在飛速發展的人工智能(AI)助力下,自動駕駛成為全球各大汽車制造商重點攻堅的核心技術“高地”。
專家介紹,自動駕駛功能是伴隨著車輛全使用周期動態進化而逐步實現的。一款新車型剛上市時,其自動駕駛功能并非“完全體”。
一般情況下,自動駕駛功能需依靠車輛搭載的攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等傳感器獲取道路信息,通過車載計算平臺集成融合成以車身為中心的路況“鳥瞰圖”,車輛的自動駕駛算法會以此“推理”出相應行駛路徑。相關數據在脫敏后也會通過互聯網上傳到云計算平臺,“喂”給人工智能大模型進行訓練,持續迭代升級算法,進化出新版本后再向用戶車輛推送,不斷優化車輛駕駛體驗。
根據國際汽車工程師協會制定的標準,廣義的自動駕駛從L0至L5共分為6個層級。L0只提供預警信息,不介入駕駛操作。L1和L2還是以駕駛員為主,稱其為輔助駕駛更準確。只有到L3及以上才算是逐步減少直至擺脫駕駛員干預的自動駕駛。不過等級越高,實際體驗未必越“先進”。
梅賽德斯-奔馳(中國)執行副總裁王忻說,L3自動駕駛啟動時,駕駛員雙手可以脫離方向盤,注意力轉移到別的事情上,但一定要在相應的運行設計域(ODD)下才可以。在實際使用中,L2自動駕駛的使用范圍可能比L3更廣一些,比如高速和城鄉道路上都可以使用,但這些情況下責任主體還是駕駛員。
業內普遍認為,目前,自動駕駛技術仍面臨一些技術瓶頸和難點。例如,自動緊急制動系統(AEB)理論上可以幫助車輛在緊急情況下自動剎停,避免碰撞。但這項功能有相應的觸發條件,當遇險時駕駛員有轉動方向盤的動作,或車輛行駛在較大的彎道上,或者車速超過系統定義的閾值等情況下,AEB都可能無法觸發。此外,行駛過程中識別并避讓突然出現的低速、靜止目標或異形車輛也是業內的難點之一,目前很難做到100%識別避讓。
王忻表示,自動駕駛面對紛繁復雜的路況,尤其是特殊路況時出現的“邊角案例”,需要準確“推理”出安全的行駛路徑,“這還需要在算法、算力和有效數據訓練三個方面持續精進”。
(摘自《新華每日電訊》)