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美國Robotaxi商用化進程可謂一波三折。
8月18日，加州機動車管理局DMV在發(fā)表聲明，其正在調(diào)查通用汽車旗下的自動駕駛出租車部門Cruise，起因是后者在舊金山接連發(fā)生了三起事故。在調(diào)查結果正式公布之前，DMV已經(jīng)要求Cruise撤出一半的自動駕駛運營車輛。
此時，距離通用Cruise和谷歌Waymo的Robotaxi全天候，全城區(qū)以及全無人收費運營需求被批準僅過去兩周不到。對于志在Robotaxi領域有所作為的通用汽車來說，無疑受到了不小的打擊。
三個不算少見的事故讓Cruise撤回一半車輛
在全面放開不到兩周的時間里，Cruise就發(fā)生了三次“事故”，讓之前比較大膽的加州地方政府不得不踩了一腳剎車。特別需要指出的是，這三起事故并不是特別罕見的情況。
和消防車撞車。一輛Cruise的Robotaxi在路口和一輛正在緊急出勤的消防車撞在了一起。雖然是消防車違反了交通法規(guī)，但是不要說消防車這樣緊急狀態(tài)的車輛擁有在緊急情況下凌駕在交通法規(guī)之上的權利，即便是一般車輛違反交通法規(guī)時，自動駕駛車輛也需要有進行避讓，避免交通事故發(fā)生的能力。
在后期的復盤中，Cruise發(fā)現(xiàn)這輛Robotaxi的自動剎車系統(tǒng)起了作用，至少證明這輛車試圖來避免發(fā)生交通事故，但無奈雙方速度都很快而且相隔距離比較短，且Robotaxi在路口的視線受到了阻礙，最終還是未能完全避免這次事故的發(fā)生。
陷入水泥地。一輛Cruise的Robotaxi開到了還未干的水泥路面上，這個結果可想而知，車輛陷在水泥地里進退兩難，最后還是Cruise工作人員將這輛車拖離。值得慶幸的是當時車內(nèi)沒有乘客，否則必然會引起不小的抱怨。
無線連接中斷。某天，在一音樂會舉辦地附近，有十多輛Cruise在路上突然停止。而后期的調(diào)查結果顯示，由于附近使用無線通訊的人過多，導致這十多輛Cruise無線連接中斷。
不得不說，盡管這三種情況并不是非常常見的工況，但我們也必須承認，即便是普通司機，也會遇到這些情況：
哪個開車的司機沒有看到過身邊呼嘯而過的警車、消防車和救護車？大城市的道路施工更是稀松平常；而像音樂會、球賽這種活動在大城市也是經(jīng)常出現(xiàn)。如果連這些情況都無法很好地應對，那Cruise的Robotaxi在今后更大范圍的推廣運營必然會舉步維艱。
為了降低類似情況再度發(fā)生的概率，同時消除普通公眾對Robotaxi的疑慮，DMV要求Cruise將現(xiàn)有的Robotaxi運營規(guī)?？s小一半Cruise也欣然接受。在Robotaxi推廣初期，如果出現(xiàn)一些后果更加嚴重的事故，后期要進一步推廣這個項目會面臨更大的難度。與其步子邁太大，后期項目夭折風險加大，還不如在前期更加保守一些。
自動駕駛難道真的不安全嗎？
自動駕駛或者Robotaxi是否真的不安全呢？答案是否定的。雖然在無限制推廣的前兩周，Cruise出了不少狀況，但如果根據(jù)舊金山交通局公布的數(shù)據(jù)來看，Robotaxi其實表現(xiàn)得并沒有想象中那么差。
根據(jù)官方統(tǒng)計的交通數(shù)據(jù)，在過去六個月中，算上最近的幾次事故，Cruise和Waymo的Robotaxi合計在一共發(fā)生了15起交通事故，造成的交通擁堵 時長大概在110分鐘左右。而今年上半年，由人類駕駛員導致的交通事故在舊金山的數(shù)量超過2751起，其中還包括了11起致人死亡的交通事故。當然單純這么比較并不公平，畢竟Robotaxi的數(shù)量和有人駕駛的車輛相比只占很少一部分。
但這些數(shù)據(jù)足以說明，我們也不能武斷地判定Cruise的Robotaxi比真人駕駛員更加不安全。如果是一個人類司機犯了一些錯誤，導致了交通事故或者交通阻塞，可能普羅大眾的容忍度會更加高一些。但是對于自動駕駛，大家的容忍度就低了很多。因為如果道路上有大量的自動駕駛車輛，一旦其發(fā)生失控局面，會對整個公眾安全造成非常大的挑戰(zhàn)。但理論上來說，只要算法足夠完善，自動駕駛會比人類駕駛員更加安全。因為機器并不會像人一樣出現(xiàn)駕駛疲勞，相對來說也更加可靠，整個駕駛過程中的確定性會更高。但是要達成這個效果，肯定需要前期對自動駕駛算法持續(xù)進行打磨。
如何解決長尾工況？
Cruise的例子已經(jīng)告訴我們，長尾工況對于整車運營的影響還是很大的。特別是當整個城市已經(jīng)不再設限，各種各樣的工況都會隨時冒出來，對自動駕駛系統(tǒng)形成很大的挑戰(zhàn)。要想解決這樣的問題，可能有兩種思路：
引入更多采集數(shù)據(jù)的車型。以Cruise現(xiàn)有的體量和規(guī)?？隙ú粔?，甚至是Waymo的車隊規(guī)模也不一定夠。最好的方法就是像特斯拉一樣，讓每一輛用戶車型都可以實時來采集道路場景數(shù)據(jù)，這樣才能幫助自動駕駛算法進行更快地迭代和優(yōu)化。而更多的數(shù)據(jù)積累，也能幫助自動駕駛控制系統(tǒng)具備一定的自主應對能力，即便在之前并沒有碰到過的場景下，也能幫助車輛順利駛?cè)胍粋€安全區(qū)域。
V2X或必不可少。在和消防車碰撞的那次事故中，路口的障礙物阻礙了Robotaxi的視線是導致事故出現(xiàn)的主要原因之一。如果有V2X系統(tǒng)，后臺能夠及時通知某一輛Robotaxi有一輛正在出勤的消防車注意及時避讓，整個情況可能會好不少。至于未干的水泥地，如果能夠有數(shù)據(jù)提前被上傳至云端，后臺完全可以在這塊地區(qū)周邊設置一個電子圍欄，并通過V2X系統(tǒng)及時下發(fā)給每一輛車輛，來避免車輛進入到這個區(qū)域。
在自動駕駛領域，尤其是L4級別的Robotaxi項目上，中國和美國一樣非常激進。Cruise在加州遇到的各種問題，國內(nèi)Robotaxi相關車企也會遇到。盡可能利用現(xiàn)有的平臺和數(shù)據(jù)，盡可能克服長尾工況，不僅是Cruise，同時也是其他所有志在L4級自動駕駛技術領域有所作為公司的當務之急。
這些長尾工況很難在測試場景下復現(xiàn)，只有在實際的道路環(huán)境中，才能真正遇到那些可能聞所聞的長尾工況。雖然有些情況的確不常見，但在未來如果大規(guī)模推廣L4 級的Robotaxi，再小的概率都會演化成比較大的問題。而Robotaxi的成敗，也將直接決定未來車企什么時候能夠在C端的用戶車上開始逐步部署L4級自動駕駛。如果Robotaxi項目夭折，那L4級自動駕駛也將離我們越來越遠。
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