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「无人驾驶」加州自动驾驶年度报告靠不靠谱？


「无人驾驶」加州自动驾驶年度报告靠不靠谱？
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加州的“脱离报告”不是衡量自动驾驶进步的好方式 ， 也不适合公司之间的对比
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又到了发布自动驾驶汽车成绩单的季节 。
周三（2月26日） ， 加州机动车辆管理局（California Department of Motor Vehicles）发布了加州自动驾驶年度报告 ， 详细列出了那些获准在加州测试的自动驾驶汽车公司去年的驾驶情况 ， 以及各公司安全操作员多长时间需要接管一次汽车 。
这一“脱离报告”提供了一个难得的机会 ， 让我们得以一窥那些在公共街道测试的自动驾驶公司的工作方式 。
可惜的是 ， 看完这些报告几乎也没法来衡量我们离自动驾驶时代还有多远 。
首先 ， 各公司使用了不同的术语来解释各种各样的脱离 。 另外 ， 这一报告也只覆盖了加州的测试情况 ， 而多数大玩家都同时在其他地方进行了测试 ， 比如Waymo在凤凰城的测试、Argo在匹兹堡和迈阿密的测试以及安波福在拉斯维加斯的测试 。
更重要是 ， 脱离不是衡量自动驾驶进步的好方式 。 它也不适合公司之间的对比 ， 因为不同公司的测试地点也不一样 。 比如 ， Cruise在路况复杂的旧金山 ， Waymo则在静谧的郊区 。 不同公司遵循的协议也不同 ， 有些公司要求安全司机在校园周边或附近有急救车辆时接管车辆 ， 这样以来 ， 车辆在本可以正常行驶的地方也会产生系统脱离 。
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降低脱离率的最好方法就是在一些路况简单、经过充分调研的地方累积里程 ， 但这却是改进自动驾驶系统的最糟糕方法 。 Waymo周三（2月26日）表示 ， 加州的报告没有“提供有关其自动驾驶项目的洞见” ， “也没有将其在自动驾驶领域的表现与其他公司区分开来” 。
那么 ， 这些公司自身是如何跟踪它们的技术进展呢？
有些衡量方式很简单 。 如果公司的视觉系统现在只能检测到98%的行人 ， 那么它的机器学习算法可能需要学习更多的案例 ， 有望超过99.99% 。
Refraction AI CEO马特·约翰逊-罗伯森（Matt Johnson-Roberson）表示 ， 该公司每个月至少会检查一次这些统计数据 ， 包括计算机系统崩溃的频率 ， 以及这些车辆遵循软件指令的可靠性 。 在密西根州的安阿伯（Ann Arbor） ， 这家公司正在制造一种小型自动驾驶汽车 ， 它可以沿着自行车道为人们配送食物 。
虽然这家初创公司和竞争对手们都有自己衡量进展的独特方法 ， 但是 ， 相比公司测试的总里程 ， 大多数公司似乎更关注其中能够真正做到安全驾驶的里程 。
第一步：想一想自己驾驶汽车必须要做到什么 。 那种可以在任何时间去各种地方的自动驾驶汽车似乎还需要几十年的时间；大多数开发商瞄准的是受地理位置、道路类型和驾驶条件限制的细分市场 。
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Cruise的自动驾驶汽车则不得不应付整个旧金山的交通 ， 这实际上意味着其自动驾驶汽车必须掌握人类司机的所有驾驶技能 ， 它要成功应对无防护的左转、四向停车、环状交叉路口、疯狂陡峭的街道 。 Optimus Ride和Voyage的目标相对较低 ， 主要是在退休社区和其他性能要求不高的限制区域 。
人们可以把自动驾驶所需的性能列出制表 ， 就像教学大纲一样 ， 然后去训练汽车 。 一些新开始测试的公司从基础开始 ， 比如编写代码教会汽车识别并保持车道 。
然后 ， 再加上车道变换 ， 在高速公路上并道 ， 或者减速让其他人并入车道 。 每当需要改变汽车的控制软件时 ， 可以首先在计算机模拟中试一试 ， 看看它是如何工作的 ， 并找出漏洞 。


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