（本文由知乎答主“張抗抗”撰文，騰訊科技整理，作者系清華大學動力工程與工程熱物理博士）

　　特斯拉自動駕駛又“翻車”了。近日，一輛開啟了 AutoPilo 功能的特斯拉 Model 3 又撞上了側翻、靜止的大貨車，再次引發了廣大用戶對自動駕駛是否靠譜的質疑，以及對自動駕駛安全的擔憂。

　　在不少人看來，真正的自動駕駛、無人駕駛是可以完全解放人類司機的。但特斯拉的幾起事故卻讓我們發現，如今的自動駕駛連路上靜止的車都繞不開，這樣的也算得上自動駕駛嗎？

　　只能說，許多人對自動駕駛技術還有諸多不解和誤解。今天我們就先為大家科普一下什么是自動駕駛，攻破自動駕駛有哪些難點。

　　知乎答主張抗抗認為，自動駕駛是分等級的，而這取決于這一技術替代駕駛員的感知、決策與執行的程度。特斯拉的自動駕駛等級僅處在 L2.5 的階段。而自動駕駛等級從 L2 到 L3：“這是一個質變的階躍點。L2 到 L3 的界限是非常明顯的，需要駕駛員時刻保持警惕的，就只能是 L2。”看來，特斯拉自動駕駛目前僅處在一個“從無到有”的等級，要想躲開靜止貨車等障礙還有很長的路要走。

　　在乎答主張抗抗看來，自動駕駛 L2→L3：真正意義自動駕駛的“從無到有”；L3→L4：從“不全面到全面”；L4→L5：從“不完美到完美”。

　　以下是知乎答主張抗抗的回答全文，騰訊科技稍作整理：

　　自動駕駛攻破的難點在哪里？ 這個問題可以分解成兩個維度：

　　1、縱向維度：L0→L1→L2→L3→L4→L5，哪一步是最難/最關鍵的？

　　2、橫向維度：自動駕駛技術范式的三大方面：感知(眼耳鼻) 、決策(大腦)、執行(神經、肌肉、四肢)，哪一方面是最難、最關鍵的？

　　一、從橫、縱兩個維度認識自動駕駛

　　在非自動駕駛的情況下：

　　感知：駕駛員的眼耳鼻等各個傳感器，在接收著外界的信息，承擔著感知的功能；

　　決策：駕駛員的大腦根據感知的信息，決定進行加減速、轉向等操作，承擔著決策的功能；

　　執行：駕駛員的神經、四肢，以油門剎車與方向盤作為人車交互的兩大媒介，與整個汽車系統一起承擔著執行的功能。

　　什么是自動駕駛？就是全部或部分地替代駕駛員的感知、決策與執行功能，而替代的程度，就決定了自動駕駛的等級。目前，普通公認的自動駕駛等級標準是 SAE J3016，最新版本是 2016 年 9 月。

　　英文+術語對閱讀來說可能不太友好，我來用通俗的語言翻譯一下：

　　L0-無自動輔助功能

　　L1-轉向或者加減速實現一條，駕駛員要時刻關注駕駛過程

　　L2-轉向和加減速都實現，駕駛員要時刻關注駕駛過程

　　L3-不需要駕駛員監督，但在出問題時需要駕駛員介入

　　L4-不需要駕駛員監督，但仍然有一定局限，在出問題時能夠自動靠邊

　　L5-全自動駕駛，只要在地球上有地圖的地方，全部都能自動駕駛

　　(L6)-展望一下，在火星上也能開？

　　是不是還不太友好？我再用粗俗的語言來翻譯一下：

　　L0– 駕駛員同學：你來開，我不參與。

　　L1&L2– 駕駛員同學：我能感知到周圍環境，也有一定的決策能力，所以我可以幫你踩油門剎車或幫你打方向盤(L1)，甚至這倆活我都幫你做了(L2)。但是，我開歸我開，這屬于幫忙，你得盯著，因為丑話說在前面：出了緊急情況我也不一定能辨識出來，所以我也一概不負責。發生在特斯拉身上的、誰來負責的一個生動案例：還原特斯拉致命事故現場，美國交通局是如何「斷案」的？

　　L3–駕駛員同學：我幫你開，你不用盯，我都能辨識，能處理的也就幫你處理了；我辨識不出來的，我的責任，你或你的家人可以找我來索賠；但是，我辨識出來的緊急情況超出我的處理能力/倫理道德權限的時候，就會提醒你開，我提醒之后，責任就是你的了，我不負責。

　　L4–駕駛員同學：我辨識，我開，你該干嘛就干嘛去，放心，我不會打擾你的；如果實在出了狀況，我至少是幫你停路邊，保你一條小命。

　　L5– 駕駛員同學：這個車，就是我開，沒你什么事；說難聽點，就你這水平實在是不配開車，讓你開就是危害公共安全，如果說我是專業九段，你最多是業余二段；你非要開？對不起，方向盤與油門我已經卸了，你想開也沒法開。如果你犯了開車癮了，出門右拐 200 米的旅行社，有內蒙古呼倫貝爾草原三日游，特色項目可以騎馬與開車二選一。

　　二、縱向的 L0→L5，哪一步最關鍵/最難？

　　L0→L1：

　　汽車從僅有執行的功能，進化成具備感知與決策的能力，這是從 0 到 1 的過程，當然很重要，而這已經人類目前已經走過的歷史了，不是當下最關鍵的了。把自動駕駛比喻成一個人的話，這是嬰兒從呱呱落地到認識這個世界、學會語言的過程。

　　L1→L2：

　　只是縱向控制和橫向控制的區別，相當于我做了一個功能再去做另外一個功能，這個難度并不大。當然，涉及到量產就要考慮到系統工程，汽車還要考慮成本，要做的工作還是不少的。這是高中生學文、學理，還是文理兼修的區別。

　　現在能達到 L2 的車型已經挺多了，各大品牌的中高端車型，例如 JEEP 自由光、沃爾沃等等，當然也包括大名鼎鼎的 Tesla。正因為 L2 沒那么稀奇了，所以才有動力要搞出 L2.5 這樣的概念。

　　L2→L3：

　　敲黑板了，這是一個質變的階躍點，也是一個有很多貓膩的點。L2 與 L3 關鍵就在于：自動駕駛是否有足夠的自信，來確保自己的感知與決策能力是與人類相當的、至少是滿足法律要求的、做出承諾不會使企業倒閉的。

　　假如一輛車的整個生命周期，會遇到 10000 次危險情況，L2 會聲稱自己可以辨識出 9900 個、9990 個、9999 個，但就是不敢承諾可以到 100%——否則就是 L3 了。

　　這是學霸與學神的區別：學霸考了 99 分，學神考了 100 分，并不是因為學霸與學神差距不大：學霸考了 99 分說明實力只有 99 分，而學神考 100 分是因為滿分只有 100 分。

　　99% 與 100% 之間的鴻溝是如此之大，難以跨越，使得不安分的公司開始搞點貓膩，L2.5 啊、L2.X 啊這些概念都出來了。我想說的是，只要未到 L3，L2.9999 都可以說是廠家自己在往自己臉上貼金，L2 到 L3 的界限是非常明顯的，需要駕駛員時刻保持警惕的，就只能是 L2。

　　所有 L3 以下的自動駕駛（例如特斯拉一直引以為傲的 L2.5）一般是下面這個畫風，這位大叔手腳都很輕松，但是眼睛目視前方，神情有些緊張，不敢太過放松。在這種情況下，王者榮耀只能打快速戰斗，不能打排位，否則要么分分鐘掉到青銅，要么太專注了小命不保。

　　這是真正的自動駕駛嗎？從個人感受來說，我不這么認為。所以我認為 L2→L3 是一個“從無到有”的過程。

　　而到了 Level3，就是下面這種畫風。比如在 L3 的全新奧迪 A8 上，一家之主可以享受著自己帶家人出游的樂趣，同時還可以拿著筆記本完成一些簡單工作，可以同時享受帶著全家人出游的樂趣，同時還能處理工作事物。

　　目前來說，量產版發布 L3 的，只有全新奧迪 A8，這輛車也是目前量產車所能達到自動駕駛的最高水平。但是 L3 所存在的問題是，如果一旦系統出現無法 hold 的情況，需要駕駛員接管，所以在開車時只能進行一些簡單的工作，比如處理個流水郵件，給知乎上的妹子點個贊之類，是沒問題的。但深入思考某個投資問題，或者打王者榮耀要沖最強王者，那還是不太現實的。

　　L3→L4：

　　L4 和 L3 的區別在于，L3 在系統出問題時需要人接管，而 L4 可以自己 handle 所有特殊情況。

　　換句話說，從烏鎮到上海倆小時，L3 的自動駕駛可能中間 10 分鐘需要駕駛員接管，而其他時候可以忙一些工作上的事情或者休息，即使不接管也沒事，最多給你抗議一下停到路邊。也就是說，L2 到 L3 解決的是“從無到有”的問題，而 L3 到 L4 是“從不全面到全面的問題”。

　　到了 L4，就變成了下面這種畫風。這張圖曾經作為百度的“罪證”而被廣泛流傳，李彥宏一個人坐在副駕駛打電話，百度無人車在五環上實線變道（看來他們還沒有開發出交通規則識別功能）。在這個級別，駕駛員無需關注任何駕駛工況，車輛可以自行控制。

　　L4→L5：

　　那么從 L4 到 L5 又有哪些變化呢？還是以引子中的烏鎮—上海中環某地為例。這一路，申嘉湖最開闊，路況好沒有車；G60 車比較多，但靈活變道的話，還是可以開得比較順暢；而滬閔高架就比較擁堵了，尤其是幾個出口入口的地方，動不動有插隊現象(Level 5 的插隊水平可能比駕駛員還強，也許會有：360 汽車，超強插隊能力的汽車)；到了中環，又是車多但基本暢通的情況。對于一個不認真開車的老司機來說，申嘉湖很簡單，中環 G60 還湊合，滬閔高架比較難，可見這是一個評判司機好壞的標準。

　　對于自動駕駛來說，路況的復雜程度也是考量自動駕駛深度的一個很重要維度。這就是 Level4 和 Level5 的區分。在 J3016 中，Level 4 的描述特地舉了個例子，比如去固定的地方接人，通過固定的路徑。

　　做個概括：

　　如果說 L2 是學霸，L3 是學神；那么 L4 就是大師，能識別出所有危急情況，而且知道自己以及行業內的能力邊界——哪些事情是目前能力還做不到的，或者是因為法律、倫理因素自己不適合做的(譬如是撞死一個人還是撞傷五個人的抉擇)，交給駕駛員；

　　而 L5 就是愛因斯坦 +Alpha Go，已經是駕駛領域的神，在面臨危急情況的時候，會做出一些莫名其妙的舉動，就像圍棋中 Alpha Go 走出的人類無法理解的神來之筆，但就是完成了人類完成不了的動作，避免了事故；甚至平時去夾塞，都比人夾得好。

　　如果一個人能成長為大師，L2→L3 是最難的，相當于是模擬考試徘徊在 985 與 211 之間的高中生，沖擊一下想考上清華北大，而全新奧迪 A8 率先實現了量產 Level3，相當于是高二競賽提前錄取了，占據了先機。如果是沿著現有的理論框架走到 L5，L2→L3 和 L4→L5 是最重要的。也不排除，為了達到 L5，要突破現有的 Level 體系才能實現。

　　總之：L2→L3：真正意義自動駕駛的“從無到有”；L3→L4：從“不全面到全面”；L4→L5：從“不完美到完美”。

　　筆者認為，L4→L5 的意義大于 L1→L2 與 L3→L4，但小于 L2→L3。

　　三、橫向維度：感知、決策與執行，哪一步最難、最關鍵？

　　橫向維度的討論就不在此展開，只簡要寫寫其中一個點：從技術范式來看，自動駕駛主攻的是感知與決策，執行不就是油門剎車與方向盤兩個輸入信號嗎，為什么也會成為一個難點、甚至成為傳統車企狙擊互聯網車企的護城河呢？

　　原因在于：

　　在L0→L5的過程中，由于自動駕駛的加入，系統變得越來越復雜，而且大部分是與安全強相關。這就要求系統的安全性提出了更高的要求，如果僅通過提高可靠性的方法來實現，則成本會急劇增高，這時候就需要通過功能安全(function safety)的方式，在成本可控的情況下來保障安全性。

　　與自動駕駛等級相似，功能安全也分 ASIL A→D 4 個等級，有論文甚至提出由于自動駕駛太危險了，出了事兒不僅自己完蛋，周圍人也完蛋，建議給自動駕駛功能新出一個 ASIL E 等級。這是什么概念？ 要知道，目前還沒有任何一家汽車公司可以達到 ASIL D 的水平(2015 年的信息)，那達到 ASIL E 是何其難？

　　也就是說，自動駕駛雖然重點在感知與決策，但由于強安全性與高系統復雜度，使得執行控制也成了一個技術難點，而這一點是傳統車企的優勢。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的特斯拉自动驾驶要想不再“翻车”，还得踩完这些坑的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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