加州人民深感悔意：自動駕駛的可靠性真令人堪憂，無人計程車的折磨讓人痛不欲生

在8月11日，美國最保守的地區加州舉行了一場聽證會，討論無人駕駛計程車是否可以合法上路。經過長達6個小時的辯論，最終無人駕駛的支持者以3:1的投票結果取得了壓倒性的勝利

克魯斯（Cruise）首席執行官凱爾·沃格特（Kyle Vogt）在舊金山宣布，未來6個月內將推出數千輛支援L4級自動駕駛技術的計程車，為當地居民提供全天候的服務

（圖源：Cruise）

然而，加州機動車管理局在解禁無人駕駛計程車後的一周後，後悔了自己的決定，並立即發布了嚴格的控制措施。令人驚訝的是，僅僅在一周內，無人駕駛計程車做出了什麼讓加州機動車管理局如此憤怒的事情呢？

一週時間，無人駕駛快把加州居民搞瘋了

為了說服加州政府允許無人駕駛計程車上路，Cruise提供了大量數據來證明無人駕駛的安全性，然而結果卻…

#在加州上路一週後，Cruise無人駕駛出租車子發生了多起事故，下面我們來看幾個典型案例

首先，上週四晚上十點，一輛無人駕駛計程車與一輛消防車在十字路口發生了碰撞。幸好，這起事故並不嚴重，乘客在安全氣囊的保護下沒有受到重傷，並且被及時送往醫院

對此，Cruise解釋稱，汽車已經檢測到並識別出了消防車，並且採取了煞車措施，只是因為處於十字路口，所以無法避免事故的發生

（圖源：Cruise）

好，這一點我認為你有理由，但接下來的問題呢？

同一天，一輛Cruise無人駕駛計程車不慎撞進了正在施工的道路中，被水泥牢牢困住。由於AI畢竟不是真人，無法判斷水泥是否已經乾透，但計程車公司仍然與此事有關

當然，主要責任應該由路政和道路建設公司承擔，因為他們沒有在修路地點設置隔離設施。計程車公司的責任在於他們的地圖沒有收集到修路的數據。要知道，國內幾乎所有的線上地圖平台都可以即時手機數據，除了官方的測繪人員，用戶也可以上傳道路資訊

既然決定研發自動駕駛，就不應該忽視這一點

上週五，Cruise 鬧出了一個最大的問題，十輛車突然在路口熄火，導致整條街道被堵塞了20多分鐘。 Cruise 給出的解釋是，當地正在舉辦音樂節，擾亂了無人駕駛出租車的信號，導致車輛失去了數據

重新寫成：這真是太不可思議了，難道汽車必須一直保持聯網嗎？那麼在通過隧道的時候該怎麼辦呢？無論是4G基地台或5G基地台，中國都有超過60%的覆蓋率，但中國都無法保證訊號無所不在。相較之下，美國的基地台覆蓋率遠低於中國，不僅訊號不穩定，還擔心其他訊號源的干擾，真不知道Cruise是怎麼考慮的

8月18日，加州機動車管理局發布命令，限制舊金山地區Cruise無人駕駛叫車的營運數量。白天不得超過50輛，夜晚不得超過150輛。同時，該機構也對Cruise展開調查，並有可能撤銷該公司的無人駕駛計程車營運資格

另一家計程車公司Waymo 雖然這次沒有曝出太多事故，但之前也曾發生許多問題，例如2018 年發生了第一起無人駕駛汽車撞人致死案例、與消防車撞了幾十次等。 重寫後的內容：雖然這次Waymo計程車公司沒有曝出太多事故，但之前也發生了許多問題，例如在2018年發生了第一起無人駕駛汽車撞人致死案例，以及與消防車發生了多次碰撞

在一週的時間裡，自動駕駛技術暴露了許多問題，其中許多問題與安全有關。近年來，全球許多國家都開始推廣商用自動駕駛技術，但面對這麼多問題，我們該如何放心地使用自動駕駛？

自動駕駛奔向未來，尚有重重難關待克服

汽車在路上以時速數十上百公里的速度疾馳而過，稍有不慎就可能造成車禍，導致傷亡。因此，我們自然更加關注安全問題

為了實現自動駕駛，首先需要透過感測器收集數據，然後需要將晶片與處理器結合起來，並下達指令。從安全的角度考慮，感測器的數量越多越好，收集到的數據也越精準越好。然而，大量高精度的感測器會給晶片帶來較大的壓力，更不用說成本問題了

在英特爾、英偉達和高通進軍汽車行業之後，它們正在研發高性能晶片。其中，英偉達推出的Thor晶片的運算能力已經達到了每秒2000萬億次（2000TOPS）

（圖源：英偉達）

在雷達領域，超音波雷達和毫米波雷達已經變得相當普遍，一些價格在15萬元以下的車輛都會配備這些雷達。而光達的成本較高，目前只有一些中高階車型搭載。國內的華為、禾賽等企業正在研究如何降低光達的成本，希望能夠讓低端車型也有機會使用光達

有一些車企認為雷達等感測器是多餘的，他們認為只依靠視覺方案就足以實現自動駕駛。例如特斯拉即將發布的新款Model 3已經取消了所有雷達。然而，人體的複雜程度遠超過任何機器和人工智慧，大腦的想像能力是電腦無法比擬的。此外，我們收集環境資訊的方式不僅限於眼睛，還有許多器官負責收集聽覺、觸覺等資訊

（圖源：特斯拉）

沒有任何車企使用純雷達方案，要嘛是純視覺，要嘛是攝影機雷達的融合視覺。純視覺方案對於演算法的要求非常高，即使擁有雷達的自動駕駛方案也無法確保安全性，更不用說純視覺 演算法了。特斯拉自動駕駛事故屢見不鮮

一些國內企業已經意識到，僅僅依靠感測器，無論演算法多麼優秀，目前實現L5級自動駕駛是不可能的。因此，這些企業推出了高精度地圖和車路協同等解決方案。其中，高精度地圖需要透過持續測繪道路數據，精確到厘米級，無需實時收集道路信息，從而減輕芯片的負擔

車路協同是在路況複雜、交通擁堵的地區增設攝像頭，收集汽車攝影機和雷達無法偵測到的信息，然後將其發送給汽車，以提高駕駛安全性

但是，無論是哪個方案，都能看到一個明顯的問題，那就是需要大量成本。 特斯拉 Model 3 之所以要砍掉所有雷達，就是因為想要降低成本。車路協同、高精度地圖都需要時間和人力物力不斷完善，短時間難以實現全國覆蓋。

自動駕駛的未來前景光明，但目前它尚未能夠完全主導汽車產業

#自動駕駛，應當被關回籠子裡

從網路上的宣傳來看，自動駕駛似乎已經很成熟了，只需要相關部門的一句話，就可以立即投入商業使用。然而事實並非如此，目前商用的自動駕駛只是將一部分消費者當作試驗品而已

關於自動駕駛是否應該開放商用，小通認為應該謹慎推進，不宜過於急躁。目前許多汽車製造商已經推出了高級輔助駕駛系統，如華為ADS和小鵬XNGP，它們的表現都非常出色

相較於可能有誇大宣傳的自動駕駛，或許今天消費者更該關注的是高階輔助駕駛功能。雖然自動駕駛有著美好的未來前景，但目前最好還是將其限制在實驗階段。畢竟，每個人的生命都是寶貴的，不應該成為自動駕駛企業和車企的試驗品

國內自動駕駛車輛上路測試正在穩步推進，包括北​​京、武漢、廣州在內的多個城市都已經開始營運自動駕駛叫車。雖然目前只能在小範圍內運營，但價格非常實惠。大家有機會也可以親身體驗

當這些車企收集到足夠多的數據，並願意承擔事故責任以保障消費者的安全時，自動駕駛技術才能真正進入千家萬戶

這篇內容來自微信公眾號：電車通（ID：dianchetong233），作者是失魂引

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