路漫漫其修远兮
文/云中子
一
约公元前400年（距今已超过2400年），墨子在鲁国乡村的一间普通民屋中做了一个光学实验。
屋子很暗，透过墙壁小孔，屋外一位年轻人的影像随着室外的光线从小孔中穿透过来，在黑屋子里形成了一个倒影。
墨子在室内观察并记录了小孔成像的现象：
“景光之人煦若射，下者之入也高，高者之入也下。”（《墨子·经下》）
几乎在同一历史时期，古希腊科学家亚里士多德（Aristotle）也在观察小孔成像，他看见太阳光从形状各异的小孔穿过总是在另一方形成一个圆光斑。不过，亚里士多德并没有得出小孔成倒影的结论。
直到1400年之后，波斯科学家Alhazen才描述小孔成像原理（“Book of Optics”，1021 AD）。
从墨子第一次记录小孔成像，到世界上第一张留存至今的照片的诞生，相隔了大约2200年之久。
大约在200年前，法国摄影先驱约瑟夫·尼塞福尔·尼埃普斯拍摄了从他家窗户上看到的景色——《勒格哈的窗外景色》也成为目前已知世界上第一张可以永久固定影像的照片。
人类对未知永葆好奇，科学的发展才得以像一条条毫无关联的丝线一般无限蔓延。无形中，这一条条丝线又相互交织，逐渐形成一张认识新世界的大网。
大约在400年前，物理学家伽利略做了一个在当时看来既有趣但又没什么结论的实验：他提着一盏灯站在山头，然后把灯盖了起来；远处的另一个山头上，他的助手在看到灯灭的一瞬间也把自己手上的灯盖了起来。
伽利略想用这样的办法计算出光的速度。可惜在当时的技术条件之下，他不仅没能测出光速，甚至没能判断出光速是不是无限的。
不过，伽利略的实验还是给了后人无限启迪。如今，人类已经能测出一束光射出遇到物体后返回的精确时间差，并知道精确的光速。这个用来测量发射点到目标物体距离的方法叫做“飞行时间”，简称TOF。
TOF在很长时间里，并没有映射到日常生活中，但当大多数人对“自动驾驶”耳熟能详后，一切不再神秘如初。如今，配备激光雷达的量产车，正是利用TOF测距，通过激光来感知周边的三维环境。
千百年来，一个个看似毫无关联的实验与成就，为此后人类不断迈向更便捷、更科技的生活奠定了基础。
二
自动驾驶技术首次提出是在1939年。通用汽车在世博会搭建的Futurama的模拟城市展厅，提出了自动高速公路（Automated Highway System，AHS）的概念。这是目前智能汽车、智能交通最早的雏形，即便是百年之后回望，仍不得不赞叹其前瞻性。
而普遍被认可的第一辆“自动驾驶”汽车是Stanford Cart。在70年代早期，它可以利用摄像头和早期的人工智能系统来绕过障碍物。但是缺陷也足够明显：处理速度太慢——每移动一米需要20分钟。
1995年，卡内基梅隆大学的研究人员托德·约赫姆（Todd Jochem）和迪安波默洛（Dean Pomerleau）驾驶着配备自动驾驶的1990年的庞蒂克Trans Sport——NavLab 5穿越美国。在将近3000英里的路程中，这辆货车确实是在自动驾驶。用挡风玻璃的摄像头来寻找车道线，人类负责踩油门和刹车。
21世纪初，美国国防部高级研究计划局举办了一场比赛，邀请全世界各地的企业或人来制造一辆能够横穿加州莫哈韦沙漠的自动驾驶汽车。
当时，没有一个进入决赛的选手能完成全部路程。不过值得一提的是，卡内基梅隆大学的Sandstorm表现最优，这是一辆配备有摄像头、激光扫描仪、雷达的悍马，车辆上还有一个装满电子设备的重达1000磅的盒子，以便在崎岖的地形中找到行驶路线。
当美国国防部高级研究计划局在2005年再次举行比赛时，有五辆车完成了所有的路程。最快的是斯坦福大学的Stanley。它是一辆使用了现代标准摄像头、雷达和激光扫描仪的大众Touareg，在很大程度上依靠机器学习来理解其收集到的数据以及决定如何行驶。
2009年，Google建立了由Thrun领导的自动驾驶汽车项目，在接下来的几年里，谷歌掌握着自动驾驶汽车领域的话语权，逐渐地将技术推向汽车工业无法忽视的地步。
如今，无论是大众、丰田、宝马等传统汽车巨头，还是特斯拉、蔚来、小鹏等新型汽车企业，都在不断加大自动驾驶研发投入。这使得普通消费者真正有机会体验到科技带来的便利性。
不过，现阶段的“自动驾驶”，更准确的说法应该是“辅助驾驶”技术。
追求“自动驾驶”几乎成为所有造车企业的终极目标。就连刚开始造车的雷军都在苦苦追求自动驾驶领域的成就。根据官方数据，小米汽车自动驾驶项目一期投入33亿元，团队规模超过500人。
三
通往自动驾驶的道路上，关于技术路线的选择行业内依旧吵吵嚷嚷。
在国内，几乎所有的汽车企业都选择了激光雷达路线。它们通过预埋激光雷达，为新车贴上了“智能化”的标签。
不过，特斯拉CEO埃隆·马斯克，曾多次公开攻击激光雷达路线：“傻瓜才用激光雷达”，并且坚持采用纯视觉路线。
但无论是特斯拉的纯视觉路线，还是国内纯视觉+激光雷达的路线，目前都尚未做到对障碍物尤其是静止物体的完全精准识别，也不能百分之百杜绝事故的发生。
伴随更多具有辅助驾驶功能的车辆投入量产，消费者开始享受到科技带来的便利性，但也承受着技术尚未完全成熟时所需付出的血的代价。
2022年8月10日，一辆小鹏P7汽车的车主在高架桥上与道路前方停止的车辆相撞，导致人员死亡。网络流传疑似车主的言论显示，这辆飞速行驶的P7开启了辅助驾驶功能后车主分神，未留意到前方静止车辆。
针对此次事故，小鹏汽车方面回应：我们将全力配合相关部门进行事故调查，持续跟进后续结果，并协助客户处理后续相关事宜。
不只是小鹏，近期包括理想、零跑甚至特斯拉都遭遇到辅助驾驶功能是否足够安全的质疑。
8月8日，一辆理想ONE在某高速路段以77公里/时的车速行驶在最左侧车道。随后，最左侧车道前方出现了一辆打着双闪且停在路边的工程车辆，而理想ONE径直撞上了该车辆。
据理想官方回应 :用户是开启了NOA（导航辅助驾驶）功能，但用户一直处于脱手情况也就是没有握方向盘。此外这个事故超出了2021款理想ONE的ADAS的工作范围（静止车辆）。
事实上，早在今年5月，就有理想ONE车主发帖表示，其在高速开启自动驾驶模式的情况下车辆仍撞上前方工程车，车辆完全没监测到前方的庞然大物，没做出任何反应和提示，也没有减速。
8月10日，Green Hills Software首席执行官丹·奥多德发布了一个特斯拉FSD的测试视频，视频中开启FSD模式的特斯拉在遇到儿童身形大小的人体模型时并未刹停，而是径直撞了上去，并造成了损坏。
丹·奥多德称：“特斯拉FSD有致命的威胁。”
在此之前，今年5月一辆特斯拉Model S轿车在美国加利福尼亚州纽波特海滩撞上建筑设备，据警方称，车内的三人遇难，另外还有三名工人受伤，这起事故最近被添加到美国国家公路交通安全管理局NHTSA的SCI案件清单中，他们可能正在调查特斯拉的驾驶员辅助功能是否处于活动状态，或者该公司的自动驾驶系统在事故发生期间是否处于活动状态。
根据NHTSA披露的涉及自动驾驶汽车 (AV) 和配备先进驾驶辅助系统 (ADAS) 的汽车碰撞和死亡事故统计情况的报告，2021年6月1日到2022 年5月15日为止，共发生392起涉及ADAS技术意外，有6人丧生、5人重伤。
“目前摄像头+毫米波雷达的组合像青蛙的眼睛，对于动态物体判断还好，对于非标准的静态物体几乎无能。视觉在这个层面的进展几乎停滞，哪怕是动态，车辆以外的识别率也低于80%，千万别真当自动驾驶来使用。”此前，理想汽车CEO李想曾公开表示。
毫米波并不是不能感知静止物体，只是它对于金属极为敏感，考虑到毫米波雷达可能会将指示牌、广告牌、红绿灯之类的静止物误当做障碍物，在公路上频繁突然刹车，所以厂商干脆将静止物体反射回来的信号过滤处理（静态杂波过滤）。如果对方是运动车辆，毫米波雷达会正常感知，但遇到静止的障碍物，车子反而直接将其过滤。
也因如此，不少智能汽车的车主手册都有这样的明确警告：“如前车静止或缓行，**存在无法刹停的风险。”
四
研发自动驾驶系统的最终目标是让自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更加安全，但目前，这个过程正经历血的代价。
目前，市场上车辆所搭载的“自动驾驶”功能，基本仍处于国际标准上的L1、L2级别或国标下的2级、2级以下，也就是辅助驾驶，驾驶员仍需对驾驶车辆全权负责。
但是，许多车企在宣传时却故意将概念模糊，将自动驾驶作为“卖点”。
在绝对安全、智能、自动的驾驶时代到来之前，当前的“辅助驾驶”功能尚未实现脱离驾驶者的监控，很多自动化的功能并不能覆盖所有场景。
也因如此，当前的辅助驾驶功能遭到网友吐槽：“既然双手不能离开方向盘，驾驶员也不能分心，那要辅助驾驶功能究竟有什么用？”
目前的辅助驾驶功能真的不靠谱吗？
特斯拉此前曾公布其2021年第四季度车辆安全报告。报告显示，特斯拉在第4季度，平均每431英里在有自动驾驶辅助参与下的驾驶过程中会出现一起交通事故，安全性同比提升25%。在没有自动驾驶辅助参与，但有主动安全的驾驶过程中，会发生2.7起交通事故。
这一数据说明，自动驾驶辅助提高了驾驶安全性，但仍是一家之言。
不过，人们依旧无法接受车主在开启辅助驾驶功能时产生分神而发生的事故，一旦致人伤亡，一定将冰冷的技术推上伦理的绞刑架。与此不同的是，人们能够接受一个司机因各种原因发生交通事故，虽然这也同样经历了漫长的过程。
科技创新的路上难免面临未知的风险，探索的路上也绝不可能一帆风顺。自动驾驶汽车的安全性，在未发展成熟的前提下妄下定论，无异于在阻挠人类对技术的探索。
但是，科技的进步不该被扣上各种夸大的表述，更不应以鲜血和人命为代价。控制好手中的方向盘，是任何一个驾驶员目前能做到、也应该做到的基础。
天下一言：
傲不可长，欲不可纵，
乐不可极，志不可满。
