文/土木
近两年在汽车行业中，伴随着“电动化”一同快速发展的还有“智能化”，几乎所有的新车都开始配备最少L2级的辅助驾驶系统，但随之而来的就是因为使用辅助驾驶系统而导致的一连串事故。
目前市面上知名度较高的新能源车企，几乎都出现过因为开启智能辅助驾驶系统而引起的交通事故，这不禁引起了一部分消费者对于智能辅助驾驶系统的恐慌，进而引起对智能驾驶或者说自动驾驶是否有必要发展的讨论。
本文我们将对目前关于智能驾驶系统引起的多种讨论进行解读和分析。
智能驾驶现在发展到了什么程度？
首先我们先了解一下，目前关于自动驾驶的分级。自动驾驶的分级是由SAE（美国汽车工程师学会）定义的从0到5的自动驾驶等级，即L0非自动化、L1辅助驾驶、L2半自动化、L3 有条件的自动化、L4高度自动化、L5完全自动化。具体定义如下：
L0：人工驾驶 ，驾驶员完全掌控车辆。
L1：辅助驾驶，驾驶员仍为主要掌控者，系统只会在特定的情况下介入。常见的防锁死刹车系统（ABS）与动态稳定系统（ESC）都属于这个级别的功能，一般在驾驶员驾驶不慎时介入。
L2：部分自动驾驶，驾驶系统可以完成某些任务，但驾驶员仍然需要实时监控环境。与 L1 类似，系统在特定情况下介入，但功能更加多元与高级。常见的功能有自动紧急刹停（AEB）主动式巡航控制（ACC）、车道偏移辅助（LKA）等。
L3：有条件的自动化驾驶，在某些特定情况下，驾驶系统可以完全掌控驾车，暂时解放驾驶员。驾驶员可以在适当的时刻查看手机 ，但不可以进入深度休息状态，以便在紧急情况时接手。奥迪推出的Traffic Jam Pilot就属于这个级别，允许用户在堵车时开启自动驾驶模式，然而一旦交通顺畅或需要下高速路口，用户必须重新接管。
L4：高度自动化，自动驾驶不再需要用户的紧急应答，可以完全接替用户，用户可以进入完全放松状态。然而这个系统的启动是要满足一定条件，比如天气需晴朗，或者只在高速适用，但和L3相比，它的限制条件已大大减少。
L5：完全自动化，自动驾驶的终极形态，系统在任何情况下都可以安全地掌控汽车，不再需要驾驶者介入。
那么，目前我们的自动驾驶技术究竟达到了哪个级别呢？虽然有许多公司都已经在全力研发L4及以上的技术，但是市面上量产的智能驾驶车辆大多只达到了L2级别，部分拥有L3功能，但由于法律法规的限制太多，仍然非常的不成熟。
至于何时能够实现L4、L5级别的自动驾驶，需要考虑的因素太多，或许等不了几年，也或许还要十几二十年。
其实现在很多无人驾驶出租车都已经达到L4级别了，当然，现在还是处于测试阶段，但已经是上路测试，并开始试运营了，不过车上还是配备了驾驶员的，他们称之为安全员。测试车辆已经可以实现自动驾驶，安全员则是为了防止意外事件。
但是大面积的自动驾驶，不仅仅是技术方面需要足够成熟，还涉及到法律法规、政府监管层面的问题，甚至还要涉及到道德层面，必须有一个循序渐进的过程，所以具体何时能够到来，值得期待。
目前智能驾驶遇到的问题
目前阻碍智能驾驶发展的因素很多，其中最“昂贵”的就是数据。大数据的人工智能时代，数据就是人工智能的养料，算法也需要大量的已标注数据进行训练，才会变得越来越智能。
无论人工智能的数学模型、算法和硬件有多么先进，没有场景丰富、精度高标注的数据，智能驾驶系统就永远只是一个新手司机。
一般来说，数据分为真实场景数据和仿真模拟数据。前者顾名思义，就是在真实世界收集各种驾驶场景下的摄像头、激光雷达、雷达、GPS 定位等数据并进行人工标注，而后者则是利用各种游戏引擎模拟出现实世界的场景，进行预训练与测试。
用仿真模拟数据来训练无人驾驶系统价格较为低廉，但精准度必然比不上真实数据，但真实数据的成本又非常高。所以想要在这一领域有所作为就必须要有非常雄厚的资金实力，就目前仅有的几个巨头来看，并不容易。
而就目前的辅助驾驶应用情况，还有一个难点就是城市路况的驾驶辅助。主要在于：
1、感知
城市路况的感知远比高速路况复杂，因为要处理无穷无尽的特殊工况。比如横在前面的事故车辆、躺在地上的人、没有井盖的井口等等。这些特殊工况都需要机器去自我学习。一次失败的识别后就有了一些视频雷达数据，用这些数据进行模型修正，但是引起的损失就不一定多大了。
2、规划
规划的意思是车该怎么走，比如遇到前面两个车道，一个车多一个车少，应该走哪条？规划就是在安全、时间、感受的三维上来进行抉择。如果设计过于保守，虽然保证了安全，但是体验上会大打折扣；而如果过于激进，又影响安全。
可见，城市路况的难度在于现实世界太复杂了，机器想要做到人一样的聪明，需要高超的软硬件支持。每一项都需要投入巨大的时间、精力、财力，难度可想而知。
现阶段的辅助驾驶是否值得信任
目前市面上在辅助驾驶方面做得较好的就是特斯拉了。特斯拉AutoPilot又称为AP，是特斯拉的驾驶辅助系统的简称，初代的AP发布于2014年，经历几代的升级，到现在有全自动驾驶能力FSD，增强自动辅助驾驶EAP，自动辅助导航驾驶NOA，而且FSD还能实现全自动驾驶，包括市区和交通灯识别。
NOA是这些功能里使用最广泛，接受度最高的，能够在特定的高速公路上开启，无需人工干预进行自动变道，过弯等。城市道路上，特斯拉开启辅助驾驶模式还存在一些需要克服的难点，比如对静止物体的判断，对交叉路口的判断等。
而以智能化为主要卖点的国产新势力中，也有表现不错的几家。蔚来的NIO PILOT，包括高速领航辅助NOP ，拥堵自动驾驶等功能，其中目前最广泛使用的是NOP高速领航辅助系统。
开启NOP后，汽车能够按照高精地图上下匝道，超车，变道等。功能上跟特斯拉的NOA类似，不过NOP比特斯拉NOA更加注重了本地化，更适应国内车道，并且还有高精地图的加持，可以做到车道级的导航。
另外，小鹏也有自己的自动驾驶辅助系统。目前小鹏的驾驶辅助系统XPilot的明星产品有VAP记忆泊车功能和高速领航辅助驾驶NGP。
跟NOP和NOA类似，小鹏的高速NGP，也能够在高速上依靠高精地图完成上下匝道，变道超车的一些功能，目前小鹏高速NGP的使用频率非常高，渗透率达到了84.14%，已经是比较成熟的辅助驾驶功能。
不过，既然它们的名字都叫作辅助驾驶系统，那么它们的主要作用依然是辅助，不能在驾驶过程中起决定作用。强如特斯拉的研发能力，它的智能驾驶系统依然只能是算是高级别的L2。
辅助驾驶只负责盲区监测、防碰撞、紧急刹车、辅助停车、自适应巡航控制、保持车道辅助、以及堵车辅助等。根据佛罗里达州的州法，无论这些功能如何组合搭配，只要系统还离不开驾驶者本人监控，就不能叫作自动驾驶汽车。
在美国很多州，法律都明确规定，自动驾驶汽车和有辅助驾驶功能的车属于完全不同的种类。如果自动驾驶汽车出现问题，导致车祸，那就是生产商的问题。但如果是辅助驾驶功能出现问题，责任完全在车主身上。
并且，现在大部分辅助驾驶系统都无法在高速状态下探测固定物体。大部分辅助驾驶功能，如果达到每小时80公里，就很能探测不到固定物体，这也就是许多辅助驾驶系统事故的主要原因。
如果驾驶者能够绝对保证自己的精力和注意力的情况下，辅助驾驶自然是非常值得信任的；但开启了辅助驾驶，驾驶者自然而然就会放松警惕，这也是目前矛盾的一个点。所以辅助驾驶值不值得信任，其实还要取决于驾驶者能不能保证自己的专注力和反应能力。
对于辅助驾驶，态度两极化
一部分消费者非常习惯于使用辅助驾驶系统，条件允许就一定会打开；一部分消费者购买了配备辅助驾驶系统的车，可能到卖掉之后都没有使用过。
对于偏爱辅助驾驶的人群来说，一般会有以下特点：主要集中在喜欢体验新科技的发烧友，体验过高级别驾驶辅助系统的车主和高速高架出行较多的车主群体中。
喜欢体验新科技的发烧友他们本身就乐于去体验各种新系统新功能，而且整体年龄层偏年轻，也并不会抗拒接受新事物。
那些一开始就体验了高性能驾驶辅助系统的车主基本上也不会对驾驶辅助系统有太多的负面印象，因为虽然这些系统目前还有一些不足之处，但整体体验还是比较不错的。
至于高速高架出行比较多的车主，只要用过真正好用的ACC和LCC功能，就会习惯的去使用它们。
而不愿意使用辅助驾驶的群体特点也很明显：
1、很多人从来没有使用过驾驶辅助系统，并且对新技术有天然的恐惧和抵制情绪。
虽然现在驾驶辅助系统的装车率在逐年上升，很多品牌已经做到了新车型驾驶辅助系统全系标配，各种宣传也是铺天盖地，驾驶辅助系统在很多人看来已经是一个被消费者熟知的东西了。
但实际上部分车主买了车以后一次也没有用过驾驶辅助功能，也不知道这些功能到底有什么用。尤其是一些燃油车老司机对这些东西抱有天然的不信任感。
2、还有一部分人认为驾驶辅助系统的可使用场景（Operational Design Domain设计运行域）太少，只能在高速或者高架使用，但大多数车主的行驶场景还是城市道路，所以自然就不愿意多花钱去拥有这个功能。
其实出现这种两极分化情况的原因就是双方的认知和对新事物接受度的不同，并没有谁对谁错，根据自身的驾驶习惯进行选择即可。
写在最后：
其实想要让消费者对辅助驾驶系统有合理认知的话，应该在宣传中尽量少的去应用“自动”这个概念，同时还要避免强调脱手脱脚的驾驶能力，让辅助驾驶回归“辅助”，更多的强调以紧急避让、紧急制动为代表的主动安全技术。
虽然目前市场上的驾驶辅助系统还有很多不如人意的地方，但相信随着技术的不断发展，未来驾驶辅助系统必然会成为汽车的标配，而且必然能够在降低交通事故和提升交通效率上做出非常大的贡献。
所以对于目前的辅助驾驶系统，我们当然可以选择继续观望，但对于真正的智能、自动驾驶，我们仍然可以保有期待。
