疫情|自动驾驶半年考｜疫情之下的悄然扩张( 二 )
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今年延续了2019年的态势 ， 资金愈发谨慎 。 明星自动驾驶创业公司Starsky Robotics因资金断裂暂停运营 ， 2014年成立的美国老牌自动驾驶公司Zoox试图卖身自救 ， 就连背靠通用汽车的自动驾驶公司Cruise ， 也不得不以削减8%的员工的方式 ， 节衣缩食 ， 应对寒冬 。
长尾问题待解
加速试运营落地是一方面 ， 真正实现无人驾驶量产及商业化又是另一方面 。
在近期举行的2020年世界人工智能大会上 ， 特斯拉CEO伊隆·马斯克称 ， 有信心在今年完成L5级别自动驾驶基本功能 。 L5级别自动驾驶是目前业内研发的最高级别的自动驾驶 ， 可以完全脱离人的接管、在任何条件下自动运行 ， 尽管马斯克有诸多科技光环加成 ， 这一说法也被指过于乐观了 。
不过 ， 细看马斯克所言的L5级别自动驾驶功能 ， 他只是点到“基本功能” ， 换言之严格意义上并不能算真正实现了L5级别自动驾驶 。 并且 ， 马斯克本人也对这一说法进行了阐释 ， 实际上他并不是要表达今年就可以实现L5级自动驾驶功能 。
在他看来 ， 实现L5级自动驾驶目前不存在底层根本性挑战 ， 但是有很多细节问题 。 “我们面临挑战是要解决所有这些小问题 ， 然后整合系统持续解决长尾问题 。 当你解决大多数场景问题时 ， 又会不时出现一些奇怪的情况 ， 所以必须有一个系统来解决训练 ， 解决这些奇怪的场景 。 ”
长尾问题是自动驾驶技术大规模落地的拦路虎 。 此前 ， 与Lyft合推无人驾驶出租车的一级供应商安波福的一位内部人士曾告诉智库君 ， 在公司的无人驾驶出租车项目团队中 ， 只有20%的时间用于改善自动驾驶的基本行驶问题 ， 而剩下80%的时间则要用于解决那些长尾问题 。
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长尾问题是指那些在基本行驶问题之外的 ， 更多琐碎的、但必须攻克的难题 。 “有些问题只有在实际运营中才会暴露 ， 它们也是以后现实道路中可能遇到的问题 ， 因此还要花费大量的时间、精力去解决 。 ”上述人士表示 。
这几乎是业内共识 。 近期 ， 小马智行联合创始人及首席技术官楼天城也在一次媒体分享中表示 ， 自动驾驶尚未达到L4产品级应用 ， 难点主要还在技术 ， 包括安全性、复杂场景、复杂天气车辆的深度集成和车辆公共安全之类对技术的要求 。 复杂性背后仍指向那些不可预测的场景 。
这些场景的发现及数据收集是所有自动驾驶科技公司的挑战 。 客观而言 ， 这些罕见场景拥有海量行驶数据的特斯拉尚难以发现 ， 在示范运营区内定点接送乘客的无人驾驶出租车显然更难遇到 。 而这些场景不尽可能地覆盖 ， 理论上自动驾驶永远存在安全隐患 。
参与上海嘉定试验区测试场景设计、搭建的上海国际汽车城（集团）有限公司副总工程师李霖认为 ， 高级别自动驾驶的广泛应用还有很多年才能实现 ， 自动驾驶短期内的商业化路径主要有两个方向 ， 一是全部区域的部分自动驾驶 ， 比如现在L2级别的智能驾驶辅助系统应用 ， 二是部分区域的全部自动驾驶 ， 比如无人驾驶出租车 ， 但仅能局限在一定范围内 。
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