張凌霄[汽車之家 行業] 1970年，機器人專家森政弘提出了一個著名理論—“恐怖谷”（UncannyValley）：當機器人與人類的相似程度達到一個特定程度的時候，人類對他們的反應便會突然變得極其負面和反感。當機器人和人類的相似度繼續上升，人類對他們的情感反應會再度回到正面。
最近幾年，自動駕駛賽道分外火熱，吸引了一眾頭部科技企業入局。當外界對自動駕駛的未來充滿憧憬與想象時，同濟大學教授、汽車安全技術研究所所長朱西產在最近兩年的公開演講中多次指出，自動駕駛正處于森政弘口中的“恐怖谷”階段。
如今，各大車企打出自家智能駕駛進入“L2＋”的口號。理論上，L2＋具備了部分L3、L4的功能，但實際的系統能力又達不到L3或以上的水平。可這一切，在某些車企激進的宣傳攻勢中，被人為忽略掉了。因此，朱西產作出論斷，從L2到L3的過渡階段，是自動駕駛最不讓人放心的階段，也就是“恐怖谷”。
如今，整個行業還未成功過渡到L3，倒閉、估值縮水、股價跳水、業務收縮等負面信息卻纏繞著曾經的自動駕駛頭部玩家，外界用“寒冬”來形容眼下的自動駕駛行業。在近期舉辦的2022中國汽車論壇期間，汽車之家與朱西產進行了一次深度對話，當自動駕駛的“寒潮”來襲，從L2到L3還有多遠？自動駕駛何時能駛出恐怖谷？
L2與L3之間難以逾越的鴻溝
“自動駕駛不僅沒走出恐怖谷，反而在恐怖谷里越駛入越深。”朱西產說道，L2與L3之間存在著難以逾越的鴻溝。
盡管如此，車企并沒有停止從L2到L3的探索。去年12月，奔馳在德國率先取得了L3級別的自動駕駛認證，并且于今年5月，在德國地區的奔馳S-class和EQS上推出支持L3的Drive pilot自動駕駛系統。其中要求了，當系統接管車輛時，駕駛員可利用車載設備進行通話，休閑放松，簡單工作等，但仍需在系統提示接管時駕駛車輛。也就是說，駕駛人仍是責任主體。
就在前不久，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏公開表示，由于L3要求駕駛人在需要的時候進行接管,這就使得事故責任很難界定。因此他判斷，L4級自動駕駛可能會先于L3級實現商用，因為相比L2級與L4級明確的權責歸屬，L3級模糊的責任劃分會阻礙其普及。
而在朱西產看來，想跨越L2與L3之間的鴻溝，不止是責任劃定一個障礙。“奔馳已經在做L3的認證了，但是寶馬和奧迪或者其他車企并沒有趨之若鶩。”朱西產解釋道，大部分車企目前還在觀望狀態。
『奔馳成為全球首家獲L3認證的車企』
據了解，德國的自動駕駛法規對L3進行了諸多方面的限制。比如，如果車輛出了事故，那么責任屬于主機廠；自動駕駛車輛最高時速限制為60公里/小時，如果超過這一速度，那么發生了事故依然是駕駛者承擔法律責任；此外，自動駕駛功能只允許在德國全境1.3191萬公里的高速公路上使用……
“目前德國L3認證的ODD（設計運行區域）仍然比較小，很多場景下無法使用。而汽車廠家最在意的還是賣車，即便這個功能足夠炫酷，車企也得掂量下消費者會不會買賬。”朱西產說道，正因如此，大部分車企愿意待在“L2+”或者說“L2.5”的舒適區，即便自動駕駛的分級里面并沒有這個概念。
從用戶的角度來看，朱西產認為，自動駕駛目前走不出L2，恰恰是因為，它的風險概率并不高。
“如果一個風險，用戶每天都會遇到，或者一天會遇到很多回，那么一定會引起警覺。有了駕駛人的足夠警覺，反而不容易釀成事故。但是如果這個風險一年或者幾個月才發生一次，就很容易讓人放松警惕。”朱西產解釋道，我們所認為技術水平不高的ADAS反而是安全的，因為沒人把它當自動駕駛用。反而是L2+擁有了一定的自動駕駛能力，更容易獲得駕駛人的信任，從而造成事故。
自動駕駛進入寒冬
在自動駕駛的分級中，L3以上就可被稱為無人駕駛。隨著汽車行業電動化的深入，車企與科技巨頭們爭相在智能自動駕駛賽道上加速跑。
“Robotaxi是一個很好的愿景，它可以提升整體交通的運行效率。因此，Robotaxi燒了這么多錢，依然有人愿意往里投。但是當下全球經濟形勢面臨著很大的不確定性,于是自動駕駛的‘寒冬’就來了。”提及最近自動駕駛行業出現的不利消息，朱西產說道。
彷佛一夜之間，資本市場對自動駕駛失去了信心。公開報道顯示，背靠福特和大眾集團、曾是硅谷自動駕駛明星企業的Argo AI將關閉運營；一年前估值高達500億美元的“輔助駕駛之王”Mobileye，真正上市時市值不及原估值的一半；因商業化遙遙無期，亞馬遜和聯邦快遞相繼關停了無人配送車項目；曾號稱要在自動駕駛領域與Waymo及Cruise“三分天下”的Aurora面臨嚴重危機，采取了裁員、高管降薪、出售資產、減少福利等方式節省開支。
與此前的樂觀不同，無論是資本還是從業者都意識道，自動駕駛還有很長的路要走。“為什么這次無人駕駛公司集體暴雷出現在美國，很可能是因為美國企業堅持的單車智能路線，搞不定高階自動駕駛。”朱西產說道，在這一次的寒冬到來之前，Waymo與特斯拉的自動駕駛負責人都辭職了。Waymo前CEO約翰·科拉菲克曾公開表示，目前自動駕駛距其普及還要幾十年，技術也無法達到L5級，因為“真的、真的很難”。
『Argo AI的Robotaxi』
朱西產指出，L3級以上高級自動駕駛非常難實現。得益于5G技術的發展，中國開創性地提出通過基于車路云協同的智能網聯平臺來實現高等級自動駕駛。然而，這也帶來了一個挑戰——自動駕駛車路協同產業的落地，它需要得到來自產業、企業以及政府的共同支持。
打造數據閉環的能力
盡管自動駕駛行業起起伏伏，但毫無疑問，越來越多的車企把自動駕駛技術看作核心能力。尤其是上汽集團黨委書記、董事長陳虹在2021年拋出的“靈魂論”引發廣泛討論。在被問到上汽是否會考慮在自動駕駛方面，與華為等第三方公司合作時，陳虹表示：“上汽很難接受單一供應商為我們提供整體解決方案。我們的‘靈魂’一定要掌握在自己手中。”于是，有越來越多的車企明確要做軟硬件全棧自研的企業。
但是就現實情況來看，自動駕駛技術關聯廣泛，很難做到完全自主的全棧自研的，比如自動駕駛賴以支撐的高精度地圖，目前全國28家擁有甲級測繪資質的廠商大多為第三方機構。因此，目前自動駕駛技術的底層之爭，更多是聚焦在兩個領域，一是芯片，二是軟件算法。朱西產表示，車企的全棧自研也更多是聚焦在算法平臺之上對視覺感知、信息融合、決策、執行等環節的主導研發與應用。
『一輛試運營的自動駕駛出租車在運行過程中』
“全棧自研的核心在于車企是否有打造數據閉環的能力。”朱西產說道，自動駕駛出問題大部分情況都是感知出了問題。如果車企有全棧自研的能力，意味著可以把出問題的數據標注好重新開始訓練。反之，如果車企自己沒有掌握計算機視覺的能力，只能眼巴巴地把這個場景交給供應商去做。這個時候，什么時候更新與迭代，就由供應商說了算。“不管是智能座艙，還是自動駕駛，道理都是一樣的。只有掌握了數據閉環的能力，才有更新迭代的主動權。”
朱西產認為，智能汽車正走向高算力，走向AI，走向數據驅動，每一家車企都不想放棄全棧自研的能力。“回到自動駕駛領域，車企一定要有自己在感知技術上的積累。與此同時，我認為不應該排斥地圖商的高精地圖路線。兩者都具備，就會有安全的冗余，識別的正確率也會大大提高。所以我判斷，自動駕駛會走向重感知和重地圖的中間路線。”朱西產如是說。（文/汽車之家 張凌霄）