2018年之後，自動駕駛汽車的風潮逐漸颳起，無論是產業界還是普通民眾，對於自動駕駛汽車都滿懷信心。無論是特斯拉、Waymo這樣的新型無人駕駛廠商，還是東風日產、本田這樣的創傳統車製造商，甚至是我國的工信部，都篤定在2020年，我們將會全面實現自動駕駛——至少是全面實現Level 2甚至是Level 3的自動駕駛。

客觀地說，自動駕駛技術經過這幾年的發展，已經逐漸趨於成熟了。雖然並沒有實現當初所說的「2020年全面普及自動駕駛汽車」，但無論從技術維度上講，還是市場維度上講，都已經實現了極大的突破。哪怕是達不到一些自媒體所謂的“全面實現Level 3 的自動駕駛”，但是頭部企業實現特定場景，甚至是大部分場景的Level 3自動駕駛；大部分企業實現Level 2的自動駕駛，這一點是基本已經實現了的。作為一名自動駕駛領域的研究人員，對這一點是深有體會的。

一些自動駕駛系統在民眾看來並不智慧，其中主要的原因是其自動駕駛只是有一些零星的功能組成，而非構成了一個相對完整的智慧系統。例如在一些自動駕駛汽車中，將自動泊車、語音互動等功能作為其主推的部分。然而，對於人們最希望看到的、需求量最高的「領航輔助」等功能上卻並沒有太大的突破。這讓人感覺很多廠家所謂的「智慧的自動駕駛」只是一些噱頭而已，而非真正意義上的自動駕駛。這也就是說，只有真正的實現了「領航輔助功能」，才是人們心目中的「自動駕駛系統」。目前的話，全國只有兩個自動駕駛廠商「全面」實現了「領航輔助功能」，一個是特斯拉，另一個則是國產廠商蔚來。

圖1 蔚來領航輔助介面

圖2 特斯拉領航輔助介面

民眾感覺自動駕駛並沒有真正實現的第二個原因在於，現有的這些自動駕駛系統並不「適合」他們。例如像特斯拉這樣的自動駕駛汽車，主要是在國外進行自動駕駛系統的研發，很少針對於中國特定的場景進行最佳化。而國外的一些自動駕駛的場景，相對中國的複雜的路況而言，更為簡單。這就不得不讓人懷疑，在哪些相對來說簡易的駕駛環境中（國外場景）開發的自動駕駛系統，是否能夠適應特殊的、複雜的交通環境（國內場景），並進一步懷疑其是否為真正的自動駕駛系統。這一點反而是一些針對中國場景效能最佳化及專項驗證的自動駕駛汽車廠商要做的更好。

圖3 中國複雜的路況是自動駕駛系統的一個攔路虎

圖4 在一些簡單的場景中，我們已經實現了自動駕駛

說實話，特斯拉是讓我認為無人駕駛可能成為了現實的第一家公司。但是如果要說讓我第一次感覺無人駕駛在中國成為了現實的公司，則不是特斯拉，而是蔚來。這裡面的原因主要有三個。

首先，是蔚來在更更新了NOP（Navigate On Pilot Beta）功能後，整個自動駕駛系統變得更加全面。其中重點的重點，就是NOP的領航輔助功能。

圖5 蔚來自動駕駛系統的更新歷史

蔚來領航輔助（Navigate On Pilot Beta，NOP ）是導航系統、高精地圖與NIO Pilot自動輔助駕駛系統的深度融合。就我目前的瞭解，NOP在Pilot功能上，已實現的巡航車速控制、車距保持、轉向輔助和轉向燈控制變道等功能。更重要的是，NOP還支援「車輛根據導航路徑規劃」，「在高精地圖覆蓋範圍內的大部分高速公路及城市高架路等路段實現自動進出匝道和切換主幹道」，甚至可根據道路限速和環境感知等資訊「自動調整車速」、「智慧變換車道」及「超越慢車」等功能。這在技術上是一個很大的突破。蔚來NOP目前全面覆蓋高速公路及城市快速路，能夠在駕駛的全程智慧控速，並且實現了全場景人機互動。這是非常強悍的。

其次，蔚來自動駕駛系統還針對多個自動駕駛場景進行了本地化處理，並且有大量的實測資料。蔚來NOP針對中國的特有場景場景，在大量的實測資料的基礎上，對系統進行了抓門的效能最佳化及專項驗證。例如，針對於中國的路況，對進入匝道的方式進行了特殊的場景最佳化。

圖6 蔚來NOP對於進入匝道方式的本地化最佳化

這種演算法最佳化，其實也就是我們常說的規劃演算法的最佳化。

簡單來說，當系統藉助定位知道自己在哪，透過感知知道周圍的環境，透過高精地圖知道接下來路段的詳細資訊，就能透過演算法計算出未來幾秒-十幾秒的精確軌跡了，它通常是滿足約束條件下的最優行駛軌跡。

不過在此之前，系統需要預測環境中物體的移動軌跡，並以此做出決策什麼時刻去執行那條最優規劃的軌跡(路徑)。 這裡，會用到很多運籌學和統計的演算法。

假設我們在路口想要右拐，對面馬路不停有車輛開過，系統首先需要預測對面車輛的行駛軌跡，並以此做出並道還是減速並停下的決策。如果系統決策1秒後並道，則必須幾乎同時精確地規劃出一條右拐彎軌跡(加以驗證)，這條軌跡(綠色實線)需要滿足保持在車道內、規避其他車輛等約束。

圖7 軌跡規劃是自動駕駛的一個核心部分

由於各國路況有著較大的區別，這種路徑的規劃就應當針對於當地的特定情形設計。這也是真正實現自動駕駛所必須的。

最後，蔚來NOP的場景覆蓋更加廣泛，測試資料更加多樣，其覆蓋範圍甚至相較於特斯拉的自動駕駛系統來說，還更加具有優勢。例如，蔚來NOP覆蓋了所有的城市高架路和高速公路。上海、廣州等城市的所有的高架路和高速公路都是允許使用蔚來自動駕駛系統的。這一點是一個巨大的提成，真正的實現了全場景體驗自動駕駛，而不再侷限在一些特定的場景。

例如，特斯拉的領航輔助功能通常只覆蓋高速公路，而NOP還覆蓋了城市快速路，這對電動車主要使用者來說，在大城市裡對上下班、和到工作地點整個通訊場景來說，整個時間和覆蓋率提升了非常多。

我在之前的回答中提到過，以高精地圖資料為主，以感應器資料為輔，可以實現法定限速內全速域、全路況的自動駕駛，才是真正的L3級別自動駕駛。只能實現部分速域（如長安L3的0-40KM/h）或依靠道路標線識別的產品，嚴格來說只能算是升級版的L2級別自動駕駛。

僅僅升級L2自動駕駛的攝像頭與雷達，已經不能滿足系統接管汽車時對環境監控的需求，直到高精地圖的出現才解決了這個問題。

圖8 有無高精地圖對於自動駕駛系統非常關鍵

只有在高精地圖的加持下，才能夠實現對於精準度更高更安全的地圖的提供；才能夠彌補感測器資料缺失，在惡劣天氣下保障安全；才能夠彌補車載感測器的侷限性，實現在高速過彎時獲取路況下，實時獲得資訊；才能夠讓監測系統更加智慧，提前去除路燈、標誌牌等固有靜態物體，讓資源集中在動態物體監測。

圖9 高精地圖有助於自動駕駛系統進行路徑規劃

而正是依託於高精地圖的加持，NOP才能夠在絕大多數的高速公路、城市快速路及高架路上啟用。相比於其他品牌的類似功能，在城市快速路及高架路上能夠啟用是NOP的優勢。

圖9 蔚來自動駕駛系統擁有大量的實測資料

因此，如果要問，哪一個時刻讓我覺得自動駕駛系統真正在中國得到了體現？

那麼我會回答說，蔚來NOP的這樣一套自動駕駛系統，讓我真正的感受到了自動駕駛是能夠在這塊兒土地上落地的。

自動駕駛汽車安全，高效，方便，舒適。可以解決道路擁堵，減少空氣汙染。我們還不必考慮最讓人鬧心的停車位問題。

最重要的是我們再也不用考駕照，也不用考慮自己年齡，健康等問題。也不用考慮喝酒問題，什麼時候都可以放心地盡興而歸。交警也拿你沒轍，豈不痛快。

畢竟人需要車的目的是方便移動，如果有更方便的移動方式，幹嗎要自己勞神費力地弄個車開呢？