美國高速公路交通安全委員會(NHTSA)周四表示，將對2.5萬輛特斯拉Model S車型展開初步調(diào)查。近期，一名Model S車主在使用Autopilot自動駕駛模式時發(fā)生事故死亡，車輛是2015年款Model S，事故發(fā)生時車輛開啟了Autopilot自動駕駛模式。該部門將調(diào)查“事故發(fā)生時駕駛輔助功能的設(shè)計和性能”。如果NHTSA認(rèn)為車輛安全性存在問題，那么將會要求車輛召回。

奇點(diǎn)汽車樣車出展北京車展時，被提及最多的就是：“你們是智能汽車，那可以自動駕駛嗎？”在此次特斯拉Autopilot事故之下，我們有機(jī)會審慎思考：對于大勢所趨的智能汽車而言，自動駕駛到底有什么價值？處于什么位置？這項(xiàng)被熱炒的技術(shù)走向產(chǎn)業(yè)化的道路上還有哪些坎兒要邁？

一、自動駕駛離我們到底有多遠(yuǎn)？

1)高成本：自動駕駛商業(yè)化的攔路虎

由于市場前景預(yù)期向好，自2010 年谷歌正式開始自動駕駛汽車測試后，各大車企紛紛加入自動駕駛技術(shù)研發(fā)，自動駕駛成為了車聯(lián)網(wǎng)之后又一必爭領(lǐng)域。但目前，自動駕駛產(chǎn)業(yè)化與廣泛應(yīng)用還存在著成本過高的障礙。

目前，谷歌以及科研機(jī)構(gòu)研發(fā)的“無人駕駛車”由三大件組成：一是激光雷達(dá)，價值近70萬元人民幣；二是高精度的GPS；三是高精度的慣性導(dǎo)航系統(tǒng)，這兩者加起來又要超過100萬元人民幣，最終將一輛車的價格抬高到近200萬元人民幣，這是普通汽車價格的10至20倍。如此高成本的技術(shù)路線，想“立刻”實(shí)現(xiàn)自動駕駛的商業(yè)化，就現(xiàn)階段而言，幾乎不可能。

與國外相比較，國內(nèi)的無人駕駛汽車研發(fā)主要是從科研院所、高等院校起步的，近年來，高等院校、科研機(jī)構(gòu)與國內(nèi)汽車生產(chǎn)廠商的合作也日益緊密，推動了我國無人駕駛技術(shù)的發(fā)展。去年8月29日，全球第一臺無人駕駛大客車，在鄭州首次實(shí)現(xiàn)全程無人工干預(yù)成功運(yùn)行，這是由中國工程院院士李德毅所在的總參61所等與宇通客車聯(lián)合推出的。智車優(yōu)行團(tuán)隊(duì)也于去年和李德毅院士成立了聯(lián)合工作站，目的就是打造可靠的“智能駕駛系統(tǒng)”同時，探尋降低成本的最有效方案，共同推進(jìn)自動駕駛的商業(yè)化之路。

2)安全性：來自技術(shù)與心理的雙重考驗(yàn)

2016年1月特斯拉推出Autopilot(半自動駕駛系統(tǒng))功能，該功能允許駕駛者坐在車內(nèi)后排或其他地方對車輛進(jìn)行操控。雖然特斯拉在官方博客中表示，在Autopilot模式啟用的超過1.3億英里(約合2.1億公里)行駛里程中，這是首次發(fā)生人員死亡事故，但的確引起發(fā)了社會對于“自動駕駛”安全性更多保守的質(zhì)疑。

但同時，所有創(chuàng)新企業(yè)都面臨著同樣的問題：不能因?yàn)楝F(xiàn)在出現(xiàn)的一些挑戰(zhàn)和質(zhì)疑，就不去擁抱新的變化。的確，自從自動駕駛誕生以來，其安全性一直是人們擔(dān)憂的一大問題，其實(shí)在很多時候機(jī)器比人更靠譜，在行駛環(huán)境中，駕駛員在很多環(huán)境下將不可避免的受到各種不良情緒影響而做出錯誤判斷，90%交通事故是來自于人的疏忽。目前行駛過程中80%問題其實(shí)可以通過駕駛系統(tǒng)來識別并作出判斷。在一些相對穩(wěn)定的行駛環(huán)境下，比如高速路上和低速條件上，智能汽車將可以幫助駕駛員來完成駕駛：識別障礙物、限定行駛車速、自動避障、自動入庫和泊車等問題都可以代勞。

雖然，我們需要積極地?fù)肀А白詣玉{駛”，但并不意味著眼下動不動就說自己1、2年內(nèi)就能推出商業(yè)化無人駕駛汽車的企業(yè)就值得贊頌。制造智能汽車的進(jìn)程中，“立刻實(shí)現(xiàn)”實(shí)際上在偷換概念，汽車作為無人駕駛層面還需要時間。但同時，汽車作為智能終端的層面可以立刻做到。在用戶體驗(yàn)汽車過程中，如果出現(xiàn)bug，生產(chǎn)商可以立刻搜集數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析，并立刻解決故障。這樣一來，汽車可能完全不需要再次召回。智能汽車作為汽車的屬性會朝著無人駕駛方向邁進(jìn)。但目前由于復(fù)雜的邏輯設(shè)計等問題的局限性，汽車做到完全無人駕駛還需要10年左右的時間。未來不排除AI引擎可以學(xué)習(xí)用戶的駕駛習(xí)慣，完成個性化駕駛。

3)法律與倫理困境

此次特斯拉事故背后，對于自動駕駛汽車, 輿論爭議最多的一點(diǎn)，可能就是一旦這類車輛出現(xiàn)了交通安全事故，應(yīng)該如何界定和劃分責(zé)任，而在遇到道德層面曖昧不清時，我們也主張遵守法律為主。但在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中，自動駕駛汽車因交通事故所帶來的責(zé)任問題尚沒有明確立法，自動駕駛汽車行駛規(guī)范與法律法規(guī)還基本上是空白，這是影響自動駕駛商業(yè)化最重要因素之一。

從法律層面來講，目前可以參照的惟有美國加州去年9月份開始實(shí)施的自動駕駛車測試法規(guī)，其中有一條規(guī)定：如果因?yàn)樽詣玉{駛車的操作等原因，而使其被牽扯到發(fā)生在公共道路的交通事故當(dāng)中，造成了任何的財產(chǎn)損失或者人身傷害、乃至致死，應(yīng)該在十天之內(nèi)將事故報告(包括每次碰撞發(fā)生前30秒所有傳感器采集到的數(shù)據(jù))給DMV(Department of Motor Vehicles，機(jī)動車管理部門)。這樣做的目的在于精準(zhǔn)地還原事故場景，了解決策因何發(fā)生。知道自動駕駛系統(tǒng)背后的邏輯、教會機(jī)器如何作出合理的判斷是關(guān)鍵。

其實(shí)，自動駕駛汽車完全可以在不違規(guī)的情況下，機(jī)智地做出很多安全的決策，而做到這點(diǎn)，就離不開與人工智能技術(shù)的深入結(jié)合。這里我們可以舉一下AlphaGo例子，TA突破了傳統(tǒng)程序，搭建了兩套模仿人類思維的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：value networks承擔(dān)棋局態(tài)勢評估， police networks選擇如何落子。向人類棋手學(xué)習(xí)， 從海量樣本的勝局和敗局中學(xué)，并自動提取規(guī)則，進(jìn)行推理。

而自動駕駛讓車輛做出合理判斷的關(guān)鍵也同樣在AI技術(shù)，智能系統(tǒng)是否可以利用人工智能技術(shù)讓駕駛認(rèn)知的形式化、并通過數(shù)據(jù)積累不斷學(xué)習(xí)駕駛技能，最終替代駕駛員的感知、認(rèn)知和行為。同時，像李德毅院士經(jīng)常講的一樣：真正能夠教機(jī)器人開車的應(yīng)該是有豐富駕駛經(jīng)驗(yàn)的駕駛員，而不是程序員。這樣，智能駕駛系統(tǒng)的判斷才能通過熟練經(jīng)驗(yàn)和技巧的積累變得比大多數(shù)駕駛者更優(yōu)秀。

最后，自動駕駛真正廣泛應(yīng)用還要依托于智慧交通，需要對現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行重新規(guī)劃與建設(shè)，目前只有美國、日本等少數(shù)國家開展了有關(guān)規(guī)劃。

二、以輔助駕駛切入，以“智能安全”為核心

自動駕駛技術(shù)本身，就是為了讓我們變得更安全。90%的交通事故，都是人為造成的，我們需要思考的是如何通過智能駕駛解決掉這 90%的交通事故。縱觀全球自動駕駛發(fā)展現(xiàn)狀，可以看出以事故預(yù)防為目的的“智能安全技術(shù)”是未來汽車安全技術(shù)的趨勢，也是自動駕駛商用的重要階段。以輔助駕駛切入，以“智能安全”為核心去落地智能駕駛，并逐漸建立人們對自動駕駛技術(shù)的信任。

據(jù)預(yù)測，2013至2017年智能化輔助駕駛市場規(guī)模將以每年33%的速度增長。目前，車道偏離報警、駕駛員疲勞檢測、夜視系統(tǒng)、倒車輔助、緊急避撞和自動泊車等已開始廣泛使用且得到了認(rèn)可，正在向更加自動、安全的智能化方向發(fā)展。未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)將使得汽車與環(huán)境之間的實(shí)時信息交互成為可能，車載系統(tǒng)實(shí)時識別行駛環(huán)境并迅速處理，為自動駕駛開辟更廣闊的市場空間。

同時，以“智能安全”為核心，我們就會發(fā)現(xiàn)，要解決的問題就不僅是實(shí)現(xiàn)自動駕駛這項(xiàng)了。比如，特斯拉汽車應(yīng)用程序曾多次被曝出存在設(shè)計缺陷，攻擊者利用這個漏洞可遠(yuǎn)程控制車輛，實(shí)現(xiàn)開鎖、鳴笛、閃燈等操作，并且能夠在車輛行駛中開啟天窗。

其實(shí)我們仔細(xì)想想什么是安全，安全到底包含哪些方面？在中文里面安全涵蓋兩個意義：一個是safety，一個是security。萬物互聯(lián)時代下，我認(rèn)為應(yīng)該從三方面理解全新得到汽車安全：一個是被動安全，一個是主動安全，最后則是security層面的網(wǎng)絡(luò)安全。

汽車已有了百年機(jī)械工藝的積淀，我們需要在被動安全層面上積極和主機(jī)廠合作，將傳統(tǒng)繼承下來，但更重要的是面向未來的主動安全和網(wǎng)絡(luò)安全方面。

奇點(diǎn)汽車重新構(gòu)造了一套汽車安全體系，把主動安全、被動安全、網(wǎng)絡(luò)安全有機(jī)地融合在一起，系統(tǒng)地去考慮一套全新的智能安全系統(tǒng)。在底層，奇點(diǎn)汽車布有大量傳感器，并構(gòu)建了全新的以太網(wǎng)總線架構(gòu)；中間層，我們引入了包括深度學(xué)習(xí)、圖像識別、數(shù)據(jù)融合等引擎；在上層，我們又以將功能層和人機(jī)交互界面層分開，目的是讓用戶的體驗(yàn)更好。在被動安全方面，智能車身系統(tǒng)將通過不同場景下的模式切換，讓車輛的自適應(yīng)性變得更好；在網(wǎng)絡(luò)安全方面，互聯(lián)網(wǎng)的基因就更為重要，我在奇虎360和金山軟件都任過副總，所以我們團(tuán)隊(duì)也是非常重視奇點(diǎn)汽車的網(wǎng)絡(luò)安全，我們從硬件層面、軟件層面、APP層面上都有理由打造一款更安全的智能汽車；最后，主動安全也將成為奇點(diǎn)汽車的核心競爭力，目前我們自主研發(fā)的一整套主被動安全技術(shù)包括：全套ADAS系統(tǒng)、防疲勞駕駛系統(tǒng)、夜視系統(tǒng)。通過這樣一個平臺，我們希望能夠通過軟件的不斷升級，去不斷的給我們用戶提供更多更新的主動安全方面的功能。

從最開始的level2到level3，之后再伴隨法規(guī)、智慧交通的成熟逐步走向完全的無人駕駛。我們希望讓汽車成為一臺輪式機(jī)器人，這是我們對一輛車的定義，其核心是：機(jī)器人必須有自己的大腦，必須會自我學(xué)習(xí)，會自我成長，這是奇點(diǎn)汽車的發(fā)展方向。

三、自動駕駛是終極目標(biāo)嗎？

最后，我們要討論一個本質(zhì)問題：自動駕駛是智能汽車發(fā)展的終極目標(biāo)嗎？

我想，無論是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是傳統(tǒng)車企，不以“人”出發(fā)的閉門造車，就都會面臨價值錯位，而終將被歷史淘汰。智能汽車誕生的最終目的毋庸置疑是為用戶帶來“更大的出行樂趣”，而不是單純的炫技。

85后年輕人群，他們是互聯(lián)網(wǎng)原住民，讓他們沒有汽車是可以的，但是沒有網(wǎng)絡(luò)的確不行，同時，相比于70后對汽車動力性能的青睞，年輕一代更追求駕駛感受上的：時尚、有趣、酷。面對這樣的需求，我們就可以更清晰的為目前的智能汽車找到好的落腳點(diǎn)：100年來汽車一直充當(dāng)著單一的“交通工具”職能，處于硬件封閉更新狀態(tài)，因此換代更新及人性化速度極為緩慢。智能汽車作為汽車開放系統(tǒng)的“智能移動終端”，將有能力使汽車成為像智能手機(jī)一樣的開放平臺。海量的軟件及個性服務(wù)系統(tǒng)，使用戶不再受限于汽車的古老概念束縛，享受汽車向外開放的第一波福利所帶來的出行樂趣。

奇點(diǎn)汽車提供的“智能”包含三個層次：一、車自身的智能——以智能駕駛為核心；二、車的服務(wù)智能——用戶行駛大數(shù)據(jù)活化后可以誕生出更多的優(yōu)行服務(wù)：比如個性化車內(nèi)體驗(yàn)、個性化保險、智能充電等；三、人生活的智能——將智能汽車、基礎(chǔ)設(shè)施、智能家庭、智能穿戴、智能終端融為一體，實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。

在智車優(yōu)行的戰(zhàn)略規(guī)劃中，自動駕駛是關(guān)鍵一環(huán)，我們奉行“戰(zhàn)略規(guī)劃明確積極、具體步驟循序漸進(jìn)”的策略。而為年輕用戶提供更加充滿樂趣出行體驗(yàn)才是奇點(diǎn)汽車誕生的真正初心：成為一輛“懂你”的智能汽車，讓每次出行都變成美好的記憶。

作者系智車優(yōu)行聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO

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