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哈喽大家好！ 自动驾驶一直是电动化时代最核心和最前瞻的技术。相应地，高等级自动驾驶面临的挑战和困难也是最大的。对于普通车主来说，随着智能驾驶功能越来越普及，搞清楚背后的门道，选择对自己最适用的配置，而不是盲目地跟着厂家的宣传来选择自己的配置，就日渐显得重要。 
最近，福特成立了一家全资子公司Latitude AI，目的是为福特的下一代车型开发全新的自动驾驶技术，目标是打造能够解放驾驶员双手，并无需观察路况的新一代驾驶辅助系统。但不久前福特和大众合资的自动驾驶技术公司ARGO AI破产。虽然两家公司的名字都带有一个AI，但福特一进一退之间显示出了传统车企对于之前自动驾驶战略的全面转向。 
首先我们来回顾一下自动驾驶技术的分类。当下，各方普遍认同的是自动驾驶从L0到L5一共6个层级，分别是： L0级自动驾驶：油门、刹车、方向盘等都由驾驶者操控，没有自动驾驶。 L1级自动驾驶：驾驶操控为主，系统适时进行辅助功能。 L2级自动驾驶：部分自动化，但驾驶者依然需要实时关注路况。 L3级自动驾驶：从L3级别开始，车辆开始逐步过渡到有条件自动控制。车辆在大多数路况下可以实现自动驾驶，驾驶注意力不需全程专注在路况上。 L4级自动驾驶：高度自动化，即车辆可以不依赖驾驶员前进，并在发生紧急情况时，系统可以自己做出判断。 L5级自动驾驶：全自动化，人类完全成为乘客，无需驾驶员和方向盘。 
其中，L2、L3和L4是我们目前比较常见的三种自动驾驶技术的类型。尤其是L2级别的驾驶辅助系统，随着技术的成熟以及成本的持续走低，在大多数的新车上都会有所搭载。类似主动刹车、自动泊车、车道保持功能等，都是典型的L2级别驾驶辅助的功能。在L2级别驾驶辅助功能的支持下，车辆会对驾驶员的驾驶行为做一个修正，但是绝大部分的驾驶行为依然需要由驾驶员来负责。
在市场上引起不少争议或者汇聚最多目光的是，L3和L4级别自动驾驶技术路线的路线之争。上文所说的福特和大众合资的技术公司ARGO AI，是一家的专注在L4级别自动驾驶技术路线上的。 但从时下的情况来看，L4级别自动驾驶技术短期来看难以实现真正的装车： 1.从场景来看，尤其是城市道路过于复杂，各种突发状况比较多，技术上的长尾问题导致高等级自动驾驶短期内难以落地。 2.从成本上来看，要想在确保一定车速的情况下实现单车无人驾驶，目前来看需要堆叠大量的传感器，这会极大地提高车辆的成本，让商业化变得没有意义。固态激光雷达，4D成像雷达就是在降本的大背景下研发出来的。 
3.利用V2X（vehicle to everything车辆和周围环境信息共享）技术来降低单车成本的说法也曾经风靡一时。但是V2X自身所需要的对基础设施翻新的投入成本更是一笔天文数字。即便是强如基建狂魔的中国，短期内也很难实现。 
之前，ARGO AI也曾经一度调整方向，将更多的资源投入到包括干线物流以及矿山港区这样的商用车领域。前者道路环境因为封闭而相对简单，后两者对于车速要求不高，但从最终的效果来看，还是存在很多限制因素使得L4级别自动驾驶技术难以落地。不要说ARGO AI，就是曾经的自动驾驶第一股图森未来以及美国自动驾驶卡车明星公司Embark都遭遇非常大的困境，后者甚至濒临破产。 
没有办法投入商业化运营，就意味着没有办法实现自我造血的能力。前两年，美国经济前景向好，资本大量涌入自动驾驶领域，使得那些公司可以完全不用依赖收入就可以靠融资活得不错。从去年开始，美联储持续加息，美国经济掉头向下，催生了新一轮的资本寒冬。这种情况下，不仅ARGO AI，其他很多北美的自动驾驶技术公司和包括激光雷达在内的核心零部件公司，都遭遇了非常大的困境。
经过几年的努力，很多公司都开始对之前制定的较为激进的跳过L3，全面进军L4的政策进行修正。不久前，奔驰在旗下车型上开始部署Drive Pilot，就是一个典型的L3级别自动驾驶系统。在德国的高速公路上，以低于60km/h的速度前进时，驾驶员可以在开启Drive Pilot后从事其他工作，包括阅读、休息和其他娱乐活动。虽然Drive Pilot所适用的车速和不限速的德国高速形成了鲜明的反差，但这毕竟是整车厂第一次愿意为驾驶辅助系统/自动驾驶系统来负责。 
很多人会觉得，先开发一个L3级别的自动驾驶系统，然后后期通过持续优化升级来逐渐达到L4的自动驾驶级别，是一个比较稳妥的技术路线。但我们想说，除了在对包括信号灯在内的道路场景学习上可以有所借鉴外，两个级别的自动驾驶系统的设计存在根本上的不一样。 对于L4级别自动驾驶，当出现紧急情况时，车辆需要具备不依靠驾驶员，就能将车辆驶入安全区域的能力。而对于L3级别自动驾驶，当系统识别到紧急情况时，其可以要求驾驶员来介入。如果驾驶员不响应，那后期出现的交通事故，可能需要驾驶员来负责。 
所以说，是否最终会引入驾驶员，成为两条技术路线之间最大的差异： 从自动驾驶软件平台搭建的角度来看，是否把驾驶员的因素引入将成为两种技术路线软件算法对于算法的开发有本质的差异。有驾驶员的参与，就意味着算法可以最后依赖驾驶员，因而自身的压力就会小很多。可一旦最终没有了驾驶员的介入，那系统如何预留足够的安全冗余，会在算法复杂程度和系统成本上增加多少，都是需要反复精算的。特别是考虑到当下较为复杂的路况。 
从我们日常体验来说，只要不是Robotaxi这样的没有司机的场景下，一旦车辆在紧急情况下提醒驾驶员介入，我们就能及时接管车辆的控制，就能够有效规避相关的风险。而且随着企业对自动驾驶软件的持续升级，那驾驶员介入的场景或者比例会逐步走低。从体验上来说，的确会越来越好。特斯拉FSD或者国内蔚来NAD、小鹏XPilot的那些领航功能，基本都可以算作是L3级别的自动驾驶技术，而这些也的确为相关品牌和车型的销售提供了比较坚实的支撑。 
所以，对于整车企业来说，在L3级别自动驾驶技术上投入更多的资源，让消费者在短期内就可以感受到自己在自动驾驶领域的投入，这种做法无可厚非，而且目前来看是能够维持车型竞争力的最好做法之一。但从长远来看，L4级别自动驾驶技术路线的研发并不能完全放下。在各个厂家资金捉襟见肘的当下，如何通过维持一定的投资强度来确保技术上拥有持续迭代优化的能力，并不是一个容易解决的课题。当然，如果可以打通L3和L4之间的技术共享，对于整车企业或者自动加驾驶技术公司来说，意义就大了很多。 |
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