主动超车的功能。即目前的Super Cruise仅能实现单一车道内的加减速。
再来说说自动驾驶话题下不得不提的特斯拉。过度夸大了他们系统所具备的能力。
那为什么称 Tesla 目前的 AutoPilot 为 Level 2.5呢？
因为特斯拉具备换道功能。驾驶员在确保安全的情况下，拨动转向灯杆，车辆即可依据该信号实现换道。也就是说，特斯拉的换道操作并不是全自动的，而是把这一块对环境感知的需求交给了人。特斯拉收到变道信号后会由车判断是否可安全变道后才会执行。比如前后车距离太近、实线都不会变道的。
（重点来了！敲黑板）
难点：Level 1 ~ Level 2
1.汽车横向控制和纵向控制配合的舒适性
单独的横向控制（车道保持）或纵向控制（ACC等）技术已经十分成熟，那么两者同时控制时，如何将舒适性做到最优，这就是当前遇到的挑战。
2.通知驾驶员接管车辆的时机选择
Level 2的系统并不具备较高级别的自动驾驶功能，需要驾驶员实时监控并做好接管的准备。如何以最友好的和最恰当的交互方式通知驾驶员接管车辆，而不影响到驾驶员的心情，需要人机交互攻城狮费尽心思。
有条件自动驾驶是指在某些特定场景下进行自动驾驶。比如全新奥迪A8在他们的宣传视频中就限定了十分常见的场景——堵车，该功能叫作Traffic Jam Pilot（交通拥堵巡航），功能描述如下：
当车速小于或等于60公里/小时，用户可以启动道路拥堵状况下的自动驾驶功能。在当地法律允许的情况下，车辆会完全接管驾驶任务，直到系统通知用户再次接管。这也是目前在全球范围内，在实现量产的车型中拥有的最高级别的自动驾驶能力。
仔细想想，这些功能特斯拉通过升级软件也能实现，为什么只有Audi A8敢宣称自己达到 L3 呢？
因为L3 相比 L2 最大的进步在于——不需要驾驶员实时监控当前路况，只需要在系统提示时接管车辆即可。这对于自动驾驶技术来说是一个很大的跨越，这也意味着自动驾驶系统代替人类成为了Driver & monitor。驾驶员变为乘客，而乘客是不需要实时监控当前路况的。
难点：Level 2 ~ Level 3
1.传感器感知技术
NTSB最近刚发布的，去年五月特斯拉撞卡车交通事故的宣判结果--特斯拉Autopilot的功能限制是导致2016年5月交通致死事故的主要原因，这里的功能缺陷实际上就是传感器感知的缺陷。AutoPilot 1.0的硬件配置很难处理特殊工况，比如交叉路口。图为特斯拉因传感器感知缺陷未正确识别卡车所导致的事故。
图片出处：Inside the Self-Driving Tesla Fatal Accident
正是因为传感器感知缺陷这种客观因素的存在，整车厂做自动驾驶时就显得尤为保守，要么增加传感器以加强感知能力，比如全新奥迪A8加的四线激光雷达；要么就通过监视驾驶员的面部状态，确保驾驶员实时观测着前方路况，比如凯迪拉克CT6。
2.法规
上次Apollo发布会，百度当着全中国的面在开放道路测试自动驾驶技术，被请喝茶了。目前中国还是不允许自动驾驶车在开放及高速道路测试的，所以在法规正式发布之前，自动驾驶还只能到封闭的试车场中测试。这一点国外走在前列。
无论是国外的Waymo、Uber还是国内的Baidu L4事业部做的都是Level 4自动驾驶技术的研究。它们的自动驾驶汽车有一个很明显的共同点，就是头上顶着一个大大的激光雷达。如下：
激光雷达提供了极高精度和极其丰富的感知信息，这使自动驾驶车自如处理极端工况成为可能。激光为主，视觉为辅，再加上车上各种功能冗余的传感器及高精度电子地图，在开放道路上实现A点到B点的自动驾驶不再遥远。
难点：Level 3 ~ Level 4
1.传感器成本
激光雷达的成本短期内还降不下来，这也是 L4 自动驾驶汽车还未普及的重要原因之一。Waymo在今年年初宣布将激光雷达成本降低90%，希望低成本激光传感器早日到来。
2.极高鲁棒性的自动驾驶算法及稳定的计算平台
Level 4的自动驾驶算法准确性和精确性需要达到，甚至超过人类的认知水平，这就需要的是极具鲁棒性的算法和稳定的计算平台。确保自动驾驶汽车即使遇到突发情况也能较好应对。
3.高精度地图采集资质
这一项难点国外并不存在，但是国内确实是一个很大的壁垒（国防考虑）。除了大家耳熟能详的BAT有地图测绘资质外，国内有测绘资质的图商寥寥无几。近几年随着自动驾驶的发展，想在国内发展自动驾驶技术，图商说不定会成为稀缺资源。可以的话，推荐大家自己去调研国内有测绘资质的几家图商，买点他们的股票，看涨~
4.乘坐人员接纳度
现在让你去乘坐一辆没有方向盘，随时都无法接管的汽车，心里多少会有些忐忑吧。因此人类的接纳程度也是自动驾驶普及的一个大难点，需要时间建立信任。
相信很多人都会对 L4 和 L5 感到困惑，其实两者很容易区分，观察他们的可行驶范围即可。
大家看下图：
图片来源于网络
图中的大圆弧是自动驾驶 Level 4 所限定的区域，小圆圈是汽车的感知范围。
t时刻，汽车依然在大圆弧内，自动驾驶系统正常工作；
t+1时刻，已靠近边界，自动驾驶系统即将失效，并发出警报；
t+2时刻，汽车开出了边界，这时自动驾驶系统完全失效，安全停车。
那么L5的功能该如何描述？
只要给出一个GPS坐标点，L5的自动驾驶车就能到你指定的地方，无论这地方的法规是靠右行驶还是靠左行驶，自动驾驶车都能轻松应对。即全工况、全区域的自动驾驶。
难点：Level 4 ~ Level 5
1.高精度地图 众包更新生态
自动驾驶技术十分依赖高精度电子地图，所用到的电子地图一定要确保实时且易于更新。未来每一辆在路上行驶的自动驾驶车，不仅是用于正常通勤，同时也是地图信息的采集车，实时将当前地图信息反馈至云端供其他自动驾驶汽车使用。
以上内容就是自动驾驶研究所需要攻破的难点，暂列这么多，以后想到继续更新。
何时能到Level 5？
在这个做预测随时都可能会被打脸的时代，仅做一个保守估计：L4会在2025年前普及。
至于L5，可能不会有，因为造出一个全世界都能跑的车子性价比不高，L4对用户来说已经够了。你真的在乎，在中国能来去自如的某辆汽车，不能在美国跑吗？
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