玩笑归玩笑，但在自动驾驶技术时代，路上跑的车一定会打破我们对传统汽车的设定。不过眼前的这款概念座舱离我们终究还有一点距离——毕竟从2021年起，宝马的全自动驾驶汽车才会开进我们生活。

 

           反倒是场边的Personal Copilot自动驾驶测试车更能让我们看清当下宝马自动驾驶在中国的研究进展。

 

 

           单从外观来看，这辆基于3系GT的测试车和普通车无异，传感器被嵌入车身，更加面向量产。稍作统计，测试车车身前后左右共有四个激光雷达，四个短距离毫米波雷达和三个长距离激光雷达，后视镜处各有一个单、双目摄像头。据宝马(中国)服务有限公司互联驾驶研究院与自动驾驶联合副总裁罗明辉博士介绍，这套传感器方案还在成型期，2021年iNext推出时将会看到一个最佳配置。

 

 

           有关这辆车，我们重点了解了三个问题：测试、难点和自动驾驶分级困惑。

 

           测试

 

           自动驾驶的一个特点就是具有明显的本地性。在德国调试完成的自动驾驶汽车是不能直接拿到中国来卖的，所以本地化的测试与完善是推向市场前的重要环节。

 

           Personal Copilot自动驾驶测试车去年在成都高速公路小试身手。在大约35公里长的指定路段中，测试车在没有主动干预的情况下，在0-120km/h时速范围内完成了自动车道保持、自动车辆跟随、自动变换车道为主的多个功能。

 

           一年时间里，这辆车的最大变化是从高速公路开进了城市。因为目前中国的法规政策不许自动驾驶汽车到公共开放道路测试，因此宝马城市场景的测试主要在上海智能网联测试的示范区封闭区域进行。

 

 

宝马(中国)服务有限公司互联驾驶研究院与自动驾驶联合副总裁罗明辉

 

           这些测试内容主要是V2X的相关测试。罗明辉提到了三个场景：

 

           第一种是V2X广播场景的应用。在十字路口右拐时，测试车遇到一辆抛锚车。在测试车通过自身搭载的摄像头识别出障碍车后，会同时向云端回传信息。云端确认验证后，再将这一情况广播给周围车辆，方便其他车绕行。

 

           第二种是即时出行的应用。我们用手机APP预约自动驾驶出租车之后，会把信息传到云端后再下放到指定车辆开锁，解决了免匙启动的问题。

 

           第三种是众包高精度地图。在汽车城测试时，宝马的合作伙伴使用了四维图新的高精度地图。目前自动驾驶所需的高精度地图仍然是本地存储，未来趋势是和云端打通互换信息，保证自动驾驶汽车获取得信息的实时性。

 

           不过值得注意的是，这两次测试的时间都很短暂，严格来说更像展示和验证。宝马(中国)汽车贸易有限公司总裁刘智在发布会上给到了我们一个数字，可能离实际路测情况更近：宝马目前在中国的自动驾驶实测里程数超过了1.6万公里。

 

           难点

 

           当我们越来越接近全自动驾驶，有哪些竞争壁垒呢？

 

           年初的一桩大合作里，宝马和Mobileye、英特尔表示要在2017年推出自动驾驶原型车。到年底时，40辆高度自动驾驶和全自动驾驶车队就会上路测试，并且用上宝马与英特尔、 Mobileye合作的计算平台。

 

           现在合作刚刚起步，Personal Copilot的后备箱仍然摆放了众多设备，等到德尔福最终量产这款三方定制的计算平台，就会看到一个清爽干净的后备箱了。

 

           不过工程师表示，硬件的性能和成本一定会渐渐满足运算需求和车规需要，软件才是最终构成的竞争壁垒。

 

           宝马展台的工程师告诉我们，随着研究从高度自动驾驶转入全自动驾驶，最重要的能力就是预测。他向车云菌列举了一个典型的城市工况。比如在城市十字路口，会遇到行人、自行车还有其他车辆同时从不同方向通过路口的情况，这个时候自动驾驶汽车要掌握的技能就是判断行驶顺序。

 

           如果问题进一步细化：假如自动驾驶汽车在转弯时和右侧直行车辆同时让车，这时自动驾驶汽车是提速优先通过路口，还是让对方先走呢？当道路上的路权争夺者越来越多，自动驾驶汽车又该怎么做出判断呢？

 

           因此，自动驾驶汽车必须要学会预测周围车辆和行人的运动趋势。宝马目前的一项核心工作，就是用深度学习的方法来训练决策规划算法，做出周围车辆驾驶行为的预判。旁边车道车辆会不会变道呢？宝马主要会提取车身与车道线的距离，车辆是否打灯等特征，然后用大量数据对深度神经网络进行训练，让自动驾驶汽车学会安全变道。

 

           “最难的是软件，最核心的也是软件。”这是工程师在讲到这部分时向我们做了一个总结。

 

           分级困惑

 

           记者在确定Personal Copilot自动驾驶分级的难度时，得到的答案是L3-L4级，于是下一个问题自然而然就成了自动驾驶分级困惑。

 

           目前行业不少人认为，自动驾驶L3分级的一个难点——驾驶权接管并不能很好解决。无论从风险控制还是收益回报来看，都不是一笔好买卖。因此很多厂商都有意从L2驾驶辅助直接过渡到L4全自动驾驶。

 

           而宝马工程师告诉我们，在他们眼里，L3、L4、L5其实并不是重点。比起分级，他们更关注解决“疑难杂症”。因为他们的目标是让车辆尽可能做到更长时间的解放司机，在不同天气都能风雨无阻地上路。

 

           宝马工程师提到，宝马的做法就是在一层层地累加技术，在中间某个节点技术成熟之后，抽离出来形成一个阶段性产品。这个阶段产品可能会符合当前的L3或者L4分级。

 

           我们看到了宝马详细的自动驾驶时间表，里面有不同分级的时间节点：

 

           目前，宝马市面上的在售产品属于自动驾驶2级，由驾驶者全程负责驾驶。

 

           2021年起，BMW iNext会达到自动驾驶3级，在同向行驶的隔离路段实现高度自动驾驶，驾驶者必须能够在几秒内重新接管操作。

 

           2021年，会部分实现4级自动驾驶，在限定区域内的市区道路实现全自动驾驶；行驶过程中驾驶者可以完全休息；与3级相比，重要差别在于为驾驶者接管控制留出了大量时间。

 

           5级与3级和4级同时开发，可能在2020年之后以试点项目的形式实现。自动驾驶，方向盘和踏板都不再是绝对必需装置，乘客坐在车内，无需介入任何驾驶操作，不需要驾驶牌照、不需要驾驶者。

 

           从时间表看出，宝马的自动驾驶仍然是按照按部就班的方式向前推进，但是在节奏上，也不免加快了推进L4、L5到来的速度。不过，同步进行多项研究和多个产品的落地，宝马所需的研发投入将不是一笔小数目，这也是目前所有主机厂转型移动出行服务商面临的难点。这或许也是刘智在发布会上特地提到了“宝马具备雄厚的资金积累来投资未来”的原因。

 

           小结

 

           虽然宝马每次的CES展示都很概念化，但车云菌在和技术人员聊天时，还是从不断被强调的冗余设计、可靠性测试里感受到了落地技术的严谨。罗明辉的介绍里提到，中国自动驾驶方面约50人的团队也在贡献着算法和各项技术上的创新。虽然中国路况复杂，我们还是期待自动驾驶足够成熟的那一天。

 

来源：车云网