汽车|自动驾驶的 1% 魔咒 | 钛媒体封面( 二 )
庄景乾认为，造成目前意外多发的核心原因之一在于，融合感知算法仍存在较大的瓶颈，尤其体现在实测路况下对特殊场景数据的积累相对不足 。“通过大量的投资与技术模拟，自动驾驶技术较快实现了针对 99% 的场景路况积累，但完成最后的 1%，将是一个较为缓慢的爬坡过程，却又是极为关键的过程 。” 庄景乾说 。
举例来说，Waymo 在 2020 年已经于美国凤凰城启动了无人驾驶出租车的商用，但遇到下雨、下雪天气，或仅仅是遇到一排锥形交通路标这样的场景，都会把无人车给“难住”——这就是所谓最后1%的困难 。主要是指目前自动驾驶在某些特殊、复杂的环境中，还有比较多的问题出现 。
1%，对于所有技术信徒们是魔咒一般的存在，因为自动驾驶的根本要义是实现出行的绝对安全 。
一辆开启自动驾驶的车辆，行驶在道路情况复杂的乡间小路，其传感系统就很难识别所有可能出现的意外情况 。目前已向市场售出、搭载了自动驾驶功能的汽车，没有谁能承诺解决“全天候自动驾驶”问题，包括在雨雪、雾霾天气情况下的安全行驶 。
2021年上海车展期间，华为智能汽车解决方案 BU 首席运营官王军曾对媒体表示，“真正的自动驾驶数据是不可获取的，而最关键的核心数据又取决于长维的corner case（极端情况） 。”
目前，华为还无法解决所有的极端情况 。王军透露，他要求智能汽车 BU 团队能在毫米波雷达、激光雷达和摄像头的基础上，再寻找一个更牛的传感器，未来能探测到现阶段看不到的极端情况 。
换句话说，就是当下的自动驾驶技术还不能解决所有的 corner case 。悖论也在于，所有玩家都必须打破 1% 魔咒，才能带来趋近于100%安全的自动驾驶体验 。这也意味着，自动驾驶玩家中，谁能突破这最后的1%，谁就可能成为百年汽车产业大变局之下的胜利者 。
然而另一面，新兴的汽车厂商们往往默许了过度的媒体宣传，甚至在功能描述上打了“擦边球”，让消费者产生了错觉——真正的“自动”驾驶已经可以实现 。实际上，现阶段商用化的自动驾驶技术，对于使用场景与驾驶人的接管仍有明确的要求，远未到达消费者心目中的理想状态 。
是的，目前市场上，你买不到任何一款完全实现商用化和量产的自动驾驶工具 。
庄景乾告诉钛媒体App，对于主机厂而言，销售人员在展示产品功能、介绍使用场景时，应注重语言使用的规范，避免过度宣传，尤其不应让消费者产生误解（认为自己可以在任何情况之下，完全信赖这辆汽车的自动驾驶功能）；从政策或监管层来看，“法规一方面要包容，创造能推动自动驾驶技术发展的土壤，另一方面，也要规范其发展” 。
自动驾驶技术发展的核心之一，是开放路测及责任划分 。或者说，在自动驾驶技术的成熟过程中，首先要在一定限制条件内，开放更丰富和更复杂的场景给主机厂及自动驾驶研发企业以测试算法；其次，当发生事故时，需要清晰界定产品和驾驶人的责任归属 。
未来在很长时间之内，即便有高阶自动驾驶（L4级以上自动驾驶）产品出现，“人机共驾”的情境仍不可避免，即在路上会有一部分具备高阶自动驾驶功能的汽车，另一部分车则仍是由驾驶人来操控 。
当高阶自动驾驶功能的车辆撞到了其他物体，由谁来承担责任？法律如何厘清责任的划分？这是政策制定者面临的挑战，关键挑战 。目前，国际上普遍的做法是将高阶自动驾驶出现事故的责任更多归为产品侧 。
庄景乾指出，政府或监管部门须基于目前的道路安全管理，将自动驾驶事故责任纳入考量，并有一个清晰的责任划分 。当出现自动驾驶相关的道路事故时，更多从保护消费者的角度认定事故的主体责任 。这样既可以督促企业在研发自动驾驶功能的时候更加严谨，也可以促使其在宣传时更加谨慎 。
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