特斯拉事故引发的凝云：自动驾驶是终极目标？

美国高速公路交通安全委员会(NHTSA)周四表示，将对2.5万辆特斯拉Model S车型展开初步调查。近期，一名Model S车主在使用Autopilot自动驾驶模式时发生事故死亡，车辆是2015年款Model S，事故发生时车辆开启了Autopilot自动驾驶模式。该部门将调查“事故发生时驾驶辅助功能的设计和性能”。如果NHTSA认为车辆安全性存在问题，那么将会要求车辆召回。

　　奇点汽车样车出展北京车展时，被提及最多的就是：“你们是智能汽车，那可以自动驾驶吗？”在此次特斯拉Autopilot事故之下，我们有机会审慎思考：对于大势所趋的智能汽车而言，自动驾驶到底有什么价值？处于什么位置？这项被热炒的技术走向产业化的道路上还有哪些坎儿要迈？

　　一、自动驾驶离我们到底有多远？

　　1)高成本：自动驾驶商业化的拦路虎

　　由于市场前景预期向好，自2010年谷歌正式开始自动驾驶汽车测试后，各大车企纷纷加入自动驾驶技术研发，自动驾驶成为了车联网之后又一必争领域。但目前，自动驾驶产业化与广泛应用还存在着成本过高的障碍。

　　目前，谷歌以及科研机构研发的“无人驾驶车”由三大件组成：一是激光雷达，价值近70万元人民币；二是高精度的GPS；三是高精度的惯性导航系统，这两者加起来又要超过100万元人民币，最终将一辆车的价格抬高到近200万元人民币，这是普通汽车价格的10至20倍。如此高成本的技术路线，想“立刻”实现自动驾驶的商业化，就现阶段而言，几乎不可能。

　　与国外相比较，国内的无人驾驶汽车研发主要是从科研院所、高等院校起步的，近年来，高等院校、科研机构与国内汽车生产厂商的合作也日益紧密，推动了我国无人驾驶技术的发展。去年8月29日，全球第一台无人驾驶大客车，在郑州首次实现全程无人工干预成功运行，这是由中国工程院院士李德毅所在的总参61所等与宇通客车联合推出的。智车优行团队也于去年和李德毅院士成立了联合工作站，目的就是打造可靠的“智能驾驶系统”同时，探寻降低成本的最有效方案，共同推进自动驾驶的商业化之路。

　　2)安全性：来自技术与心理的双重考验

　　2016年1月特斯拉推出Autopilot(半自动驾驶系统)功能，该功能允许驾驶者坐在车内后排或其他地方对车辆进行操控。虽然特斯拉在官方博客中表示，在Autopilot模式启用的超过1.3亿英里(约合2.1亿公里)行驶里程中，这是首次发生人员死亡事故，但的确引起发了社会对于“自动驾驶”安全性更多保守的质疑。

　　但同时，所有创新企业都面临着同样的问题：不能因为现在出现的一些挑战和质疑，就不去拥抱新的变化。的确，自从自动驾驶诞生以来，其安全性一直是人们担忧的一大问题，其实在很多时候机器比人更靠谱，在行驶环境中，驾驶员在很多环境下将不可避免的受到各种不良情绪影响而做出错误判断，90%交通事故是来自于人的疏忽。目前行驶过程中80%问题其实可以通过驾驶系统来识别并作出判断。在一些相对稳定的行驶环境下，比如高速路上和低速条件上，智能汽车将可以帮助驾驶员来完成驾驶：识别障碍物、限定行驶车速、自动避障、自动入库和泊车等问题都可以代劳。

　　虽然，我们需要积极地拥抱“自动驾驶”，但并不意味着眼下动不动就说自己1、2年内就能推出商业化无人驾驶汽车的企业就值得赞颂。制造智能汽车的进程中，“立刻实现”实际上在偷换概念，汽车作为无人驾驶层面还需要时间。但同时，汽车作为智能终端的层面可以立刻做到。在用户体验汽车过程中，如果出现bug，生产商可以立刻搜集数据，进行分析，并立刻解决故障。这样一来，汽车可能完全不需要再次召回。智能汽车作为汽车的属性会朝着无人驾驶方向迈进。但目前由于复杂的逻辑设计等问题的局限性，汽车做到完全无人驾驶还需要10年左右的时间。未来不排除AI引擎可以学习用户的驾驶习惯，完成个性化驾驶。

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