新能源汽车自动驾驶技术

上一篇文章我们介绍了汽车上用到的无线通信技术，在介绍C-V2X时提到后期会专门做一期介绍自动驾驶技术的文章，本期就安排上了。

自动驾驶在汽车界一直是大家津津乐道的话题，现在的车不搞个“高阶”智能驾驶，都不敢说自己的车是智能网联汽车。

你一定也听说过NOA、特斯拉的FSD、端到端...这些时髦的词汇，他们是啥意思？另外，自动驾驶分为几级？现在我们处于哪个级别？自动驾驶在商用车、乘用车领域究竟落地情况如何？...

这一系列的问题，不要说普罗大众，即使是汽车行业智驾方向的工程师们也不一定能回答得清楚。

本文就带领大家一起把这些问题搞清楚，让自动驾驶不再那么神秘。

我们先从一个问题开始：为什么要研究自动驾驶技术？

研发自动驾驶技术的初衷在于提升道路安全及交通效率，缓解交通拥堵，同时为老年人及残障人士提供更为便捷的出行选择。

从这个意义上来说，研究自动驾驶不仅仅是促进汽车技术的发展，更是一件功德无量的事，所以值得社会、企业、个人持续投入，不断迭代，久久为功。

实现终极自动驾驶不是一蹴而就的，所以SAE（美国汽车工程学会）把自动驾驶技术分为Level0~Level5六个等级。

中国也出台了自动驾驶等级划分标准（GB/T 40429-2021），从0~5级划分为六个等级。

下面我们看看各级别自动驾驶的特点：

L0级，完全人类驾驶

在这个级别，车辆完全由人类驾驶，汽车只负责执行。虽然车辆可能会有一些辅助驾驶功能，如：倒车雷达、倒车影像等，但这些并不属于自动驾驶的范畴，仅仅是提高了驾驶的安全性和便利性。

L1级，辅助驾驶

L1级的汽车可以辅助驾驶员完成某些驾驶任务，如配备了自适应巡航功能（ACC）的车辆可以根据前方车辆的速度和距离，自动调节车辆速度和刹车，与前车保持安全距离。

这在一定程度上解放了驾驶员的脚，但需要驾驶员控制方向盘并时刻监管周边情况，随时准备接管车辆。

L2级，部分自动驾驶

L2级的汽车可以同时控制车辆的方向盘、油门（电门）和刹车，实现自动换道、自动泊车等功能。

这在一定程度上解放了驾驶员的手和脚，让驾驶员在高速、城市道路等场景下更加轻松的驾驶车辆。

但是L2级别的车辆并不能应对所有的路况和环境，仍然需要驾驶员时刻保持注意力，随时准备接管车辆。

L3级，有条件自动驾驶

L3级别的车辆可以在特定的条件下，自主完成全部动态驾驶任务，如在高速上，汽车可以自动识别路标、障碍物等，自动调整车速、变道、超车等，不需要驾驶员的干预。

这在一定程度上解放了驾驶员的手、脚和眼，但L3级的车辆并不能适应所有的场景和环境，当汽车遇到复杂情况或超出设计范围时，会提醒驾驶员接管车辆。

L4级，高度自动驾驶

L4级的车辆可以在大部分场景和环境下自主完成全部动态驾驶任务，不需要驾驶员的监督和干预，也不需要驾驶员随时准备接管车辆。

L4级的车辆可以根据导航、路况、天气等信息，自动规划路线，自动处理各种复杂情况，可以适应多种场景，如：城市道路、高速路、乡村路等。

但L4的车辆还无法覆盖所有的场景，如：极端天气、恶劣路况等。

L5级，完全自动驾驶

L5级的车辆可以在任何场景和环境下自动驾驶，无需驾驶员，这就是所谓的无人驾驶。

L5级的车辆可以适应任何路况、天气、交通规则，不需要人工干预或控制。车辆不需要配置方向盘、油门踏板、制动踏板等驾驶设备。

L5级是自动驾驶技术发展的终极目标，目前还没有人敢预言在哪一年实现。

从以上自动驾驶级别分类可以看出，L3是个分水岭，L3及以上才叫高阶自动驾驶，L3以下仍然是辅助驾驶。

我要郑重的说一声：目前市面上正在销售的车辆自动驾驶水平都处于L3级以下，都是辅助驾驶的范畴，出了事后，驾驶员是第一责任人！所以，不要被厂家夸大其词的宣传所误导，不要拿自己的生命开玩笑！！！

说到这里，我们就要引入NOA这个概念了，NOA（Navigate on Autopilot）也叫导航辅助驾驶或领航辅助驾驶。

不同厂家，叫法不一样，小鹏汽车叫NGP、华为叫NCA、蔚来叫NOP，本质都是一个意思。

拥有NOA的汽车，在开通了NOA的城市，设定好起点和终点，车辆就能自己完成行驶、超车、变道、拐弯等操作。

但要记住，NOA始终是辅助驾驶的范畴，所以驾驶员要时刻保持注意力，准备随时接管车辆。

据说2025年理想、华为等企业将实现L3级自动驾驶，我们拭目以待。

特斯拉的FSD（Full Self-Driving）从2021年发布10.6.1 Beta版，后经过多个版本迭代，到2024年3月的V12版本，再到2024年12月的V13.2版本。

每一次迭代都离完全自动驾驶的愿景更近了一步，但FSD仍然还处于L2级别自动驾驶。

值得一提的是，FSD从V12版本开始采用“端到端”技术架构，这一版本标志着特斯拉在自动驾驶技术上的一次重大转变。

那么，什么是端到端？这要从自动驾驶的原理说起。

经常研究自动驾驶技术的人都知道，自动驾驶车辆的工作过程可分为三个阶段：环境感知、决策与规划、控制与执行。

感知系统是自动驾驶车辆的“眼睛和耳朵”，通过摄像头、激光雷达和毫米波雷达等收集环境数据，如：交通标志、车道线、障碍物等。

决策系统是自动驾驶的核心，在收集到环境数据后，决策系统会对这些信息进行分析和处理，制定出合适的驾驶策略。这一步会涉及到图像识别、机器学习和人工智能等技术。

决策完成后，系统会将指令传递给执行系统，进行转向、制动、加速等操作。

通过以上介绍不难看出，自动驾驶各个系统分工明确，配合得严丝合缝，但缺点是需要大量的数据事先对自动驾驶模型进行训练并定义诸多规则。

但数据采集、规则定义并不能覆盖所有驾驶场景，这使得自动驾驶技术的发展到了一个瓶颈。

好在，“端到端”出现了。所谓端到端就是将传统的决策与规划模块全部神经网络化，用先进的算法模型取代传统算法和预设规则的问题。

端到端自动驾驶系统具有自主学习的能力，这是传统智驾无法比拟的。端到端可以通过神经网络计算得出合适的规则，而不需要工程师事先编码设定规则，这就为自动驾驶汽车应对现实世界中无穷无尽的场景或环境提供了解决方案。

但端到端并非万能的，也才刚开始，效果如何，还有待观察。

虽然自动驾驶技术还处于L2级别，但不可否认的是近几年确实取得了突飞猛进的发展。

一些商用车已经在港口进行无人化运行，一些环卫车也已经在部分路段进行无人化工作。

我相信，随着法律法规的完善、AI技术的进步，无人驾驶技术将会很快迎来一个爆发期，高级别自动驾驶汽车离我们不再遥远。

与此同时，世界上最伟大的无人驾驶汽车公司将会在中国诞生。

行文至此，相信大家对无人驾驶技术有了初步认识，以后不再被无良厂家夸大其词的宣传所误导。

恳请大家将这篇文章转发出去，提醒身边的人，不要把驾驶辅助功能当作自动驾驶使用！救人一命，胜造七级浮图！

图文不是很生动，建议观看下方视频。

本期科普到此结束，感谢大家阅读。

如何下载原始英文版高清视频，请看：下载高清3D汽车原理视频方法。

后续文章见文末预告。

这个系列（新能源汽车系列第一季）文章结束后，我还会写新能源汽车系列第二季、汽车前沿技术等系列文章，把我在汽车行业的所见、所思不定时输出，请大家持续关注。

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关于作者：韩悌信，甘肃兰州人，现居杭州，毕业于四川大学，硕士，现从事主机厂车联网相关研发工作。