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就在前不久，一张无人快递车陷入未干水泥路面的照片火遍全网。被人们给予厚望的无人驾驶技术，一台集合了当前最先进技术的无人车，在“水泥未干，禁止通行”这个最朴素的场景下，陷入了尴尬......

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当“无人驾驶”遭遇“水泥未干”，有解吗？

事情发生在河南大学金明校区，事件的主角是一台阿里达摩院开发的“小蛮驴”无人快递车，小蛮驴目前已经在全国各地的菜鸟驿站服役超过一年。2021年“双11”，阿里公布已经在全国70多个城市超过200所高校校园部署了数千辆小蛮驴无人快递车，是目前国内投入使用数量最多，范围最广的无人驾驶车辆之一。

小蛮驴无人配送车于2020年9月17日云栖大会上推出，车身长宽高分别为2100/900/1445mm（含激光雷达高度），感知方面配备前后各1-4个激光雷达、6个摄像头、毫米波雷达、惯导等传感器，应急反应速度达到人类7倍，具备L4级自动驾驶能力，以解决配送最后3公里配送难题为目标。

这样的感知硬件配置，在目前投入使用的无人驾驶车辆中，属于近乎“满配”，各方面属性已经拉满。同时，不像常见的乘用车自动驾驶，小蛮驴平均速度仅设定为15km/h，最高速度也只有20km/h，也让其无人驾驶的潜在危险系数有所降低。投入运营的小蛮驴每辆每天可投递近600份快递，同时依托菜鸟庞大的体量，其实际运营里程以及积累的数据量在全球自动驾驶相关研究企业中也属于前列。

然而，小蛮驴的参数越“漂亮”，在这起事件中的表现就越显得尴尬。如此硬核的尖端科技，为何在这么朴素的场景下会这样吃瘪？

自动驾驶依托摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器对周遭环境的感知做出决策，各种传感器各有优劣，性能互补，能够对行进方向上潜在的障碍物进行相当有效的识别。但不论是摄像头还是雷达，对平整路面的水泥是不是已经硬化都没法做出有效的判断。

在这起事件中，我们从另一个角度的照片可以看到，施工方在道路中间设置了“前方施工 禁止通行”的警示牌，在小蛮驴行进方向上并没有设置有效的警示，没有警示牌，也没有桩筒等。另外三侧有细长的警示带，行进方向的警示带平铺在路沿一侧。由于没有事发过程的录像，我们无法判断小蛮驴驶过时，警示带是已经飘落还是小蛮驴未能有效识别撞开了警示带。只能说，这种细长的警示带对于自动驾驶传感器存在未能有效识别的可能性。由于没有结论，这里就不再过多展开。

值得注意的是，“水泥未干”绝不只是自动驾驶会遭遇的难题，我们日常也经常看到小猫、小狗、小鸟之类的动物在水泥地上留下的清晰印迹，一串串格外醒目。即便是正常的人类，在警示不充分的情况下冲进还没硬化的水泥地的新闻也并不罕见。以人类的智力尚且不能完全准确判断，何况还在蹒跚学步的无人车？

同时，自动驾驶依赖的摄像头（视觉）、激光雷达、毫米波雷达等感知传感器本身并不具备判断水泥是否已经硬化的能力，在警示不充分的条件下，“水泥未干”对于自动驾驶而言，可谓无解。

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自动驾驶的“长尾效应”

无人快递车陷进水泥地本身确实是一件让人忍俊不禁的尴尬事件，不过这件事引发人们关注的不仅是事件本身，更多是对如今热门的“自动驾驶”技术的担忧，“自动驾驶”真的安全吗？

在过去的短短几年间，人工智能领域在深度学习算法、大数据以及更强大的半导体硬件等技术的加持下，取得了惊人的进步。随之而来的，是人们在自动驾驶领域的飞速发展。从谷歌重金投入无人驾驶汽车开发，到特斯拉风靡全球，再到如今自动驾驶/高阶辅助驾驶已经成为几乎所有车企必不可少的研究方向。我们也见证了自动驾驶相关技术从实验室，一步步开始出现在我们的身边。

在自动驾驶分级中，L2级及以下属于辅助驾驶，系统的自动驾驶能力较弱，同时驾驶员对系统的能力期待值也较低，能够确保使用安全。而L3级及以上属于自动驾驶，在设计运行区域（ODD）内，驾驶员对系统的期待值逐渐增高，同时系统也有足够安全的自动驾驶能力，期待与能力对等可以保证使用的安全。

但在目前的条件下，不论是乘用车已经广泛搭载的L2+辅助驾驶，还是真正无

人的所谓L4级无人配送车，都仍然处于技术尚未完全成熟的阶段。不得不说，目前自动驾驶相关技术已经能够处理日常面对的绝大多数场景，但自动驾驶的风险就在于难以预判的“长尾”。

“长尾效应（The Long Tail）”最初是由《连线》的总编辑克里斯·安德森（Chris Anderson）于2004年用来描述诸如亚马逊公司、Netflix和Real.com/Rhapsody之类的网站之商业和经济模式。是指那些原来不受到重视的销量小但种类多的产品或服务由于总量巨大，累积起来的总收益超过主流产品的现象。

将“长尾效应”拓展到自动驾驶领域，说的是自动驾驶日常训练中已经解决了日常常见的绝大多数头部场景中的潜在风险，但那些不受重视的突发场景极为罕见，但种类繁多，因此累计的总量也已经对自动驾驶的安全性构成了很大的威胁。

自动驾驶汽车需要面对的场景我们可以归类为4类：第1类、已知的安全场景；第2类、已知的不安全场景；第3类、未知的不安全场景；第4类、未知的安全场景。在所有场景内，最困难的是第3类场景，也就是未知的不安全场景。长尾效应，普遍便发生在第3类未知的不安全场景中。

当然，工程师也在不断的试图减少，乃至完全消除第3类场景，目前最常用的方式便是动用超级计算机，将日常极难遭遇，但可能会出现的危险场景，在超级计算机中进行大量的场景模拟，将训练的成果加入自动驾驶算法，从而避免在实际遭遇同类场景时发生危险。

以特斯拉为例，在2021年“AI DAY”上，特斯拉介绍了一些罕见场景，例如一起前方卡车卷起的风雪遮挡前方车辆的极端案例。为了解决这一现实中并不多见，但发生时会异常危险的事件，特斯拉利用超级计算机模拟更多的类似场景多神经网络进行了大量训练。

特斯拉日常解决的这类“长尾”场景远不是个例。马斯克介绍说，他们会模拟各种能想到的罕见案例，甚至包括了“城市道路出现悠哉散步的麋鹿”，乃至“飞碟坠落”这种完全不可能发生的奇特危险。

但“长尾效应”的可怕就在于数量庞大且难以预见，无论工程师多绞尽脑汁都无法将这些潜在的风险一一穷尽。就比如“水泥未干”这一朴素的场景，就让小蛮驴陷入了难堪的境地。

更可怕的是，如今“水泥未干”已经是第2类”已知的不安全场景“，但算法并没有有效的手段将其改变成可以避免的危险场景。

C-V2X或许是解决问题的有效手段

什么是C-V2X？我们首先来了解一下什么是V2X

V2X即“Vehicle to Everything”，是将车辆与其他事物相连接的物联网通信技术，其中V代表车辆，X代表与车交互信息的对象。V2X交互的信息模式可包括：V2V（车与车）、V2I（车与路）、V2P( 车与人)、V2H（车与家）、V2N（车与网络）、V2C（车与云端）等。

要想实现V2X，就要有统一的通讯标准，其中最普及的要数DSRC和C-V2X两大标准。美国曾在很长一段时间内主推DSRC标准，咱们中国则全力落实C-V2X标准。

DSRC（Dedicated Short Range Communications，专用短程通信技术）标准由IEEE（美国电气电子工程师学会）基于WIFI制定，其标准化流程可以追溯至 2004 年，经过多年的测试与验证，可行性得到验证，同时网络、芯片等产业链具备一定配套基础，此前获得通用、丰田、雷诺、恩智浦、AutoTalks和Kapsch TrafficCom等支持。

C-V2X（Cellular-Vehicle-to-Everything，基于蜂窝技术的车联网通信）标准由3GPP（移动通信伙伴联盟）通过拓展4G通信LTE标准制定，虽然标准工作从2015年开始，比DSRC标准晚了11年，但凭借后发优势，有着后来居上的势头。2018年4月在华盛顿召开的5GAA（5G Automotive Association，5G汽车协会）会议上，福特发布了与大唐、高通的联合测试结果，给出DSRC和LTE-V2X实际道路测试性能。结果显示，在相同的测试环境下，通信距离在400米到1200米之间，LTE-V2X系统的误码率明显低于DSRC系统，而且通信性能在可靠性和稳定性方面均明显优于DSRC系统。

2019年12月12日，美国联邦通信委员会（FCC）一致投票通过了一项提案，该提案将重新分配5.9GHz频段的大部分频谱，并将这些频谱专用于非授权频谱技术和C-V2X技术。需要注意的是，此前很长一段时间里，5.9GHz频段的75MHz一直被指定用于DSRC。由此，C-V2X逐渐成为全球接受度最广的V2X通讯标准，也有望成为全球唯一标准。

通过C-V2X，车辆可以与路基设备以及周遭路上的其他车辆之间进行即使的信息互通，很多视觉、雷达传感器难以解决的问题在V2X技术下变得十分简单。例如不管是自动驾驶还是人类驾驶都难以有效解决的“鬼探头”问题，其实只是简单是视野受限而已。通过周遭多角度路灯、电线杆以及路面上其他车辆等上的摄像头、雷达可以对一篇区域实现几乎无死角的感知，通过C-V2X技术实现信息共享，“鬼探头”就成为了不再成立的伪命题。

而我们前文提到的“水泥未干”场景，只需要一个简单V2X通讯装置，就能够划出一篇精确的施工区域“电子围栏”，自动驾驶车辆也就能够轻而易举的避开这一区域。

其实不仅仅是这些简单场景，基于C-V2X标准的万物互联可以在“智慧城市”方面发挥更大的作用，对于城市交通疏导、部分区域危险警示等等方面都能够高效的进行管控。例如某一路段出现水淹、路陷等突发情况，都可以通过智慧城市云端发送至每一辆可能前往这一区域的车辆，让其提前避开危险。

目前，C-V2X正在向着5G-V2X演进，5G技术拥有更大数据吞吐量、更低时延、更高安全性和更海量连接等特征，能够极大促进万物互联的发展。基于此，C-V2X标准的产业化速度很快，已经获得超过100家产业链重点企业的支持，包括福特、宝马、奥迪、戴姆勒、本田、日产、现代、沃尔沃、PSA等国际整车厂商，中国移动、中国联通、AT&T、德国电信、KDDI、DOCOMO、Orange、Vodafone等电信运营公司，华为、高通、爱立信、大唐、英特尔、三星等设备供应商。

V2X这么好，为什么到如今还没能得以普及？因为难！

V2X的关键在于协同，一辆车，一条路装备相关的通讯设备并不能发挥出其应有的价值。于是V2X也陷入了“先有鸡还是先有蛋”的难题。目前世界各国对此的支持力度不一，早前车企试图通过几大集团联手率先实现V2V的普及，但显然只是部分车企推广的V2V在庞大的汽车保有量面前无法发挥出其应有的能力。

而目前我国正在大力发展路基C-V2X设备，通过政府主导，让录先智能起来，这样车企和消费者才有积极性推广和购买具备C-V2X能力的车辆。但是，C-V2X的普及并非一朝一夕可以实现。道阻且长，C-V2X在当下还不是解决“水泥未干”的现实方案。

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结语

科技是推动人类进步的关键力量，高精尖的可以走进现实却也难免遇到一些朴素的尴尬。最尖端的高科技设备，偶尔也需要一卷普通的胶带粘一把......最先进的无人驾驶，遇到“水泥未干”真的会陷入尴尬。但科技从来不是一蹴而就的，也就是在这些尴尬的失误帮助下，才能不断成长。

“无人驾驶”遭遇“水泥未干”究竟有没有解？当然有，只要在施工后提前设置足够醒目的有效提示，比如多摆几个桩筒，目前无人车也能轻易辨别得出。如果警示不足，下一个陷进去的可能会是一个不够警惕的路人。