“無人駕駛”與“自動(dòng)駕駛”，傻傻分不清楚？就在之前的一篇文章中，引用了王傳福的一句話，其說的是無人駕駛是“扯淡”（相關(guān)閱讀：無人駕駛是“扯淡”？是皇帝的新裝？），隨后也有小伙伴問，無人駕駛和自動(dòng)駕駛有什么區(qū)別？為什么現(xiàn)在一直都在聊自動(dòng)駕駛，卻鮮少有企業(yè)提無人駕駛？今天智駕最前沿就圍繞這個(gè)話題和大家簡單聊聊。

自動(dòng)駕駛和無人駕駛有什么關(guān)聯(lián)？

人們對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的夢(mèng)想其實(shí)已經(jīng)有近一個(gè)世紀(jì)（參數(shù)丨圖片）了，普遍被人認(rèn)可的第一輛“自動(dòng)駕駛”汽車是Stanford Cart（斯坦福汽車）。它最早建于1961年，它可以利用攝像頭和早期的人工智能系統(tǒng)來繞過障礙物。

隨后自動(dòng)駕駛的研究就一直沒有停步，大家非常向往無人駕駛的場(chǎng)景的，甚至認(rèn)為無人駕駛在不久便會(huì)成為現(xiàn)實(shí)。但隨著多年的技術(shù)推進(jìn)，很多企業(yè)都發(fā)現(xiàn)無人駕駛是非常難實(shí)現(xiàn)的，即便到了2025年，自動(dòng)駕駛依舊停留在早期階段，駕駛員的角色很難被系統(tǒng)完全替換。

嚴(yán)格來說，自動(dòng)駕駛是一個(gè)寬泛的技術(shù)范疇，涵蓋了從初級(jí)駕駛輔助（如自適應(yīng)巡航、車道保持）到高度自動(dòng)化駕駛甚至完全無人駕駛的全過程。而無人駕駛則專指完全無需人類介入、具備全場(chǎng)景自主決策能力的L5級(jí)別駕駛系統(tǒng)，是自動(dòng)駕駛技術(shù)的終極目標(biāo)。目前業(yè)內(nèi)大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用和商業(yè)化產(chǎn)品仍停留在L1至L3級(jí)別，也就是所謂的“高階智駕”階段，而真正意義上的無人駕駛離我們的日常生活還存在一段較長的路要走。

自動(dòng)駕駛的技術(shù)演進(jìn)

自動(dòng)駕駛的技術(shù)路徑并非一成不變，其中經(jīng)歷了單車智能與車路協(xié)同之間的路徑選擇，還有過純視覺與激光雷達(dá)之間的感知競(jìng)爭，更經(jīng)歷了重高精度地圖到輕地圖重感知的方案變化，到現(xiàn)在，端到端技術(shù)的崛起，讓自動(dòng)駕駛技術(shù)又進(jìn)入了一個(gè)新的發(fā)展周期。

從技術(shù)架構(gòu)上來看，自動(dòng)駕駛都離不開環(huán)境感知、決策規(guī)劃和控制執(zhí)行3大模塊，只是實(shí)現(xiàn)形式一直在變化。早期的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)較多依賴于高精度地圖數(shù)據(jù)，借助詳盡的道路結(jié)構(gòu)、車道標(biāo)識(shí)、交通信號(hào)等靜態(tài)信息，結(jié)合定位和路徑規(guī)劃實(shí)現(xiàn)輔助駕駛。但隨著傳感器技術(shù)和人工智能算法的突飛猛進(jìn)，業(yè)界逐漸轉(zhuǎn)向“輕地圖、重感知”的發(fā)展思路。所謂“輕地圖”，即不再依賴于高精度、靜態(tài)的地圖數(shù)據(jù)，而是通過實(shí)時(shí)感知和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)融合來實(shí)現(xiàn)環(huán)境理解和路徑?jīng)Q策，這種轉(zhuǎn)變背后的核心動(dòng)力是傳感器融合與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了高速發(fā)展。

“輕地圖”下的環(huán)境感知模塊通過攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)、激光雷達(dá)提供的點(diǎn)云信息以及雷達(dá)的距離測(cè)量數(shù)據(jù)，經(jīng)過預(yù)處理、特征提取和融合處理后，構(gòu)建出周邊環(huán)境的實(shí)時(shí)模型。相較于依賴高精度地圖預(yù)設(shè)信息的傳統(tǒng)方法，這種基于重感知的方法更加靈活，能夠在面對(duì)道路施工、臨時(shí)障礙物或者環(huán)境變化時(shí)迅速做出反應(yīng)。

深度學(xué)習(xí)模型在這一過程中發(fā)揮了關(guān)鍵作用，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景中的物體識(shí)別和分類，還能夠預(yù)測(cè)交通參與者的行為，提前為車輛決策提供預(yù)警信息。與此同時(shí)，基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)和多任務(wù)學(xué)習(xí)的決策算法也在不斷完善，通過對(duì)海量真實(shí)道路數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，系統(tǒng)逐步具備了在復(fù)雜交通環(huán)境下自主規(guī)劃行駛路線和應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力。

而在決策與控制環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動(dòng)方法已經(jīng)逐步讓位于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型預(yù)測(cè)控制（MPC）的先進(jìn)技術(shù)。基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崟r(shí)生成最優(yōu)的控制指令，實(shí)現(xiàn)平滑而高效的車輛運(yùn)動(dòng)。這一過程中，傳感器的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)起到了至關(guān)重要的作用，使得系統(tǒng)在面對(duì)不斷變化的路況時(shí)能夠快速調(diào)整行駛策略。值得一提的是，端到端駕駛技術(shù)雖然在學(xué)術(shù)界引起了廣泛關(guān)注，但其“黑箱”特性和安全性驗(yàn)證問題使得商業(yè)化應(yīng)用仍存在較大挑戰(zhàn)。相比之下，當(dāng)前大多數(shù)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)仍然采用模塊化設(shè)計(jì)，在每個(gè)子系統(tǒng)之間設(shè)置嚴(yán)格的安全冗余和容錯(cuò)機(jī)制，從而保證在個(gè)別模塊出現(xiàn)異常時(shí)，整車依然能夠安全運(yùn)行。

為何無人駕駛難以實(shí)現(xiàn)？

從硬件層面看，傳感器的性能和成本一直是制約無人駕駛技術(shù)普及的重要因素。雖然激光雷達(dá)能夠提供高精度的深度信息，但其高昂的價(jià)格和在惡劣天氣條件下的性能衰減，使得車企紛紛探索利用性價(jià)比更高的攝像頭和毫米波雷達(dá)組合進(jìn)行多重冗余的方案。計(jì)算平臺(tái)的不斷升級(jí)和專用芯片的推出，也為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)的硬件支持。車載計(jì)算平臺(tái)如今不僅需要支持傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和處理，還要兼顧深度學(xué)習(xí)算法的大規(guī)模并行計(jì)算任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)的反應(yīng)速度。這種高性能計(jì)算與傳感器數(shù)據(jù)的緊密結(jié)合，正是“重感知”理念得以實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，也是未來無人駕駛技術(shù)突破瓶頸的重要支撐。

在軟件層面，算法的優(yōu)化與安全性驗(yàn)證也是無人駕駛實(shí)現(xiàn)的一大阻礙。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必須在面對(duì)各種復(fù)雜和極端場(chǎng)景時(shí)，保證系統(tǒng)能夠做出準(zhǔn)確判斷，避免因算法失誤導(dǎo)致交通事故。為此，業(yè)界在開發(fā)過程中大量采用仿真測(cè)試與真實(shí)道路測(cè)試相結(jié)合的方法，通過不斷迭代優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、修正邊緣場(chǎng)景中的失效模式，同時(shí)引入多層次的不確定性建模和置信度評(píng)估機(jī)制。軟件層面的安全驗(yàn)證不僅包括對(duì)感知、決策和控制模塊的獨(dú)立測(cè)試，還需要進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)的綜合仿真與硬件在環(huán)測(cè)試，以確保在實(shí)際應(yīng)用中每一個(gè)環(huán)節(jié)都具有足夠的容錯(cuò)能力。特別是在無人駕駛的研發(fā)過程中，如何在算法層面保證“零容忍”錯(cuò)誤，是需要重點(diǎn)考量的一大因素。這不僅要在數(shù)據(jù)集上不斷擴(kuò)充訓(xùn)練樣本，更需要在系統(tǒng)架構(gòu)上設(shè)計(jì)出多重安全保護(hù)機(jī)制，使得系統(tǒng)在遇到無法識(shí)別的邊緣場(chǎng)景時(shí)，能夠自動(dòng)切換到安全模式，迅速完成車輛的穩(wěn)控與停靠操作。

盡管技術(shù)上取得了諸多突破，自動(dòng)駕駛與距離無人駕駛依舊有很長一段路要走。自動(dòng)駕駛作為一個(gè)漸進(jìn)過程，其目標(biāo)是在現(xiàn)有的輔助駕駛基礎(chǔ)上不斷提升系統(tǒng)的自主決策水平，實(shí)現(xiàn)從半自動(dòng)駕駛到高度自動(dòng)駕駛的過渡。而無人駕駛則要求系統(tǒng)能夠在任何復(fù)雜環(huán)境下全權(quán)自主決策，達(dá)到無需人為干預(yù)的余地。這就要求無人駕駛系統(tǒng)在各個(gè)層面都達(dá)到極高的安全標(biāo)準(zhǔn)，不僅需要在感知算法上實(shí)現(xiàn)對(duì)細(xì)微變化的精確捕捉，還需要在決策規(guī)劃上具備足夠的預(yù)判能力和應(yīng)急處理策略。雖然現(xiàn)在部分L4級(jí)別的測(cè)試系統(tǒng)已經(jīng)在限定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)了較為穩(wěn)定的表現(xiàn)，但要達(dá)到L5無人駕駛的理想狀態(tài)，仍需要在傳感器精度、算法魯棒性以及系統(tǒng)冗余設(shè)計(jì)上繼續(xù)突破。目前車企和科研機(jī)構(gòu)正積極推進(jìn)這一進(jìn)程，通過不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型、完善傳感器融合技術(shù)以及構(gòu)建更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌踩]環(huán)，為無人駕駛技術(shù)的未來打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

總結(jié)

無人駕駛作為自動(dòng)駕駛的最高目標(biāo)，要求在現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛技術(shù)基礎(chǔ)上進(jìn)一步提升系統(tǒng)的自主決策能力和安全容錯(cuò)水平，隨著深度學(xué)習(xí)、傳感器技術(shù)和車載計(jì)算平臺(tái)的不斷演進(jìn)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)必將逐步實(shí)現(xiàn)從輔助駕駛向全自動(dòng)駕駛的轉(zhuǎn)變，而無人駕駛的理想也會(huì)隨著技術(shù)的不斷成熟而逐步走向現(xiàn)實(shí)。對(duì)于車企而言，如何在追求技術(shù)突破的同時(shí)，確保每一個(gè)環(huán)節(jié)都具備足夠的安全保障，才是未來發(fā)展的關(guān)鍵；對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者來說，理性認(rèn)識(shí)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展階段，既不盲目炒作也不過分擔(dān)憂，才能共同推動(dòng)整個(gè)行業(yè)向著更安全、更高效的智能出行方向邁進(jìn)。