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这世界上，有一种痛叫学车，许多人都会被教练骂得怀疑自己的智商；有一种杀手叫马路杀手，油门会当成刹车，随时祸及他人……不过，现在福音来了：自动驾驶逐渐落地，精准的监测控制系统将会取代人类的判断，这时我们就可以释放双手双脚，妈妈再也不用担心我们开车的问题了。
在国内，已经有多家主机厂和科技公司在捣鼓着自动驾驶的事业，以广州为例，近期一口气就为6家企业发放了首批24张自动驾驶牌照，这意味着它们可以合法路测，离商业化也就越来越近了，事实会是如此吗？坐标广州的编者，当然要趁着这个机会走近自动驾驶领军企业，看看这样高上大的黑科技到底发展成怎样了？
| 要点速读 |
在众多获得广州自动驾驶牌照的企业中，一家名为“文远知行”的科技公司成功吸引了我们的注意，24张牌照中就被文远知行拿下20张。这家公司仅成立2年时间，除了中国之外，在被誉为“科技天堂”的硅谷也有进行路测，中美两地累计路测里程达到50万公里。既然如此厉害，我们这次的体验目标就锁定它了。
文远知行总部位于广州的生物岛，不时可见贴着“文远知行”LOGO的自动驾驶车辆穿梭其中。来之前编者做足了功课，发现不止文远知行，不少初创自动驾驶公司都选择了林肯MKZ作为测试车。
通过采访文远知行的运营总监，我们了解到这是因为像美国Dataspeed这样的软硬件提供商，能提供非常成熟的林肯MKZ底层控制的解决方案，能让初创自动驾驶公司能以最快的方式获取路测的载体。
左为文远知行运营总监李一凡
而因为总部位于广州，也有雷诺-日产-三菱联盟旗下战略风险投资公司的投资，文远知行也在使用传祺GE3和日产第二代聆风作为测试车。但目前的测试还是以林肯MKZ为主。
从外观来看，文远知行自动驾驶车辆与普通车型最大区别在于多了一套传感系统，其中包括2个32线激光雷达+1个毫米波雷达+多目摄像头，可别少看这些“其貌不扬”的家伙，光是一个激光雷达最远就可以达到200m的检测距离。
32线激光雷达
林肯MKZ所采用的激光雷达是业界大拿Velodyne（世界首款自动驾驶车辆3D实时激光雷达的发明者）。品牌知名度高，价格也高，早在2年前，一个Velodyne激光雷达就是一台凯美瑞双擎的价钱（4万美金左右）。当然现在技术越来越成熟了，价格已经跌至十几万人民币，但依然还是价格不菲。
激光雷达被视为自动驾驶车的眼睛，然而激光雷达不是万能，要实现自动驾驶，还需要别的装备，比如摄像头、毫米波雷达、导航系统等等都是标配。
多方配合方可建立多维的3D数据模型，如车顶3个摄像头可从不同角度观察，并收集红绿灯的信号；另外，激光雷达虽然能观察周围物体，但要精确掌握与这些物体的距离和速度，还得靠毫米波雷达的帮忙。整套传感系统下来，每辆自动驾驶车都是百万身价。
| 自动驾驶车辆配备的探测感应装备 | |||
| 设备 | 作用 | 优势 | 缺点 |
| 毫米波雷达 | 对速度、距离和角度进行探测 | 对速度敏感，依靠多普勒效应获取目标的速度，且探测距离远，全天候工作 | 分辨率低、宽度识别差、特征识别差 |
| 多目摄像头 | 识别红绿灯、对障碍物进行分类、车道偏离警告 (LDW)等 | 宽度识别好、特征识别好、分辨率高 | 对距离、速度的分辨能力比较困难，并且受天气干扰较大，暗光环境下性能降低。 |
| 激光雷达 | 对周围环境进行3D扫描并建模 | 测距能力和分辨率处于毫米波雷达和摄像头之间 | 恶劣天气环境性能下降，且价格高昂 |
此外，目前文远知行的装备已经有了全新的升级，激光雷达供应商换成了国产的禾赛科技，车顶激光雷达下多了一套360°摄像头，毫米波雷达也增加到了4个。而且要说明的是，文远知行的所有MKZ以及车上的传感器套件都是自主改装。目前为了方便调试所以只是在车顶安装铁架子，未来会高度集成为一个套件。
说到这，本人已经跃跃欲试了，究竟一台传感系统比车本身贵得多的自动驾驶测试车有多高大上？又是不是比人脑聪明？废话不多说，跟我上车！
测试车内前排坐着文远知行的安全员，安全员全程会将双手放在方向盘附近，但整个过程几乎没有对车辆进行接管和介入。
而体验者只能坐在后排，后排设有制动踏板，一来是让工程师用来调试，二来是如果以后达到L4级别，坐在后方的乘客遇到突发情况时，就可以通过制动踏板进行人工接管。
同时，车上还配备了一台电脑，用来记录整个行驶轨迹和数据，后尾箱设有储存和运算数据的小基站，所有收集到的数据将上传到公司的云端服务器，坐在后排的我们会听到小型工作站（就是高性能电脑）运作时发生的噪音，不过音量不算太大，可以忽略。
本次体验在生物岛，限速40km/h，并且路况较为简单，相当于广州路测牌照上的第一级低风险路况。途中会经过多个红绿灯。当遇到红灯时，车辆会自动刹车；绿灯亮起时，车辆会再次启动，但是会根据自己的算法系统，继续以低速通过，并不能加速前行。
红绿灯起步
当转弯时，车辆会自动亮起转向灯，并且灵敏地自行转向；当路上遇到自行车和行人时，它会选择减速避让。正当我们返回起点时，刚好被一台货车阻挡了半边道路，而自动驾驶车辆会停下来“思考”十几秒钟，确保安全后，车辆会自动借道前行。整个体验过程下来，车辆发挥比较稳定，感应灵敏，人工接管率极低。
前方道路阻碍反应
路口转向
当然，自动驾驶所遇到的路况远不止这些。按照文远知行工作人员的说法，生物岛的路况对于他们来说就好比是大学生做小学生的作业。文远知行的自动驾驶车会在开放的快速市政道路上进行测试。如果大家开车遇上了，也不必意外，而且千万别故意别车来“测试”自动驾驶车的安全性，正常驾驶即可。
体验完一轮自动驾驶路测后，本人觉得一辆自动驾驶要实现感知-决策-规划-控制真的不简单，单从构成就涉及激光雷达、摄像头、通信、地图定位、芯片、算法、控制执行、解决方案……而且彼此之间要实现衔接，每一步都需要100%精准，分秒不差，怪不得攻城狮、程序猿们工资那么高了。
一方面是技术门槛高，另一方面政府部门也在抬高准入许可，想要正式入局自动驾驶，就必须拿到牌照，过程中需要经过政府部门的重重审核和考验，才能获得测试的许可。一张牌照对应一台车，自动驾驶车想要合法上路，也是要经历“高考”的！
我国各级地方政府目前对智能网联汽车产业发展充满热情，已有19个省市颁发智能网联汽车测试相关文件。
以广州市为例，作为企业本身需要先申请，然后由广州交通局、工信局、公安局委托广州市智能网联汽车示范区运营中心作为第三方机构，充当“考官”的身份，对汽车的性能、功能的表征、自动驾驶能力等方面进行考核。
具体来说，测试主体需要经过15项左右的能力清单测试，包括绕弯、准确避障、超车并道……完成这些考核后，也只是能拿到一级路段的牌照，想要进一步申请更高等级（第二、三级别）的测试路段，还需不断测试，刷里程。
即便手握最多的牌照，最终还是需要跨过“商业化”最后一道坎，如果不能落地，再高大上的科技梦想也只是空中楼阁。L4级别如果要普及，则需要面对不可控的复杂路况，其中就会牵涉到伦理道德、法律标准等问题。
目前量产车中唯一能达到L3级别的奥迪A8就是因为国内法规限制，并没有在中国市场提供全套的L3级自动驾驶辅助装备。相比国外，国内对于自动驾驶的开放程度还不够高，对于如何界定自动驾驶商业化的管理、事故的法律责任等等，尚处于一片空白中。
其实，抛开政策、标准等上层建筑的影响，自动驾驶商业化已经往前迈进了一大步。5G技术便是自动驾驶的一大助力。5G低延时、大带宽、高可靠性的这些优点，相信大家在华为被封杀事件也略知一二了。
在5G普及后，未来靠近车辆的移动通信设备，如基站、路边单元等或均将部署车联网的边缘计算，来完成本地端的数据处理、加密和决策，并提供实时、高可靠的通信能力。说人话就是：借助低延时的5G技术，原本单个庞大的网络中心将会下方到边缘的节点上，就等于由单个大脑变成“多个小脑+一个大脑”，换言之运算速度和能力都变得更快、更高。
此外，L4级别的自动驾驶并不完美，在遇到极端情况时还需要人为的干预，所以我们需要更加靠谱的远程控制系统辅助。这同样离不开5G技术。据文远知行的运营总监透露，早在2018年9月文远知行就与中国联通联手，在广州完成了全国首个在5G网络下的远程控制应用。
远程控制是为了及时有效地对极端情况进行处理，提升运营的安全性。如果自动驾驶汽车传感器发生故障而影响车辆的正常行驶，此时身在运营中心的工程师便可通过远程控制，在操控台上接管该车辆，利用5G网络进行快速的紧急处理，比如把车辆开到马路边，或者开到最近的停车点，或者是最近的维修点，保证车上乘客以及道路交通的安全。未来实现L4级自动驾驶后，车里将不会有安全员，全靠工程师在运营中心实现远程控制。一个工程师可以支持10-20辆汽车的运行管理，大大提升了无人驾驶的成本优势。
除了5G技术的助攻外，科技公司与主机厂的跨界融合也在加速自动驾驶技术落地的进程。传统车企和零部件企业有着几十年、甚至上百年的技术积累，并且需要不断将新技术运用到量产车型上，一般会通过L1→L2→L3→L4这样如闯关打怪般一步步来。
而文远知行这类自动驾驶科技公司，对L1/L2/L3没兴趣，目标直接就是打破现有的技术框架，跳过L1/L2/L3，直接实现L4级别自动驾驶。
虽然两者实践路径不一致，但是最终目的也是重构人类的出行方式，两者之间有着明显的资源互补，不排除合作的可能性。像文远知行就获得雷诺-日产-三菱联盟的战略投资，意味着以后能对文远知行来说能获得底盘线控的开放使用权，雷诺-日产-三菱联盟也能分摊研发成本，大大提高自动驾驶的研发效率。诸如此类的合作还有很多，比如通用收购Crusie、丰田投资Uber、百度阿波罗平台向众多车企开放、福特投资Velodyne……
所以，无论是5G通讯网络的覆盖，还是技术的融合协同趋势，都成为培育自动驾驶的沃土，但对于能构建出怎样的一个生态模式，全球范围内还未达成一致共识，即使是美国，专家保守估计至少要到2035年才能实现L5级别的私家车应用，而在此前更多可能出现在卡车、共享出租车等共用领域。
通过此次实测体验，本人认为在自动驾驶商业化前，要考虑的绝不仅是政策法规和商业模式，还包括车型外观、构造、场景使用等细节化问题……
外观方面，需要将一套繁杂的传感系统尽可能优化，至少体积要变小点，变拉风点吧。
内部构造方面，至少也要简化点吧，减少负重，尽可能降低基站运作时的噪音。
场景应用方面，中国路况有多复杂，你我懂得，如果要商用，不可避免要大范围地探测数据，但现在路测仅限于特定的路段，还不足以支撑大范围的商用。
综上所述，自动驾驶是好，但是商业化、普及化的自动驾驶也不知道哪一天会真正降临，在此之前，驾照还是先别撕吧！（文：太平洋汽车网 谢鹏&曾惠君 摄：熊睿锋）
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