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      動(dòng)物出沒(méi),小孩跑過(guò)_自動(dòng)駕駛拼盡全力想突破的“

      放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2021-09-05 05:49:14    作者:企資小編    瀏覽次數(shù):82
      導(dǎo)讀

      ??原創(chuàng)·作者 | 張嘉豪當(dāng)你在道路上遇見(jiàn)一輛改裝后真的把房子架在輪子上的房車(chē),人類(lèi)駕駛員可能會(huì)在發(fā)出好奇地驚嘆后小心翼翼避開(kāi)房車(chē)的移動(dòng),而你的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)卻有可能判定這是一棟不會(huì)移動(dòng)的房子。當(dāng)在道路上

      ??原創(chuàng)·作者 | 張嘉豪

      當(dāng)你在道路上遇見(jiàn)一輛改裝后真的把房子架在輪子上的房車(chē),人類(lèi)駕駛員可能會(huì)在發(fā)出好奇地驚嘆后小心翼翼避開(kāi)房車(chē)的移動(dòng),而你的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)卻有可能判定這是一棟不會(huì)移動(dòng)的房子。

      當(dāng)在道路上遇見(jiàn)一位穿著可愛(ài)的恐龍衣服的小孩子時(shí),你那沒(méi)見(jiàn)過(guò)這些“奇裝異服”的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)也極有可能將其判斷為無(wú)法識(shí)別的物體。更危險(xiǎn)一些的情況是,如果有人心血來(lái)潮要cosplay紅白色的路錐,那自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對(duì)路況的理解就可能會(huì)完全錯(cuò)誤。

      這些看似極端的情況,其實(shí)指向了一個(gè)共通的問(wèn)題:人在感知和識(shí)別周?chē)h(huán)境時(shí),可以很自然地結(jié)合“上下文語(yǔ)境”做出判斷,然而自動(dòng)駕駛的車(chē)輛目前還不能很好地做到這一點(diǎn)。

      在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,造型肖似房子的房車(chē)、穿恐龍衣服過(guò)馬路的小孩,這些在道路上不常見(jiàn)的情況被稱(chēng)為邊緣情況或邊界情況(Edge Case或Corner Case)。這些充滿了巧合性與不可預(yù)見(jiàn)性的邊緣情況,造成了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在道路上難以消除的不確定性,也是人類(lèi)對(duì)自動(dòng)駕駛不信任感的來(lái)源之一。

      事實(shí)上,即將過(guò)去的這個(gè)8月,自動(dòng)駕駛在中美都承受著猛烈地質(zhì)疑和討論。在中國(guó),一輛開(kāi)啟輔助駕駛的蔚來(lái)汽車(chē)發(fā)生車(chē)禍,造成車(chē)毀人亡;大洋彼岸的特斯拉因2018年以來(lái)的11起事故,也遭到了美國(guó)國(guó)家公路交通安全管理局(NHTSA)的調(diào)查。

      一面是風(fēng)光無(wú)限的大風(fēng)口,一面是揪動(dòng)人心的安全事故,自動(dòng)駕駛到底行至何處?又困在哪里?

      在眾多因素中,邊緣情況被視作自動(dòng)駕駛發(fā)展中的一個(gè)瓶頸,制約著自動(dòng)駕駛的安全性和商業(yè)化落地進(jìn)程。甚至可以說(shuō),自動(dòng)駕駛行業(yè)80%的努力,都是要解決20%的邊緣問(wèn)題。

      值得警惕的“邊緣”

      自動(dòng)駕駛(包括輔助駕駛)汽車(chē)被允許在道路上行駛后,安全事故在不斷發(fā)生,特斯拉、Uber、Waymo、蔚來(lái)……許多知名車(chē)企和自動(dòng)駕駛企業(yè)都被卷入其中。2018年初以來(lái),特斯拉汽車(chē)在美國(guó)已經(jīng)發(fā)生了11起與“應(yīng)急救援場(chǎng)合有關(guān)”的事故,共造成1人死亡、17人受傷。

      特斯拉出事的“應(yīng)急救援場(chǎng)合”,正是邊緣情況的一個(gè)案例。應(yīng)急救援現(xiàn)場(chǎng)往往會(huì)有相應(yīng)的警告措施,比如閃著警燈的警車(chē)、照明棒和亮燈的告示牌、交通錐等,但處于自動(dòng)駕駛狀態(tài)的特斯拉車(chē)輛卻無(wú)法很好地識(shí)別出前方放置的這種警告措施。

      類(lèi)似的問(wèn)題不只存在于特斯拉身上。本月引發(fā)社會(huì)廣泛討論的蔚來(lái)事故也與應(yīng)急救援場(chǎng)合有關(guān)。8月12日,開(kāi)啟NOP領(lǐng)航的高速行駛的ES8先是撞上了路邊的樁桶,隨后又撞擊快車(chē)道上的一輛高速公路養(yǎng)護(hù)車(chē),巨大的沖擊力導(dǎo)致公路養(yǎng)護(hù)車(chē)側(cè)翻,ES8車(chē)主也不幸身亡。

      而就在一個(gè)月前,據(jù)湖州高速交警發(fā)布的消息,G25 長(zhǎng)深高速往南京方向2242公里附近,高速施工區(qū)域內(nèi)發(fā)生了一起交通事故。一輛開(kāi)啟輔助駕駛模式的蔚來(lái)汽車(chē)沖入施工區(qū)域,追尾了正在施工撤除作業(yè)的施工養(yǎng)護(hù)車(chē)輛。事故造成兩車(chē)損壞,施工預(yù)警設(shè)施受損,兩車(chē)人員不同程度受傷。

      從上述的案例中我們不難看出一個(gè)靜止的交通錐會(huì)給自動(dòng)駕駛帶來(lái)怎樣的危害。但是,要知道交通錐只是邊緣情況的一個(gè)表現(xiàn)。復(fù)雜的道路狀況給自動(dòng)駕駛帶來(lái)的挑戰(zhàn)還有很多。

      中科院戰(zhàn)略咨詢?cè)寒a(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新中心汽車(chē)行業(yè)特聘研究員鹿文亮曾表示,“目前自動(dòng)駕駛80%的技術(shù)問(wèn)題都得到了解決,剩下20%的長(zhǎng)尾問(wèn)題,常被稱(chēng)為corner case,是制約高級(jí)別自動(dòng)駕駛發(fā)展的關(guān)鍵。這也是行業(yè)常說(shuō)的用80%的精力解決20%的問(wèn)題?!?/p>

      “20%的問(wèn)題”無(wú)法消除的原因在于,一方面,道路交通本身的復(fù)雜性決定著道路環(huán)境的不可控性,完全穩(wěn)定、沒(méi)有突發(fā)情況的狀態(tài)無(wú)法得到保障;另一方面,由于交通本身重要的地域特性,不同地區(qū)往往會(huì)呈現(xiàn)出完全不同的道路環(huán)境。

      比如,在中國(guó)大部分地方,野生動(dòng)物出現(xiàn)在道路上的概率極低,一般情況下自動(dòng)駕駛的車(chē)輛沒(méi)有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)和識(shí)別這樣的情景。但是在一些國(guó)家和地區(qū),道路上出現(xiàn)鹿、獅子、熊等野生動(dòng)物的概率相對(duì)中國(guó)較高,這時(shí),一輛基于中國(guó)道路的自動(dòng)駕駛汽車(chē)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)升高。

      反過(guò)來(lái),由于中國(guó)道路交通擁堵情況以及包括機(jī)動(dòng)車(chē)參與者之間的交互行為更復(fù)雜,在國(guó)外測(cè)試的車(chē)輛在中國(guó)道路上行駛也將面臨著更多的不確定性。正如有人所調(diào)侃的那樣,“在美國(guó)道路上得跑好幾周的數(shù)據(jù),在北京五環(huán)路上跑一圈就有了。”

      邊緣情況難以解決,在一些危險(xiǎn)的突發(fā)情況下,人類(lèi)似乎把一些過(guò)大的權(quán)利交給了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

      例如,隨著自動(dòng)駕駛車(chē)輛的出現(xiàn),一個(gè)與曾經(jīng)被人們廣泛討論的“電車(chē)難題”相類(lèi)似的“隧道困境”出現(xiàn)了:一輛自動(dòng)駕駛的汽車(chē)載著乘客正準(zhǔn)備進(jìn)入隧道,突然跑出來(lái)一個(gè)孩子,此時(shí),單靠剎車(chē)已經(jīng)來(lái)不及使汽車(chē)減速?gòu)亩WC孩子的存活。在這樣的情況下,車(chē)內(nèi)車(chē)外的生命天平似乎掌握在了自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的手上,而自動(dòng)駕駛又到底該如何做出決策?

      “電車(chē)難題”

      “隧道困境”并沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)答案,行業(yè)能做的,只有盡可能縮短自動(dòng)駕駛的反應(yīng)時(shí)間、提高自動(dòng)駕駛的判斷準(zhǔn)確性,讓更多的邊緣情況能提前被預(yù)判、被解決。

      搭建仿真世界

      從技術(shù)上來(lái)說(shuō),邊緣情況指的是一套系統(tǒng)中一個(gè)參數(shù)或是條件為極值,在這樣的極端情況下,系統(tǒng)就會(huì)呈現(xiàn)出某種不正常的狀態(tài)。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,當(dāng)特殊或突發(fā)情況發(fā)生時(shí),一輛無(wú)法及時(shí)合理地捕捉并辨認(rèn)障礙物和環(huán)境的自動(dòng)駕駛汽車(chē),很有可能造成事故的發(fā)生以及人員的傷亡。

      要解決邊緣情況,實(shí)際上就是要確知自動(dòng)駕駛的能力邊界。目前,確知能力邊界有三種方式,分別是仿真測(cè)試、封閉道路測(cè)試和公共道路測(cè)試。

      其中,仿真測(cè)試因其較高的效率和安全性,越來(lái)越被各大廠商看重。其意義在于,現(xiàn)實(shí)生活中80%的場(chǎng)景都是正常情況,而這些正常情況對(duì)于機(jī)器處理邊緣情況的能力并沒(méi)有幫助,仿真系統(tǒng)則正可以通過(guò)模擬發(fā)生幾率為20%的邊緣情況,來(lái)提升機(jī)器的學(xué)習(xí)效率。

      圖片中“來(lái)源困難”、“標(biāo)注困難”、“處于閉環(huán)中”的數(shù)據(jù),正是邊緣情況的主要體現(xiàn) (來(lái)源:特斯拉)

      在最近的AI日上,特斯拉公布了自己的一套仿真系統(tǒng)。本來(lái),涉及到自動(dòng)駕駛,馬斯克總是對(duì)于市面上流行的事物顯得“不感冒”。無(wú)論是從其始終堅(jiān)持的純視覺(jué)感知路線上,還是從其對(duì)于自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)的態(tài)度上,都不難看出這一點(diǎn)。

      兩年前,馬斯克對(duì)仿真系統(tǒng)的態(tài)度是,沒(méi)有什么模擬技術(shù)能媲美攝像頭采集場(chǎng)景下的真實(shí)性和復(fù)雜性。而兩年后,馬斯克和他的特斯拉一改此前態(tài)度,對(duì)仿真測(cè)試加大投入,這也一定情況下說(shuō)明了業(yè)內(nèi)的主流方向。

      特斯拉仿真系統(tǒng)

      馬斯克又一次打臉的原因,或許是自動(dòng)駕駛要求的測(cè)試?yán)锍虒?shí)在太大。特斯拉AI日上公布的數(shù)據(jù)顯示,其Autopilot 仿真器中建立了 2000 英里長(zhǎng)的道路,已經(jīng)有 3.71 億張模擬圖像和 4.8 億個(gè)立方體;最早一批提出仿真系統(tǒng)的Waymo達(dá)到了現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景2000萬(wàn)英里,仿真超 100億英里的級(jí)別。

      試想,如果Waymo超100億英里的仿真路程都在公開(kāi)或封閉道路上用車(chē)隊(duì)來(lái)驗(yàn)證,將耗費(fèi)多么龐大的資金、人員和時(shí)間。

      出身Waymo、現(xiàn)任國(guó)內(nèi)無(wú)人駕駛公司輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO的于騫告訴「真探」:“仿真測(cè)試是通向自動(dòng)駕駛的必由之路。通過(guò)大量仿真系統(tǒng)測(cè)試,先找到一個(gè)很好的參數(shù)空間,這樣就避免了需要在道路上直接測(cè)試的困難,可以把整個(gè)開(kāi)發(fā)流程大大加快?!?/p>

      舉例來(lái)說(shuō),闖紅燈在實(shí)際道路中比較難收集,但在一個(gè)仿真模擬系統(tǒng)中,交通信號(hào)燈的狀態(tài)是可以自己根據(jù)需要來(lái)控制的,這樣就避免了時(shí)間的浪費(fèi)從而提升效率。此外,仿真系統(tǒng)中可以通過(guò)參數(shù)的調(diào)節(jié),來(lái)復(fù)現(xiàn)實(shí)際場(chǎng)景中的一些細(xì)微變化,如車(chē)輛的提速、減速。

      不過(guò),盡管仿真測(cè)試有著多方面的優(yōu)勢(shì),其核心邏輯依然是提升效率,對(duì)自動(dòng)駕駛的最終檢驗(yàn)還是要在公共道路上測(cè)試完成。于騫在談到路測(cè)和仿真測(cè)試的關(guān)系時(shí)表示,仿真測(cè)試并不是要取代道路測(cè)試,“整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)安全是一個(gè)天條,只有路測(cè)才是最終的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)”。

      除了以“仿真+路測(cè)”作為主要手段以外,自動(dòng)駕駛的領(lǐng)域也在推出行業(yè)共同認(rèn)可的安全標(biāo)準(zhǔn)和具有更高性能的工具。

      作為一個(gè)還在不斷發(fā)展的領(lǐng)域,目前自動(dòng)駕駛行業(yè)的安全標(biāo)準(zhǔn)正在形成。2020年4月,由卡耐基·梅隆大學(xué)專(zhuān)家牽頭成立的Edge Case Research發(fā)布了一份名為UL 4600的自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全標(biāo)準(zhǔn),稱(chēng)其為“自動(dòng)駕駛汽車(chē)的第一份安全標(biāo)準(zhǔn)”。

      卡耐基·梅隆大學(xué)Phillip Koopman博士在談到UL 4600指出,這份針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全標(biāo)準(zhǔn)與傳統(tǒng)安全標(biāo)準(zhǔn)最大的不同在于,后者告訴人們“如何做到安全”,而UL 4600則強(qiáng)調(diào)的是“什么才是安全的”。

      而在工具層面,各企業(yè)和機(jī)構(gòu)也取得了一定進(jìn)展。2019年,Edge Case Research推出了感知壓力測(cè)試和風(fēng)險(xiǎn)分析系統(tǒng)Hologram;今年4月13日,英國(guó)初創(chuàng)公司dRISK宣布推出其邊緣案例再培訓(xùn)工具(edge case retraining tool),并將其首次實(shí)現(xiàn)商業(yè)應(yīng)用。該工具可以幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)(AV)及時(shí)檢測(cè)到高風(fēng)險(xiǎn)事件,性能提升6倍。

      可以看到,憧憬著無(wú)人駕駛夢(mèng)想的同時(shí),人類(lèi)也在應(yīng)對(duì)邊緣情況方面努力著:對(duì)于自動(dòng)駕駛行為的邊界不斷進(jìn)行探索、在核心領(lǐng)域取得技術(shù)的突破、建立起行業(yè)共同認(rèn)可的安全標(biāo)準(zhǔn)……自動(dòng)駕駛絕不只是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題,更不是車(chē)企拿來(lái)賣(mài)車(chē)的營(yíng)銷(xiāo)話術(shù),想要真正實(shí)現(xiàn)這個(gè)夢(mèng)想,需要行業(yè)作為一個(gè)整體在技術(shù)、法律法規(guī)、社會(huì)認(rèn)知方面不斷努力。

      這注定是一條滿布荊棘的道路,人類(lèi)對(duì)自動(dòng)駕駛的審視遠(yuǎn)比對(duì)自己更為苛刻。只有在自動(dòng)駕駛的安全性比人類(lèi)駕駛員高出一個(gè)量級(jí)時(shí),其或許才有資格換取到人類(lèi)真正的信任。

       
      (文/企資小編)
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