无人驾驶考一次满分不难，难的是次次满分

图为驭势科技和上汽通用五菱联合打造的无人物流车，全天候、无人化在宝骏基地运行。驭势科技/供图

中国经济导报、中国发展网 记者王晓涛报道 前不久，国家发展改革委、公安部、交通运输部、工信部等11个国家部委联合下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》的通知”，而《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》）堪称我国智能汽车、未来智能交通发展的纲领性文件。记者注意到，与两年前发布的《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”）相比，《战略》所确定的发展进程有些后移，如《战略》提出到2025年实现有条件自动驾驶（L3级）的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶（L4级）的智能汽车在特定环境下市场化应用；而此前的征求意见稿则是要求到2025年高级别智能汽车（L4级及以上）实现规模化应用。显然，这在一定程度上表明智能汽车在发展中面临着更多的困难。

我国智能汽车发展的水平究竟如何？美国加州机动车管理局（DMV）在2月下旬公布了2019年度数十家自动驾驶公司在加州的路测数据。报告显示，Waymo和通用旗下的Cruise作为自动驾驶头部公司，在路测里程上远超其他公司。而在脱离频率方面，中国科技公司的表现十分抢眼，百度在单项上超越Waymo拿下第一，AutoX、Pony.ai、滴滴和智加均跻身前十，结果中国公司拿下了前十名中一半的席位。

据了解，所谓脱离频率，是衡量车辆自主应对能力的重要指标，车辆脱离越少、安全员越少接管车辆，意味着车辆的自主应对能力越强，自动驾驶能力越高。此次中国企业在前十名中占据半壁江山，整个中国智能汽车行业自然感到高兴，不过，业内专家认为，对这一结果要做全面综合的客观评价。

3月6日，驭势科技CEO吴甘沙在主题为《2020，重新思考无人驾驶商业化》的线上分享时认为，评价无人驾驶的水平不能单纯看脱离率。“只有你的里程数足够多，才能说明你的场景不是单一的，才会碰到更多的小概率的长尾事件，所以不能离开里程数去讨论脱离率。”他同时强调，要看脱离的原因是什么？2018年，Waymo在路测中与感知相关的错误只有25%，与决策等相关的原因占70%，当时人们认为感知的问题逐渐收敛了，要解决的难题主要是决策。但在2019年，感知的错误又增加了，接近一半左右，而决策的问题依然占近一半。

“一年过去了，如果感知的问题没有收敛，说明无人驾驶离商业化还有点距离。事实上，对于复杂天气如下雨天的适应能力，很多无人驾驶公司都认为具有一定挑战。”吴甘沙进一步分析说，除了技术能力，还要看运营运维能力，车辆规模在一定程度上反映了企业的运维能力。“Waymo每辆车一年跑1万英里左右，规模相当可观，但比起出租车每年跑10万公里又差远了。”

据吴甘沙介绍，在实际路测中，多数情况下还是车里的安全员接管汽车操控，而远程操作员基本没有接管，这表明现有的网络还不够好，因此无人驾驶“有很多的制约因素需要解决，而不仅仅是技术或成本的问题”。

据了解，驭势科技近年来发展势头不错。今年1月，香港国际机场宣布完成了对驭势科技无人物流车的试运营，并将其正式投入日常运营，服务于航班旅客的行李运输。而在稍早些的2019年11月，驭势科技携手上汽通用五菱在宝骏基地部署运营的厂区无人物流项目正式开启常态化运营，并以宝骏新能源无人物流车作为运输载体，建成国内首条厂区无人驾驶物流线路。在疫情防控期间，该线路已完全实现用无人驾驶替代人工驾驶，仅单条运输线路的人工成本费用就可节省50%以上。

目前，驭势科技的无人驾驶水平已经达到了L4级。结合驭势科技的实践，吴甘沙强调，无人驾驶从底层的技术路线到实现商业化目标，“一定不是一蹴而就的”。

他认为，无人驾驶可以先通过特定场景应用实现商业化，比如相对低速的社区配送场景。不过，在吴甘沙看来，特定场景下无人驾驶的商业化也不是很容易实现，因为无人驾驶在特定场景的实际运行中“能够考100分，跟每次都能考100分是两回事”，特定场景在产品的可靠性上并没有打折，只是在算法的鲁棒性上要求低一些。