「限定場景」的自動駕駛是自動駕駛嗎？

「限定場景」自動駕駛是自動駕駛嗎？

在雷鋒網聽到的一種聲音中，其實現的程度與大眾所理解的「自動駕駛」存在些許差異。

其實不然。如果按照 SAE 與 NHTSA 的分級標準，0 級到 3 級的分類是相同的。這兩套標準的差異主要是對Level 4、Level 5 的定義。

在 SAE 的定義中，Level 4 已經是自動駕駛，在這一階段，沒有任何人類駕駛員，可以無方向盤和油門、剎車踏板，但工況具有局限性，只在限定區域運行。

Level 5 指的是車輛的智能化，與人類駕駛無異，司機位置無人、無方向盤和油門、剎車踏板。工況無局限性：全區域、全功能。

明確了 SAE 對自動駕駛的定義，「限定區域和功能」的自動駕駛到底是不是自動駕駛，已經十分清晰明了。

什麼是限定場景自動駕駛？

想要一步到位，實現全自動駕駛並不容易。

這些阻礙因素涉及：法律法規、基礎設施、技術成熟度、成本以及社會接受度等各個維度。想要在開放城市環境下實現真正的無人自動駕駛，業內預計至少還需要 5 到 10 年。

即便是經過 9 年時間的精心設計和測試，獲得數十億英里的模擬駕駛數據以及超過350萬英里的道路駕駛經驗，Waymo 去年在向美國交通部提交了一份 43 頁的安全報告中也提到這樣一個概念： Waymo 的系統不能在未經批准的設計運行範圍（ODD，Operational Design Domain）之外運行。

例如，乘客不能選擇 Waymo 認可的地理位置之外的目的地，Waymo的軟體不會創建在「地理圍欄」區域以外的路線。

言外之意是，Waymo 的自動駕駛汽車首先會在一個特定的區域運營。

去年 11 月， Waymo 在亞利桑那州運營自動駕駛汽車，取消了主駕駛座位的駕駛安全員，其運行範圍也是有限制的：即在鳳凰市市郊的 Chandler 小鎮方圓 100 平方英里的封閉區域。

今年 5 月，自動駕駛公司 Drive.ai 在美國德克薩斯州開啟商業化運營嘗試。從今年 7 月開始的半年內，在設定好的地理圍欄範圍內，Drive.ai 計劃為當地至少 1 萬居民提供免費無人車叫車服務。

縱目科技副總裁陳超卓曾在主題為《自動駕駛落地的思考》的演講上介紹了「地理圍欄」（Geofence)的概念。他從自動駕駛分級和地理圍欄兩個維度來分析自動駕駛的成熟度，即：自動駕駛級別是 Level 1 到 Level 5，地理圍欄是 Geo1 到 Geo5。

陳超卓認為，短期內自動駕駛要落地，一定要在地理圍欄（Geofence）以內，比如從封閉高速，園區道路開始。

從上圖中，綠色達標已經量產或可以近期落地。百度的阿波龍，包括此前在美國德州試運營的自動駕駛公司 Drive.ai 屬於 Level 4/Geo1 或 Level 4/Geo 2 的歸類。這裡的場景簡單，可以促進自動駕駛快速落地。

換句話說，現在的自動駕駛技術在兩個環境下都是夠用的：環境複雜，但是對車的速度要求不高，如旅遊景點觀光；對車的速度要求較高，但是環境簡單，諸如廠區、港口、碼頭等地方的貨物運輸。

為什麼自動駕駛商用化從「限定場景」開始？

自動駕駛能夠在限定環境下落地，原因有二：

首先，車流較低，自動駕駛汽車在做決策時壓力小，也不必忙於解決各種「極端情況」；

其次，在限定區域較為順暢的道路讓測試車在出問題時能安全靠邊停下，不至於影響當地交通。

對多個案例進行分析後，麥肯錫在一份報告挑選出了自動駕駛汽車的三大發展方向：自動駕駛計程車、長途貨運卡車、最後一公里的遞送服務。

麥肯錫也特別提到，在城市和高速公路工況下，自動駕駛汽車也是逐步從「地理圍欄」的自動駕駛過渡到 Level 5 全自動駕駛。

以自動駕駛計程車為例：在進入全自動駕駛前，自動駕駛計程車還有三個階段要走完。

Robo-taxi 1.0（2020-2022 年）：這個階段各家廠商車輛的行駛里程將高達約 2000 億英里，不過其運營範圍還是有所限制，如在某個社區，載上乘客之後到達較近的目的地，全程都不上高速。其關鍵詞包括天氣不能過於惡劣、白天、低速行駛、道路標線清晰、交通較為順暢。

Robo-taxi 2.0 （2025-2027 年）：這個階段好戲算正式開場，自動駕駛計程車的行駛里程將突破 3.5 萬億英里。同時，它們還能在車流密集的市區自由活動，速度也提了起來。

Robo-taxi 3.0（2030 年）：第三階段代表著自動駕駛技術真正破殼而出，車輛累計行駛里程將達 4.9 萬億英里。自動駕駛計程車在沒有地圖的無名道路也能應付自如。此外，無論颳風下雨、冰雹暴雪，甚至爛泥路都不在話下。

最後一階段也說明，自動駕駛技術的終局可能將無限期推遲來到，只有真正顛覆式的人工智慧技術出現時才有可能讓真正的自動駕駛到來。因而有一種觀點認為，自動駕駛的終局就是特定場景特定用途，開放環境的自動駕駛只有等到高級人工智慧出現。

最後，關於」限定場景「自動駕駛，我們總結了外界最為關心的若干問題：

問：什麼是地理圍欄？什麼是 ODD（operational design domain）？兩者的關係是什麼？

地理圍欄技術指的是一個地理區域內，自動駕駛汽車在哪進入、其速度以及續航使用情況都受到電子監控。

設計運行範圍（operational design domain，簡稱ODD），是指自動駕駛系統可以安全運行的條件。其範圍就包括地理位置、道路類型、速度範圍、天氣、時間、國家和地方性交通法律法規。

地理圍欄，在某種意義上是 ODD 的延伸，只是地理圍欄場景更細分，即限定工況。

問：限定場景的 Level 4 級自動駕駛很難嗎？

1、全天候運營能力：僅有攝像頭完全不夠，需要激光雷達，毫米波，攝像頭，IMU，RTK GPS 各種感測器融合，該有的一樣不能少；

2、高精度地圖同樣需要，但一般自己做，圖商不提供這類地圖；

3、以百度舉例，阿波龍已經通過國家檢測中心認證，理論上可以上路，有升級潛力，最大的意義是，它代表未來交通工具的雛形；

4、自動駕駛技術平台特殊場景和開放道路 Level4 自動駕駛可以通用 ，但後者在感知、決策、控制層面壓力更大。所以特殊場景會拼成本，通用場景會拼處理能力，需要的感測器和計算平台也更複雜。

特殊場景最大的挑戰是運營，各種問題都會出現，如何達到最高效率和最大安全性可靠性及性價比才是關鍵。而通用路面 Level 4 自動駕駛車，無論是功能性和產品成本，在國內沒有一家接近產品級。

問：如何評價當前市場上量產的 Level 4級自動駕駛車？

與乘用車不同，商用車幾百台就算量產（小批量量產）。量產是「一個非同尋常的標誌」，自動駕駛只有落地才能更好的發展，如果一直都如同空中樓閣，資本肯定會逐漸逃離這一領域，不利於自動駕駛行業的發展。

問：在自動駕駛分級基礎上，引入地理圍欄（Geofence），哪些自動駕駛應用可以量產或者近期可以落地？

自動駕駛應用已經量產或近期可以落地，如：Level 2/Geo 5: 已經量產的 Level 2 級別汽車；Level 4/Geo 3：即將落地的帶有自主式泊車功能的汽車；

自動駕駛應用在中期可以落地，如：Level 4/Geo 3；低速、簡單的社會道路 Level 4；

自動駕駛應用需要長期研發，如：Level 5/Geo 5: 最複雜的交通環境，城鄉結合部等。

問：限定場景自動駕駛如何盈利？

限定場景的自動駕駛小巴已經到了量產狀態，市場相對成熟。

從運營方的角度而言，目前的邏輯不在盈利，而是通過購買這些車輛給園區導流。國內很多園區引進自動駕駛小車是為了提高園區品質，作為園區基礎設施，就像大型園區為了解決微交通問題購買了內部循環的大巴。

對自動駕駛技術提供方而言，可以通過租、售、流量分成等形式獲得收入。未來移動商店、移動 KTV、移動辦公室等業態具有延伸的商業價值。

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