輔助駕駛不是自動駕駛，更不是無人駕駛！

【瘋狂機械控第510期】

近日，一位31歲企業家在駕駛蔚來ES8汽車並啟用NOP（領航輔助駕駛系統）後發生車禍不幸離世的訊息引發了廣泛關注，而外界有關自動駕駛和輔助駕駛區別及自動駕駛安全性的討論也再度衝上熱搜。

上述事故仍在進一步調查中。但是，“

駕駛者該如何避免輔助駕駛和自動駕駛的誤區”、“國內自動駕駛功能目前究竟達到什麼級別”

等問題已成為業內關注的焦點。

01

關於自動駕駛的分級標準目前有兩種，即NHTSA（美國高速公路安全管理局）和SAE（國際自動機工程師學會）。對比來看，其實NHTSA和SAE的標準區別不算大，不過SAE的標準更為詳細嚴謹，所以汽車行業裡主流都是採用SAE的分級標準。

SAE International將自動駕駛技術分為L0至L5這6個等級，L1和L2級命名為駕駛員支援系統（Driver Support Systems），這些功能僅限提示警告和瞬時協助、為駕駛者提供轉向/制動/加速支援，駕駛員是車輛的駕駛者，可以理解為輔助駕駛；L3-L5級命名為自動駕駛系統（Automated Driving Systems），當這些功能開啟時，可以理解為自動駕駛。

L0級就是純粹靠人工駕駛，就不說了。車輛能自主完成控制方向或加減速其中一項，就是L1級，比方說車輛配備車道保持功能或自適應巡航系統其中一項功能就能達到L1級，駕駛操作是由車輛和駕駛員共同完成。

SAE對於L2級的定義是：“車輛對方向盤和加速中的多項操作提供駕駛，駕駛員負責其餘的駕駛動作。”駕駛操作是車輛，但是對於車輛周邊的環境監控和出現情況後對於車輛的接管都是駕駛員。

行駛過程中，車輛能同時自主控制方向（橫向）和加速、制動（縱向）的話，就符合L2級別的自動駕駛。但是整個行駛過程中，駕駛員必須要專注並實時監控周圍的環境情況，並隨時準備接管車輛。

關於L3級別的自動駕駛，市場上也早有出現，比如早在2017年奧迪就在A8上打造了L3級別的AI交通擁堵駕駛系統（Audi AI Traffic Jam Pilot）。另外還有凱迪拉克Super Cruise超級智慧駕駛系統和特斯拉的Autopilot自動駕駛系統，都是趨於L3級別自動駕駛系統。

按照我國工信部發布的《汽車駕駛自動化分級》，駕駛自動化等級分為0級-5級，六個等級——這就是自動駕駛等級劃分新國標。

目前，絕大部分車企的產品，都在2級或者2級以下。也就是說，駕駛員及系統對目標和事件探測與響應。到3級以上才由系統全權負責，駕駛員只需要進行動態駕駛任務的接管。

換而言之，

現在的2級輔助駕駛必須由駕駛員“全權負責”

。

但問題在於，不少駕駛員並沒有對自己的駕駛行為負責。一種情況是車企並未告知車輛功能的風險，另一種情況就是駕駛員明知風險，還要魯莽行事。對輔助駕駛功能的學習，是每一位智慧汽車購買者的必修課。

就在8月12日，工信部發布《工業和資訊化部關於加強智慧網聯汽車生產企業及產品准入管理的意見》，其中多條規定明確指向了自動駕駛。

比如，明確未經審批，不得透過線上等軟體升級方式新增或更新汽車自動駕駛功能、

企業生產具有自動駕駛功能的汽車產品的，應當確保汽車產品至少滿足系統失效識別與安全響應、人機互動、資料記錄、過程保障和模擬模擬等測試驗證的要求

。

02

自動駕駛行業主要有三種發展模式：一是以谷歌Waymo為代表的科技公司模式，走一步到位的Robotaxi路線；另一種是以特斯拉為代表的，電動車廠商自主發展自動駕駛技術、自產自銷的商業模式；第三種是以通用汽車Cruise為代表的，主機廠與自動駕駛團隊合作的模式。

事實上，在自動駕駛大範圍商業化應用之前，自動駕駛出租車（Robotaxi）便成為最有可能率先實現商業化的場景之一。麥肯錫研究報告指出，中國將是全球最大的自動駕駛市場，到2030年，自動駕駛汽車總銷售額將達2300億美元，基於自動駕駛的出行服務訂單金額將達2600億美元。

儘管前景誘人，但面臨重重挑戰：安全、成本、車規、量產以及商業化落地等均存在未知變數，自動駕駛商業化前夜依舊漫長。2021年以來，美國頭部自動駕駛企業頻現高管離職潮：Waymo有包括CEO、CFO在內的八位高管離職，蘋果自動駕駛部門有三位高管離職。業內普遍認為商業化進展不及預期導致其離職。

據測算，一輛測試車的改裝成本在100萬元以上，加上運維成本和安全員等人力成本，這一數字只會更高；同時自動駕駛技術和演算法的訓練需要依靠大量測試車採集資料，進一步增加了研發成本。資料顯示，2015年到2019年，Waymo的運營虧損已超過200億美元。直到今年4月，Waymo的無人駕駛車隊規模大概還是700輛，距其2萬輛的目標相差甚遠。

▲Waymo的無人駕駛車

自動駕駛場景落地化至少需要五個方面的支撐，即自動駕駛政策及國際環境的加持、技術的成熟、基礎設施的完善、汽車生態的建設以及全新商業模式的構建（涵蓋車輛擁有、出行場景、整車架構和系統、使用者資料等）。

值得一提的是，今年以來，各地區對推動自動駕駛技術發展的重視程度日益提高，出臺多項利好政策。7月27日，北京市推出全國首個高速公路及城市快速路自動駕駛測試管理政策，先行開放京臺高速北京段（五環路-六環路）雙向10公里路段，進行前期道路測試驗證。其中，百度和小馬智行獲得政策先行區首批高速公路道路乘用車測試通知書。

7月14日，廣州市釋出《關於逐步分割槽域先行先試不同混行環境下智慧網聯汽車（自動駕駛）應用示範運營政策的意見》《在不同混行環境下開展智慧網聯汽車（自動駕駛）應用示範運營的工作方案》，將在智慧網聯汽車產業現行發展基礎上啟動自動駕駛混行試點。

3月23日，深圳市人大頒佈了《深圳經濟特區智慧網聯汽車管理條例》（徵求意見稿），為智慧網聯汽車專門設定了深圳特區的專屬正式號牌，明確賦予了自動駕駛系統的合法駕駛地位。

落地L3+的科技公司，特別是研發Robotaxi的頭部科技企業與獨角獸，應以撤銷車上安全員作為近期的主要目標，倒逼進行長尾問題、5G應用、AI邊緣、數字孿生、邊-雲接管和下一代人工智慧等關鍵核心技術的攻關，加速中國自動駕駛產業的落地程序。

現在汽車自動駕駛技術，還僅僅停留在輔助駕駛階段，駕駛安全還是要依賴人為操作，而要想從輔助駕駛到自助駕駛，再到實現安全穩定的無人駕駛，還要面對和解決很多問題。所以，

不管是任何時候，駕駛汽車都不能雙手離開方向盤。到目前為止，所有汽車企業的自動輔助駕駛系統，都僅僅是輔助，而不是完全自動駕駛。