夜间体验华为自动驾驶：100分钟无接管，真能叫板无人出租车？

转载：本文来自微信公众号“车嘢”（ID:chedongxi），作者：晓寒，编辑：肖涵 ，转载经授权发布。

从华为上海研究所出发，我哋乘坐这台阿尔法S在上海金桥区嘅城市道路里行驶‌12公里，经过‌十几个红绿灯后返回到‌原点。 

同样嘅路线，车嘢总计体验‌3趟（两次夜间一次白天），途中所有驾驶操作均由华为ADS高阶自动驾驶系统所完成，没有一次接管。 

▲实车体验华为ADS

而家，华为将高级别自动驾驶技术下放，为L2级推出‌ADS系统，则完全打破‌呢一僵局。

对于消费者嚟讲，能够在城市内实现点对点嘅自动驾驶，边怕是需要时刻盯住路面，也能大幅降低驾驶疲劳感，是车辆使用上嘅一次质变。 

对于自动驾驶产业嚟讲，如果极狐阿尔法S能够在特斯拉FSD正式发布之前量产交付，噉样佢将是全球首款具备城市自动驾驶能力嘅量产车型，华为ADS也将是全球首套城市自动驾驶系统。 

毫无疑问，ADS嘅推出同量产，推动住全球自动驾驶产业向前迈出‌坚实一步。

下放高级自动驾驶 实现城市点对点自动驾驶

4月中旬嘅上海依然略有一丝凉气。车嘢团队刚一下飞机，就立马前往位于金桥区嘅华为上海研究所。就算已经到‌晚上7点半，大楼里依然灯火通明。 

我哋体验华为ADS嘅载体是极狐阿尔法S——一款兼具轿车、SUV风格嘅跨界纯电车型，都系全球首款搭载ADS嘅量产车。 

▲极狐阿尔法S是第一款搭载ADS嘅量产车

主驾位置嘅安全员将车手动开至公开道路后，快速拨动‌方向盘左侧嘅操作杆两次，打开‌ADS系统，随后将手从方向盘上拿开，开始‌自动驾驶模式。 

根据出发地、目嘅地，以及途径点信息，导航系统规划出‌一条行驶路径，车辆自动沿住路线行驶。 

同大部分L2级系统，甚至是L4级无人出租车追求平稳嘅设计不同，ADS嘅起步要迅猛嘅多，眨眼间就到‌道路嘅最高限速——60公里/个钟头，完全一副老司机嘅做派。 

车辆嘅仪表上会显示车辆对外界嘅感知结果，司乘人员可以好直观嘅睇到车辆嘅感知结果，并认识车辆嘅行驶意图。 

▲极狐阿尔法S嘅内饰

开起来后，车嘢乘坐嘅这台车就沿住家阵时车道行驶，并沿途躲避障碍物。前车减速，本车也会放慢速度。 

因为是高级别自动驾驶技术架构，ADS具备动态路径规划能力，若前车持续低速行驶且旁边车道又比较空旷时，ADS则会变到超车，然后在隔壁车道行驶以提升通行效率。 

根据导航信息，车辆会在相应嘅路口提前变道以完成左转或右转动作。喺十字路口左转或右转时，车辆也会根据周围车辆嘅位置动态调整自己嘅行驶轨迹予以通过。 

这跟“以单车道自动驾驶”为核心功能嘅L2级系统相比系一个重要嘅不同。 

实现城市点对点自动驾驶，红绿灯检测系一个大难题。

作为一套高级别自动驾驶技术架构嘅系统，ADS使用‌华为自己采集嘅高精地图数据——车辆在好远处就可以知道红绿灯嘅位置信息，以提前在摄像头拍摄嘅视觉画面中检测红绿灯状态。 

实际体验度，ADS不仅可以在大老远就将左转和直行红绿灯状态检测并显示出来，且三次行驶中没有出现一次漏检同错检。 

唯一美中不足嘅系ADS目前仅能检测红绿灯颜色，仲要唔可以像特斯拉FSD一样在近距离实现箭头形状和倒计时数字嘅读取。不过华为嘅工程师讲畀车嘢，喺未来嘅版本度，ADS也会加入对红绿灯箭头和倒计时嘅读取能力。 

就咁样，车辆变‌十几次道，完成‌十几次左转、右转后，喺没有一次接管嘅情况下又开回‌华为上海研究所。 

90分钟行驶无接管 成功应对三大高难度场景

从宏观上嚟讲，点对点自动驾驶系统非常简单——导航系统规划好路径，车辆沿住路径行驶，并在呢一过程中躲避第啲障碍车辆和物体。上一部分车嘢核心介绍‌ADS嘅路径规划和行驶能力，呢一部分我哋来聊聊技术含量最高嘅避障环节。 

城市道路同高速公路最大嘅不同就是路况极为复杂，既有各种机动车辆，又有行人、电动车、摩托车，仲有大量非标准嘅交通工具和离奇嘅行驶姿态。 

在三次体验度，ADS能够轻松躲避本车道内嘅前方车辆，没啥好说嘅，下面重点聊聊车嘢在体验中遇到嘅几个颇具挑战性嘅场景。 

1、完美应对近距离加塞

在4月15日夜间嘅一次体验度，左前方不远处一辆白色路虎极光快速驶入本车前方（本车速度大概50公里/个钟头），大概有三分之一车身进入本车车道，随后马上又开回‌原车道。 

ADS在极光开始并线时迅速做出‌减速动作并向右方避让。同时因为极光马上又开回‌原车道，所以本车嘅刹车力度并唔多，待其走后又恢复‌正常速度，成个反应过程让车嘢一度开始怀疑安全员系唔系已经采用手工驾驶嘎啦。 

▲夜间体验ADS

点解怀疑是人工驾驶？这里有两个细节值得说道。

一是ADS嘅反应速度好快。这主要得益于前方激光雷达和视觉嘅精确感知能力，能够迅速认识目标嘅相对位置从而做出反应。这对于以视觉和毫米波为主嘅L2系统嚟讲，好难做到咁同步嘅反应，往往是前车加塞到一定程度才会减速——最终结果就是重重一个急刹车，体验好差。 

二是反应嘅程度恰到好处。呢个场景中极光并没有并线，因此ADS选择‌中等程度嘅刹车力度进行防御性驾驶，既为下一步动作留出嘅反应嘅空间，又不至于影响用户体验，好像老司机开车。 

ADS表现好是因为对第啲车辆行为嘅预测做嘅好。这方面，华为引入‌深度学习技术，通过大量收集道路上嘅真实数据来训练自己嘅模型，先能准确预测周边车辆嘅行为，并做出迅速和合适嘅反应。 

2、灵活完成无保护左转

不管是国内还是国外，都有一啲十字路口是用一个红绿灯同时控制左转和直行。绿灯亮起后，左转车辆同直行车辆就要“垂直相对”。人类司机嘅操作往往是狭路相逢勇者胜，谁跑得快谁先过。或是敌不动我不动，互相等对方先走，结果谁都没动。 

人都处理不好嘅场景，自动驾驶当然更难。 

▲ADS处理无保护左转场景

在呢次体验度，车嘢乘坐嘅阿尔法S也遇到‌多个无保护左传嘅情景。ADS嘅处理还是非常值得称赞。 

如果垂直车辆嘅速度较快，ADS嘅原则是安全第一，等待垂直方向车辆先通过后再左转。如果对方车辆速度较慢，ADS则会加速率先通过，并唔会傻等，好像真人驾驶。 

3、可躲避异形车辆

对自动驾驶汽车嚟讲，要做出合适嘅行驶决策，一个关键要素是知道前方系咪有障碍物，并确定相对速度同位置。 

外形相对标准化嘅汽车、行人和骑行者较为容易感知，从而容易确定驾驶策略。但对于非标准物体，尤其系静态物体就好困难——不知道前方是到底是乜嘢，躲仲系唔躲？ 

▲右侧遇到人力拖车

喺一条小路上，右前方出现咗一个缓行嘅两轮人力拖车，车上仲有好多金属物体，外形非常不规则。再往前走，前方出现咗一台正喺度掉头嘅五菱宏光，喺我哋接近时车辆横在‌路中央并缓慢倒车。 

这两个场景嘅障碍物都系非标准物体，也意味住深度学习算法无办法对其进行分类。 

不过得益于激光雷达和双目视觉，ADS还是感知到‌这两个特殊嘅障碍物，喺经过人力拖车时向左打‌一将方向进行‌避让，而接近掉头嘅五菱宏光时也减速缓行，待其走后在继续前进。 

这三大场景之外，一路上我哋还遇到‌横穿马路嘅行人、逆行嘅车辆，以及走S形嘅外卖小哥，无一例外ADS系统都可以够感知到呢啲交通参同者嘅存在，并做出‌合理嘅避让动作。喺三趟总计36公里和100多分钟嘅复杂路况体验度，没有出现边怕系一次接管和系统失效。 

当然，现实场景千变万化，目前没有任何系统可以做到100%嘅有效。为‌尽快将技术量产，将其降级为L2级——即驾驶员随时准备接管以应对特殊情况，无疑是非常好嘅一个技术路径。 

首批开放北上广深四城 明年将有一大批车型搭载ADS

在连续三次试乘‌ADS之后，车嘢在华为上研所再次同ADS嘅首席架构师、智能驾驶产品线总裁苏箐进行‌一次深入对话，获得‌关于ADS嘅技术路径、未来迭代模式，以及量产应用情况等关键信息。 

▲华为智能汽车BU智能驾驶产品线总裁苏箐

ADS嘅优秀表现离不开高精度地图嘅支持，但高精地图嘅覆盖度有限，喺阿尔法S这款车型实现量产后，到底有边啲城市能够使用？没有地图嘅城市和路段又该点样处理呢？ 

“年底交付嘅时候先开放北上广深四个城市，随后每三个月一批新城市。”对于可使用嘅范围，苏箐显得非常自信。 

但就算每三个月更新一批，短时间内也难以覆盖全国。同时城市嘅路况仲喺度不断变化，高精地图也难以实时更新。 

为‌应对地图挑战，华为嘅ADS采用‌一个三级走嘅策略：

有高精地图嘅区域，可使用点对点自动驾驶功能，即NCA；无高精地图嘅区域，可使用普通嘅L2级自动驾驶功能，叫做ICA，即常见嘅单车道L2自动驾驶。 

如果某区域无高精地图，但却有ADS车辆行驶过，则该车辆就会构架基础版嘅“高精地图”（自建图），来支持车辆进行自动驾驶。 

▲ADS技术架构

此时，车辆可使用ICA+功能。同NCA功能相比，ICA+缺少‌全地图嘅点对点嘅能力，但却具备‌主动变道、超车等高级功能。同时在每日通勤道路上，依然能有啲到点能力。 

此外，基于自建图嘅模式，ADS仲可以学习用户嘅停车习惯，最终实现从地库入口到车位嘅AVP自动代客泊车体验。 

呢个三级设计非常有意义。

对消费者嚟讲，买‌搭载ADS嘅车辆，喺全国都可以使用L2级自动驾驶，喺大城市则可享受点对点功能，唔会因为地图问题影响消费者购买欲。 

对车企嚟讲，自己卖嘅车越多，跑嘅地方就越多，第啲车辆通过云端共享，就能在更多地方使用ICA+功能，能够不断提升车主嘅使用体验。 

“明年后年就会睇到一大批搭载ADS嘅车型上市，并且仲有第啲大厂嘅（国内）车型搭载呢一系统。”苏箐说道。 

每年研发投入10亿美元 团队规模超2000人

在车嘢这三趟体验度，ADS系统没有发生一次接管，整体表现令人印象深刻，苏箐也详细介绍‌其背后嘅技术路径同研发团队。 

感知层面，车头嘅3个激光雷达、周身嘅6个毫米波雷达、13个摄像头和12个超声波雷达都会参同到环境感知中去，其中激光、毫米波和摄像头还会进行像素级嘅前融合来提升感知精度。 

▲车头处搭载‌三个激光雷达

毫米波雷达嘅点云数据噪点较多，同视觉和激光进行融合难度较大，业界多使用后两者进行前融合，华为直接将毫米波也加入其度，正显示‌其技术实力之强。 

在前融合之后，打包嘅探测结果会被送入深度学习系统嘅神经网络中输出感知结果。 

一个小细节是，ADS系统在车头还搭载‌双目视觉系统。喺极端情况下激光雷达如果无办法准确对外界嘅不明障碍物进行感知，双目视觉也能感知目标距离，从而帮助车辆完成避障。 

▲ADS嘅目标感知能力

双目视觉嘅技术存在‌多年，但在自动驾驶系统中较为少见，目前量产车中仅有斯巴鲁嘅Eyesight等少数系统采用‌双目视觉。 

苏箐表示，双目视觉技术因为成熟度较低所以较少被使用，但华为ADS团队已经做到‌远超于人双目测距嘅距离，所以才将其搬到‌车上。 

正系有‌优秀嘅感知能力，先能做出好嘅决策同运动规划，让车辆更似一个老司机。 

据苏箐介绍，呢套复杂嘅算法背后系一支超过2000人嘅庞大团队，其中算法工程师就达到‌1200人。每年研发投入超过10亿美元，并且仲喺度以每年30%嘅速度增长。 

车队方面，华为自有嘅测试车就超过‌200台，每年能够收集数百万公里嘅行驶数据，待量产后规模还会更大。 

基于海量数据，华为ADS每个月都会对软件进行迭代，每18个月则会对硬件嘅小幅升级。 

在苏箐睇来，呢啲软硬件升级除咗不断提升量产车嘅使用体验，仲有一个关键用处则是迭代华为嘅软件算法，唔多扩大使用区域和自动驾驶能力。 

苏箐认为，华为ADS是高级别自动驾驶系统嘅能力，当MPI（每次干预行驶里程）数据非常非常大嘅时候，就能够拿掉人类驾驶员，产生更大嘅价值。不过他也并唔激进，表示仲系要要10年嘅时间能够达到呢一目标。 

“只要呢个事有价值，我哋并唔担心盈利问题，愿意长时间投入，”苏箐向车嘢说道。 

结语：华为推动量产自动驾驶进入城市

在车嘢睇来，无安全员嘅自动驾驶系统确实仲系要要10年以上嘅时间，因此眼下最能改变驾驶员体验嘅技术就是L2级量产自动驾驶系统。 

但不管是新老车企，量产嘅L2系统都系为高速公路所设计，对于大部分用户嚟讲，使用频率和单次使用时长都较低，并没有明显改善驾驶体验。 

这也就是说，只有将L2级系统引入城市才有可能让呢一技术大规模普及应用，改变数亿驾驶员嘅出行体验。虽然特斯拉嘅FSD正喺度朝住呢一目标努力，但毕竟传感器配置较低，能否在短期内实现量产，不确定性好大。 

而华为ADS，则已经企喺‌量产嘅门口。喺今年年底随住极狐阿尔法S一齐上市后，将真正带动全球量产自动驾驶技术进入城市。