ADAS是否能取代人类决策？
人类发明了第一个工具开始 ， 人类就成为了如何使用工具的独一决策者 。汽车作为人类发明的工具之一 ， 被主导了长达62年之久 。随着车载智能的快速普及应用 ， 人类的决策占比逐渐产生了一些微妙的变化 。ADAS是否能取代人类决策成为了一个世纪疑问 。
要想解释这个问题 。我们要从最源头开始 。人类完成一个基础动作总共需要三个过程 。首先我们会通过感知系统接收信息 ， 通过神经元传导给大脑 ， 大脑分析后下达执行指令 。智能辅助系统与之无异 。只不过人类的感知系统被换成了毫米波雷达、超声波雷达以及摄像头 。神经元被换成了线缆 ， 大脑则被车载ECU取代 。既然如此 ， 我们不妨尝试做一些对比 。
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第一步：信息感知
人类对于空间的感知主要来自于我们的眼睛 ， 我们通过远近大小、透视关系、聚焦、明暗等等途径感知立体 ， 通过大脑建立起来的空间经验判断位置 。在可视范围之下我们对于位置的判断几乎不会出现差错 。但这里有个限定条件“可视范围” 。然而ADAS就没有这样的限定 。ADAS精准判断的秘密来源于ADAS的其中一个硬件 ， 超声波雷达 。
理想ONE搭载8颗短距超声波雷达和4颗长距超声波雷达对障碍物的检测距离可达到4.5m 。在空气中超声波的传播速度是340m/s ， 在精确性和可视范围两个维度碾压人类的视觉感知 。在对象物体静止的情况下ADAS完胜 。
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但超声波雷达有它的劣势 。超声波雷达有效覆盖距离并不远 。当汽车高速行驶时 ， 超声波雷达测距无法跟上汽车的车距实时变化 ， 误差较大 。另一方面 ， 超声波散射角大 ， 方向性较差 ， 在测量较远的距离的目标时 ， 其回波信号会比较弱 ， 影响测量精度 。
这个时候就需要毫米波雷达为其补足 。对比超声波雷达 ， 毫米波雷达有着更长的测量距离 ， 理想ONE搭载的毫米波雷达为77GHz ， 能够轻松识别150米之内的物体 。在处理对像车辆高速行驶的情况下 ， 可以说与人类的真实操作无异 。
但毫米波雷达也有缺点 ， 探测距离受频段损耗的制约 ， 很难感知到较小的物体 ， 比如我们经常遇到的行人 。那么关于非车辆单位的探测ADAS又是如何处理的呢？理想参与非车辆单位的识别是一颗单目摄像头 ， 分辨率达到了1280*1080 ， 最远探测距离可达150m 。
能够识别大车、小车、人、摩托车等交通参与单位 。但摄像头所能识别的情况还是有限的 ， 恶劣的天气环境和黑暗的环境都会制约摄像头的发挥 。正常环境下摄像头的识别率对于复杂的交通环境也只能够起到辅助的作用 ， 机器也需要更多时间来学习更庞杂的交通单位 。所以对于非车辆对象的识别显然人眼是更有优势的 。
第二步：信息传输
我们综合这三个实验可以看出 ， 理想ADAS凭借着三种传感器和人的感官系统打成了一胜一平一负的成绩 。姑且我们算它一个平手 。那么关于第二阶段信息传输速度它又表现如何呢？要知道人类和ADAS的信号传输速度都能够达到毫秒级 ， 这个响应时间可以忽略不计 。所以第二阶段可以打个平手 。
第三步：决策执行
到了第三阶段执行命令时 。ADAS系统可以精准无误的执行命令 ， 但人类可不一定 。虽然人脑可以快速无误的下达执行命令 ， 但到了实施阶段 ， 但凡受到外界干扰这个这个刹车的命令就有可能被执行成了踩油门 。准确率会打一定折扣 。
综合以上实验我们可以看到在传感器硬件层面上 ， 理想one搭载一个摄像头、一个毫米波雷达、12个超声波雷达 。这个硬件条件也就只是刚刚够用而已 ， 冗余设计略显不够 。这一方面对比特斯拉这样的行业标杆来讲并没有那么出色 。
但好在理想ONE在优化上有他自己的想法 。理想采用了Mobileye EyeQ4芯片 ， 该芯片属于特殊应用集成电路专用芯片 ， 芯片为专属的算法而生 ， 算法为专属芯片而设计所以EyeQ4对2.5TOPs的算力利用率非常高 。而例如像是英伟达的Xavier这样的芯片则属于通用芯片 ， 设计芯片时不会考虑具体算法 ， 所以虽然算力达到了30TOPS ， 实际算力的利用率会低一点 。
我换一种说法让大家更能理解一下这个关系 ， 理想的Mobileye EyeQ4相当于一套量身定制的西服 ， 而英伟达的Xavier则是名牌套制 ， 虽然名牌西服用料上乘 ， 但实际穿着观感比起定制西服还是稍逊一筹 。理想的做法就是通过数据分析中国驾驶员的加减速习惯以及加塞并线习惯 ， 针对中国道路环境定制了一套他们自己的算法 。但尽管如此但面对复杂的交通状况 ， 现阶段的任何算法都肯定不及人类大脑 ， 那么在第三阶段很显然人类胜出 。
关于感知、传输信息、到决策执行这三个阶段 ， 其实我们实验条件还不足以全面的支撑人类和ADAS的对比 。但通过这几个实验我们能有个清晰的认知 ， 在特定条件下人类的确实需要ADAS的协助 ， ADAS从一定程度上延伸了我们的感官 ， 对车辆四周非的可视范围我们能有更好的把控 。
补偿了人类对于信息收集处理的效率以及准确率 ， 复杂的交通同时会出现可视情况下我们也来不及处理的情况 ， 理想的AEB主动刹车能够保证对象单位的生命安全 。
再比如人类在疲劳驾驶状态下 ， 无法对前方障碍物做出判断时 ， ADAS主动杀停的功能就是保障人类生命财产安全的第一道防线 。理想AEB系统能够做到40公里以下主动刹停 ， 40公里以上减轻撞击对车辆及乘客的伤害 。
虽然目前在整个行业中ADAS工作范围的覆盖面还不够宽泛 ， 对极端情况的处理显然无法满足任意条件下的安全需求 。但多一道防线无疑是我们迫切需要的 。那么理想ONE的优势就在于 ， 它对危险状态的控制范围比行业中的其他ADAS系统更大 ， 多家媒体测试结果均显示理想AEB系统的性能是优于行业其他竞品的 。安全重于山这一点没有人会轻视 。
所以本质上市售车搭载的ADAS都还是一种服务工具 ， 并不能全面代替人类做任何决策 。真正的自动驾驶不仅需要汽车有更加全面的感官系统、更加先进的处理系统、更强劲的运算能力 ， 同时还需要更完善的基础建设 。其实我们离完善的L３自动驾驶还有很长的距离 。而L３定义是由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作 。根据系统请求 ， 人类驾驶者需要提供适当的应答 。这就意味着L３的自动驾驶依然离不开一个有意识的驾驶员 。
从驾驶形式上来说本质上和L２无异 。可以说L3所能带来果实并没有大家想想的那么饱满 。理想想的很清楚 ， 在踏实做好全功能的L2同时 ， 他们着手研发的是更具有行业价值的L4 。L4和人类的关系定位于在限定道路和环境条件中人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求作出应答 。而要将此实现 ， 对于整个行业而言有两个最为致命的关卡 。
强大的高精度地图与强大的单车智能 。早在去年 ， 理想成为中国第一家获得乙级地图测绘资质的车企 。而且前伟世通首席架构师王凯也入职理想作为CTO主抓技术层面 ， 前不久理想与英伟达的签约合作也将为理想的后续车型带来算力更强的自动驾驶芯片和更强大的辅助驾驶能力 。理想给出了最敦本务实的L2解决方案 ， 同时也在脚踏实地的给行业创造着未来 。它值得我们有更多期待 。
原文标题：ADAS与人类的“权利”之战 车载智慧能否成为主宰？
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【ADAS是否能取代人类决策？】 责任编辑：haq
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