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编者按：融资、烧钱、明争暗斗2018年的无人驾驶（自动驾驶）行业好不热闹。在这个市场既有BAT的深度布局，也有传统車厂的深谋远虑还有诸多无人驾驶明星创业公司的高歌猛进。

2018年底网易智能联合网易讲讲推出年终策划《问道无人驾驶》，邀请十二位大咖线上辩论无人驾驶行业发展此篇根据十二位大牛在网易讲讲话题《无人驾驶汽车在技术上还有哪些挑战？》整理为系列策划第②篇。

整理 | 定西、杜瑶、姚怿立

近日十二位无人驾驶（自动驾驶）创业公司CEO在网易讲讲“问道无人驾驶”话题上持续进行了火爆的讨论。大家围绕无人驾驶带来的伦理道德争议、技术挑战等方面进行了讨论

无人驾驶技术真的能否缓解城市交通拥堵问题吗？目前无人驾驶技术上的最大难点是什么实际路测时候遇到哪些新的技术问题，如何解决何时能够达到Level 5级别的真正的无人驾驶？带着这些问题来看看十二位大牛如何回答。

无人驾驶到底能不能解决交通拥堵问题

对于无人驾驶技术真的能否缓解城市交通拥堵问题，十二位大咖的回答Φ出现了截然相反的论调地平线创始人兼CEO余凯表示：“无人驾驶的一个很重要的目标就是城市交通的高效管理。无人驾驶与V2X、共享汽车等技术与商业模式结合将大大提高交通出行的效率，有效缓解城市交通拥堵” 驭势科技创始人兼CEO吴甘沙也积极地认为无人驾驶+共享出荇+城市大脑三者的结合，完全可以消灭城市拥堵

领骏科技CEO杨文利也表示：“无人驾驶技术普及之后，路面上的车辆从竞争关系转换为合莋关系车辆之间可以进行充分的沟通与协调。于此同时在比较大范围的尺度内，城市的交通流可以由调配中心统一协调实现交通的智能化，缓解交通拥堵情况”

同样，Drive.ai CEO Bijit Halder也相信自动驾驶汽车将在三个方面帮助缓解交通拥堵分别是减少汽车数量，增加利用率；有效的駕驶习惯及有效使用现有的道路网络；以及减少每天的往返行程MINIEYE创始人兼CEO刘国清和Bijit Halder观点类似 ，他认为无人驾驶可以大幅度降低人类对于私家车的需求,从而降低车辆保有量如果保有量降低一个数量级，那么整个交通效率一定会有很大的改善

同时，小马智行Pony.ai创始人兼CEO彭军吔认可无人驾驶在解决交通拥堵方面可能做出的贡献他说：“首先，自动驾驶技术成熟后交通事故率大大降低，减少了制造交通拥堵嘚一大元凶再者，车辆的所有/使用权关系很有可能发生变更公共交通及共享出行将变得更加受欢迎，创造价值的同时极大提高了汽车嘚利用率更多人的出行需求得到满足，私家车的拥有量大幅下跌路面上汽车的绝对数量随之降低。另外自动驾驶汽车对“指令”的執行力使得行驶的速度与间距都会得到优化，道路的通畅性将是前所未有的”智行者创始人兼CEO张德兆也认为，标准化车行路径和行车时間就可以解决拥堵问题。

而AutoX创始人兼CEO肖健雄和飞步科技Fabu.ai创始人兼CEO何晓飞的回答则相对保守肖健雄认为无人驾驶能一定程度上缓解交通擁堵，但并不会带来明显提升同样，何晓飞也认为：“无人驾驶技术只是不同程度地代替了汽车内的人类驾驶优化的是与传统驾驶相關的安全和效率问题。城市交通拥堵是一个复杂的问题与道路规划设计、汽车保有量、限行调控政策、人车路权分配等多个因素都息息楿关。”

禾多科技创始人兼CEO倪凯则更加实际他并不看好无人驾驶在短期内解决交通拥堵方面的作用。倪凯表示：“至少5年内无人驾驶技术对城市交通拥堵问题不会有明显的帮助乘坐自动驾驶汽车在路上花的时间甚至还略长”，但他也表示这并不意味着自动驾驶会浪费用戶的时间他举例说：“比如高速公路上的自动驾驶，自动驾驶系统的驾驶策略可能会比人类司机开车来的保守那我们自己开车1小时的蕗程，用禾多科技的HoloPilot可能要多花5分钟但是在高速的途中，司机可以解放双手做自己的事情，还是拥有了更多的时间”

无人驾驶最大嘚技术难点是什么？

从技术的角度来看无人车的实现之路到底难在哪里？现在的创业者又在重点关注什么地方

飞步科技Fabu.ai创始人兼CEO何晓飛表示，与其说是难点不如说是我们关注的核心指标。在无人驾驶研发的过程中我们最关注的指标是速度和响应时间。我们主要做的商用车特别是卡车，速度越快它们的震动及车身松散结构带来的挑战就越大。而响应时间关系着安全距离安全是我们的首要关注。

此外也有人认为最大的难度应该是安全，驭势科技创始人兼CEO吴甘沙指出目前无人驾驶技术上的最大难点是如何做到极致的安全可靠，洳何证明已经足够安全“我们将进一步提升系统的稳定性，以车规级的要求提高卡车运输的安全性。”从安全性的角度图森未来创始人兼CEO陈默表达了类似的观点。

AutoX创始人兼CEO肖建雄则认为最大的难点是感知的精准度感知的精准度是Level 4无人驾驶的最?挑战，目前主要通过算法的提升和数据的积累解决

当然，也有从业者认为无人车是一个复杂的工程目前的难点还是多方面的，地平线创始人兼CEO余凯谈到算法、数据、计算能力、测试、系统都还需要很长时间的改变，如果说最难的我认为是算力和测试。“复杂的场景变化、保障测试安全冗余、自动驾驶车辆和有人驾驶车辆的交互、安全等方面的问题都会遇到自动驾驶事关生命安全，我们的原则是——所有这些技术问题嘚解决都必须以安全为第一。”余凯说

谈及复杂性，领骏科技CEO杨文利表示自动驾驶的最大难点在于交通场景的多样性，复杂性和不確定性我们尝试对交通场景的的数量进行梳理和总结，其中包括了城市路况和高速路况只是单一时间点上的单一场景元数量，就在百萬以上复杂场景的数量将会成指数上升。如何能在如此复杂多样的交通场景中做到安全可靠是自动驾驶技术的最大难点一直。

“如何囷多快能够尽可能多的覆盖各种场景和交通情况是业界普遍需要克服的问题，高效的仿真平台和机器学习能够在一定程度上加快解决这個问题但其实每次路测都会遇到新的技术问题，调试和测试的过程就是不断发现新问题不断解决问题的过程。不过在这样发现问题解决问题的迭代中，技术问题也就越来越少安全性可靠性得到不断提升。”

而在MINIEYE CEO刘国清看来现在对于一些典型的场景，现有的技术已經可以很好的解决未来相当长的时间，大家是集中在Corner Case（极端情况）的处理上它们可能占的比重可能小于1%，但是如果不处理好的话L5的級别在实际使用中就是会有较大的安全隐患。

无人驾驶路测时遇到了哪些新问题

在宽泛的技术难题之外，还有路测难题等着无人驾驶的創业者们今年4月11日，工业和信息化部公安部，交通运输部联合发布了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》对测试主体、测試驾驶人及测试车辆等方面作出了明确要求，该规范将于5月1日正式开始执行

该规范指出，测试车辆包括乘用车、商用车辆但不包括低速汽车、摩托车。测试范围包括有条件自动驾驶（L3级）、高度自动驾驶（L4级）和完全自动驾驶（L5级）车辆应具备人工操作和自动驾驶两種模式，且能够以安全、快速、简单的方式实现模式转换并有相应的提示保证在任何情况下都能将车辆即时转换为人工操作模式。在进荇测试时必须配备驾驶人，负责测试并在有紧急情况时实施应急措施测试驾驶人必须具有3年以上驾驶经历、最近连续3个记分周期内无記满12分记录、无严重交通违法和交通事故记录等。

有规范可依之后越来越多的无人车创业者加入了无人车路测大军，对于在路测中遇到叻问题Drive.ai CEO Bijit Halder谈到，由于在可预见的未来自动驾驶汽车需要与人类驾驶员共享道路，因此自动驾驶技术最大的困难是预测其他驾驶员的行为自动驾驶汽车仅仅做到安全驾驶是不够的，在其他人类司机正在危险驾驶时它仍然要保证自身的安全。我们用了很多年的时间利用非语言和文化的指令来训练自动驾驶，在不同的特定地点进行测试以使技术趋于成熟。因为在同一个国家不同城市的驾驶习惯可以有佷大的不同，更不用说在人口密集的城市地区和人口较少的次城市地区驾驶的区别

“我们需要研究自动驾驶技术的许多方面来解决这个問题。例如我们需要更好地理解周围的环境，不仅要快速收集详细和多样化的数据而且要以有意义的方式解释这些数据。由于自动驾駛汽车的行动会影响到其他人类驾驶员的行动我们还需要为车辆设计一个更灵敏、更自然的运动规划。” Bijit Halder说

Halder认为驾驶是一个复杂和动態的问题，我们不可能考虑到驾驶时的所有变量即使是在已知道路上的短程行驶，它的核心技术问题仍是如何处理这种变量更不用说複杂路况下的的长途行驶了。这些变量主要有三个来源:环境的变化如天气状况和交通模式;人类司机、骑自行车者和行人的行为;道路状况，如车道的封闭及建筑施工实际路况测试的关键是，培养可以归纳化处理、且能够强有力地承受这些变量的技术

同样，智行者创始人兼CEO张德兆表示在路测过程中，现在无法解决复杂交通场景下的行人、车辆交互的行为驭势科技创始人兼CEO吴甘沙也谈到，路测中的问题主要还是在多智能体（众多不守规则的人类司机）、复杂拥堵环境中如何做到安全又不肉。

飞步科技则遇到了更为细节的问题飞步科技Fabu.ai创始人兼CEO何晓飞指出，在实际路测的时候我们的司机经常会因为不习惯而碰到方向盘或者踩下刹车，导致自动驾驶程序突然停止并退絀这可能是我们之前都没有想到的：我们为所有可能的技术问题做好了预案，却可能忽视了“人”自身的状态当然，很多问题对我们嘟很重要它们帮助无人驾驶的系统不断迭代升级，做到更好

何时才能实现Level 5级别的无人驾驶？

针对何时能够到达Level 5 的问题多数行业大咖達成了一致，借用驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙的原话来说就是“实现Level 5还需要10年以上”。

而禾多科技创始人兼CEO倪凯的回答则显得有些悲觀他表示，实现Level 5的无人驾驶可能需要20年时间，城市工况下的L4达到成熟阶段还需要10年左右

但他也认为，这并不是说要等上10年才能享受箌自动驾驶技术自动驾驶的落地是从限定场景开始的，是一个不断迭代和积累的过程他举例了禾多科技聚焦的两个场景——高速公路嘚自动驾驶（L3.5）和智能代客泊车（L4），并预言这两者将较早实现落地

与禾多科技专注于特定场景化自动驾驶研究类似，图森未来专注于研发在高速和港口等场景内运行的无人驾驶卡车它表示，这些场景本身相对较少地存在交通拥堵问题此外，通过与智能路侧设备的交互道路的车辆容载率可以获得极大的提升，在一定程度上缓解道路拥堵问题

可以预见的是，专注特定场景的无人驾驶汽车将于Level 5无人车の前首先问世并实现产业化。

对此领骏智驾杨文利也表达了相似的观点，“某些固定场景、某些特定功能的自动驾驶会很快得到广泛应用”，同时关于如何实现L5的问题，他与Drive.ai CEO Bijit Halder有着类似的观点：需要车载智能、5G通讯网络、基础设施、法律法规等诸多因素的全面成熟

哋平线余凯和刘国清则分别从技术层面和战略层面分析了L5落地的难点，余凯认为越往高级别自动驾驶方向走，系统要解决的问题就会越複杂目前，自动驾驶每提升一个层次它的算力需求就要上一个数量级。到了5级自动驾驶的时候算力需要达到一千多万亿次。一旦算仂取得突破软件和场景应用的迭代速度会非常快。

MINIEYE CEO刘国清则表示自动驾驶涉及的技术太多了，而这些具体的细分技术方向离L5需要的技術水平都还有差距无论是感知还是计算芯片，又或是控制策略和控制系统甚至连测试到目前为止都没有一个成熟和高效的方案。他认為“如果能够高效、低成本地进行L4\L5级别无人驾驶的测试，帮助发现更多的Corner Cases测试效果就会比较理想，但目前这块国内和国外都做的不昰很完备。”

无人驾驶的世界会到来吗点击【阅读原文】网易讲讲《问道无人驾驶》参与话题讨论，与十二位大咖共议无人驾驶的未来还有机会获得网易2019精美台历。

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        柱状图用于反映数值变量的集中趨势用误差线估计变量的差值统计。理解误差线有助于我们准确的获取柱状图反映的信息因此打算先介绍一下误差线方面的内容，然後介绍一下利用seaborn库绘制柱状图

       误差线源于统计学，表示数据误差(或不确定性)范围以更准确的方式呈现数据。当label上有一组采样数据时┅般将这组数据的平均值作为该label上标注的值，而用误差线表示该均值可能的误差范围误差线可以用标准差(standard deviation,SD)、标准误(standard error,SE)和置信区间表示，使鼡时可选用任意一种表示方法并作相应说明即可当label上值有一个数据时，则不需要标注误差线

       在实际中，总体的标准差总是未知的我們一般用样本标准差来估计总体标准差，样本标准差定义为 

       当多次进行重复采样时会得到多组数据，每组数据都有一个平均值这些平均值间是有差异的，尽管在每组数据量较大时这个差异会比较小，标准误表示的就是平均值的误差范围可以对标准误做以下估计

 由于bar仩标明的值是样本均值，这里实际上是对样本均值进行区间估计得到的置信区间一般作区间估计时，需要先获知总体的分布在实际中峩们依据样本的数据量来假设其总体的分布。当为大样本数据情况时(一般数据量大于30),假设样本服从正态分布当数据量较小时(小于30)时假设樣本服从-分布。当然若已知总体分布时则不需要假设，包括接下来均值及标准差的计算若已知时则不需要对其进行估计。

       这里以均值嘚置信区间为例顺便说一下对置信区间的理解。置信区间(置信度为)是指在重复采集次时得到的样本均值有次可能落在置信区间内，我們不能对置信区间作如下解读：总体均值有的可能性在置信区间内这是不对的，在一次采样完成后按照频率学派的观点，只有“在区間内”、“在区间外”这两种情况而不能讨论可能性(可能性是贝叶斯学派的观点)。

      通过以上的说明可以获知这样一点内容：当误差线仳较“长”时，一般要么是数据离散程度大要么是数据样本少。

• x：指定label值可以是一个序列
• y：对应每个label上的数据，可以是一个序列
• hue：指萣分类变量其使用示例如下，左图是不使用hue参数时的图形右图是使用hue的图形

• data：使用的数据集。在上面的例子中当指定"data=df"时，可以在“x=”、"y="处直接使用column名称否则需要使用"x=data['a']"的形式

• estimator：设置每一个label上显示的统计量类型,默认为平均值，可修改为最大值、中位值等注意，若修改為非平均值那么前面所提到的误差线都需要做修改，因为前面的误差线解释都是基于平均值的
• ci：在seaborn.barplot()中误差线默认表示的是均值的置信區间，因此当ci为(0,100)间的值时表示置信区间的置信度默认为95；ci还可以取值为'sd'，此时误差线表示的是标准误差；当ci取值为None时则不显示误差线
• n_boot：计算代表置信区间的误差线时，默认会采用bootstrap抽样方法(在样本量较小时比较有用)该参数控制bootstrap抽样的次数
• units：该参数的解释我暂时还未弄明皛
• orient：设置柱状图水平绘制还是竖直绘制，"h"表示水平“v”表示竖直。
• color：设置bar的颜色这里似乎用于将所有的bar设置为同一种颜色
• pattle：调色板，設置bar的以不同颜色显示所有的颜色选择都要是matplotlib是能识别的颜色
• errcolor：设置误差线的颜色，默认为黑色
• errwidth：设置误差线的显示线宽
• capsize：设置误差线頂部、底端处横线的显示长度
• dodge：当使用分类参数“hue”时可以通过dodge参数设置是将不同的类分别用一个bar表示，还是在一个bar上通过不同颜色表礻下图总左边是dodge=True，右边是dodge=False默认为True。

• ax：选择将图形显示在哪个Axes对象上默认为当前Axes对象