从特斯拉到百度无人车 看自动驾驶与无人驾驶究竟有何不同

ZD至顶网个人商用频道 09月22日 北京消息（文/倪世新）：近年来，“自动驾驶”与“无人驾驶”已然成为科技圈与汽车圈炙手可热的两个技术名词。但对于消费者而言，对于这两个词语仍处于一知半解的状态，并不知晓二者的本质区别。但即使在这种一知半解的情况下，市面上已有的自动驾驶汽车的销量仍旧十分可观。

以特斯拉自动驾驶汽车为例，根据其近期公布的2016年第二季度财报显示，特斯拉营收达16亿美元，同比增长31%。在第二财季中，特斯拉共交付新车14402辆，总产量达到18345辆，较第一季度增长18%，较去年第二季度增长43%。

销量的飞速增长充分体现出消费者对于自动驾驶汽车的喜爱，但由于消费者对自动驾驶技术本身了解得并不透彻，导致大多数购买特斯拉的用户容易出现过分信赖自动驾驶系统的情况，进而造成极大的安全隐患。

今年5月，美国佛罗里达州就发生了首起自动驾驶致死车祸。一名特斯拉Model S用户在开启自动驾驶功能后，过分信赖该功能，将双手离开方向盘，同时不再关注路况等信息。继而当自动驾驶系统对车辆周围环境出现误判时，驾驶者并没有及时干预，从而导致了悲剧的发生。

事实证明，自动驾驶技术仍处于实验发展阶段，用户并不能对其过份信赖。特斯拉本身也反复重申“消费者在使用Autopilot自动驾驶功能前，应该知道这还是一套处在公共测试阶段的系统。开启该功能后，驾驶员的双手不能离开方向盘，仍需要全权掌握车子的操控”。

相比特斯拉Model S的自动驾驶系统，中国百度全力研究的百度无人车便是不需要驾驶员的无人驾驶车辆。本文中就以特斯拉Model S和百度无人车为例，为大家普及一下“自动驾驶”与“无人驾驶”的究竟有何不同。

2.5级的特斯拉Model S与4级的百度无人车

对于自动驾驶的定义与分级，早在本系列文章的第一篇《自动驾驶不等于无人驾驶认清自动驾驶的五个等级》中就有提到，从美国国家公路交通安全管理局(简称NHTSA)给出的等级的划分中，我们可以得出一个简单的结论，自动驾驶包含了无人驾驶，无人驾驶是自动驾驶的终极形态。

根据NHTSA给出的标准对号入座，特斯拉Model S基本处于2级与3级之间，我们称之为2.5级。它无论是以视觉计算为主导的ADAS技术，还是以雷达感知为主导的下一代自驾系统，只可以为司机提供驾驶体验的优化，在使用时，驾驶者仍需保持驾车应有的机警，时刻留意车辆的行驶情况，继而在紧急情况下，随时接管车辆的控制权。

百度无人车作为Level4等级的无人驾驶，在技术层面上也与特斯拉略有不同。据了解，百度无人车的诞生起步于2013年，其核心技术是“百度汽车大脑”，包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。其中，百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息，能在厘米级精度实现车辆定位，这也是百度无人车与特斯拉等自动驾驶车辆相比，在技术层面上的优势之一。

除高精度定位外，百度还拥有先进的大数据以及人工智能技术，依托国际领先的交通场景物体识别技术和环境感知技术，可实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测，为无人驾驶的智能决策提供依据。

司机与乘客 特斯拉服务于前者，而百度更看重后者

特斯拉自动驾驶与百度无人驾驶除在技术层面上的不同外，在使用场景中也存在极大的不同，两者的本质区别在于，产品设计时所针对的目标用户是完全不同的。在一场发布会的直播上，特斯拉也曾明确表示，“特斯拉做的不是无人车”。

特斯拉Model S内置名为Autopilot的自动驾驶系统，主要针对的便是驾驶者本身，通过技术实现车辆的定速巡航、躲避障碍等功能，尽可能简化司机在驾驶中原有的操作流程，从而提供轻松自在的驾驶体验。但驾驶者在使用过程中并不能完全放松，仍需实时关注路况，从而保证行车安全。

而百度无人车却没有对司机驾驶体验的考量，主要针对车辆上的乘客量身打造。其主要目的是为乘客提供更加智能、舒适、方便的乘车体验。无论是客运还是货运场景下，百度无人车的目的都在于优化运输的体验，提供一种全新的高运力、低成本的安全运输方式。

对此，百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲也曾表示，百度无人车以实现“智慧出行，分时共享”为核心目标，让人们享受智能的出行服务，并在不同时段让无人驾驶汽车服务不同人群，以实现汽车资源的分时段共享。

安全第一 无人车努力降低交通事故率

正如文章开头提到的，今年以来，特斯拉Model S在国内外都发生了自动驾驶致人死亡的车祸，特斯拉官方也一再表示，目前Model S上搭载的Autopilo自动驾驶系统仍处于测试阶段。

目前出现的事故原因大体相似，一方面是Autopilo自动驾驶系统在一些特定路况下，特斯拉Model S会出现误识、误判的情况;另一方面，则是驾驶员过分依赖自动驾驶系统，在开启Autopilo模式后，并没有保持对车辆的全权控制，从而导致车祸的发生。这两个原因相对也反映出两点问题： 首先，特斯拉的自动驾驶系统在技术上仍存在一定的问题需要进一步完善;其次，驾驶员在使用特斯拉自动驾驶系统时也需要明确该系统只是提供驾驶辅助功能，不可过分依赖。

百度无人车也在安全方面做出了自己的努力：首先，百度无人车背后拥有百度的大数据库支持，配合日渐完善的算法，使无人车可以识别更多复杂的道路信息，进而更好的处理行驶中遇到的状况。其次，就目前百度无人车商用化的案例来看，百度无人车均行驶在特定的区域内，依靠在特定区域里奖励起的高精地图、对固定环境的精准识别以及无人车的反复学习，可训练无人车行程强大的认知和控制系统。

综合以上两点因素，百度无人车相比之下就要安全许多。但尽管如此，也并不代表无人车可以完全解决行车安全问题。北汽集团新技术研究院的荣辉院长在一次演讲中层说道，“无人驾驶并不代表就完全没有车祸了，只是将车辆事故率降到很低，所以大众需要正确认识这一问题。”也正是在降低事故率、提高出行效率等前提下，近年来百度无人车正在稳步发展的过程中。

据了解，百度无人车凭借自身技术的优势，目前正在加快商用化的部署。2015年12月，百度无人驾驶车国内首次实现城市、环路及高速道路混合路况下的全自动驾驶。2016年7月，百度与乌镇两侧有举行战略签约仪式，宣布双方在景区道路上实现Level4的无人驾驶。这也是继百度无人车与芜湖、上海汽车城签约之后，首次公布与国内景区进行战略合作。这些合作也从侧面表现出政府、企业对百度无人车的商用化发展也都充满信心。

综上所述，特斯拉自动驾驶技术与百度无人车技术可谓师出同门，在环境感知、车辆识别等方面的基本原理大体一致，但根据设计初衷、适用人群、商用场景的差异化，两者在算法、深度学习等方面有着本质的不同。并没办法明确的区分两者孰高孰低，只能说各有所长。对与用户而言，只需区分二者的不同定位，从自身的需求出发，选择最适合自己的就够了。