近年来，关于自动驾驶技术的话题引发了广泛关注，其发展迅速，正在深刻改变着人们的生活方式。特斯拉的全自动驾驶系统（FSD）、华为的智能驾驶系统（ADS）以及国内车企自研或合作研发的智能驾驶技术，各具特色，各有优劣。作为一名资深工程师，简单聊聊我眼中的智能驾驶系统。

1.  讲一个航空事故的故事，再来看看汽车的所谓自动驾驶。

我们都知道航空安全是比汽车安全几个数量级的。我们通过一个特例来类比两个领域的自动驾驶系统，看它到底是不是安全的

2008年2月23日，美国空军部署在关岛安德森基地的一架B-2隐身轰炸机“堪萨斯精神号”，起飞不久后便坠毁在跑道上。在此之前已经安全服役19年，参加3起战役都毫发无损。即便如此安全的飞机也遭遇了“安全驾驶设计的隐藏问题”，造成的坠毁，也造成了有史以来最昂贵的空难。一架价值24亿美元的顶尖隐身轰炸机！飞行员跳伞逃生，如果是汽车，驾驶员没有任何逃生机会。详细了解可以去B站看完整版“【ACICFG】空中浩劫S22E03：2008年安德森空军基地B-2轰炸机坠毁事件”。

事故原因：飞机在停机坪淋雨，造成3个传感器故障，起飞时机载计算机使用了错误数据，大角度抬头，飞行员推操纵杆并加大最大油门，也没能挽回飞机，最后失速坠毁。

设计工程师为保证数据的可靠性，采取了24个大气数据传感器，分组后产生4组数据流，如果数据流发生冲突，机载电脑就会选择其中的2组进行处理，也就是排除错误数据，留下正确数据。结果计算机选取了错误数据，这一个小BUG导致了24亿的飞机坠毁。

这是一架做了严谨设计和完整验证，并经历了19年服役，有专业人员维护，最顶尖的飞行员驾驶的飞机，尚且发生了如此严重的事故。你相信哪个车企能做到飞机设计一样的严谨，哪个4S店做到机务一样的维护，来保障你的安全？还是你比飞行员有更快更准的反应速度？军机在无力回天时，还有弹射逃生，而你坐在汽车里只有眼看着等死。

那么你可以把自己的生命交给现在的所谓的“自动驾驶”吗？

2. 最简单的智能驾驶：

我们从最简单的智能驾驶开始说起，那就是“定速巡航”或者“ACC自适应巡航”，它们在早期油车的高配车型上配置较多，相当于L2级的自动驾驶。

定速巡航：相当于机器自动帮你踩油门，控制车速到设定的值。完全不管路况，只管车速恒定。它的工作原理说起来不算复杂，主要依靠车辆上的传感器与控制单元协同运作。当咱们开车在路况良好的道路上，按下定速巡航的开关，并设定好期望的速度数值后，车速传感器就开始发挥关键作用了。它会持续不断地监测车辆的实际行驶速度，然后将检测到的脉冲信号传送给汽车的电子控制单元（ECU），ECU在控制发动机，使车速保持恒定。

ACC自适应巡航：在定速巡航系统的基础上，加上前车距离传感器，当与前车距离近以后自动降速，并保持安全距离。

定速巡航为保证安全，控制逻辑应是最低级别，它应在人为干预即退出：取消按键、踩刹车、手刹等。

简单的自动驾驶其实算法上已经比较复杂了，要取得速度、距离、加速度、扭矩、制动力等状态，解算出速度误差、距离误差、加速度误差，再算出期望的扭矩和制动力。还要求系统在毫秒级算好，并作出响应，否则可能车知道要减速了，但是没来得及减速就撞上去了。

即使这么简单的系统也存在失效的风险，早期就有多起事故车辆进入定速状态后不能退出。传感器、控制单元和执行器，某一个部件损坏，这时考验车企的设计能力的就来了，故障检测或者控制逻辑设计失误就可能会导致车辆保持高速行驶，甚至车速不受控的一直提高，造成危险。

3. 目前的智驾系统水平

当前的智驾系统有特斯拉的全自动驾驶系统（FSD）、华为的智能驾驶系统（ADS）以及国内车企自研或合作研发的智能驾驶技术，各具特色，各有优劣。目前的智能驾驶系统融入了最新的视觉传感器或者激光雷达，通过算法，能够在一定程度上识别路上的行人、车辆、障碍物、交通标线和信号灯。有了环境信息再通过决策算法判断车辆的加减速、行驶方向等控制逻辑，在很多时候可以匹配地图或者离开地图实现车辆的自动行驶和自动泊车。但是无论哪家公司宣传的L2.99、L3++， 还是在L4级别上取得了进展， 还是L4级别在测试中，都没有人敢说自己的L4达到了商用标准。

对于一个熟练的驾驶员，眼中看到周围的景物，脑中做出判断，几乎是一种本能反应，几乎不需要时间或者解释。而智驾系统是要先完成物体的解算，再做决策，借助于高速CPU和GPU来完成计算，还要通过数字总线传递信息给动作部件实现车辆的控制。高阶的自动驾驶会引入更多的变量，并要求系统快速解算，计算量呈几何级数级的爆涨。更重要的是要对多个因素进行排序，分辨出哪个是威胁最大的，应如何作出应对措施，再验算应对措施可能导致的后果。对运算速度和算法的要求就相当高了。当代计算器和人脑来比，在某些固定领域（比如复杂计算、下棋、产线上的自动控制）经过深度开发可以超过人脑，但是发散性和创造性的思维，还远远达不到。甚至现在已经大规模引入人工智能的领域，比如接线员我宁愿说它是智障，大部分时间不能解决问题，就反复重复那几句话；比如打车的派单系统，明明周围有司机还要我等五分钟调几公里外的车过来；比如12306和医院挂号系统，这么多年和黄牛斗智斗勇就是干不过。。。说远了，回来继续说智驾。

智驾算法努力去模仿驾驶员的反应，特别是近几年神经网络和大数据的学习快速发展，可以给智驾提供坚实的基础。早期的算法可以说是简单粗暴，比如算到车速差（目标速度-当前速度），就直接大油门加速，车速差快到零了再刹一脚，表现出来就是车辆不是加速就是减速，快速转换，乘车人晕车就是这么来的。驾驶员是眼睛看出去几公里，不仅仅看前一辆车，如果三四辆车之前的车刹车灯亮了，那我就已经开始松油门，再观察距离看是否需要踩刹车；我会观察前方车道的车辆密度，看哪个车道的速度最快；我会观察前面几辆车的驾驶习惯，如果慢吞吞的，我就不跟在他后面；我会观察大卡车是否有变道的倾向，前方堵车后面有没有大卡车跟在屁股后面不够安全距离，如果它冲过来我还有没有规避的空间。所有的这些分析判断，在看到景物的瞬间已经在脑子里判断完了。而智驾系统能做到几个就不得而知了，能把跟车和变道做好，大家都在欢呼了。

路面情况的复杂程度是程序无法预知的，所以是没办法通过学习涵盖所有路上可能发生的状况。美国地广人稀，大部分时刻都没那么拥堵；德国不限速高速虽说速度快，但是人员驾驶素质好，没有龟速和乱变道，安全性也很高；中国就复杂了，各种路段千差万别，好的不用说，差的地方才是易发生危险的，鬼探头、龟速行驶和乱停车、路面杂物、施工不规范、路面破损等等都危及到自动驾驶的安全。遇到极端情况下，比如掉了个轮胎，掉了块钢板，智驾是否能够识别出来的，然后做出决断，是压过去、绕过去还是停下来，够不够距离反应，后车是否有危险。智驾系统算出来的路线，汽车的硬件是否支持快速响应，完成预定的轨迹。

智驾是涉及到人身安全的，你可以一万次运行正常，大家开心的体验。但是一次失误就带走了人的生命。所以希望车企对此有敬畏之心，不要过度宣传和误导。

4. 自动驾驶，是传感器多就安全吗？

目前主流的智驾技术解决方案有2种：视觉方案，激光雷达方案。有观点认为车设计多放几个激光雷达就比视觉方案高级，抛开成本不谈，只谈传感器能否带来安全。

当前主流的智驾系统有两个主流方案，还有把两个融合的方案其实哪个都没做好。其实抛开传感器的参数和算法去谈哪个方案好都是耍流氓。

1. 视觉方案

优势：- 高分辨率图像捕捉细节（如交通标志、行人表情），适合复杂城市环境。

- 通过深度学习模拟人类驾驶决策，具备“类人”驾驶逻辑。

劣势：- 依赖光照条件，夜间、雨雾天性能下降；深度感知需算法推算，精度低于激光雷达。

2. 激光雷达方案

优势：- 厘米级测距精度，360°三维点云建模，恶劣天气下稳定性强。

- 减少对算法的依赖，简化实时决策流程。

劣势：- 点云数据分辨率低，难以识别颜色和纹理细节；体积大，影响车辆设计。

早期的摄像头成像精度差，后来发展环视摄像头、多目视觉融合、高像素和多光谱摄像头。

激光雷达的采样频率、角分辨率、测距精度也有了长足的进展。价格从大几万降低到一千多。

传感器作为前端采集，目的都是能准确获取环境信息。那么车辆是如何分辨前面是一张纸还是一块铁，摄像头是通过颜色厚度纹理来猜，激光雷达通过点云来猜，猜就是通过算法学习，如果你以前喂给它的数据是准确的，它猜得就准一些。然后决策算法认为纸是没有危险的，而铁块是需要绕行的。

越高级的智能驾驶就越依赖算法的准确。而某些车企是不具备算法能力，想要复制手机堆传感器那一套做法，宣传上占据制高点，那是不顾用户的生命安全，出问题是必然的，出了问题再攻关。

智能驾驶功能为辅助驾驶系统，驾驶员需始终保持对车辆的控制。说白了就是宣传的时候是智能驾驶，出事故时候是辅助驾驶，还是驾驶员负责。想要我相信自动驾驶，除非车企和相关部门经过测试认为足够安全了，取消了方向盘和油门刹车，出了事故全部由车企负责。所有数据交由“独立的第三方”读取和分析。即使这样也不能完全避免事故，但是可以通过模拟和测算，得到事故概率，比如：1次轻微事故/每10000公里/每车，1次重大事故/每10000公里/每1000车。

4.  自动驾驶的算法

我认为自动驾驶系统要有以下算法组成，不论车企给它起什么高大上的名字，或者走什么技术路线，保证准确度和实时都是它的核心需求。

目标检测：通过摄像头或激光雷达，将采集的信号还原成环境中的物体、标线标牌、信号灯状态。

融合算法：多信息源合成最终的真实环境

预测算法：预测其他交通参与者（车辆、行人）的未来轨迹。

规划算法：结合地图与预测结果，生成安全路径（如变道、减速）。

控制算法：将路径转化为油门、刹车、转向指令。

当前保证目标检测还是最难的，要还原真实的世界环境，它涉及光学、电子学、信号识别和处理、三维建模等；其次决策也是个难题，哪些是安全的可以开过去？哪些情况需要避让？哪些需要等对方避让，如果不避让怎么处理？还有伦理问题，如果避无可避，一边有一个人，一边是一堆人，撞哪个？算法要具备自学习，否则遇到没有喂给它的场景它就傻了，那也是不行的！

总的来说，当前的智能驾驶技术仍主要局限于辅助驾驶功能，而真正实现自动驾驶的系统，尚需突破传感器和算法的限制，不能放心的把自己的生命托付给一个大部分时间看起来不错，偶尔抽一下风的系统。智能驾驶系统虽然在提升驾驶效率和减少交通事故方面发挥了一定的作用，但它是涉及到人身安全的，偶尔失效也会导致人员伤亡和重大损失。其核心依赖于先进的智能算法和传感器技术，而非简单的“传感器堆叠”或“广告宣传”。真正自动驾驶需要兢兢业业砥砺前行，确保系统既能够应对复杂环境，又能够保障驾驶人和交通参与者的安全。