自動駕駛的概念挺火,但確實沒幾個人真正體驗過 L4 級別的全自動駕駛。

車廠、供應商、科技公司和創業公司都在做自動駕駛,到現在為止敢出來展示高級別全自動駕駛的,也一共沒有幾家。

一方面是因為高級別無人駕駛的演示有一定的安全以及可靠性風險,另一方面是因為,找到一個合法且允許進行自動駕駛適配的場景,也受到很多法規以及可行性上面的制約。

跟蹤自動駕駛技術進展做報道一年多的時間,剛剛體驗的馭勢科技無人車是我高級別自動駕駛的第 3 次完整體驗。之前的兩次分別是百度無人車在烏鎮的簡單道路狀況公開路段的短距離測試,以及雷諾無人車在封閉園區的自動駕駛車測試。馭勢科技做的無人駕駛車走的是一條不太一樣的路線,主要專註在特定場景下的低速無人駕駛車領域。這次體驗的無人駕駛車,是馭勢科技在杭州來福斯廣州地下車庫的低速無人車商用項目。

關注自動駕駛的人大概都知道,自動駕駛核心的感知、決策以及控制,在核心技術基礎上是要以來感測器的感知以及基於 GPS 技術的高精度地圖的路線規劃來進行。地下車庫做無人車的主要難點,在於地庫是沒有 GPS 的,所以車輛的定位以及路線的選擇和規劃,要用其他感測器來做。另外地庫環境雖然封閉,但在內部還是個開放環境,在高峰期時人和車對道路的影響都比較多,所以還是個比較複雜的室內環境,做自動駕駛技術有一定的難度。

在今年 5 月底採訪馭勢科技創始人吳甘沙的時候,就曾經聊過為什麼馭勢科技作為一家自動駕駛創業公司,要專註地庫這種比較適合低速無人車的小場景。當時吳甘沙給出的答案首先是全場景的自動駕駛其實前途未卜,先從特定場景的低速無人車來入手,其實是找到了一個大公司不會去吃的商業縫隙,但其實這個縫隙仍有很大的盈利空間,也更好把項目落地。

之前在聊無人駕駛的時候,我也曾多次表達過這樣的觀點,要想做全場景的自動駕駛,要做出改變的不僅僅是獨立的車輛,還有整個交通系統,人類駕駛員所熟知的交通規則甚至都要為其改變,所以這不是單獨一兩家公司能夠搞定的。簡單場景的低速無人車所需的感測器更少,感知環境產生的數據量更少,優化演演算法的難度更低,實現良好無人駕駛效果的難度也更低。另一方面在一些封閉環境的自動駕駛,其實是更加容易在短期內實現商業化的,尤其是在目前無人駕駛路試法規還不完善的情況下。

來聊聊馭勢科技做的地下車庫無人車的整體體驗。

自動駕駛離普通人最近的一次體驗,也可能是最容易讓人著急的一次體驗

此次馭勢科技展示的是與杭州來福斯廣場地下車庫合作的無人駕駛車項目,主要用於地下停車場用戶從客梯取車的這個過程。自動駕駛測試車改裝自一輛電動的高爾夫球車,改裝不算複雜,從車輛外部其實還能非常明顯看到各種感測器。

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此次展示的無人車主要還是採用攝像頭以及 16 線的激光雷達來作為感測器方案的硬體組合。感測器分佈在車輛的正面和側面。車後方並無太多感測器,車輛也沒有自動駕駛倒車的功能。主要目的其實還是針對地下車庫接送乘客的使用產經時,倒車這個功能不太常用且可以用別的方式代替,所以在感測器方案上降低了整體成本,也降低了演演算法的研發難度。

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整個體驗流程模擬了一個用戶找車的過程。在停車場電梯的門口用戶可以輸入自己的車牌號,找到自己停車的位置,隨後叫自動駕駛車過來接人,通過自動駕駛車找到自己車的停放位置。先給一個整體評價,除了自動駕駛車因為速度的限制整體駕駛行為顯得格外謹慎外,整個自動駕駛的叫車,開車,最終停車以及返回的環節還是相當流暢的。

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車前面兩端有兩個 16 線激光雷達,車頭正方有一個視覺識別攝像頭。車內駕駛員和副駕的位置有兩個屏幕,一個是一套有相對完善 UI 的自動駕駛用戶系統,用戶可以輸入自己的車牌號並且通過這個屏幕獲取自動駕駛車目前的行進信息。

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另一塊屏幕是技術人員用來調校自動駕駛技術的屏幕,但通過這塊屏幕,可以看到更為詳細的地下車庫的地圖信息,以及自動駕駛車實時感知到的周圍環境。感測器感知敏感度還是相當敏感的,但感知範圍比較小,僅有正向半米左右的距離。當然,在每小時 10 km 的地下車庫限速下,這個感知範圍其實足矣。

流程其實不用多說,拍了個小視頻,能夠相當直觀展示整個自動駕駛體驗的過程。

還有些有趣的小細節值得說說。

自動駕駛離普通人最近的一次體驗,也可能是最容易讓人著急的一次體驗

地下車庫的自動駕駛主要難度在於沒有 GPS 定位,比較複雜的燈光環境也給攝像頭的視覺識別能力造成了些影響。為了提高定位精度,馭勢科技其實在地下車庫的房頂貼了一些二維碼,並且在車上安置了一個朝上的攝像頭,為了方便識別二維碼進行定位。但與技術人員詢問時對方表示,目前定位還是非常準的,這個二維碼幾乎是用不上了。地下車庫的自動駕駛技術基本上也已經成熟了。

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還有就是此次馭勢科技與杭州來福斯的合作,合作期是兩個月的時間,自動駕駛每個工作日的下午一點到四點向外部開放,馭勢科技在這個項目上還掙了些錢。可以說是這個商業化的 demo 還算運轉健康。

當然,從整體體驗上來講,這個自動駕駛的演示還比較初級,仍有不少地方有可以優化的地方。比如我認為本質上單次往返接送的自動駕駛車其實效率很低,如果能夠多人同時輸入車位,無人車自動規劃路線送人去車位,顯然會提升效率。從基礎層面上這個功能理論上不難,但馭勢科技目前還沒有做到。

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另一方面這次展示還是實驗性質比較強,車輛行進尤其是在拐彎時候,整個動作並不是特別順暢。操控的流暢程度很大程度受限於車輛動力輸出以及轉向時候的操控性,高爾夫球車的操控能力本來就不是很好,所以改裝后的自動駕駛車轉向能力一般可能和這個車的性能有些關係。當然也可能是因為測試數據不多,自動駕駛的控制演演算法還不夠完善造成的。

儘管在技術層面上,馭勢科技展示的地下車庫無人駕駛車已經能夠實現完整的功能設定,但是從實際體驗來講,嘗鮮的喜悅感大於無人駕駛提供的便利幸福感。

另外,也許是我自己一直關注這麼個領域覺得無人車還有很長的路要走,也不能太過樂觀。普通人還是有很多人對這樣一台無人車有興趣的。今天體驗的過程中,很多人經過時候都會饒有興趣的說這是無人車啊,挺厲害的樣子。

也許這就是短期內商機啊,回過頭看看之前的風口 VR,線下店們不也就是靠嘗鮮撈了一波紅利?

期待更多純自動駕駛項目落地。