有效感知距離突破1000米，圖森未來是如何做到的？

在城市自動駕駛面臨技術、法規等一系列現實困境之後，高速道路被視為高級別自動駕駛落地的另一個潛在落地場景。百度投資獅橋，蔚來聯手G7、普洛斯，以及蘇寧和智佳科技的合作，都指向高速幹線運輸。

高速所擁有的標準道路設施、相對可控的路況等條件造成一種認知，即高速自動駕駛的技術實現門檻會更低。但是近期，貨運無人駕駛初創公司圖森未來則提出了一項更嚴格的技術指標，該公司COO侯曉迪向鈦媒體透露，在高速道路中，圖森未來的有效感知距離可以達到1000米左右。

「我們的1000米感知不是看到一個點，是能夠有效地識別，能看清楚一千米外物體的位置和速度、車輛的類型，以及行為軌跡和它的未來接下來要做的動作。」侯曉迪說。而且相比於激光雷達、攝像頭、毫米波雷達等感測器全副武裝的Waymo、通用等公司，圖森未來的1000米感知技術主要藉助攝像頭，而並未用到激光雷達。

從數據上看，這無疑是一項令業內震驚的成績。畢竟在感知環節中，激光雷達、攝像頭和毫米波雷達三項主要感測器的感知距離都在300米以內，而谷歌旗下的Waymo一向被視為無人駕駛界的技術領頭羊，其所能實現的感知距離也僅為300米左右。

圖森未來向鈦媒體提供的1000米感知Demo

感知是自動駕駛技術中的關鍵環節，就像人體的眼睛、耳朵和鼻子，從外界獲取信息從而決定人體或者自動駕駛車輛的決策和行為。感知能力越強，決策和行為的結果無疑會越精確，而投射在高速運行中的自動駕駛汽車中，其帶來的無疑是更安全和更高效。

福布斯在報道圖森未來突破1000米感知距離時，曾評價道「這可能改變遊戲規則」。那麼，圖森未來是如何實現的？

演算法突破和軟硬體融合

從常理來看，攝像頭要實現超遠距離感知並沒有什麼技術難度，用攝像頭甚至能做夜空拍攝。

但是，從自動駕駛的角度來看，「看見」和「感知」都需要有效，即對自動駕駛的決策而言有參照價值。

「在自動駕駛中，感知不只是『看到』就夠了，還需要對行車環境中的物體進行測距、速度測量、分類、跟蹤。」侯曉迪向鈦媒體表示，「所以，不斷突破感知距離極限，遠沒有大家想像得那麼輕鬆。但是，也不是無法實現。」

據侯曉迪介紹，圖森未來突破1000米的感知距離，主要歸因於在過去一年內，公司在演算法以及一系列軟、硬體層面的技術突破，而不是簡單地依賴於更優質的硬體供應商。

視頻為圖森未來在美國所做的路測實拍，近20分鐘行程，全程安全員無接管

「這不是一個技術瓶頸，這是一堆技術瓶頸。」侯曉迪說，「首先攝像頭的架子需要重新設計，它的屬性不夠好，做不了這種超遠感知，其次，還需要對鏡頭、攝像頭本身進行設計，此外，還需要多攝像頭的數據同步、多感測器的融合，甚至各種演算法的融合使用等技術疊加，才能實現感知距離的突破。」

侯曉迪也表示，之所以能夠實現1000米的感知距離，是因為在此之前對攝像頭模塊、CPU設計做了一定餘量，現在是將這些模塊的性能挖掘到了一個極限程度。

一位視覺感知從業者向鈦媒體表示，「在計算機視覺中，一切都是準確率的問題，是一個從0%到100%中間的一個數字，做到1000米是可能的，2千米、3千米都有可能，就是準確率有多高的問題。」

而關於1000米感知的準確率，圖森未來方面表示，暫無準確率相關的數據可提供。

據悉，受限於攝像頭作為關鍵感測器，圖森未來1000米的感知距離主要在白天實現，而夜間條件的遠距離感知則有望明年揭曉。

1000米感知必要嗎？

感知距離的提升無疑需要更多研發投入和硬體成本，那麼從主流的300米感知水平提升至1000米是否有必要？

對此，圖森未來COO侯曉迪告訴鈦媒體，做到1000米是考慮到高速行駛中，大型貨車的剎車性能與轎車完全不同。

「卡車的極限剎車距離需要100多米的時候，而且卡車的穩定性非常差，地面的起伏，地上的小石子，都可能導致卡車進行極限剎車的時候，導致失控狀態。」侯曉迪說，「這就要求卡車的安全駕駛距離不是100米起，至少是300米起。」

據了解，在美國卡車每秒鐘運行的速度大概是30米，而卡車完成一次換道大概需要10秒，也就是說，300米的距離也僅夠一次卡車變道，如果加上司機的提前觀察，花費的時間必然超過10秒。

那麼為什麼不是500米？侯曉迪表示，圖森未來也曾經考慮過做到500米就向外界公布這一成果，但是實際觀察之後發現，500米還是沒能讓自動駕駛卡車做到更自如地行駛。

侯曉迪描述了這樣一個場景：在美國的法律中，如果卡車在右道行駛，而緊鄰的緊急停車道上停了一輛車，由於卡車的寬度，經過時會對旁邊車輛造成安全隱患，因此卡車要麼減速，要麼提前換道。

「這個時候500米的感知距離是不夠的，換道通常需要10秒，也就是超過300米，如果左側車輛很多，換道時機不佳，需要的時間就更長。」侯曉迪說，「那麼這個時候就需要剎車。而剎車對卡車是致命的，通常數據是，一腳剎車的能耗成本在20元左右。所以綜合來看，卡車的感知距離應該更遠，讓卡車有更多時間去做決策。」

官方信息顯示，圖森未來成立於2015年，至今獲得8300萬美元融資，投資方包括知名晶元公司英偉達。

圖森未來正在中美兩地推尋求貨運落無人駕駛的落地場景，今年4月，圖森未來公布了其港區內集裝箱卡車車隊自動駕駛演示視頻，宣布正式進軍港內集裝箱卡車自動駕駛運輸市場。

而在高速公路場景方面，圖森在美國亞利桑那州部署了將近15台無人卡車，主要研發「倉到倉」的自動駕駛技術，即從一個貨倉行駛至另外一個貨倉，行駛場景主要為高速公路。據侯曉迪介紹，到明年年底，公司在美國的無人駕駛測試車隊將增長至200台車。

在侯曉迪看來，無人駕駛貨運領域的競爭關鍵仍然是技術，成立多年的公司已經在測試里程和技術儲備上有了壁壘，而且在產業鏈的合作上，與供應商和運營方的合作上也建立起排他合作，「從這個角度來看，在無人駕駛領域，從現在入場真正想做一件事，已經有些晚了。」（本文首發鈦媒體，作者/李勤）

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