2024年自动驾驶，你敢尝试吗？

2024年，自动驾驶技术真的靠谱吗？敢不敢放心使用？

现在很多新势力汽车公司都提供了比较高级的自动驾驶功能，可以在某些场景下完全替代人类驾驶。那么我们人类是不是可以将生命放心的交给自动驾驶汽车呢？其安全性可靠么？

自动驾驶技术是一种集成了多种传感器的计算机系统，使得汽车能够在没有人工干预的情况下自主驾驶。这项技术涉及人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统的协作，以便车辆能够自动识别周围环境、做出决策并执行操作，从而实现自动安全地操作机动车辆。

要想形成这样的能力，对于汽车来讲，类比于人，就是要有眼睛耳朵感知，有大脑决策，有手脚执行。

自动驾驶的安全性问题，就是在这“感知，决策、执行”这个过程中产生的！

1.感知：单一传感器无法覆盖所有工况

2017年9月，一名声称曾经在自动驾驶技术系统启动后，车辆失控撞上道路的防撞堤。车主出面说明，事发时是在早上驾驶，当时的阳光是早上猛烈的阳光。美国当地的驾驶安全专家Jim McPherson指出，猛烈和刺眼的阳光确实是会为Tesla使用的自动驾驶系统的侦测镜头造成影响，可能会导致镜头的视线模糊，并导致系统无法正确判断前方的障碍物和路况，最终导致意外。

我们都知道，特斯拉的自动驾驶技术方案，完全抛弃激光雷达，主要以视觉系统为主，以毫米波雷达为辅的感知方案。很大的问题就是缺少多重感知能力。比如在上述强烈阳光下，视觉摄像头几乎完全无用。在北方大雪覆盖的道路上，积雪+泥泞的道路，是无法区分车道线的。

这就是自动驾驶感知上遇到的最大的问题，单一种类传感器，无法覆盖所有使用场景。所以国内的自动驾驶企业，也就采用着激光雷达+视觉摄像头的融合方案。即便是比较激进的特斯拉，也是布置了诸多毫米波、超声波雷达等传感器，做到“感知冗余”。

自动驾驶汽车，众多的传感器

2.决策：后10%发生概率的自动驾驶场景成为最大问题

自动驾驶决策上遇到最大的问题就是：长尾问题。

在技术方面，自动驾驶的底层架构和大部分技术问题已经被解决，但由于现实道路场景复杂，即使现有技术已经实现90％以上场景的自动驾驶，剩下10％的长尾场景始终无法覆盖——长尾场景。数据无法闭环，成了制约自动驾驶发展的最大难题。因此采集最后10％“极端工况”数据，获得数据闭环能力也就成为自动驾驶公司成败的关键点之一。

10%长尾问题的处理能力，是自动驾驶决策系统最大的安全问题！

如何解决呢？

特斯拉给出了很好的方案：影子模式。

所谓的影子模式，就是在具备自动驾驶能力的汽车中，在人工驾驶的时候，后台运行一套影子系统，这套影子系统一直在模拟计算，将得出的计算结果和人工驾驶结果想对比，如果“不一致”，那么就会上传云端当前的自动驾驶数据，以训练自动驾驶算法，通过千万辆运行在路上的特斯拉汽车，逐步去完善其自动驾驶算法，解决“长尾问题”。

3.执行：系统功能安全问题

执行上，其最大的问题就是防止“失效”。如何防止失效？功能安全！

汽车功能安全是指实施保护措施，以消除或减轻由车辆级系统的故障或意外行为引起的危险。

ISO 26262 标准为汽车制造商及其供应商提供了最佳实践，以帮助确保在产品设计的每一步都实现功能安全。

其实汽车并不是功能安全最大的应用产品，我们人类创造最大的功能安全产品就是飞机！如果飞机在几千米的高空失效，其后果有多么严重！可想而知。那么飞机是怎么做的呢？简单来讲：冗余！

几十年的实践，航空业已经证明，这套冗余设计的方法完全可用！

飞机的冗余设计是被严格管制的！在飞机上，关键的物理机械系统必须有双重甚至三重冗余设计。例如：

民航飞机的燃油管需要双层护套，这样内层的油管发生泄漏，外层的油管就能承接泄漏并侦测报警。 飞机的关键软件系统也是高度模块化和冗余设计的，如果多个子系统发生分歧，会通过投票的方式解决僵局。

像飞机一样，无人自动驾驶汽车，也是“冗余设计”的！

比如自动驾驶汽车都会有双电源供应、双回路的“双保险”设计。实现电源冗余；比如现代汽车都是CAN网络通信的，那么自动驾驶汽车就需要任一通讯系统发生故障时，都能够实现通讯热切换。比如：双接两路制动、转向、动力的线控通讯链路。比如制动执行上，博世的ESP+iBooster组合，也有企业在这两种控制的基础上，额外增加第三重机械冗余，实现机械冗余+双电子冗余的“三重制动冗余解决方案”。转向控制上，现在汽车都转向都采用电子助力转向系统（EPS）。比如转向冗余可采用：EPS硬件双CPU、双桥驱动、双绕组电机系统。

现在的自动驾驶汽车，其安全上已经实现了感知冗余，决策影子模式训练，执行冗余等一系列的技术布局。从根本上保证自动驾驶的绝对安全！