自動駕駛技術自誕生以來，一直被寄予厚望。每當人們期待的時刻即將來臨，卻總是不斷聽到"還需要再等個十年"的聲音。這一領域的進展似乎一直在「跳票」，令人不禁思考：問題究竟出在哪裡？

自動駕駛不再是科幻小說中的未來憧憬，而是一項現實中的技術挑戰。然而，其發展遠遠沒有達到我們最初設想的速度。這個「十年計劃」現象的背後，隱藏著複雜而關鍵的問題，需要深入剖析。

自動駕駛的關鍵環節

雖然我們在科幻小說和電影中看到了無需人類駕駛的願景，但要實現這一目標，需要克服多個關鍵環節的挑戰。具體來看，自動駕駛有兩個關鍵環節：環境建模和駕駛決策。

1、環境建模

環境建模是自動駕駛系統的核心組成部分之一，它幫助汽車理解周圍世界，包括道路、交通標誌、障礙物和其他車輛的位置。環境建模包括兩個主要方面：靜態環境感知和動態行為預測。

靜態環境感知：

靜態環境感知通過使用各種傳感器來構建周圍環境的靜態模型。這些傳感器包括攝像頭、超聲雷達和雷射雷達。攝像頭可以捕捉道路上的圖像，超聲雷達用於檢測附近障礙物，而雷射雷達可以測量物體的距離和形狀。

這些傳感器的數據被用於創建高精度的地圖，這些地圖在自動駕駛中起到了至關重要的作用。目前，靜態環境感知的精度已經取得了顯著的進展，使車輛能夠在複雜的城市環境中進行定位和導航。

動態行為預測：

動態行為預測是環境建模的關鍵部分，它涉及到對周圍車輛和對象的運動行為進行建模和預測，這包括了車輛的速度、加速度、運動方向等參數。

目前，動態行為預測主要依賴於攝像頭、超聲雷達和雷射雷達等傳感器來測量和計算其他車輛的運動數據。然而，這也是自動駕駛技術目前面臨的最大挑戰之一。

2、駕駛決策

駕駛決策是自動駕駛系統的另一個核心組成部分。一旦車輛了解了周圍環境，就需要制定合適的駕駛策略，駕駛決策涉及到加速、制動、轉向等駕駛行為的規劃和控制。

駕駛決策的基本任務是確定車輛何時加速、何時制動、何時轉向，以便安全地遵循交通規則和規劃最佳路徑。這些駕駛行為的組合決定了車輛的運動軌跡和行駛方式。這一部分相對來說較為簡單，因為駕駛行為的選擇是有限的，可以通過預定義的規則和算法來實現。

然而，儘管駕駛決策相對較簡單，但在動態環境中準確地預測其他車輛的行為，仍然是一個巨大的挑戰。這正是動態行為預測的關鍵性問題，它需要比傳感器提供的數據更精確的信息來制定明智的駕駛決策。

總的來說，環境建模和駕駛決策是實現自動駕駛的兩個關鍵環節，它們緊密相連，相互影響。靜態環境感知和駕駛決策方面已經取得了顯著進展，但動態行為預測仍然是一個具有挑戰性的問題。

基於感知的動態行為預測方案，存在天然缺陷

在自動駕駛汽車的發展過程中，一個不可忽視的關鍵技術是動態行為預測。當前，這一預測主要依賴於感知系統，利用攝像頭、超聲波雷達和雷射雷達等設備來獲取並處理環境數據，這些數據被用來測量和計算周圍車輛的速度、加速度和方向速度。然而，這種基於感知的動態行為預測方案存在著天然的缺陷。

首先，雖然感知系統在位置測量上表現優異，但在運動測量方面（包括速度、加速度和方向等）其表現並不理想。

以攝像頭為例，它在測量速度方面的精度有限，並且幾乎無法測量運動方向。雷射雷達和超聲波雷達在這方面做得稍微好些，但與自動駕駛汽車所需的高精度標準相比，它們的精度仍然不夠。

其次，這些感知設備每秒都會產生大量的數據。處理這些數據需要強大的算力和高效的算法。這不僅為車載計算系統帶來了巨大的挑戰，而且也要求汽車配備更強大的晶片，從而增加了整車成本。另外，即使採用了高性能的晶片，數據處理速度也可能不足以支持實時決策，這對於確保自動駕駛汽車的安全至關重要。

當前的解決方案似乎是將更高精度的傳感器，如高級雷射雷達，配備給高等級的自動駕駛汽車，並搭載更強大的處理晶片。然而，這不僅進一步推高了汽車的成本，而且仍然沒有完全解決問題。事實上，即使是配備了多個高端雷射雷達的豪華車型，也尚未能實現L5級別的全自動駕駛。

舉一個具體的例子：

在繁忙的城市馬路上，一個自動駕駛汽車正以穩定的速度行駛。前方不遠，一個白色轎車突然打開了右轉向燈，準備換道。此時，自動駕駛汽車的高精度攝像頭與雷達迅速捕獲了這一情景。通過圖像處理和雷達數據分析，自動駕駛系統開始推算白色轎車的當前速度，探測其是否在加速或減速，並根據其轉向燈與當前的行駛軌跡，嘗試預測它將在何時和何處完成換道。

這種情境中，自動駕駛汽車的核心任務是通過感知數據來估計白色轎車的運動軌跡，然後據此做出最佳的行駛決策。但這種依賴於直接感知數據的方法存在明顯的問題：它實際上是在「猜測」周圍車輛的未來行為。例如，雖然白色轎車打開了轉向燈，但駕駛員可能突然改變主意並選擇繼續直行。或者，當轎車看似穩定地行駛時，駕駛員可能突然進行緊急剎車。

在這種預測方式下，雖然技術可以為我們提供大量關於周圍環境的數據，但真正的駕駛決策涉及到的因素遠比這些數據要複雜。純粹地依賴於感知數據的預測，精確度很難達到百分之百，這使得在真實路況下，僅僅通過這種方式來進行全自動駕駛，可能面臨很大的風險。

自動駕駛的真正挑戰不僅僅是感知環境，更重要的是周圍車輛運動軌跡的預測。為了實現真正的全自動駕駛，我們還需要對動態行為預測方案進行進一步的研究和創新，超越目前基於感知的方案所存在的局限性。

換個思路：基於車輛網際網路的自動駕駛

你是否想過，未來的駕駛不再需要人類干預，汽車自己就可以「聊天」並決定下一步怎麼走？

基於感知的運動預測方案，其本質上是根據感知的信息去「猜」周圍車輛的運動參數。但在現實的道路行駛環境中，「猜測」可能會帶來不小的風險。

於是，我們不禁思考：何不從根本上換一種思路，徹底摒棄「猜測」？這便引出了基於V2V通信的車輛網際網路思想。通過構建局域通信網絡，使得周圍一定範圍的車輛可以彼此通信，相互交換核心運動參數。換句話說，我們不再需要猜測其他車輛的意圖和運動狀態，因為它們會直接告訴我們。

首先，這種V2V通信的最大優勢是準確性。傳統的感知方案，如攝像頭和雷達，雖然在某些方面表現出色，但它們在測量動態物體時仍存在誤差，尤其是在複雜的道路環境中。相比之下，通過V2V直接交換的數據是精確的，每輛車都知道其鄰近車輛的確切位置、行駛方向、速度和加速度。這為高精度的動態行為預測提供了可靠的數據基礎，從而更好地支持自動駕駛決策。

其次，V2V通信在數據處理方面具有顯著的優勢。傳統的感知方案產生的數據量巨大，尤其是高解析度的視頻和雷達數據。處理這些數據需要大量的計算能力，這無疑會增加自動駕駛系統的成本。相反，速度、加速度和角速度等運動參數數據量相對較小，處理這些數據的計算和存儲要求遠遠低於傳統感知數據。

另外，關於隱私的問題，車聯網方案會引來一些關於數據安全和隱私泄露的擔憂。但筆者認為，由於V2V通信僅僅交換的是車輛的運動參數，而不涉及任何與車輛身份或車主有關的個人信息。只要做好相關的安全解決方案，問題應該不大。

讓我們再來看一個例子：

假設在一個繁忙的交叉口，有兩輛正在接近這個路口的自動駕駛汽車A和B。車A打算直行，而車B打算從A的右側向左轉彎。

在傳統的感知系統中，車A需要通過其攝像頭、雷達等設備來判斷車B的速度、方向和意圖，然後預測其未來的行動。但由於誤差和環境的複雜性，這種預測可能不準確，可能導致意外。

但在V2V通信環境下，這種情況發生了改變。車B在接近交叉口之前就已經向車A發送了它的運動數據，包括它的速度、方向和駕駛意圖（向左轉彎）。車A接收到這些精確的數據後，可以很容易地預測出車B會在接下來的幾秒鐘內在何處，並據此調整自己的速度和方向，確保與車B安全地錯開，避免碰撞。

這種直接的數據交換，避免了複雜的預測和推斷，使得兩輛車可以更加流暢、安全地通過交叉口，真正體現了車輛通信在自動駕駛決策中的優勢。

該如何實現這一方案？

通過上面的分析我們知道，基於汽車通信（V2V）似乎是實現自動駕駛的更好方案。那麼，具體應該怎麼實現，需要解決哪些問題呢？

V2V通信首先依賴於特定的通信硬體，這些硬體不僅要在高速行駛中確保通信的穩定性，還需足夠小巧，以便集成進各種汽車中。此外，為了使不同品牌和型號的汽車能夠無障礙地交流，統一的通信協議和數據格式顯得尤為重要。這就意味著汽車在傳輸速度、安全性和錯誤校正方面，都要有共同的標準。

然而，當前V2V的發展並非一帆風順。雖然在某些新車已經開始裝備V2V通信模塊，但在全球範圍內推廣這種技術仍面臨技術和非技術性的挑戰。

首先，在複雜的真實道路環境中，如何確保V2V通信的持續穩定性和高度安全性仍然是一個巨大的難題。其次，汽車製造商和各國之間可能存在不同的通信協議和數據格式標準，這無疑為V2V的普及設置了障礙。

最後，如何在保證通信安全性的同時，確保用戶隱私不被侵犯，也是一個需要解決的重要問題。

為了真正推動V2V通信方案的實施，有幾個方面值得我們深入探討：

首先，新車的生產應默認裝配V2V通信模塊，對於已經生產出的車輛，製造商應考慮提供升級服務。此外，通過國家和國際組織的合作，制定統一的V2V通信協議和數據格式標準是確保技術順利推廣的關鍵。

同時，對V2V相關技術的研發投入應得到加強，以滿足未來更高的穩定性、速度和安全性需求。最後，政府和相關機構應出台相應的法規和政策，既要鼓勵技術的發展和應用，又要確保用戶隱私和安全。

隨著V2V通信技術的逐步完善，它預示著自動駕駛的未來將進入一個更為精準、安全和智能的新紀元。當車輛能夠實時共享其運動參數和路況信息，我們可以期待道路上的交通流將變得更為流暢，車禍率將大幅降低，而交通效率和安全性將得到前所未有的提升。

對於自動駕駛產業來說，V2V通信將成為一種創新的驅動力。它不僅能夠降低對高精度傳感器和複雜算法的依賴，從而大幅減少自動駕駛系統的成本，更可以解決傳統感知方法在複雜環境下的局限性，為自動駕駛汽車的大規模商業化部署鋪平了道路。

此外，隨著數據的實時共享，新的交通管理策略和應用可能會湧現，比如智能交通信號控制、車隊協同駕駛等，這將使得自動駕駛車輛不僅僅是一個移動的交通工具，而是整個智慧城市生態系統中的一個節點。

對於整個交通行業，V2V的推廣意味著更大的變革。公路設計、交通規劃、乃至城市布局都可能會因為車輛間的通信而得到優化。例如，可能不再需要那麼多的交通信號燈，因為車輛可以直接協同作業，安全地在交叉口穿越；公路上也可能出現專門為自動駕駛車輛設計的車道，以優化交通流。此外，基於車輛通信的服務也會嶄露頭角，如車輛互助故障排查、路況共享等。

總之，基於V2V通信的自動駕駛方案不僅為技術的未來帶來了無限的可能性，也預示著交通行業將進入一個更為智慧、綠色和人性化的新時代。這一變革不僅僅關乎技術的進步，更關乎每一個人的出行體驗和生活品質的提升。

文：一蓑煙雨 / 數據猿