中國工程院院士李德毅：自動駕駛如何從L2到L3？

　　在7月21日舉辦的中國人工智能大會2017上，中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅表示，“如果連自動泊車都做不好，談何自動駕駛的L3?”

　　早在2005年，雪鐵龍首創(chuàng)自動泊車輔助系統(tǒng)，起初被稱為city park system，僅僅釋放方向盤。至今但凡新手和女司機不能泊車的地方，自動泊車系統(tǒng)三分鐘也搞不定，被人稱為自動泊車噱頭。

　　根據(jù)美國汽車工程師學會(SAE)的分類，自動駕駛可以分為5個等級，即L1駕駛輔助、L2部分自動化、L3有條件自動化、L4高度自動化、L5完全自動化。

　　李德毅介紹，近年來，汽車輔助駕駛空前繁榮，從 L1轉型L2再到L3，從早先的預警、提醒駕駛員跨越到機器自駕為主、固定駕駛員的角色不復存在，L3量產的勢頭不可阻擋，但從L2到L3的突破并不容易。

　　李德毅指出，目前幾乎所有上路的包括特斯拉在內的自動駕駛汽車，都還處在L2等級，都要由人掌控。美國加州車管局發(fā)布的 2016 年度自動駕駛報告中，最高水平的0.2 次/千英里的干預頻率，屬于哪一級別的自動駕駛?

　　從L2到L3的跳躍，是汽車掌控權由人轉移到機器，難在哪里?李德毅提出了三點質疑：自動駕駛等級轉換點如何估量?掌控權交接點如何度量?掌控權交接過程中的事故如何度量?

　　目前，奧迪開發(fā)的L3等級的新一代A8將于今年年底上市，這將成為全球首款自動駕駛量產車型的汽車品牌。問題在于，交管局會給這類車發(fā)駕照嗎?沒有駕照的老百姓敢乘用嗎?

　　李德毅指出，L3面臨德的挑戰(zhàn)和量產困境，實際上應對的是自動駕駛車上路要獲得駕照的底線要求。如要突破L2的天花板，關鍵在于使用人工智能。

　　“一旦突破了自動駕駛所設置的窗口條件，如地理柵欄、氣候柵欄、以及人文地俗柵欄，馬上需要進行駕駛掌控權的交接，在這樣的交接過程中的事故也許比純粹的人工駕駛更危險。”李德毅解釋。

　　那么問題就轉換了，L3 的基本問題是要解決車的問題，還是解決人的問題?李德毅解釋，所謂“車”是指把車越做越好，做成軟件定義的機器，實現(xiàn)自動駕駛。而所謂“人”是指把駕駛員的認知用機器人替代，是有記憶、決策和行為能力的人之主題，實現(xiàn)自主駕駛，有技巧，有個性。

　　“在自動駕駛過程中，駕駛員和周邊車輛的交互認知哪里去了?駕駛員的經驗和臨場處置能力由誰來替代?”李德毅分析，因此自動駕駛好在專注，永不疲勞;自動駕駛難在擬人，不僅在車。

　　在駕駛過程中，駕駛員在回路中的預測與控制是汽車自身無法替代的。輪式機器人駕駛腦應運而生，它不同于雷達等傳感器的感知，要去完成包括記憶認知、計算認知和交互認知在內的駕駛認知，成為智能車產業(yè)化鏈條中的重要零部件，車載機算機和機器人操作系統(tǒng)也無法替代。

　　李德毅分析，可利用微電子技術，采用CPU+GPU+FPGA+ASIC 架構生產專用芯片和板卡，研發(fā)駕駛腦，自主應對駕駛過程中常常遇到偶發(fā)的各種各樣的不確定性。

　　“不同的駕駛腦，認知水平可以有差異，技巧和經驗也可以不所不同，但都具備了基本都駕駛認知能力，是獲得了駕照都自駕駛。”李德毅解釋。

　　李德毅對21世紀經濟報道透露，他的團隊和宇通、奇瑞、上汽等企業(yè)都有合作，在基于自動駕駛路測基礎上，正在進行駕駛腦的研發(fā)和產業(yè)化。