近年來，自動駕駛成為汽車行業熱點，但是事故頻發，商業化落地困難阻礙了自動駕駛技術快速發展。文章以駕駛安全為核心，提出了新的自動駕駛等級劃分方法并對不同等級內容進行詳細闡述?；诖朔椒ǎ赋霎斍白詣玉{駛技術發展路線弊端并規劃了一種在量產車上逐級釋放自動駕駛功能的技術路線，供行業參考。

前言

汽車自發明以來，經歷一百多年的發展，已經成為人們生活中不可或缺的一部分。2017年，世界范圍內銷售汽車9680 萬輛[1]，2018 年底，中國汽車保有量達到 2.4 億輛[2]。龐大的汽車存量造成日益嚴重的交通擁堵，環境污染，能源消耗等社會問題。自動駕駛技術被認為是解決這些問題的有效方法，但近幾年，自動駕駛汽車事故頻發，如：2016 年 5月 7 日，特斯拉一輛開啟“自動輔助駕駛”的轎車撞上一輛貨柜車，駕駛員身亡[3]；2018 年 3 月 18 日晚，美國亞利桑那州一名女子被 Uber 自動駕駛汽車撞傷之后，不幸身亡[4]。這引起人們對自動駕駛安全性的擔憂，并迫使我們重新審視和思考自動駕駛技術的發展。

通常，企業在研發自動駕駛產品時，會根據自動駕駛技術等級進行產品定位并制定技術路線圖，所以合理的自動駕駛等級劃分可有效促進產業政策制定，引領技術發展方向。當前，業界廣泛采用國際自動機工程師學會（SAE）的 6 級劃分方法（J3016TM）[5]，該標準依據動態駕駛任務定義自動駕駛級別，但缺少了對駕駛安全的考量。本文參考 J3016TM， 根據當前自動駕駛技術發展現狀，以駕駛安全為核心，提出一種新的自動駕駛等級劃分方法和技術發展路線。

1自動駕駛等級劃分方法

1.1自動駕駛等級劃分基本原則

1.1.1安全優先

汽車駕駛是非常復雜的過程，從自動駕駛汽車事故統計[6]中可以分析出，自動駕駛系統（以下簡稱系統）在感知和決策方面仍然存在缺陷。雖然系統可以避免人類誤操作，并且不知疲倦，但是面對緊急意外情況，仍然無法正確處理。在整個行駛域中，人類駕駛事故和自動駕駛事故關系可以用圖 1 表示。我們希望，即使是第三方責任，自動駕駛事故的范圍和數量都遠低于人類。只有系統成熟到一定程度，能有效避免事故時，人類才能放心地把駕駛控制權交給系統。所以實現自動駕駛的首要目標是解決安全問題，實現“0”事故， 次要目標才是代替人。

圖 1 人類駕駛事故與自動駕駛事故關系圖

1.1.2逐步接管駕駛權

自動駕駛是一項多學科融合、多技術集成的新技術，系統控制器多采用人工智能技術，是自動駕駛最核心部分。人工智能水平決定了系統的“智力”水平，目前，人工智能只達到嬰兒階段[7]，它不具有根據邏輯推理掌握新知識的能力。“監督學習”是迄今為止最成功的機器學習方式[8]。對于自動駕駛系統，人類駕駛員是最好的老師。系統需要在人類駕駛員參與下，進行海量的學習和訓練，才能不斷完善成熟。也就是說，系統需要在人類的監督和幫助下，逐步接管駕駛權。自動駕駛成熟的過程也是人工智能邁向更高階段的過程。

1.1.3關注執行層

自動駕駛系統分感知層，決策層，執行層，分別代替人的眼睛，大腦，手腳。實際上。對于自動駕駛，不管感知和決策采用何種技術手段，最終體現自動化水平的是執行層， 是自動駕駛對車輛的橫向和縱向控制能力。所以自動駕駛可以按照系統對車輛加速，制動，轉向的控制能力進行劃分， 并配以使用條件說明。

1.2自動駕駛等級劃分設計

基于以上原則，自動駕駛可以分L1~L5五級，其中L1~L3為自動駕駛系統輔助人類駕駛， 稱為高級駕駛輔助系統（ADAS）；L4 為人類輔助自動駕駛系統；L5 為完全的自動駕駛，不需要人類輔助，稱為無人駕駛。自動駕駛等級劃分設計見表 1。

表 1 自動駕駛等級劃分標準

各個級別的含義和解釋如下：

L1 級：車輛的加速，制動，轉向完全由人類操作,系統只提供警示，提示類信息，主要目的是提高駕駛安全性和舒適性，如前撞預警，車道偏離預警，盲區檢測，疲勞駕駛提醒等。對于自動駕駛系統，這一級別主要體現系統感知水平， 考驗感知系統的誤報率，漏報率，準確度，算法邏輯合理性等。

L2 級：車輛的加速，制動，轉向由人類操作。當系統感知到危險狀況并判斷駕駛員未采取安全操作或者操作不足以規避風險時，系統進行短暫的干預，直到危險解除后，系統退出干預。汽車行駛安全問題主要來自碰撞（前撞，后撞， 側撞等），人類駕駛的避撞操作除了單一的加速，轉向，制動， 更多的是復合操作，如轉向+加速，轉向+制動，以及轉向時， 加速和制動不同頻率的切換，汽車駕駛避撞操作見圖 2。目前市場化應用的駕駛干預功能只涉及制動系統，如 AEB，ABS，ESC。單純的制動干預無法完全起到避撞作用，特別在高速行駛時，緊急制動可能導致連環撞車。ECE R131[9]要求進行靜態目標試驗時，測試車輛應降低車速減少碰撞損失， 而非避免和前車相撞，目的是為了避免后車追尾。在行駛中， 當駕駛員面對前方緊急情況時，除了制動，一般會采取轉向+制動，以避免事故。所以現階段應大力發展 L2 級干預駕駛技術，如自動緊急加速（AEA），自動緊急轉向（AES），以及 AEB，AEA，AES 相互之間的協作。越過 L2 級的自動駕駛技術想要提高行車安全，需設置較高的安全閥值，降低行駛效率，這樣會造成交通擁堵，違背了研發自動駕駛的初衷。

L2 級干預駕駛成熟后，可真正起到避撞作用，為最終無人駕駛打下安全基礎。

圖2 汽車駕駛避撞操作模型

L3 級：車輛的加速，制動，轉向中的 1 項或者 2 項由系統操作，其余駕駛動作由人類操作，也就是“人機共駕”。正如上文所說，駕駛是加速，轉向，制動相互協作的過程，“人機共駕”相當于兩個司機開車，“人”和“機”駕駛能力和決策能力不同，而且人類駕駛風格也會隨著心情和時間急迫度發生變化，相互之間很難默契配合。這會給駕駛員造成很大心理負擔，使駕駛員產生恐懼。所以 L3 級別并未實質提高駕駛效率，只是自動駕駛過渡階段。現階段 L3 級應用主要是簡單場景的泊車輔助，高速公路自適應巡航（ACC） 等。

L4 級：加速，制動，轉向全部由系統操作，駕駛員需根據系統請求接管車輛。車輛在大部分時間自動駕駛，但車上仍然需要配備駕駛員，駕駛員手腳可以離開方向盤和踏板做其它事情。當系統感知環境變化無法執行駕駛動作，或者系統出現未知錯誤無法繼續進行自動駕駛時，系統及時提醒駕駛員在一定時間內（時間足夠長，比如 10S 以上）內接管車輛，即使駕駛員未及時接管，車輛可自行減速行駛到安全地帶。需要注意的是，L4 級別的自動駕駛系統已經具備 L2 級應急處理能力，不應因事故風險，要求駕駛員隨時立即接管車輛，那樣駕駛員需始終保持注意力集中，如果分心或者睡著，就會釀成事故，行駛安全無法保障。

L5 級：無人駕駛階段，從出發地到目的地，加速，制動， 轉向全部由系統操作，車輛可以不配備駕駛員，系統感知和決策能力，冗余技術完全可以保障車輛高效、安全地到達目的地。人類駕駛員徹底解放。

1.1自動駕駛適用條件說明

我們期望全天候，全路況使用自動駕駛汽車，這要求系統使用環境不低于人類駕駛，但自動駕駛發展過程中，技術從無到有，再到成熟，是一個不斷探索與循序漸進的過程[10]。系統在滿足車規級同時，需要不斷完善并擴大使用場景和適用范圍。當自動駕駛系統適用條件低于人類駕駛時，應在系統名稱上做明顯的標志，以提醒消費者防止誤用。建議在系統名稱的右上角增加“R”（R 表示 Restrict），如 AEBR，L3R，并對限制使用條件做詳細說明。以家用轎車為例，自動駕駛系統適用環境和場景如表 2 所示，不滿足這些使用條件的自動駕駛系統應增加限制使用說明。

表 2 自動駕駛系統適用條件

2自動駕駛技術路線分析與規劃

2.1目前主流自動駕駛技術路線

“漸進演化”路線：從 ADAS 開始應用，對自動駕駛持謹慎態度，注重投入與回報的平衡，傾向于研發現階段可量產的 ADAS 產品，并逐步研發到無人駕駛階段。這種路線安全穩定，但對自動駕駛技術投入的不足，會導致其在未來產品競爭中處于劣勢。大部分傳統車企和零部件企業走這種相對保守的路線。

“革命性”路線：一開始就研發 L4 或者 L5 級自動駕駛汽車，追求無人駕駛的快速落地，但現有技術瓶頸難以快速突破，即使實現“無人駕駛”，也嚴重依賴高精度地圖和循跡技術。對道路環境要求高，只能在特定的區域和環境下使用。一般科技公司走這種技術路線，如谷歌。近幾年，越來越多的傳統車企也加入到這個陣營，如福特，通用。

“特斯拉”路線：在搭載自動駕駛系統硬件的汽車上， 首先應用輔助自動駕駛功能，讓用戶體驗自動駕駛便利的同時，幫助其不斷積累測試數據，通過軟件升級完善自動駕駛系統，最終實現無人駕駛。因為該路線越過 L2 階段，對道路風險識別和控制能力不足，所以要求駕駛員雙手不能離開方向盤，如果駕駛員分心，容易導致安全事故。實質上，該路線并未真正降低駕駛員勞動強度。

2.2自動駕駛技術路線規劃

自動駕駛離不開大量測試，測試一般經過軟件在環，硬件在環，車輛在環，封閉場地測試和公開道路測試 5 個環節。通過設定虛擬場景對系統進行仿真訓練，可大大縮短了測試時間和成本，但虛擬場景所能覆蓋的真實復雜的交通環境非常有限，而且仿真的效果受限于技術人員駕駛經驗和水平。公開道路測試是自動駕駛最有效測試方法，根據美國蘭德公司報告[11]：在 95%置信水平下，要證明自動駕駛汽車事故死亡率低于人類（人類駕駛汽車每 1 億英里死亡 1.09 人），需要進行 2.75 億英里以上的安全行駛測試，采用 100 輛車組成的車隊，每年 365 天，每天 24 小時不間歇地以 25 英里每小時的速度進行測試，大概需要 12.5 年。這種通過配備駕駛員的測試車輛進行公共道路測試的方法，成本過高，而且積累到目標里程數要數年。

本文推薦的技術路線參考“特斯拉” 路線，利用安裝自動駕駛系統的量產汽車，通過市場化運營累積測試里程，不同的是，自動駕駛功能要從 L1 到 L5 逐級釋放。具體技術路線規劃如下：

a） 裝備自動駕駛系統的汽車大量投放市場，首先開放預警功能，訓練 L1 級感知能力，識別風險能力，并向駕駛員學習避險操作。

b） L1 級成熟后，車輛釋放 L2 功能。在危機時刻干預油門，制動，轉向，避免碰撞，人類駕駛員可以隨時中斷干預駕駛，接管車輛，直到“安全防撞系統”實現“0”事故。在這一過程中。系統模擬 L4 級自動駕駛，下達指令給線控系統，但是線控系統并不執行命令（L2 級指令除外），系統會對比下達的指令和司機操作的吻合度，并向駕駛員學習， 完善控制算法。

c） L2 級別成熟以后，自動駕駛汽車具有行駛安全保障能力，系統釋放 L4 級功能，這時僅需要駕駛員監督車輛運行，在必要的時候接管車輛，即使人類不接管，車輛會自行開到安全地帶。

a） 隨著 L4 級別技術成熟，人接管車輛的概率越來越低，直到不需要接管，實現 L5 級無人駕駛。車上不需要駕駛員，乘客可自由選擇自動駕駛模式，如舒適模式、效率模式、緊急模式。

L2 和 L4 是自動駕駛發展的最關鍵階段，也是最漫長的階段，但是借助產品市場化大大縮短技術研發周期和成本。如果全球每年有 1 百萬臺汽車安裝自動駕駛系統，每臺車行駛 1 萬公里，每年可以累積行駛里程 1 百億公里。

結束語

在自動駕駛輔助技術（如 V2X，電子導航地圖）幫助下， 無人駕駛終將實現，并改變我們的生活方式。可以憧憬的未來可能是這樣的：世界上，私家車數量將減少 4/5，人們不用考駕照，也不需要購買汽車，而是向出行服務公司租賃無人駕駛汽車，因為 10 年租賃費用遠低于汽車貶值，租賃汽車更劃算，而且用戶不需要支付加油，充電，保養維修等費用， 這些全部由公司負責，但是需要用戶把車輛 90%的閑置時間交由公司管理，作為共享汽車接客，收益雙方共享。無人駕駛汽車將改變汽車產業結構，汽車制造廠淪為代工廠，出行公司每次向代工廠下達 10 萬臺甚至百萬臺訂單。此外，充電站，加油站，洗車店，超市，全部集中在同一區域為自動駕駛汽車服務。這時誕生一個新職業，自動駕駛社區管理員， 負責管理附近的無人駕駛汽車。當無人駕駛汽車進站充電的同時，管理員組織人員對車輛進行清潔，檢修維護，充滿電后，超市人員將客戶網絡下單的貨物放進后備箱，無人駕駛汽車載貨回家。