不久前|驾驶辅助≠自动驾驶，血淋淋教训却唤不醒装睡的人( 二 )

之前参观百度的自动驾驶中心时，他们工程师告诉我，国内一整套激光雷达的价格大概要20多万。我们以蔚来ES8为例，顶配60万的售价，如果加装20万的激光雷达那么就会让车价上升30% ，低配车型这个比例会接近50% 。
即便我们不考虑硬件成本，现有的软件依然不能应付自动驾驶。交通是一个复杂系统，其中的变量太多，不可能为每一种情况都单独去写一条代码，这是无法完成的工作。这时就需要演化的思维去解决这件事，比较有名的是神经网络算法和遗传算法。前者被谷歌AlphaGo所使用，然后便称霸了围棋棋坛；后者是约翰·霍兰德发明的，也是人类最早对于复杂系统的研究方式。
面对一个无法逐条描述的复杂系统，这种算法非常有效。拿象棋来举例，只要告诉计算机象棋的规则，接下来就可以让他在成千上万局的对弈中，寻找最优的策略。而这种最优的策略一旦形成，我们很难用概括的方式去总结它。
只不过，运用在自动驾驶方面这两种算法都很难胜任。交通规则复杂程度远高于棋类项目，更糟的是还有很多意外状况以及规则之外的东西存在。我们现在的自动驾驶或者驾驶辅助的程序，只能应对一个相对简单的规则范围，假如碰到逆行或突然变道的状况，便无法应对了。
总之，自动驾驶依然是空中楼阁，即便驾驶辅助系统，依然需要我们保持专注度，准备随时接管车辆。

对自动驾驶的悲观，可不是臆想
对于驾驶辅助的不信任、对自动驾驶的悲观，也并非是纸面上的臆想。不同品牌、不同种类的驾驶辅助系统，我体验过许多，但它们离自动驾驶都很遥远，甚至从L2级往前迈半步都显得极为困难。
就以小鹏、特斯拉、蔚来为例，它们三家都推出了“自动领航辅助驾驶”功能，也就是说，设定好导航之后，车辆就可以在高速路段自动按照导航行驶。其中可以自动超车，以及自主上下匝道、变换高速。

可谓是在L2级驾驶辅助的基础上，又迈出了半步，咋一看以为自动驾驶马上就要来临。可是实际体验却不是那么一回事，小鹏的NGP、蔚来的NOP、特斯拉的NOA ，他们的表现都差不多——危险，无法使用。
他们的漏洞同样可以从两方面说。一来是探测不准确：在主路上还好，可以按照车道线行驶，也可以精准的变到相邻的车道中，但是在匝道上就很有可能出错，尤其是复杂的匝道，比如匝道出去后又紧接着好几个匝道；再有，就是对于突然变道的车识别不清，比如在最右侧车道向中间车道并线时，刚好有车从最左侧车道向中间变道，这时候系统就很可能判断不清，如果不接手，一定会发生碰撞。
二来就是背后的软件逻辑问题：比较典型的是，变道犹豫、下匝道犹豫。举个例子，有时候离匝道口还有5、6公里，车辆就向右侧变道，然后一直跟着慢车行驶：有时候快到匝道口，但是右侧有车，驾驶辅助便会退出，而当你接管之后，也没有时间变道，只能绕路掉头了：再有“变道犹豫” ，这非常危险了，假如变道过程中突然检测到后方有车驶来，此时系统就会让车骑在两根车道之间，不知道应该完成变道，还是应该放弃变道，十分可怕。
总之，这些个所谓高阶驾驶辅助的自动领航功能，都是些未完工的半成品。当开启之后，自己就像驾校的教练，而自动领航驾驶辅助就像一个不怎么聪明的学员，时不时做出一些让人冒冷汗的举动，不仅没有缓解驾驶疲劳，反而让人神经紧张、血压飙升。用，比不用，更累！