L2+自动驾驶只是噱头吗？ 如何消除“恐怖谷”？

有多少企业提出过零排放、零事故、零伤亡的口号？捷豹路虎、通用汽车、高合汽车、梅赛德斯-奔驰，甚至还有博世、采埃孚等等，恐怕两只手都数不过来。

然而, 同济大学汽车学院的朱西产教授却提出了一个新的观点：我们无法追求零事故。

要想弄懂这个观点，需要先从L2+自动驾驶说起。

目前很多车企在传播的时候，都称自己的产品搭载了L2+自动驾驶系统，以2.5级和2.9级为主。有人认为这只是车企在玩文字游戏，毕竟在2021年5月发布的SAE J3016驾驶自动化评级中，并没有 L2+这样一个层级。

作为行业最新的通用准则，SAE J3016特意界定了L2级和L3级之间的差异，以便更好地定义已经量产和正在开发的自动驾驶技术。该评级系统将L0至L2级系统命名为“驾驶员辅助系统”，而L3至L5级则被视为 “自动驾驶系统”。

那么，目前业内盛行的L2+自动驾驶真的只是噱头吗？

朱西产教授认为，L2+自动驾驶其实是以人机共驾形式落地的L3级自动驾驶，完全不同于L2级自动驾驶或ADAS驾驶辅助，L2级不可能通过软件迭代而成长为L3，而L2+最终是要成长为L3的。

他说：“L2+的硬件开发是按照L3去做的，由于软件需要迭代，政府的认可认证流程有点滞后，以及企业出于对自动驾驶法律责任的考虑，目前这些NP类的产品只能按照L2+进行宣传。”

朱西产教授指出，在从L2向L3迭代的过程中，尽管企业在用户手册里边强调了是辅助驾驶系统，但是很多驾驶员会长时间脱离驾驶，当成自动驾驶系统来使用。这类产品存在一定的安全隐患，并且事故责任不清晰。

他将这种安全隐患称为“恐怖谷”，因为它发生的概率不高，但一旦发生很有可能是致命的。“恐怖谷”存在的原因，主要是因为用户的期待超过了系统的能力。

如何消除“恐怖谷”？

朱西产教授表示：“目前大部分厂家都是让系统不断提醒用户，不能长时间脱离驾驶，但是这种方式会导致用户体验和满意度下降。所以更好的办法，就是迅速地把自动驾驶的能力提升到满足 L3级的要求。”

朱西产教授指出，从L3级高度自动驾驶汽车的画像来看，有这样几个特点：高算力的域控制器，车内有以台网，高精度地图（支持自动驾驶功能），环境感知传感器从毫米波雷达转移到高清摄像头。

他表示，自SAE J3016驾驶自动化评级发布以后，L3级自动驾驶便是最具有争议的一个级别。

例如，一直以安全为主的沃尔沃第一个站出来表态不做L3级自动驾驶，他们认为人机共驾的情况下，责任无法认定。

但是这个争论到去年ECE R157出来以后就停止了，梅赛德斯-奔驰通过了德国联邦运输管理局的审批，成为全球第一家可在德国合法使用L3级别自动驾驶的企业，其L3级自动驾驶技术DRIVE PILOT，将率先在S级和EQS上配备。

朱西产教授认为，ECE R157不仅表明了L3级是可认证的，其最大的贡献是允许一辆存在一定残余事故风险的自动驾驶汽车被认可认证，只不过这个残余事故风险的概率很低，比一名熟练谨慎的驾驶员更安全。

“ECE R157定义了自动驾驶汽车的不合理风险，只要风险水平不高于一个熟练谨慎的驾驶员，那么这辆车就不存在不合理的风险。”他这样说道。

朱西产教授指出，ECE R157对高速公路上的切入切出、遇到前方危险车辆和前车紧急制动这三类典型的危险场景，制定了临界工况。

通过临界工况，对已知的这些危险场景，根据人类驾驶员的避障能力，设定了自动驾驶汽车小概率参与事故风险的界限。然后通过与黑匣子结合，就可以有效地解决自动驾驶汽车事故责任的划定问题。

一些过去争论不休的事情，随着ECE R157的出现也就解决了。

在朱西产教授看来，危险场景临界工况的确定方法是必须研究的课题。

因为他希望，当临界工况确定下来以后，政府能够对一辆存在小概率残余事故风险的车辆进行认可认证，它只要比这个一个熟练谨慎的驾驶员更安全就可以。

朱西产教授强调：“我们没法追求自动驾驶汽车的零事故，追求零事故，这辆车就会变得过于保守，从而严重影响用户体验和影响交通效率。”

他认为，L2级驾驶辅助系统应该是功能测评和安全测评并重的，但目前不管是

NCAP还是C-NCAP都过于偏重安全测评，没有基于自动驾驶的用户满意度对功能进行测评。NOP这一类定位L2+的产品，更是驾驶体验和安全性并重的产品。

当然，虽然无法追求零事故，但还是要通过研究自动驾驶残余事故风险的零死亡安全策略，来追求零死亡，朱西产教授补充道。

以往我们谈论智能化和自动驾驶的时候，大多都是以零故事为目的的，车企在进行技术研发的时候，也都是以安全为唯一前提的，所以才会出现所谓的军备竞赛，甚至有激光雷达不能少于4个的说法。

我们都忽略了一件事，安全的确是最重要的，但是过犹不及，不能只是一门心思考虑安全问题，而不注重用户体验。所以，朱西产教授呼吁业界尽快出台功能测评和安全测评并重的全新测评体系。

关键词： 自动驾驶