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自動駕駛概述

2021-09-28 16:27:58·  來源：高德技術(shù)  作者：邱輝?。ㄉ俾。?nbsp; 
　
導(dǎo)讀汽車行業(yè)處在一個變革的時代，自動駕駛相關(guān)技術(shù)發(fā)展應(yīng)用如火如荼。關(guān)注或者想了解這個領(lǐng)域的人也越來越多。本文的目標(biāo)在于幫助大家對自動駕駛技術(shù)有一個全局
導(dǎo)讀

汽車行業(yè)處在一個變革的時代，自動駕駛相關(guān)技術(shù)發(fā)展應(yīng)用如火如荼。關(guān)注或者想了解這個領(lǐng)域的人也越來越多。本文的目標(biāo)在于幫助大家對自動駕駛技術(shù)有一個全局的基礎(chǔ)認(rèn)識。文章分別介紹了自動駕駛基本原理，意義，分級以及相關(guān)行業(yè)背景。

自動駕駛原理

自動駕駛就是車輛在無駕駛員操作的情況下自行實(shí)現(xiàn)駕駛，它是車輛的能力。比如掃地機(jī)器人在掃地的時候就是在自動駕駛。自動駕駛有多種發(fā)展路徑，單車智能、車路協(xié)同、聯(lián)網(wǎng)云控等。車路協(xié)同是依靠車-車，車-路動態(tài)信息的實(shí)時交互實(shí)現(xiàn)自動駕駛。聯(lián)網(wǎng)云控更注重通過云端的控制實(shí)現(xiàn)自動駕駛。本文章闡述的是單車智能。
基本原理概述
單車智能實(shí)現(xiàn)的基本原理是通過傳感器實(shí)時感知到車輛及周邊環(huán)境的情況，再通過智能系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃決策，最后通過控制系統(tǒng)執(zhí)行駕駛操作。


這里面有三個環(huán)節(jié)：
• 感知：車輛自身以及環(huán)境信息的采集與處理，包括視頻信息、gps信息、車輛姿態(tài)、加速度信息等等。好比是人類的眼睛、耳朵、皮膚一樣去收集。具體的比如前方是否有車，前方障礙物是否是人，紅綠燈是什么顏色，自車的車速如何，路面情況如何等等信息，都是需要去感知的。
• 決策：依據(jù)感知到的情況，進(jìn)行決策判斷，確定適當(dāng)?shù)墓ぷ髂Ｐ?，制定適當(dāng)?shù)目刂撇呗?，代替人類做出駕駛決策。決策主要依賴的是芯片和算法，就好比是人類的大腦?？吹郊t燈，決策需要停止；觀察到前車很慢，決定從右側(cè)超車；有小孩突然闖入道路，進(jìn)行緊急制動。
• 控制：系統(tǒng)做出決策后，自動對車輛進(jìn)行相應(yīng)的操作執(zhí)行。類比人類進(jìn)行的方向盤以及油門、剎車的操作。系統(tǒng)通過線控系統(tǒng)將控制命令傳遞到底層模塊執(zhí)行對應(yīng)操作任務(wù)。如左轉(zhuǎn)5度。

硬件系統(tǒng)
硬件系統(tǒng)在各層都有。感知層主要是為自動駕駛系統(tǒng)獲取外部行駛道路環(huán)境數(shù)據(jù)并幫助系統(tǒng)進(jìn)行車輛定位。當(dāng)前無人駕駛系統(tǒng)中代表性的傳感器有攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GNSS/IMU等。它們的工作原理、技術(shù)特性各不相同，決定了適用的場景也不同。當(dāng)前大部分車輛都是采用多種傳感器相融合的方式以應(yīng)對各種可能發(fā)生的情況，保證較好的實(shí)際使用效果。主流傳感器的優(yōu)缺點(diǎn)參考如下圖。其他還有一些傳感器在一些方案中也會被使用，如麥克風(fēng)陣列，紅外相機(jī)等。


感知層會收集大量的自車和環(huán)境數(shù)據(jù)，決策層需要自動駕駛芯片流暢地處理這些數(shù)據(jù)才能保證系統(tǒng)及時作出正確的決策，從而控制車輛自動行駛并確保安全。智能系統(tǒng)的三大要素是數(shù)據(jù)、算法和算力，而算力的根本就是芯片。芯片是決策層最為重要的硬件。目前能夠量產(chǎn)自動駕駛芯片的主要是Mobileye（英特爾收購）、英偉達(dá)、特斯拉。Mobileye市場規(guī)模最大，應(yīng)用于L2的產(chǎn)品有統(tǒng)治級別的市場占有率。英偉達(dá)是傳統(tǒng)巨頭，有算力最強(qiáng)的芯片。Tesla的芯片自產(chǎn)自銷，能夠量產(chǎn)高算力芯片。國內(nèi)也有一家后起之秀地平線，芯片也已經(jīng)量產(chǎn)，奮起直追中。


控制層則相對簡單，主要是線控。線控就是用線（電信號）的形式來取代機(jī)械、液壓或氣動等形式的連接，實(shí)現(xiàn)電子控制，從而不再需要駕駛員的力量或者扭矩的輸入。對于自動駕駛來說，核心的三個線控子系統(tǒng)是線控油門、線控轉(zhuǎn)向、線控制動。我們常常聽到自動駕駛各領(lǐng)域都有很多獨(dú)角獸。奇怪的是線控方面資本市場卻少有提及，但它也是自動駕駛生態(tài)中重要的一個環(huán)節(jié)。大概是因為線控技術(shù)直接涉及風(fēng)險，大家有意無意地忽視。
目前主流的L4&L4+自動駕駛硬件架構(gòu)都是依賴激光雷達(dá)的，包括華為ADS、百度Apollo、Waymo、Mobileye等等。特斯拉的方案則沒有激光雷達(dá)，個人認(rèn)為關(guān)鍵原因是激光雷達(dá)成本高落地難，而視覺方案可以快速落地形成數(shù)據(jù)算法迭代優(yōu)化的閉環(huán)。但激光雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量實(shí)在好，對視覺方案有極大的補(bǔ)充價值，甚至是主導(dǎo)價值，而且成本已經(jīng)大幅下降。所以特斯拉可能成也視覺（更快落地）、敗也視覺（效果上限較低）。
軟件系統(tǒng)


我們以業(yè)界某款開源平臺架構(gòu)來理解一下自動駕駛在軟件方面需要具備的能力。
• 地圖引擎（Map）：提供道路、周邊建筑等地圖信息，高精地圖還包含全局車道、曲率、坡度、紅綠燈、護(hù)欄情況等等信息。如地圖可以透出前方右拐急彎曲率及下坡坡度。
• 高精定位（Localization）：定位是一個重要模塊，L3及以上自動駕駛場景需要高精定位，是車輛信息感知的一個重要元素。如定位到車輛在行進(jìn)方向右邊第二車道，該車道只能直行不能右拐。
• 感知（Perception）：感知模塊接受并處理傳感器信息，從而識別自車以及周邊的情況。如感知到車輛的速度，感知到前方50米有一個行人。
• 預(yù)測（Prediction）：預(yù)測模塊主要用于預(yù)測感知到的障礙物的運(yùn)動軌跡。如在行駛中，感知到左側(cè)道路有一輛車，根據(jù)車輛的狀態(tài)和歷史運(yùn)動軌跡，預(yù)測車輛后續(xù)運(yùn)動軌跡，識別是否有碰撞風(fēng)險。
• 規(guī)劃（Planning）：根據(jù)感知到的信息，規(guī)劃出一條到達(dá)目的地的行進(jìn)路線，而且還需要規(guī)劃出未來一段時間內(nèi)，每一時刻所在位置的精細(xì)軌跡和自車狀態(tài)。如規(guī)劃軌跡向左偏移并加速，超車后回到道路中心線附近。
• 控制（Control）：如字面意思，通過指令控制車輛硬件進(jìn)行操作，如發(fā)送減速指令到制動器執(zhí)行制動操作。
• 交互界面（HMI）：人類在中控屏幕上看到的人機(jī)交互模塊。如自動駕駛系統(tǒng)通過HMI向乘客實(shí)時展示系統(tǒng)識別到的自車位置及周邊障礙物信息，有助于提升乘客的安全感。HMI在人車共駕的過度階段更有價值。
• 實(shí)時操作系統(tǒng)（RTOS）：Real Time Operation System 根據(jù)感知的數(shù)據(jù)信息，及時進(jìn)行計算和分析并執(zhí)行相應(yīng)的控制操作。
自動駕駛在感知、預(yù)測、高精定位等模塊，對機(jī)器學(xué)習(xí)都有很深的應(yīng)用和依賴。自動駕駛在一定程度上也促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。
如下為整個架構(gòu)的數(shù)據(jù)流向圖，從中可以看出各模塊的上下游依賴關(guān)系。感知是預(yù)測的上游；感知、預(yù)測、定位、地圖又是規(guī)劃的上游；而控制則是規(guī)劃的下游；HMI則處于整個系統(tǒng)的下游。從中我們也可以看出，各模塊對于高精地圖都有依賴，可見高精地圖的重要性。高精地圖采集分為集中制圖和眾包制圖兩種，未來最可能普遍采用的方式是集中制圖+眾包更新，也可能是直接全眾包SLAM制圖，夠用就好。


自動駕駛意義

自動駕駛?cè)绱嘶馃?，自然是因為它能夠解決一些問題。
降低出行成本
自動駕駛可以替代或者部分替代司機(jī)的工作，降低司機(jī)成本的投入。中國卡車司機(jī)就有3000萬，假設(shè)駕駛員1個月工資1萬，那么一年就是3.6萬億。假設(shè)卡車都實(shí)現(xiàn)了無人駕駛，那這里可以節(jié)約多少成本？送快遞、送外賣的從業(yè)人員也是千萬級別，無人物流車替代，可以節(jié)約多少成本？目前用戶打車的錢很大一部分是給司機(jī)的，如果司機(jī)的錢免了，對應(yīng)用戶的乘車成本也會有降低。如果是自己開車也等于是低價請了個司機(jī)，享受了更高的服務(wù)。如果進(jìn)入到無人駕駛時代，那么連考駕照的錢都可以省了。自動駕駛發(fā)展也會促進(jìn)車輛共享化從而提升車輛利用率以及降低對停車位等資源的占用成本。
提升通行效率
擁堵是出行的第一大痛點(diǎn)問題。擁堵的原因有三個方面：
1. 人為因素，如低速占位行駛、路口搶行、路口頂牛等行為造成或加劇了擁堵。
2. 交通設(shè)施不完備，如限速，車道不足，紅綠燈等因素。
3. 車輛故障，如突然無法啟動等問題導(dǎo)致車道阻塞。
三個原因中，人為因素的比重最高，交通設(shè)施汽車，車輛故障再次。而自動駕駛可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)超人類駕駛的規(guī)范化駕駛。在相同流量的情況下，自動駕駛可以有效減少擁堵，進(jìn)而提升通行效率。
提升出行安全
80%以上的交通事故是人為因素造成的，如酒駕、疲勞駕駛、超速行駛、跟車距離過小、不按規(guī)定讓行等。而自動駕駛可以實(shí)現(xiàn)完全規(guī)范化的駕駛，沒有情緒、100%遵守交規(guī)，從而有效提升出行安全。
提升出行體驗
這個價值主要是針對輔助駕駛部分的功能。不是最終目標(biāo)，但卻是當(dāng)下大家最能夠確實(shí)收獲的好處。自動駕駛的各種功能可以降低駕駛的難度，有效提升駕駛體驗。

自動駕駛分級

自動駕駛分級如下表。實(shí)現(xiàn)L2級別自動駕駛的車廠比較多，L3則基本都是期貨。目前行業(yè)在努力攻克的主要是L3和L4級別的自動駕駛。值得注意的是有些廠商并不是L1-L2-L3-L4逐級演進(jìn)的。比如華為進(jìn)入這個領(lǐng)域，更注重從城市道路場景出發(fā)，直接以L4為目標(biāo)進(jìn)行設(shè)計和技術(shù)落地，升維思考、降維打擊。


L1自動駕駛
L0就是無自動駕駛功能，不做闡述。L1表示車輛可以自動完成橫向或縱向操控中的一項，其余所有工作仍然需要人類來完成。雖然比較低級，但卻已經(jīng)很實(shí)用，如ACC、AEB、LKA等。
• ACC：Adaptive Cruise Control 自適應(yīng)巡航控制
ACC是系統(tǒng)通過傳感器監(jiān)測與前車的距離和相對速度，結(jié)合乘坐體驗，計算出合適的油門或者剎車量進(jìn)行車輛縱向的控制，最終實(shí)現(xiàn)自動跟車或定速行駛的輔助駕駛功能。


• AEB：Autonomous Emergency Braking 自動緊急制動
AEB是一種汽車主動安全技術(shù)。AEB通過傳感器持續(xù)監(jiān)測自車與周邊障礙物的距離，如果距離小于警報距離則發(fā)出警報，如距離進(jìn)一步小于安全距離，則即使駕駛員沒有操作，AEB也會自動進(jìn)行制動控制，避免碰撞發(fā)生。


• LKA：Lane Keeping Assist 車道保持輔助
LKA是在車道偏離預(yù)警系統(tǒng)（LDW：Lane Departure Warning）的基礎(chǔ)上增加糾正的控制。LKA通過傳感器監(jiān)測自車與車道中心線的相對位置，如果發(fā)現(xiàn)車輛偏離車道，則向駕駛員發(fā)出警告，在特定設(shè)定下可以通過自動轉(zhuǎn)向控制使得車輛重新回到車道中央行駛。LCC（Lane Centering Control 車道居中控制 ）也會作為一個獨(dú)立的輔助功能提供。


L2自動駕駛
L1級輔助駕駛的關(guān)鍵是只對車輛橫向或者縱向中一項操作進(jìn)行控制。而L2級則是對橫向和縱向多項操作同時進(jìn)行控制。需要注意的是L1、L2駕駛員是駕駛主體，所以即使自動駕駛功能運(yùn)行，駕駛員仍然需要保持注意力，監(jiān)測環(huán)境，雙手保持在方向盤上隨時接管車輛。
• 超級巡航系統(tǒng)
超級巡航系統(tǒng)是ACC和LKA的疊加，實(shí)現(xiàn)在當(dāng)前車道內(nèi)自動跟車或者定速行駛。凱迪拉克的超級巡航還包含了駕駛員注意力保持系統(tǒng)。
• APA：Auto Parking Asist 自動泊車
APA 通過傳感器檢測和系統(tǒng)模型計算識別停車位置，通過轉(zhuǎn)向、加速、減速控制車輛，沿著系統(tǒng)計算出的泊車軌跡，自動低速完成泊車。在泊車的過程中，車輛還會實(shí)時檢測自車和周邊障礙物，修正泊車軌跡，避免碰撞。


• TJA：Traffic Jam Assistant 交通擁堵輔助系統(tǒng)
在堵車的時候，走走停停，駕駛員需要時刻保持注意力且頻繁操作，容易疲勞。TJA 就是一種擁堵場景的輔助系統(tǒng)，可以讓駕駛員適當(dāng)放松注意力，由車輛自主跟車。TJA 根據(jù)策略，保持車道、自動跟車，并通過傳感器實(shí)時檢測周邊障礙物情況，對車輛轉(zhuǎn)向進(jìn)行微調(diào)。


• HWA：Highway Assist 高速公路輔助駕駛
HWA 包括根據(jù)駕駛員的指令（如打轉(zhuǎn)向燈）自動進(jìn)行變道，駕駛員狀態(tài)監(jiān)控（Hands on/Hands off等），車LKA車道保持，TJA低速自動跟車等。HWA 通過傳感器監(jiān)測判斷是否可以進(jìn)行換道，結(jié)合駕駛員的指令，可以實(shí)現(xiàn)安全的自動換道。
L3自動駕駛
L2到L3是一大飛躍，目前國內(nèi)還沒有支持L3的量產(chǎn)車輛（奧迪A8也不再宣稱自己支持L3），這里的關(guān)鍵就是，L3的駕駛主體切換成了系統(tǒng)，駕駛員只是支援角色。在L3功能開啟時，系統(tǒng)完全負(fù)責(zé)操控和環(huán)境監(jiān)測。駕駛員可以雙手脫離方向盤，移開注意力去做一些別的事情，但是需要時刻準(zhǔn)備接管車輛。系統(tǒng)在識別到無法處理的情況時會提前報警，要求駕駛員接管。
• HWP：Highway Pilot 高速公路自動駕駛
HWP 高速公路自動駕駛包括在有高精地圖覆蓋的高速公路上，定速巡航，自動超過行駛緩慢的車輛，自動換道，自動駛?cè)牒婉偝龈咚俟吩训?，自動跟車等等功能。HWP 滿足特定條件的前提下開啟，通過完備的傳感器識別自車及周邊狀態(tài)，通過系統(tǒng)規(guī)劃決策行駛軌跡，自動控制車輛行駛。
• TJP：Traffic Jam Pilot 交通擁堵自動駕駛
TJP 相比HWP，TJP是在交通擁堵場景下的L3級自動駕駛。
L3是當(dāng)前的主戰(zhàn)場，主流車廠都在這級別PK，雖然對外很多都是宣稱自己是L2.5或者L2+，主要還是為了逃避L3駕駛主體帶來的法律責(zé)任。特斯拉的NOA（Navigation on Autopolite 自動輔助駕駛系統(tǒng)），蔚來的NOP（Navigation On Pilot領(lǐng)航輔助功能），小鵬的NGP（Navigation Guided Pilot 高級自主導(dǎo)航駕駛功能）其實(shí)都是面向這一級別的自動駕駛。想知道目前國內(nèi)的自動駕駛做到什么程度，可以看看最新的公開視頻：華為的城市道路自動駕駛（夜間），小鵬NGP評測。
L4自動駕駛
L3一直有一個很大的爭議點(diǎn)，就是需要人類短時間實(shí)現(xiàn)接管。問題是一旦車輛遇到需要人類接管的情況，人類可能也來不及做出適合的處理了。如果這階段出了事故又是誰的責(zé)任？L4的關(guān)鍵差異在于，系統(tǒng)不再需要人類的支援。在限定道路和環(huán)境情況下，系統(tǒng)可以完全負(fù)責(zé)操控和環(huán)境監(jiān)測。所以會有一些廠商直接開發(fā)L4，而不是逐級開發(fā)。華為的ADS（Autonomous Driving Solution 華為高階自動駕駛系統(tǒng)）就是面向L4開發(fā)的，號稱2022年量產(chǎn)，但是對外還會宣稱是L2（L4的剪裁）。特斯拉的FSD（Full Self-Driving computer）將會是首個量產(chǎn)的L4。
L5自動駕駛
到了L5，道路和環(huán)境將不再是限制。系統(tǒng)將在所有情況下實(shí)現(xiàn)自動駕駛。也就是我們所說的完全無人駕駛了。到了這個階段，方向盤、剎車、油門這些操控裝置已經(jīng)不再必須。

自動駕駛背景

出行行業(yè)趨勢
這兩年出行行業(yè)可謂風(fēng)生水起，似乎幾年間就已經(jīng)天翻地覆。近年來出行行業(yè)發(fā)展的幾個重要趨勢有：
• 電動化
新能源汽車逐漸成為發(fā)展主流。國務(wù)院辦公廳新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃說明到2025年，新能源汽車新車銷售量需要達(dá)到新車銷售總量的20%左右。未來的市場屬于新能源，這已經(jīng)是市場普遍的認(rèn)知。所以才先有特斯拉成為第一大市值汽車公司，后有蔚來超過寶馬市值。電動化帶來的并不只是能源上的革命，更為重要的是新能源車的架構(gòu)在可控性上有了質(zhì)地飛躍。比如：電機(jī)控制遠(yuǎn)比發(fā)動機(jī)控制簡單，電機(jī)調(diào)速遠(yuǎn)比變速器換擋簡單。而且新能源車還繞過了燃油車產(chǎn)業(yè)鏈僵化的問題，在新能源領(lǐng)域可以更快速的迭代發(fā)展。
• 共享化
“國內(nèi)已有190余家網(wǎng)約車平臺公司獲得經(jīng)營許可，各地共發(fā)放網(wǎng)約車駕駛員證250多萬張、車輛運(yùn)輸證約104萬張，日訂單量約2100余萬單。在劃定的36個中心城市中，已有18個城市合規(guī)網(wǎng)約車數(shù)量超過出租巡游車，投入運(yùn)營的車輛超過20萬輛，開通運(yùn)營城市180多個。”如上是交通運(yùn)輸部2020年10月發(fā)布的數(shù)據(jù)，足以說明出行行業(yè)共享化已經(jīng)普及。我們在日常生活中也明確感受到了共享化帶來的便利。在L4及以后，司機(jī)不再是必要條件，車輛可以直接共享給沒有駕照的人使用，這將進(jìn)一步促進(jìn)共享化。
• 智能化
汽車外在體驗上越來越像個大智能設(shè)備，內(nèi)在應(yīng)用技術(shù)也在飛速迭代發(fā)展。大家熱捧新能源車，電動化是一個因素，但我相信智能化才是真正可以打開想象空間的匣子。ADAS輔助駕駛功能已經(jīng)是各主流車型的標(biāo)配。特斯拉的2.5級自動駕駛已滿街跑，F(xiàn)SD（Full Self-Driving）計劃2021年推出。L3級自動駕駛的奧迪A8也早已量產(chǎn)。各主流車廠都在加大自動駕駛領(lǐng)域的投資，生怕一旦落后就再也無法趕上這趟高速列車。剛進(jìn)入汽車行業(yè)的華為也在20年10月份提出，采用L4級自動駕駛架構(gòu)的Autonomous Driving Solution（華為高階自動駕駛系統(tǒng)）將在2022年量產(chǎn)。
• 聯(lián)網(wǎng)化
聯(lián)網(wǎng)化逐漸不再被提及，因為這個技術(shù)含量最低也最容易實(shí)現(xiàn)。能夠進(jìn)一步帶來突破的將是5G的普及，高速度、低延時、高并發(fā)支持，為汽車智能化提供了更好的基礎(chǔ)設(shè)施。相信會有更多可能超出我們想象的應(yīng)用會逐步浮出水面。
政策法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)
政策方面，近年我國在自動駕駛相關(guān)領(lǐng)域的綱領(lǐng)性文件發(fā)布較多。如下三個是最重要的政策文件：
• 2015 ：《中國制造2025》推動智能交通工具等產(chǎn)品的研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化。
• 2019.9 ：《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》提出加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研發(fā)；大力發(fā)展智慧交通。形成國家層面的發(fā)展戰(zhàn)略
• 2020.2 ：《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》到2025年，中國標(biāo)準(zhǔn)智能汽車的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、基礎(chǔ)設(shè)施、法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)、產(chǎn)品監(jiān)督和網(wǎng)絡(luò)安全體系基本形成。
《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》是由發(fā)改委、工信部、公安部等11個部委聯(lián)合發(fā)布。該戰(zhàn)略發(fā)布意味著國家就智能汽車的發(fā)展從上至下達(dá)成了高度共識和高度協(xié)同，今后將統(tǒng)籌規(guī)劃、協(xié)調(diào)發(fā)展，全國一盤棋來推動智能汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。各地方政府發(fā)布的自動駕駛相關(guān)領(lǐng)域的政策規(guī)劃更是層出不窮。國家非常重視智能汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，自動駕駛產(chǎn)業(yè)因此有望實(shí)現(xiàn)持續(xù)高速發(fā)展。2019年首個允許開展載人測試和高速道路測試的規(guī)范發(fā)布。據(jù)媒體報道，全國20個城市向70家企業(yè)總計發(fā)放了超過430張路測牌照，測試車輛總數(shù)超過500臺。目前各地法規(guī)已經(jīng)從允許道路測試逐步過渡到了允許商業(yè)化試運(yùn)營。
政策是大力支持的，但在法規(guī)上還是會對自動駕駛有較多約束。比如《測繪法》規(guī)定，自動駕駛汽車在測試行駛中收集和處理地理信息屬于測繪活動，需明確測試主體測繪準(zhǔn)入、及地理信息保密管理政策。而大多數(shù)的L3、L4場景是需要對道路數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時采集的，這就導(dǎo)致做自動駕駛需要有測試資質(zhì)。全國具備甲級測繪資質(zhì)的公司也就小幾十家，大多掌握在傳統(tǒng)圖商手上。新勢力要介入，要么像華為一樣自己申請資質(zhì)（已經(jīng)拿到），要么像MobileEye與紫光的合伙一樣通過收購有資質(zhì)的企業(yè)（靈圖軟件）。其他還有，根據(jù)《道路交通安全法》等法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，自動駕駛汽車辦理機(jī)動車登記和上牌也存在障礙。目前交通事故責(zé)任承擔(dān)機(jī)制也不適合自動駕駛汽車，亟待明確。整體上，法規(guī)稍顯滯后，可能產(chǎn)生一些制約。在個別領(lǐng)域，如自動駕駛測試，相關(guān)法規(guī)相對成熟一些，如《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實(shí)施細(xì)則（試行）》。
在標(biāo)準(zhǔn)方面，自動駕駛領(lǐng)域非常欠缺。安全方面的標(biāo)準(zhǔn)尤為受關(guān)注。傳統(tǒng)汽車的安全標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)運(yùn)行了幾十年，標(biāo)準(zhǔn)的前提是車輛駕駛安全由人類負(fù)責(zé)。ISO 26262:2018便是近年來的最新的標(biāo)準(zhǔn)版本，它主要聚焦在設(shè)備功能安全上。ISO 26262定義了汽車安全完整性等級 (ASIL)，最高級為D級。D級別硬件要求為10fit(十億小時10個故障)。但是如果設(shè)備未發(fā)生故障，某些功能還是無法正常運(yùn)行，怎么辦呢？比如一個基于圖像識別的防撞輔助駕駛功能，圖像上行人剛好穿了和路面背景一樣顏色的衣服，沒有被識別出來，所以系統(tǒng)沒有進(jìn)行剎車，導(dǎo)致防撞失效。后來，汽車行業(yè)定義了一個新的標(biāo)準(zhǔn)——ISO / PAS 21448“預(yù)期功能的安全性”（SOTIF）標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)主要考慮緩解由于意外操作條件（由于傳感器和算法的限制，預(yù)期功能可能無法始終正常工作）和需求缺口（缺少關(guān)于預(yù)期功能的完整描述）而導(dǎo)致的風(fēng)險。標(biāo)準(zhǔn)涵蓋了部分ADAS功能，但是仍然不足以覆蓋高級別自動駕駛的所有安全范圍，例如網(wǎng)絡(luò)安全（一旦自動駕駛系統(tǒng)被黑客攻破，后果可能非?？膳拢?020年4月1日，非營利標(biāo)準(zhǔn)組織Underwriters Laboratories發(fā)布了UL 4600《自動駕駛產(chǎn)品安全評估標(biāo)準(zhǔn)》，是針對無人駕駛車輛而開發(fā)的首個安全評估標(biāo)準(zhǔn)，但標(biāo)準(zhǔn)是否能夠得到美國或者行業(yè)的普遍認(rèn)可還不知道。標(biāo)準(zhǔn)的約束力還得仰仗政策法規(guī)。
總體來說，在自動駕駛領(lǐng)域，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)都不成熟，但國家在政策上是大力支持的，實(shí)際在行業(yè)發(fā)展上也給足了相關(guān)公司的發(fā)展空間，對行業(yè)發(fā)展促進(jìn)遠(yuǎn)大于制約。中國在這樣的土壤下，是很可能長出國際一流企業(yè)的。

結(jié)語

本章概要介紹了自動駕駛的基本原理，感知、決策然后操控，介紹了自動駕駛的意義能夠降低成本提高效率和安全性，介紹了L1到L5的分級和差異，最后簡單介紹了出行行業(yè)背景和相關(guān)政策法規(guī)?？傮w來說，自動駕駛是一個前沿且熱門的技術(shù)，是一個良好的中長期賽道，是投身汽車、出行行業(yè)所必須關(guān)注的領(lǐng)域。
注：本文為作者投稿內(nèi)容，主要是供大家參考交流，并不代表高德官方觀點(diǎn)。
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