几年前，汽车行业大胆预测完全，5级自治将在2020年或2021年到来。但事实证明这项任务比他们原先想象的要复杂得多。随着汽车制造商承认全自动驾驶技术的发展比预期更困难，过去几周随时随地，随时随地，自驾游的自动驾驶汽车的流行概念有所崩溃。有关该技术未来的问题在4月达到了全面的公众视野，当时福特汽车公司首席执行官吉姆哈克特承认对于大多数工程界来说已经变得非常痛苦。“我们高估了自动驾驶汽车的到来，”众多新闻媒体引用哈克特的话说道。“它的应用范围很窄，我们称之为地理围栏，因为问题非常复杂。”对于公众和媒体上的许多人来说，这一承认令人震惊，主要是因为它越来越相信闪亮的新型自动驾驶汽车将很快登陆经销商。
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尽管如此，哈克特并不是第一个提出这样承认的人。在福特声明发布前几个月，汽车行业一直在散布这种效应的线索。例如，在2018年11月，谷歌自动驾驶汽车部门Waymo首席执行官约翰·克拉夫奇克(John Krafcik)比哈克特更加生硬。“真的，真的很难，”Krafcik在实时流媒体技术会议上说道。“直到你真正在那里并试图做事情，你才知道自己不知道的事情。”
Krafcik继续说，汽车行业可能永远不会生产一辆能够在任何时间，任何天气，任何条件下驾驶的汽车。“自治总会有一些限制因素，”他补充道。
Krafcik和Hackett的评论加强了许多行业分析师两年多来所说的话。“我同意John Krafcik的评论，”Navigant Research的首席分析师Sam Abuelsamid指出，该公司发布了一份关于自动驾驶汽车状态的广泛年度评估报告。“我们无法保证在可预见的未来我们将拥有能够随时随地运行的自动驾驶汽车。”
5级困境
当然，这些陈述与早先的宣言形成鲜明对比。仅仅三年前，许多原始设备制造商在机器人技术的进步的推动下，大胆地预见到在不太遥远的未来，驱动器被视为冗余部件的一天。例如，福特预测它将在2021年发生。“这将是没有方向盘，”前首席执行官马克菲尔兹在2016年表示。“不会有油门踏板。不会有刹车踏板，当然，也不需要驾驶员。“
福特也不孤单。本田公开讨论了在2020年夏季奥运会期间在东京街头开设无人驾驶汽车的问题。沃尔沃，现代，戴姆勒，特斯拉，菲亚特克莱斯勒，雷诺 – 日产等公司的目标是2018年至2025年。有些人谈到了有限的能力：例如，高速公路驾驶首先是城市能力。但信息基本相同：未来就在我们的家门口。
可以肯定的是，今天的信息并没有太大的不同。一个自主的未来仍在那里。但言论正在减弱。大多数原始设备制造商现在更直率地认为自治将是一系列小规模的渐进式步骤。首先，将进行全面的自动紧急制动。然后在地理围栏区域运送机器人包裹和机器人出租车。司机最初会双手靠近方向盘，然后他们就会离开。高度自动化 – 即所谓的SAE 4级驾驶 – 将到达指定地点。但是自治的圣杯 – 完全SAE 5级随时随地，随时随地驾驶 – 现在被认为是更复杂的。
复杂性的原因很多。首先是天气。业内人士表示，最着名的自主测试项目位于加利福尼亚州，亚利桑那州和内华达州，而不是缅因州或明尼苏达州，这并非巧合。
“由于各种原因，降雪很困难，”ADI公司LiDar集团总经理Stewart Sellars告诉“设计新闻”。“我们在自治中使用的大多数传感器都依赖于视线。你正在使用相机，激光雷达或雷达，而雪基本上是遮挡。它阻碍了这些传感器恢复信号的能力。“
这不仅是雪花在空中飘扬，阻挡返回信号的问题。雪也倾向于堆积在路边和中间地带，阻碍了对自主车道保管至关重要的道路标记。
而且，这不仅仅是雪。不同的地理区域呈现出各种各样的天气挑战。塞拉斯说：“如果你去东北，你有冰，大雨和冰雹，那就有一个非常不同的问题需要解决。”“所以，是的，它可能需要比人们预期的更长的时间。”
测试挑战
然而，也许最大的技术障碍是将人类的理解转化为机器人智能。让人类驾驶汽车的情报在很大程度上被认为是理所当然的，复制它被证明是比工程师预见的更大的苦差事。
塞拉尔斯说：“如果你考虑一下，当你在路上开车时，你会在每一英里的路上处理数百个用例。”“你看到的东西，你直觉地知道如何回应。”
虽然这些“用例”对于人类驾驶员来说似乎很简单，但对于机器来说却并非如此简单。例如，当一块纸板吹过200码前方的道路时，人类驾驶员会迅速确定是否应该越过它或绕过它。一台机器不是这样。它是一块金属吗?它重或轻?机器是否“知道”大量的金属不会吹过车道?这是一个更棘手的问题。
大多数此类问题需要通过测试来处理 – 通过驾驶物理里程或执行软件模拟。这两种方法都有它们的位置，主要是因为软件模拟无法预见每一种可能性。例如，当一辆汽车与另一辆汽车同时到达四通站时，这对于一台机器来说是一个两难选择。人类驾驶员倾向于点头或目光接触，但微控制器不能这样做。一些车辆开发商现在教导车辆向前行驶，同时监控其他车辆以获得默示同意，但是这种情况并不简单，并且通常今天无法模拟。
模拟产品的制造商正在努力，并成功地扩大了可以在软件中执行的测试量。专家表示，今天基本上有两种模拟方式：首先，通过记录现实世界的事件并用软件播放它们，其次，通过增强那些播放来包括未记录的情况。
“我们的观点是你需要两者，”MathWorks汽车行业经理Wensi Jin指出，该公司生产一种名为Automated Driving Toolbox的软件产品。“人类的想象力是有限的，总有一些你无法想象的真实案例。因此，您必须能够从回放中获取一定数量的数据并在模拟环境中进行复制，这样您才能进行假设研究。“
对于供应商和原始设备制造商而言，此类程序代表了一个勇敢的测试和验证新世界。供应商表示，该过程与自动驾驶汽车问世之前使用的所有测试程序不同。他们说，对于自动驾驶汽车来说，提供满足规定规格的零件已经不够了。供应商现在必须帮助他们的OEM客户了解传感器和算法开发，所有这些都是在用例的背景下，而不是简单的规范。
“这并不像你只是提供一个必须符合规格的安全气囊传感器，”塞拉斯说。“在无约束的环境中使用自动驾驶汽车，您必须考虑所有用例。这是最大的挑战，你只能通过大量的测试来解决它。“
实际上，需要无数小时的测试。Waymo的Krafcik说，其中很大一部分源于工程师“不知道他们不知道什么”的事实。他们需要更多的测试时间，主要是为了解释他们无法想象的用例。因此，大多数专家估计需要以数十亿计算测试里程的数量。例如，丰田公开表示，需要88亿次测试里程才能安全部署自动驾驶汽车。
然而，无论数字如何，几乎每个人都同意大量的物理测试仍然是不可避免的。塞拉斯说：“有些情况我们无法模拟，因为它涉及人类行为。”“所以驱动的物理里程数必须是这个中巨大的一部分。”
汽车制造商隐身
对于汽车制造商来说，所有这一切的重大问题都是金钱。制造商正在其自主开发计划中投入大量现金，并不断寻求投资者筹集更多资金。例如，通用汽车有限责任公司(GM Cruise LLC)最近宣布从一组机构投资者那里获得11.5亿美元的股权投资。新的资金使公司的估值达到惊人的190亿美元 – 约为通用汽车公司总价值的三分之一.Cruise计划利用这笔资金将其员工人数增加一倍，并将其位于旧金山的办公空间增加两倍。
然而，这些数字并不仅限于通用汽车。大多数行业同时通过现金燃烧。例如，福特投资10亿美元用于Argo AI;丰田在丰田研究院投入了10亿美元;通用汽车在Lyft，Inc。投资了5亿美元。;沃尔沃与优步科技公司(Uber Technologies Inc.)成立了一家价值3亿美元的合资企业，据说英特尔斥资153亿美元收购了Mobileye。
汽车制造商说它不像以前见过的任何东西。“这是有史以来工程密集程度最高的事情，”一位汽车业高管在与设计新闻进行的非正式讨论中表示。“你需要很多世界上最好的工程师才能做到这一点。我不是在谈论数十或数百名工程师。这是成千上万的。我们谈论的是数十亿美元。“
这就是为什么一些公司现在正在退出短期预测，这位高管表示。他们看到了所需的测试数量，工程要求和成本，他们想知道需要多长时间。
Gartner公司的高级总监兼汽车分析师Mike Ramsey指出：“汽车行业越来越害怕，就像你正在练习某些事情，然后你必须上台并实际上这样做。”然后你突然意识到，’也许我没有像我想象的那样准备好。’“
然而，可以肯定的是，并非每个汽车制造商都在推迟时间表。特斯拉公司首席执行官埃隆马斯克坚持认为他的公司将在2020年实现完全自治。“我猜我们何时认为某人基本上可以安全入睡并在目的地醒来 – 可能在明年年底，“他在二月播客中说。最近，他在声明中翻了一番，称他计划在2020年拥有超过一百万辆机器人出租车。他说，关键是特斯拉可以更有效地测试其自动驾驶技术，因为它积累了“每天行驶里程比其他人多100倍。”