近年來，關於自動駕駛技術的話題引發了廣泛關注，其發展迅速，正在深刻改變著人們的生活方式。特斯拉的全自動駕駛系統（FSD）、華為的智慧駕駛系統（ADS）以及國內車企自研或合作研發的智慧駕駛技術，各具特色，各有優劣。作為一名資深工程師，簡單聊聊我眼中的智能駕駛系統。
我們都知道航空安全是比汽車安全幾個數量級的。我們通過一個特例來類比兩個領域的自動駕駛系統，看它到底是不是安全的
2008年2月23日，美國空軍部署在關島安德森基地的一架B-2隱身轟炸機“堪薩斯精神號”，起飛不久后便墜毀在跑道上。在此之前已經安全服役19年，參加3起戰役都毫髮無損。即便如此安全的飛機也遭遇了“安全駕駛設計的隱藏問題”，造成的墜毀，也造成了有史以來最昂貴的空難。一架價值24億美元的頂尖隱身轟炸機！飛行員跳傘逃生，如果是汽車，駕駛員沒有任何逃生機會。詳細瞭解可以去B站看完整版“【ACICFG】空中浩劫S22E03：2008年安德森空軍基地B-2轟炸機墜毀事件”。
事故原因：飛機在停機坪淋雨，造成3個感測器故障，起飛時機載計算機使用了錯誤數據，大角度抬頭，飛行員推操縱桿並加大最大油門，也沒能挽回飛機，最後失速墜毀。
設計工程師為保證數據的可靠性，採取了24個大氣數據感測器，分組后產生4組數據流，如果數據流發生衝突，機載電腦就會選擇其中的2組進行處理，也就是排除錯誤數據，留下正確數據。結果計算機選取了錯誤數據，這一個小BUG導致了24億的飛機墜毀。
這是一架做了嚴謹設計和完整驗證，並經歷了19年服役，有專業人員維護，最頂尖的飛行員駕駛的飛機，尚且發生了如此嚴重的事故。你相信哪個車企能做到飛機設計一樣的嚴謹，哪個4S店做到機務一樣的維護，來保障你的安全？還是你比飛行員有更快更準的反應速度？軍機在無力回天時，還有彈射逃生，而你坐在汽車裡只有眼看著等死。
那麼你可以把自己的生命交給現在的所謂的“自動駕駛”嗎？
我們從最簡單的智慧駕駛開始說起，那就是“定速巡航”或者“ACC自適應巡航”，它們在早期油車的高配車型上配置較多，相當於L2級的自動駕駛。
定速巡航：相當於機器自動幫你踩油門，控制車速到設定的值。完全不管路況，只管車速恆定。它的工作原理說起來不算複雜，主要依靠車輛上的感測器與控制單元協同運作。當咱們開車在路況良好的道路上，按下定速巡航的開關，並設定好期望的速度數值後，車速感測器就開始發揮關鍵作用了。它會持續不斷地監測車輛的實際行駛速度，然後將檢測到的脈衝信號傳送給汽車的電子控制單元（ECU），ECU在控制發動機，使車速保持恆定。
ACC自適應巡航：在定速巡航系統的基礎上，加上前車距離感測器，當與前車距離近以後自動降速，並保持安全距離。
定速巡航為保證安全，控制邏輯應是最低級別，它應在人為干預即退出：取消按鍵、踩剎車、手剎等。
簡單的自動駕駛其實演算法上已經比較複雜了，要取得速度、距離、加速度、扭矩、制動力等狀態，解算出速度誤差、距離誤差、加速度誤差，再算出期望的扭矩和制動力。還要求系統在毫秒級算好，並作出回應，否則可能車知道要減速了，但是沒來得及減速就撞上去了。
即使這麼簡單的系統也存在失效的風險，早期就有多起事故車輛進入定速狀態后不能退出。感測器、控制單元和執行器，某一個部件損壞，這時考驗車企的設計能力的就來了，故障檢測或者控制邏輯設計失誤就可能會導致車輛保持高速行駛，甚至車速不受控的一直提高，造成危險。
當前的智駕系統有特斯拉的全自動駕駛系統（FSD）、華為的智慧駕駛系統（ADS）以及國內車企自研或合作研發的智慧駕駛技術，各具特色，各有優劣。目前的智能駕駛系統融入了最新的視覺感測器或者雷射雷達，通過演算法，能夠在一定程度上識別路上的行人、車輛、障礙物、交通標線和信號燈。有了環境資訊再通過決策演算法判斷車輛的加減速、行駛方向等控制邏輯，在很多時候可以匹配地圖或者離開地圖實現車輛的自動行駛和自動泊車。但是無論哪家公司宣傳的L2.99、L3++， 還是在L4級別上取得了進展， 還是L4級別在測試中，都沒有人敢說自己的L4達到了商用標準。
對於一個熟練的駕駛員，眼中看到周圍的景物，腦中做出判斷，幾乎是一種本能反應，幾乎不需要時間或者解釋。而智駕系統是要先完成物體的解算，再做決策，借助於高速CPU和GPU來完成計算，還要通過數位總線傳遞資訊給動作部件實現車輛的控制。高階的自動駕駛會引入更多的變數，並要求系統快速解算，計算量呈幾何級數級的爆漲。更重要的是要對多個因素進行排序，分辨出哪個是威脅最大的，應如何作出應對措施，再驗算應對措施可能導致的後果。對運算速度和演算法的要求就相當高了。當代計算機和人腦來比，在某些固定領域（比如複雜計算、下棋、產線上的自動控制）經過深度開發可以超過人腦，但是發散性和創造性的思維，還遠遠達不到。甚至現在已經大規模引入人工智慧的領域，比如接線員我寧願說它是智障，大部分時間不能解決問題，就反覆重複那幾句話；比如打車的派單系統，明明周圍有司機還要我等五分鐘調幾公裡外的車過來；比如12306和醫院掛號系統，這麼多年和黃牛鬥智鬥勇就是干不過。。。說遠了，回來繼續說智駕。
智駕演算法努力去模仿駕駛員的反應，特別是近幾年神經網路和大數據的學習快速發展，可以給智駕提供堅實的基礎。早期的演算法可以說是簡單粗暴，比如算到車速差（目標速度-當前速度），就直接大油門加速，車速差快到零了再剎一腳，表現出來就是車輛不是加速就是減速，快速轉換，乘車人暈車就是這麼來的。駕駛員是眼睛看出去幾公里，不僅僅看前一輛車，如果三四輛車之前的車剎車燈亮了，那我就已經開始松油門，再觀察距離看是否需要踩剎車；我會觀察前方車道的車輛密度，看哪個車道的速度最快；我會觀察前面幾輛車的駕駛習慣，如果慢吞吞的，我就不跟在他後面；我會觀察大卡車是否有變道的傾向，前方堵車後面有沒有大卡車跟在屁股後面不夠安全距離，如果它衝過來我還有沒有規避的空間。所有的這些分析判斷，在看到景物的瞬間已經在腦子裡判斷完了。而智駕系統能做到幾個就不得而知了，能把跟車和變道做好，大家都在歡呼了。
路面情況的複雜程度是程序無法預知的，所以是沒辦法通過學習涵蓋所有路上可能發生的狀況。美國地廣人稀，大部分時刻都沒那麼擁堵；德國不限速高速雖說速度快，但是人員駕駛素質好，沒有龜速和亂變道，安全性也很高；中國就複雜了，各種路段千差萬別，好的不用說，差的地方才是易發生危險的，鬼探頭、龜速行駛和亂停車、路面雜物、施工不規範、路面破損等等都危及到自動駕駛的安全。遇到極端情況下，比如掉了個輪胎，掉了塊鋼板，智駕是否能夠識別出來的，然後做出決斷，是壓過去、繞過去還是停下來，夠不夠距離反應，後車是否有危險。智駕系統算出來的路線，汽車的硬體是否支援快速回應，完成預定的軌跡。
智駕是涉及到人身安全的，你可以一萬次運行正常，大家開心的體驗。但是一次失誤就帶走了人的生命。所以希望車企對此有敬畏之心，不要過度宣傳和誤導。
目前主流的智駕技術解決方案有2種：視覺方案，激光雷達方案。有觀點認為車設計多放幾個鐳射雷達就比視覺方案高級，拋開成本不談，只談感測器能否帶來安全。
當前主流的智駕系統有兩個主流方案，還有把兩個融合的方案其實哪個都沒做好。其實拋開感測器的參數和演算法去談哪個方案好都是耍流氓。
1. 視覺方案
優勢：- 高解析度圖像捕捉細節（如交通標誌、行人表情），適合複雜城市環境。
- 通過深度學習類比人類駕駛決策，具備“類人”駕駛邏輯。
劣勢：- 依賴光照條件，夜間、雨霧天性能下降；深度感知需演算法推算，精度低於雷射雷達。
2. 激光雷達方案
優勢：- 釐米級測距精度，360°三維點雲建模，惡劣天氣下穩定性強。
- 減少對演算法的依賴，簡化即時決策流程。
劣勢：- 點雲數據解析度低，難以識別顏色和紋理細節；體積大，影響車輛設計。
早期的攝像頭成像精度差，後來發展環視攝像頭、多目視覺融合、高圖元和多光譜攝像頭。
激光雷達的採樣頻率、角解析度、測距精度也有了長足的進展。價格從大幾萬降低到一千多。
感測器作為前端採集，目的都是能準確獲取環境資訊。那麼車輛是如何分辨前面是一張紙還是一塊鐵，攝像頭是通過顏色厚度紋理來猜，激光雷達通過點雲來猜，猜就是通過演算法學習，如果你以前喂給它的數據是準確的，它猜得就準一些。然後決策演算法認為紙是沒有危險的，而鐵塊是需要繞行的。
越高級的智能駕駛就越依賴演算法的準確。而某些車企是不具備演算法能力，想要複製手機堆感測器那一套做法，宣傳上佔據制高點，那是不顧使用者的生命安全，出問題是必然的，出了問題再攻關。
智能駕駛功能為輔助駕駛系統，駕駛員需始終保持對車輛的控制。說白了就是宣傳的時候是智能駕駛，出事故時候是輔助駕駛，還是駕駛員負責。想要我相信自動駕駛，除非車企和相關部門經過測試認為足夠安全了，取消了方向盤和油門剎車，出了事故全部由車企負責。所有數據交由“獨立的第三方”讀取和分析。即使這樣也不能完全避免事故，但是可以通過類比和測算，得到事故概率，比如：1次輕微事故/每10000公里/每車，1次重大事故/每10000公里/每1000車。
我認為自動駕駛系統要有以下演算法組成，不論車企給它起什麼高大上的名字，或者走什麼技術路線，保證準確度和即時都是它的核心需求。
目標檢測：通過攝像頭或雷射雷達，將採集的信號還原成環境中的物體、標線標牌、信號燈狀態。
融合演算法：多資訊源合成最終的真實環境
預測演算法：預測其他交通參與者（車輛、行人）的未來軌跡。
規劃演算法：結合地圖與預測結果，生成安全路徑（如變道、減速）。
控制演算法：將路徑轉化為油門、剎車、轉向指令。
當前保證目標檢測還是最難的，要還原真實的世界環境，它涉及光學、電子學、信號識別和處理、三維建模等；其次決策也是個難題，哪些是安全的可以開過去？哪些情況需要避讓？哪些需要等對方避讓，如果不避讓怎麼處理？還有倫理問題，如果避無可避，一邊有一個人，一邊是一堆人，撞哪個？演算法要具備自學習，否則遇到沒有喂給它的場景它就傻了，那也是不行的！
總的來說，當前的智能駕駛技術仍主要局限於輔助駕駛功能，而真正實現自動駕駛的系統，尚需突破感測器和演算法的限制，不能放心的把自己的生命託付給一個大部分時間看起來不錯，偶爾抽一下風的系統。智慧駕駛系統雖然在提升駕駛效率和減少交通事故方面發揮了一定的作用，但它是涉及到人身安全的，偶爾失效也會導致人員傷亡和重大損失。其核心依賴於先進的智慧演算法和感測器技術，而非簡單的“感測器堆疊”或“廣告宣傳”。真正自動駕駛需要兢兢業業砥礪前行，確保系統既能夠應對複雜環境，又能夠保障駕駛人和交通參與者的安全。