PCauto獨家體驗自動駕駛路測 駕照可以撕了?

　　【太平洋汽車網 行業頻道】這世界上，有一種痛叫學車，許多人都會被教練罵得懷疑自己的智商；有一種殺手叫馬路殺手，油門會當成剎車，隨時禍及他人……不過，現在福音來了：自動駕駛逐漸落地，精準的監測控制系統將會取代人類的判斷，這時我們就可以釋放雙手雙腳，媽媽再也不用擔心我們開車的問題了。

　　在國內，已經有多家主機廠和科技公司在搗鼓著自動駕駛的事業，以廣州為例，近期一口氣就為6家企業發放了首批24張自動駕駛牌照，這意味著它們可以合法路測，離商業化也就越來越近了，事實會是如此嗎？坐標廣州的編者，當然要趁著這個機會走近自動駕駛領軍企業，看看這樣高上大的黑科技到底發展成怎樣了？

　　在眾多獲得廣州自動駕駛牌照的企業中，一家名為“文遠知行”的科技公司成功吸引了我們的注意，24張牌照中就被文遠知行拿下20張。這家公司僅成立2年時間，除了中國之外，在被譽為“科技天堂”的硅谷也有進行路測，中美兩地累計路測里程達到50萬公里。既然如此厲害，我們這次的體驗目標就鎖定它了。

　　文遠知行總部位于廣州的生物島，不時可見貼著“文遠知行”LOGO的自動駕駛車輛穿梭其中。來之前編者做足了功課，發現不止文遠知行，不少初創自動駕駛公司都選擇了林肯MKZ作為測試車。

　　通過采訪文遠知行的運營總監，我們了解到這是因為像美國Dataspeed這樣的軟硬件提供商，能提供非常成熟的林肯MKZ底層控制的解決方案，能讓初創自動駕駛公司能以最快的方式獲取路測的載體。

左為文遠知行運營總監李一凡

　　而因為總部位于廣州，也有雷諾-日產-三菱聯盟旗下戰略風險投資公司的投資，文遠知行也在使用傳祺GE3和日產第二代聆風作為測試車。但目前的測試還是以林肯MKZ為主。

　　從外觀來看，文遠知行自動駕駛車輛與普通車型最大區別在于多了一套傳感系統，其中包括2個32線激光雷達+1個毫米波雷達+多目攝像頭，可別少看這些“其貌不揚”的家伙，光是一個激光雷達最遠就可以達到200m的檢測距離。

32線激光雷達

　　林肯MKZ所采用的激光雷達是業界大拿Velodyne（世界首款自動駕駛車輛3D實時激光雷達的發明者）。品牌知名度高，價格也高，早在2年前，一個Velodyne激光雷達就是一臺凱美瑞雙擎的價錢（4萬美金左右）。當然現在技術越來越成熟了，價格已經跌至十幾萬人民幣，但依然還是價格不菲。

　　激光雷達被視為自動駕駛車的眼睛，然而激光雷達不是萬能，要實現自動駕駛，還需要別的裝備，比如攝像頭、毫米波雷達、導航系統等等都是標配。

　　多方配合方可建立多維的3D數據模型，如車頂3個攝像頭可從不同角度觀察，并收集紅綠燈的信號；另外，激光雷達雖然能觀察周圍物體，但要精確掌握與這些物體的距離和速度，還得靠毫米波雷達的幫忙。整套傳感系統下來，每輛自動駕駛車都是百萬身價。

　　此外，目前文遠知行的裝備已經有了全新的升級，激光雷達供應商換成了國產的禾賽科技，車頂激光雷達下多了一套360°攝像頭，毫米波雷達也增加到了4個。而且要說明的是，文遠知行的所有MKZ以及車上的傳感器套件都是自主改裝。目前為了方便調試所以只是在車頂安裝鐵架子，未來會高度集成為一個套件。

　　說到這，本人已經躍躍欲試了，究竟一臺傳感系統比車本身貴得多的自動駕駛測試車有多高大上？又是不是比人腦聰明？廢話不多說，跟我上車！

　　測試車內前排坐著文遠知行的安全員，安全員全程會將雙手放在方向盤附近，但整個過程幾乎沒有對車輛進行接管和介入。

　　而體驗者只能坐在后排，后排設有制動踏板，一來是讓工程師用來調試，二來是如果以后達到L4級別，坐在后方的乘客遇到突發情況時，就可以通過制動踏板進行人工接管。

　　同時，車上還配備了一臺電腦，用來記錄整個行駛軌跡和數據，后尾箱設有儲存和運算數據的小基站，所有收集到的數據將上傳到公司的云端服務器，坐在后排的我們會聽到小型工作站（就是高性能電腦）運作時發生的噪音，不過音量不算太大，可以忽略。

　　本次體驗在生物島，限速40km/h，并且路況較為簡單，相當于廣州路測牌照上的第一級低風險路況。途中會經過多個紅綠燈。當遇到紅燈時，車輛會自動剎車；綠燈亮起時，車輛會再次啟動，但是會根據自己的算法系統，繼續以低速通過，并不能加速前行。

紅綠燈起步

　　當轉彎時，車輛會自動亮起轉向燈，并且靈敏地自行轉向；當路上遇到自行車和行人時，它會選擇減速避讓。正當我們返回起點時，剛好被一臺貨車阻擋了半邊道路，而自動駕駛車輛會停下來“思考”十幾秒鐘，確保安全后，車輛會自動借道前行。整個體驗過程下來，車輛發揮比較穩定，感應靈敏，人工接管率極低。

前方道路阻礙反應

路口轉向

　　當然，自動駕駛所遇到的路況遠不止這些。按照文遠知行工作人員的說法，生物島的路況對于他們來說就好比是大學生做小學生的作業。文遠知行的自動駕駛車會在開放的快速市政道路上進行測試。如果大家開車遇上了，也不必意外，而且千萬別故意別車來“測試”自動駕駛車的安全性，正常駕駛即可。

　　體驗完一輪自動駕駛路測后，本人覺得一輛自動駕駛要實現感知-決策-規劃-控制真的不簡單，單從構成就涉及激光雷達、攝像頭、通信、地圖定位、芯片、算法、控制執行、解決方案……而且彼此之間要實現銜接，每一步都需要100%精準，分秒不差，怪不得攻城獅、程序猿們工資那么高了。

　　一方面是技術門檻高，另一方面政府部門也在抬高準入許可，想要正式入局自動駕駛，就必須拿到牌照，過程中需要經過政府部門的重重審核和考驗，才能獲得測試的許可。一張牌照對應一臺車，自動駕駛車想要合法上路，也是要經歷“高考”的！

　　我國各級地方政府目前對智能網聯汽車產業發展充滿熱情，已有19個省市頒發智能網聯汽車測試相關文件。

　　以廣州市為例，作為企業本身需要先申請，然后由廣州交通局、工信局、公安局委托廣州市智能網聯汽車示范區運營中心作為第三方機構，充當“考官”的身份，對汽車的性能、功能的表征、自動駕駛能力等方面進行考核。

　　具體來說，測試主體需要經過15項左右的能力清單測試，包括繞彎、準確避障、超車并道……完成這些考核后，也只是能拿到一級路段的牌照，想要進一步申請更高等級（第二、三級別）的測試路段，還需不斷測試，刷里程。

　　即便手握最多的牌照，最終還是需要跨過“商業化”最后一道坎，如果不能落地，再高大上的科技夢想也只是空中樓閣。L4級別如果要普及，則需要面對不可控的復雜路況，其中就會牽涉到倫理道德、法律標準等問題。

　　目前量產車中唯一能達到L3級別的奧迪A8就是因為國內法規限制，并沒有在中國市場提供全套的L3級自動駕駛輔助裝備。相比國外，國內對于自動駕駛的開放程度還不夠高，對于如何界定自動駕駛商業化的管理、事故的法律責任等等，尚處于一片空白中。

　　其實，拋開政策、標準等上層建筑的影響，自動駕駛商業化已經往前邁進了一大步。5G技術便是自動駕駛的一大助力。5G低延時、大帶寬、高可靠性的這些優點，相信大家在華為被封殺事件也略知一二了。

　　在5G普及后，未來靠近車輛的移動通信設備，如基站、路邊單元等或均將部署車聯網的邊緣計算，來完成本地端的數據處理、加密和決策，并提供實時、高可靠的通信能力。說人話就是：借助低延時的5G技術，原本單個龐大的網絡中心將會下方到邊緣的節點上，就等于由單個大腦變成“多個小腦+一個大腦”，換言之運算速度和能力都變得更快、更高。

　　此外，L4級別的自動駕駛并不完美，在遇到極端情況時還需要人為的干預，所以我們需要更加靠譜的遠程控制系統輔助。這同樣離不開5G技術。據文遠知行的運營總監透露，早在2018年9月文遠知行就與中國聯通聯手，在廣州完成了全國首個在5G網絡下的遠程控制應用。

　　遠程控制是為了及時有效地對極端情況進行處理，提升運營的安全性。如果自動駕駛汽車傳感器發生故障而影響車輛的正常行駛，此時身在運營中心的工程師便可通過遠程控制，在操控臺上接管該車輛，利用5G網絡進行快速的緊急處理，比如把車輛開到馬路邊，或者開到最近的停車點，或者是最近的維修點，保證車上乘客以及道路交通的安全。未來實現L4級自動駕駛后，車里將不會有安全員，全靠工程師在運營中心實現遠程控制。一個工程師可以支持10-20輛汽車的運行管理，大大提升了無人駕駛的成本優勢。

　　除了5G技術的助攻外，科技公司與主機廠的跨界融合也在加速自動駕駛技術落地的進程。傳統車企和零部件企業有著幾十年、甚至上百年的技術積累，并且需要不斷將新技術運用到量產車型上，一般會通過L1→L2→L3→L4這樣如闖關打怪般一步步來。

　　而文遠知行這類自動駕駛科技公司，對L1/L2/L3沒興趣，目標直接就是打破現有的技術框架，跳過L1/L2/L3，直接實現L4級別自動駕駛。

　　雖然兩者實踐路徑不一致，但是最終目的也是重構人類的出行方式，兩者之間有著明顯的資源互補，不排除合作的可能性。像文遠知行就獲得雷諾-日產-三菱聯盟的戰略投資，意味著以后能對文遠知行來說能獲得底盤線控的開放使用權，雷諾-日產-三菱聯盟也能分攤研發成本，大大提高自動駕駛的研發效率。諸如此類的合作還有很多，比如通用收購Crusie、豐田投資Uber、百度阿波羅平臺向眾多車企開放、福特投資Velodyne……

　　所以，無論是5G通訊網絡的覆蓋，還是技術的融合協同趨勢，都成為培育自動駕駛的沃土，但對于能構建出怎樣的一個生態模式，全球范圍內還未達成一致共識，即使是美國，專家保守估計至少要到2035年才能實現L5級別的私家車應用，而在此前更多可能出現在卡車、共享出租車等共用領域。

　　通過此次實測體驗，本人認為在自動駕駛商業化前，要考慮的絕不僅是政策法規和商業模式，還包括車型外觀、構造、場景使用等細節化問題……

　　外觀方面，需要將一套繁雜的傳感系統盡可能優化，至少體積要變小點，變拉風點吧。

　　內部構造方面，至少也要簡化點吧，減少負重，盡可能降低基站運作時的噪音。

　　場景應用方面，中國路況有多復雜，你我懂得，如果要商用，不可避免要大范圍地探測數據，但現在路測僅限于特定的路段，還不足以支撐大范圍的商用。

　　綜上所述，自動駕駛是好，但是商業化、普及化的自動駕駛也不知道哪一天會真正降臨，在此之前，駕照還是先別撕吧！（文：太平洋汽車網 謝鵬&曾惠君 攝：熊睿鋒）