自动驾驶需要走出“恐怖谷”

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自动驾驶需要走出“恐怖谷”

文|Toretto

当机器变得越来越像人，作为“模板”的人会是好奇，惊喜还是恐慌？

从有好感到厌恶、恐惧再重新恢复好感，这是日本机器人专家森昌弘所提出的“恐怖谷”理论，其第二阶段是“如果机器人与人类的相似程度达到一个特定程度，人类对他们的反应便会突然变得极其负面和反感，哪怕机器人与人类只有一点点的差别，都会显得非常显眼刺目，从而整个机器人有非常僵硬恐怖的感觉。”

被蔚来NOP事故影响的自动驾驶行业似乎正在走向“恐怖谷”。

随着此次事故的发酵，对于自动驾驶技术的探讨和争论已经从“辅助驾驶”扩展到包括更高级别的L4及以上无人驾驶技术，整个自动驾驶行业受到波及，甚至连中国电动汽车百人会副理事长董扬在撰文时都特意强调，“本文标题使用的是智能驾驶技术，尽量避免使用自动驾驶技术的说法”。

安全是交通和汽车行业的第一要义，此次蔚来车主身故的事件确实给整个自动驾驶行业敲响警钟，无论是政府、企业还是大众都需要科学看待和使用自动驾驶技术，无论是辅助驾驶还是更高阶的无人驾驶。

政府在鼓励创新的同时加强监管，企业既要积极研发探索，谨慎测试运营的同时，要客观宣传，加强对于用户的指导，不把用户当小白鼠；而普通大众需要谨慎使用，不能放松警惕，也对敢于创新同时能够兼顾安全的企业给予一些包容，避免一棒子打死所有人。

遗憾的是，少数非汽车科技领域的媒体将L2、L3、L4等不同等级的技术混淆，也没有分清量产车型与测试车辆、概念车等前沿技术产品的差异，在这样情况下急于蹭热点流量，盲目批判自动驾驶行业与企业，容易误导大众，并不利于整个行业的发展。

当然，量产上车的辅助驾驶确实存在一些宣传甚至是技术上的问题，但不能因噎废食，很多公司和整个今后一段时间的商业化重点仍是发力辅助驾驶，当务之急是发现问题，对技术进行迭代和进步，弥补漏洞，帮助大众走出“恐怖谷”。

而L4等更高级别的无人驾驶目前仍处于研发测试与试运营阶段，不应与辅助驾驶相混淆，在保证安全的前提下，这类前沿技术需要更多试错的空间和探索的时间。

路漫漫其修远兮，上下求索的勇士们已经在路上。

  自动驾驶“乱象”缘起  

无论是普通消费者还是一部分媒体从业者，他们难以区分辅助驾驶和自动驾驶的关键在于“权威”对自动驾驶的定义、分级等概念没有被简化和普及。

很多定义中充斥着专业又繁复的表达和诸多令人眼花缭乱的相对模糊的限定词汇，这些对于普通大众并不友好，无形中提高了老百姓了解和认识自动驾驶技术和行业的门槛。更何况不同国家和企业其实对于很多定义是存在争议的，增加了学习成本。

目前相对普遍采用的分级方式是美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）、美国汽车工程师协会（SAE）对自动驾驶的分级标准，有Level 0到Level 5六个等级，大多数公司就用缩写L2、L3、L4等词汇来进行标注，这样的表达其实对国内外消费者都不友好，看似简洁但并不能向他们清晰传递信息。

2021年4月版分级标准 来源:SAE international

根据上图来看其对应的专业释义，以L2为例，该技术等级是为驾驶员提供转向和制动/加速支持，这样的表达能够让普通消费者明白吗？

而在L3和L4方面，“有限条件”、“满足所有条件”等看似专业严谨实则模糊的说法，将解释权收归专家或者企业，公众很难真正理解相关含义。

正如Edge Case Research首席技术官兼卡内基梅隆大学副教授Philip Koopman所说，SAE的划分标准是“工程师指定的为了工程师服务的工程标准”，普通人很难理解和掌握，因此在2021年初他建议发布针对消费者的框架分类。

只是他的标准并没跳脱出SAE的框架，例如其第二等级“Supervised”（约等于L2和L3），解释是：“车辆负责驾驶，但人类司机需要为确保安全负责”，依然很模糊，仍旧对普通大众并不友好。

中国也有自己的自动驾驶分级。工信部2017年12月发布的《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》指出，在决策控制方面，根据车辆和驾驶员在车辆控制方面的作用和职责，区分为“辅助控制类”和“自动控制类”。前者可分为驾驶辅助（DA）和部分自动驾驶（PA）；后者包括有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）和完全自动驾驶（FA）三个小类。

其实和SAE的问题类似，两个大类加上下面各有2-3个小类，有清晰定义但普通消费者很难有精力先去了解标准，更不用说对照这个标准去了解某款车型的“自动驾驶”功能究竟是哪个级别。

结果是消费者以及少数非汽车科技领域的媒体只能通过车企的宣传以及相对专业媒体的解读去获取信息，很难形成自己的判断。

此次蔚来车主事故身亡时，车辆是处于NOP状态，也就是辅助驾驶，但是随着时间的推移，开始有普通大众“质疑更高级别的自动驾驶技术”，比如L4级别的Robotaxi，也就是无人驾驶出租车，有部分媒体推波助澜，抨击致力于研发测试这类前沿技术的公司，抨击整个自动驾驶行业。

其实，反思部分车企过度宣传或者混淆“辅助驾驶”为“自动驾驶”，呼吁消费者科学理性使用辅助驾驶技术是可取的，但是将量产的辅助驾驶和正处于研发测试和试运营阶段的无人驾驶技术混为一谈，无疑是不专业甚至是错误的，需要各方参与，让公众对于自动驾驶行业的认知重回正轨。

  辅助驾驶如何走出“恐怖谷”  

“请看客注意，本文标题使用的是智能驾驶技术，尽量避免使用自动驾驶技术的说法，就是想避免误导用户，认为该技术可以无条件应用。”这是中国电动汽车百人会副理事长董扬在其发布的文章中所写。

连中国汽车行业的泰斗都开始避免影响读者，自动驾驶或许确实正在陷入“恐怖谷”之中。

“恐怖谷”理论是日本机器人专家森昌弘在1970年提出的：

由于机器人与人类在外表、动作上相似，当一个机器人的外表变得更像人时，观察者对于机器人的情感反应会变得更积极、更有同理心；

当机器人与人类的相似程度达到一个特定程度的时候，人类对他们的反应便会突然变得极其负面和反感，哪怕机器人与人类只有一点点的差别，都会显得非常显眼刺目，从而整个机器人有非常僵硬恐怖的感觉；

当机器人和人类的相似度继续上升，相当于普通人之间的相似度的时候，人类对他们的情感反应会再度回到正面，产生人类与人类之间的移情作用。

第二阶段可以被视为谷底，几乎所有的在某方面“类人”的智能产品在技术成熟之前，被大众普遍接受之前都有过恐怖谷的历史。

“自动驾驶汽车接近L2+，接近L3时，它的驾驶体验非常好，人们会相信它，但是它什么时候会发生事故我们却不知道，所以落入了恐怖谷。”同济大学汽车学院教授朱西产直言，无论是蔚来还是特斯拉FSD等自动驾驶技术陷入“恐怖谷”，恰恰说明这个容忍驾驶员分心的技术正在成熟，因为至少已经有人相信开始它。

实际总是理论存在差异的，和森昌弘的理论差异点在于，现在量产上车的辅助驾驶技术陷入“恐怖谷”是因为：在部分消费者对其并不百分之百了解的情况下，取得了他们的信任，养成了惰性，并在超出它技术水平的场景下使用。

归结起来，辅助驾驶的“恐怖谷”是认知、惰性和技术水平等多方面原因造成的，走出谷底也就可以从这些方面入手。

车企和科技公司应该逐渐抛弃用过于专业但又模糊的表达来“忽悠”消费者，例如L2.5或者L2.9等似是而非的概念，而是可以与学界合作或者是几家公司抱团推出用户可以理解的自动驾驶分级表达。

理想汽车创始人李想在朋友圈呼吁统一自动驾驶中文名称，投资了哪吒汽车的360董事长则表示“L2到L5（术语）都是行业黑话，自娱自乐。”

李想等人的思路是挺好的，但是换成中文名称，释义和解读还是很繁杂，普通消费者还是很难理解其含义。其实，已经有尝试不再以SAE标准来定义等级的车企，而且定义更为简洁。

一家在主动安全领域居于全球领先地位的国际汽车厂商的中国区高管告诉HD Auto，这个行业还是可以被成为自动驾驶行业，但他们把自动驾驶技术分为两块内容：司机主导的“辅助驾驶”和不需要人参与的“无人驾驶”，将两者做好明确切割。

这个和我国工信部的“辅助控制类”和“自动控制类”大类分法颇为类似，但省略了后面的细分小类，更便于消费者理解。

威马汽车董事长沈晖也公开表示，“使用L2级别辅助驾驶功能，驾驶员是功能操作主体，也是责任主体;使用L4以上级别自动驾驶功能，车内无人状态下，操作主体是车辆本身，责任主体当归属主机厂。”

在辅助驾驶和无人驾驶两大类下，不再细分，而是通过“功能”的方式添加到两项下面供消费者选择，每个功能强调使用方法和具体场景，降低消费者的学习成本和难度，也更容易厘清人和车之间的责任。

其次，车企一定程度是在“尝试挑战人性中的‘恶’——惰性”。

在辅助驾驶推出的时候，即使宣传上有误导，但都会提醒消费者这不是“自动驾驶”，需要随时关注路况。

很多人说，驾驶员需要被“教育”，来学习甚至反复灌输“辅助驾驶不等于自动驾驶”、“开启辅助驾驶时不能放松”等等，但这本身是反人性的，也就是“惰性”——之前很多情况车辆都能解决，我为什么还要集中精神？

原特斯拉自动驾驶业务部门的工程师曾告诉HD Auto，他们在对Autopilot的事故率做过统计和调查，发现事故率在降低到一定程度之后，出现明显的回升，甚至无法再降回去。

但辅助驾驶系统就无法规避驾驶人员注意力不集中的问题吗？其实也是有“补丁”的，或许并不一定完美。

无论是要手扶方向盘还是握力感应，在“懒惰”面前，消费者总是能够找到各种方法，挂一块砖头或者放一袋橙子，为了更轻松，人类的创造力是无穷的。

其实DMS也就是驾驶员监测系统可以更好帮助解决这个问题，摄像头对于视线进行抓取，如果一定时间闭眼或者看向其他方向，系统就会警报，若没有进行操作，则降速，靠边停车。而红外摄像头可以解决墨镜问题，一旦无法检测，辅助驾驶系统就无法开启。

这是辅助驾驶系统克服“惰性”的技术补丁，更一劳永逸的方法就是研发和使用更高级技术——无人驾驶。

  无人驾驶：推进艰难但前途光明  

从辅助驾驶到无人驾驶，两种技术究竟是可以渐变式的演进还是飞跃式的变革，自动驾驶行业仍旧存在争议，但毫无疑问的是，辅助驾驶也就是(L2/L3)不能和无人驾驶(L4及以上)混为一谈。

大多数汽车公司是认同飞跃式变革的，在他们看来，辅助驾驶是人为主导的技术，无人驾驶是机器主导的，两者并非渐进式发展的过程，或许部分数据和技术是通用和复用的，但主导者的差异让两者更多是平行发展和演进。

以通用汽车为例，2016年3月，通用斥资10亿美元收购无人驾驶初创公司Cruise Automation，让初创团队保持独立运作，希望和研发辅助驾驶的团队“两条腿走路”。

时任通用汽车执行副总裁兼通用汽车中国公司总裁钱惠康告诉HD Auto，Super Cruise团队和Cruise Automation所主导开发的自动驾驶技术属于两个完全不同的技术路径，由两支完全独立的团队各自开发。前者是渐进式的，后者是跨越式发展。

当然，无人驾驶技术现在还在发展初期，还没发展到可以大规模量产取代辅助驾驶的阶段。

“未来几十年内，自动驾驶技术还无法做到无处不在，无人驾驶汽车将一直存在限制。”这是Waymo CEO约翰·克拉夫茨克（John Krafcik）在2018年11月给一度火热的无人驾驶泼了一盆冷水。

随着自动驾驶商业化逐渐落地，未来前景非常光明。作为AI最具商业价值的场景，自动驾驶若能落地生根，根据罗兰贝格的预测，到2030年，无人驾驶出租车的全球收入将高达1.5万亿欧元（逾1.75万亿美元）。

可以说，从路测到商业试运营，再到未来全新的基于全无人驾驶的驾舱设计，这些都不可能凭空产生，需要不断尝试和探索。

更重要的是，无人驾驶技术的不断进步一定程度上可以加速辅助驾驶突破“恐怖谷”。

虽然辅助驾驶和无人驾驶的技术逻辑存在差异，但一定程度上无人驾驶的技术不断成熟，部分可以向下降维，帮助提高和完善L2级别辅助驾驶技术。

自动驾驶行业的技术不外乎于感知、决策、执行等方面，无论是公开道路还是封闭园区，乘用车还是商用车，辅助驾驶还是无人驾驶，通用的软件以及算法还是存在的。

“对于我们来说，技术迁移的成本并不高，感知、融合、计算、决策等软件和算法很大程度可以共用。”一家国内自动驾驶创业公司的管理层直言，他们两种技术都有研发，辅助驾驶是赚钱的，无人驾驶相对烧钱，但是后者的技术一定程度能够反哺辅助驾驶。

“未来谁掌握真正的自动驾驶平台化技术，谁就会是王者。拥有这种强大技术能力的自动驾驶公司，将可以实施降维打击。”这是文远知行CEO韩旭在今年的公开表态。

创业公司更愿意尝试平台化和希望实现降维打击，当然科技公司也在走这条路。

无论是辅助驾驶还是无人驾驶，其初衷就是为了解决人类交通事故、提高出行效率而存在的。两者虽然可能还都做不到百分百不出事故，但是辅助驾驶能让人类驾驶更安全，而未来无人驾驶一定是比人类驾驶更安全。

麦肯锡的数据显示自动驾驶技术可以减少90%以上的事故。而政府的数据更为理性，美国政府的一项独立调查报告显示自动辅助驾驶功能可以将碰撞率降低40%。

无人驾驶的领头羊公司Waymo去年发布其2019年1月到2020年9月的公路测试数据，2019年测试里程达610万英里而2020年前三季度其全自动驾驶车辆行驶6.5万英里。

在这相当于“美国普通持证司机 500 多年的驾驶时间”中，Waymo承认的测试车辆卷入18起碰撞事故，不过事故车辆都是“轻伤”，责任几乎都在对方。他们希望通过披露足够有说服力的数据来建立公众对于自动驾驶技术的信任。

甚至在2019年加州车辆管理局公布的MPI（平均接管里程）排名中，百度就超越Waymo位列第一。而在国内，百度Apollo的L4级自动驾驶的安全测试里程已经超过1400万公里，也同样有力验证了自动驾驶出行的安全性。

只是近5-10年，辅助驾驶会是行业发展和企业商业化的主流，无人驾驶技术则是处于厚积薄发的积累阶段。自动驾驶行业在很长一段时间就是两者并存的，这是一个多方共同努力、相互配合、理解、包容才能不断前行的行业。

各方确实都在努力。8月24日，工信部发布公函回复百度董事长李彦宏作为全国政协委员于今年3月提交的《加快自动驾驶商用和智能交通普及，让老百姓出行更绿色便捷，实现碳达峰目标》，表态“将继续推进车联网在典型地区、典型场景大规模试验和商用部署，创新探索运营模式与商业模式，逐步形成可复制、可推广的建设与发展模式”。

在谈自动驾驶色变当下，工信部此时回复李彦宏的提案，某种程度是给予了无人驾驶一个立场鲜明的支持。

企业方面，像百度Apollo早就开始在北京、广州、长沙、沧州等多个城市进行自动驾驶出行的商业化示范运营。

8月18日，李彦宏在今年百度世界大会的现场发布了新的自动驾驶出行服务平台——“萝卜快跑”，是其自动驾驶叫车软件“Apollo GO”的升级版本。

在1400万安全测试里程和40万累计服务人次的基础上，百度希望通过推出“萝卜快跑”来加速自动驾驶出行的商业化部署，面向公众全面开放。

只有越来越多的Robotaxi企业开始进行商业化试运营，投入更多的车辆，他们才能在不断完善技术的同时，让更多普通大众也能接触无人驾驶技术，慢慢消除对于“无人”的恐惧，让它逐步走进百姓的生活。

正如董扬所言：“高等级智能驾驶技术的出现，是科学技术的巨大进步，这一技术进步不可能在短期内完成。目前高等级智能驾驶技术处于在使用中进一步完善的阶段，只有科学地看待和应用，才能既真正造福人类，又避免不必要的伤害。”

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