“从“妄想”到现实 自动驾驶的昨天、今天和明天”

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【领域频道】你可能没有观察到从什么时候开始，自动驾驶成为了人们的茶饭话题，但近年来，自动驾驶成为了最认真的话题，同时也开始进入我们的日常生活。

本月初，国务院办公厅发布的《新能源汽车产业快速发展规划( 2021-2035年)》中明确指出，中国新能源汽车规划不仅已经进入能源形势转型，自动驾驶和智能化也正式进入未来产业快速发展的规划。 此次广州车展期间，“开启想象系列企划”将完成，为您带来广州车展最精彩、最快乐、最有料的智能车的新鲜趣闻。 在车展正式开幕之前，让我们来了解一下自动驾驶迅速发展的小道消息吧。

/ S2/&巴尔； 初期:沉迷于妄想或妄想

自动驾驶本身并不是什么新鲜的概念，但近年来自动驾驶概念的热度也并不久远。 如果你想知道自动驾驶为什么最近这么热，请试着了解一下自动驾驶的迅速发展历史。

第一辆自动驾驶车是什么时候诞生的？ 很多国人可能会想到诸葛亮发明的木牛流马，但木牛流马不是《三国演义》的杜撰，根据历史文献确实有此事。 但是，从公元231年到234年，人类还没有发明稳定的动力源，木牛流马自然也不是我们说的自动驾驶。

但是，第一辆自动驾驶车真的是在汽车发明之前诞生的。 发明者是有名的达芬奇。

达芬奇于1478年用发条驱动，设计了用齿轮编码预设轨迹的自动驾驶车。 后人根据他的设计复制的实车确实能实现相应的功能。 那时距离尼古拉斯·古诺制造第一辆蒸汽汽车的时候还有291年，距离卡尔本茨制造的第一辆实用内燃机汽车还有408年。

达芬奇的故事太梦幻了，人类实际上开始尝试自动驾驶是在20世纪以后。

和许多科技产品一样，自动驾驶最初也是基于战争的需要而提出的。 但是，20世纪初的科学技术水平有限，最先迅速发展的是用于运载火药等的无线电遥控推车。 1912年，美国科学家使用一对光敏硒光电管，设计出自动走向光源的小车。 被命名为战争犬，功能当然会自动向敌营自爆。

1921年美军raymond e. vaugha设计了无线电遥控三轮牵引车。 4年后，美国陆军前工程师francis p. houdina将无线电遥控装置安装在chandler品牌的车上，成功地从百老汇开车到第五大道。 因为他坐在后面的车遥控，所以前面的车谁也不能前进、转向、刹车等。

这个事件当时备受瞩目，这辆台车被命名为美国奇迹( american wonder )。 虽然与无人驾驶相距甚远，但该台车是汽车电子控制，也就是当今自动驾驶车的重要一环。

之后，资本主义世界经过了惨痛的大萧条时期( 1929-1933 )，在之后的30年代，自动驾驶的概念意外地开始在飞机上应用。

为了减少飞行员的操纵疲劳，飞机开始采用三轴稳定的自动驾驶装置维持平面飞行，同时飞机的自动驾驶随后高速发展，变得完整。

在航空空行业的启发下，人们对自动驾驶车产生了浓厚的兴趣。 但是，飞机只是在空广阔的空区域飞行，完成对自己状态的感知和控制，汽车面临的环境多而复杂。

/ S2/&巴尔； 30年代至60年代:利用高速埋入电缆处理自动驾驶

1939年纽约世界博览会上，向公众展示了名为futurama (未来世界)的作品，联想到60年代的智慧城市的形象。

细心的网友可能注意到，在这些相当爆胎的旧海报上，自动驾驶车被压在虚线中间行驶。 这是因为当时设想的是，在道路上埋设电缆等，通过车辆内的传感器进行识别，在高速上沿着计划好的线路实现自动驾驶，离开高速后由人来驾驶。 这是最初真正的自动驾驶概念，也可以说是最初v2x理念的雏形。

这种埋缆理念影响了随后几十年自动驾驶的快速发展方向。 但是，futurama更深的影响是对高速公路体系基础的规划。

虽然这种自动驾驶看起来像路面电车，但这一概念是今天l3级自动驾驶车特殊场景落地的尝试方向之一。 以及自动驾驶车在专用封闭道路(专用车道)上实现自动驾驶，地区外交由人类接管。

此后，人类经历了更加悲惨的第二次世界大战。 距离二战后，futurama预想的60年代已经不远了。

1956年，通用电气带来了第二代作品futurama ii，之后推出了具有自动驾驶功能的firbird ii概念车。 该台车的一大创举是设计自动导航系统。 两年后发布的firbird iii概念车更完善了嵌入高速公路的电缆和车侧接收器通过电子脉冲信号进行通信，但遗憾的是这两款车都还停留在概念阶段。

但在1957年，美国人在内布拉斯加州的高速公路上试验了嵌入式电缆和车侧接收器通过电子脉冲信号进行通信的自动驾驶试验。

此外，英国政府资助也资助了同样的实验，利用由austin mini、vanguard、雪铁龙ds19等车型改造而成的测试车进行了嵌入式电缆自动驾驶的测试，成功控制了汽车的自动转向、加速和制动。 研究结果表明，这项技术可以减少英国道路上的事故40%。 但是，由于价格和技术难度非常高，最终在20世纪70年代中止了。

/ S2/&巴尔； 60年代以后:基于人工智能的左右自动驾驶[/s2/]

当道路埋有电缆的路线陷入泥沼时，另一股力量正在悄然崛起。

在1956年达特茅斯大学的会议上，不同行业的科学家正式提出了人工智能的概念，人工智能成为一门专业学科。

1956年至1974年第一次人工智能热潮时期，图灵、麦卡锡、塞缪尔等人工智能大师诞生。 当时人工智能研究的方向是利用机器智能处理代数应用问题，解释几何定理，学习和采用英语等。

但是，当时人们对人工智能的期望相当高，认为20年内机器能完成人能做的一切。 开车当然也是其中之一。

1969年，麦卡锡( john mccarthy )发表了《计算机控制汽车》computer controlled cars )的副本，提出了依赖视觉感知环境的无人驾驶汽车，同时无人驾驶汽车是人类司机

在此之前，1961年，斯坦福大学研究院试制了依赖视觉感知的无人驾驶小车。 这辆车后来被称为stanford cart，但是图像延迟太长没有成功。

1967年，stanford cart终于实现了用摄像机捕捉白线，沿白线自动行驶。 1977年stanford cart实现了立体视觉感知，1979年成功越过了没有人为干扰的满是椅子的房间，成为最早的自动驾驶车的例子之一。

值得一提的是，斯坦福大学研究生院( stanford research institute )后来更名为斯坦福国际研究所) sri international )，现在作为发明电脑鼠标和语音助手的siri而闻名

1974年以后，人工智能受制于理论和硬件水平，未能如预期般取得辉煌成果，进入首个ai冬季，相关行业的研究投入大幅减少。 自动驾驶在这个时期也发展很慢。

80年代，专家系统的提出使人工智能再次新生，1980-1987年迎来了第二次ai热潮。

并且，美国的国防高等研究计划局( darpa )、卡内基梅隆大学、日本的筑波工学研究室、德国的慕尼黑国防军大学和梅赛德斯联合队等在自动驾驶行业也取得了优异的成绩，以照相机为中心，以其他传感器为辅助的方法制作了各种自动驾驶车的原型

80年代电视剧《雷霆》( knight rider )中的kitt自动驾驶车也风靡一时，自动驾驶在科研科和社会影响上有了巨大的飞跃。

但是，专家系统依靠人类专家的知识和经验处理问题的方法有很大的局限性，例如在自动驾驶行业中，人类无法把所有可能的情况都告诉机器。 而且，随着电脑和互联网的兴起，人们对人工智能的兴趣也减弱了，1987年以后，第二次ai冬天到来了。

1965年，英特尔创始人戈登·摩尔提出摩尔定律，称集成电路可以容纳的晶体管数量约每18个月增加一倍，价格增加一倍。 关注这个机会而获得的经验在之后也不断得到印证，随之而来的是芯片的飞速发展。

随着计算机性能的迅速提高，云计算、大数据、机器学习、自然语言、机器视觉等行业兴起，人工智能从1993年开始迎来第三次高潮并延续至今。 1997年，随着ibm的国际象棋机器人深蓝战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，人工智能开始受到广泛的关注。 自动驾驶在人工智能的飞速发展下也在不断突破。

90年代末，意大利帕尔马大学视觉实验室vislab完成了创办。 他们开发的自动驾驶车利用双目摄像头组成的立体视觉系统，在高速公路上实现了2000公里的长距离试验，无人驾驶达到94 %，车速达到112公里/小时。

90年代初，北京理工大学、南京理工大学、国防科技大学、清华大学和浙江大学五大机构共同开发了中国第一辆汽车ATB-1(Autonomoustestbed-1 )。

在前人的基础上，美国国防部高级研究计划局( darpa )于2004年悬赏巨额奖金表示，凡是能制造出能穿越300英里沙漠的自动驾驶车的人，都可以获得100万美元的奖金。 第一届grand challenge大赛在美国莫哈维沙漠举行，21只队伍幸存，未能全部完成比赛。 第一名也只跑了7.32英里。

2005年，第2届“grand challenge”参赛队伍增加到195个，有5个队伍成功举办了比赛。 其中由sebastian thrun领导的斯坦福队制造的stanley自动驾驶车以平均速度30.7km/h获胜，获得了200万美元的奖金。

grand challenge对自动驾驶的影响不亚于用深蓝打破卡斯帕罗夫。 斯坦福大学的sebastian thrun随后高调加盟谷歌，谷歌无人驾驶汽车于2009年开始道路测试，成为今天自动驾驶的里程碑。

但是，自动驾驶目前的爆炸依靠的是技术方面的突破。 2006年，geoffrey hinton提出了一种多层神经网络深度学习算法。 到了2005年，深度学习算法在语音和视觉识别率方面取得了划时代的进展。

声音，视觉，这简直是为智能车制作的。

有人问什么是智能车，但这实际上并不容易定义。 自动驾驶的概念已经诞生了一百多年，自然语音对话已经普及到手机、智能扬声器等民用设备中，装在车上怎么会变得高级呢？

像最初那样，打棋盘的简单程序虽然是人工智能，但是能够进行这样包罗万象的程序的算法在现在强大的硬件中变得格外简单，与在围棋中战胜李世石的alpha go相比，不容易把他看成是人工智能。 智能汽车的概念可能经常发生变化，但当今深度学习所拥有的强人工智能所创造的自动驾驶与自然语音对话，以及5g等技术创新赋予汽车的远程信息技术概念，都给汽车带来了完全不同的可能性。 这样具有无限可能性的汽车是与以往的汽车不同的智能车。

基于自动驾驶的高速发展，年美国汽车工程师学会( sae )制定了自动驾驶的international sae j3016标准。 也就是说，这是我们今天熟知的l0-l5自动驾驶等级标准。 之前我们在“无人驾驶”系列的文案中介绍过，除了直达l4、l5级别无人驾驶的公司外，越来越多的以前就有车企从l1开始持续发展的消息。 本课程中的故事长期以来都与人工智能无关。

1945年，不会开车的美国盲人发明家ralph teetor发明了恒速巡航( ccs )。 ralph teetor坐朋友的车时敏锐地发现司机开始聊天会导致车速不稳定，对他来说感觉非常不好。 经过十年的磨练终于获得了定速巡航的发明专利。

1957年，克莱斯勒在其高端模型帝国( imperial )上搭载了定速巡航功能，成为最先量产该功能的型号。 克莱斯勒取的名字正是autopilot )。

但是，恒速续航距离只能维持一定的速度。 1992年，三菱在旗舰机型第三代debonair上配备了激光雷达(没错，就是激光雷达)，没有控制刹车、油门的功能，但可以实现行驶中的距离报警。

1999年，奔驰s级( w220 )和cl级轿车率先装备了依赖毫米波雷达的acc自适用巡航。

同年，遥远的以色列诞生了无形的初创企业。 希伯来大学的amnon shashua教授以他的视觉识别研究项目为基础，在以色列的耶路撒冷与ziv aviram共同创立了mobileye。

mobileye致力于开发搭载了图像识别算法的eyeq芯片，之后在单眼视觉算法行业取得了很大的突破。 从2006年开始，eyeq系列芯片开始装备在量产车上，从最初的5个车型开始每年倍增，并以越来越多的速度迅速普及。

在随后的几年中，车道偏离警报、车道维护、全速自适应巡航等得到普及，渐进自动驾驶路线和变革自动驾驶路线开始在人工智能赛道上交汇。

年，奥迪、福特、沃尔沃、日产等早先流传的汽车企业开始认真致力于自动驾驶，期间出现了许多自动驾驶初创企业。

也是在这一年，埃隆·马斯克发推特说特斯拉要为model s开发驾驶辅助系统，紧张的事业正在进行中。 两年后，特斯拉autopilot正式亮相，成为市场上使用最多的l2级辅助驾驶系统，爆发了量产车行业的自动驾驶之战。

短短五年间，高级二级辅助驾驶已经普及。 而且，特斯拉最新的fsd理论上实现了l3或更高水平的自动驾驶功能。 (受法规约束，司机仍然需要监视路面，在握着方向盘的情况下随时接管车辆。 )当然，还有来自国内的nop和小鹏的ngp。

今天的自动驾驶与早期铺设电缆的粗暴方法和基于早期人工智能的笨拙完全不同。 卷积神经网络和深度学习的突破性进展赋予了当今自动驾驶越来越强大的功能。

自动驾驶能够如此迅速实用化的进展不仅有赖于人工智能行业的突破，也有赖于各科技行业的飞速发展。 芯片目前已进入5nm时代，但在大数据方面，近年来数据量的测量单位从tb上升到pb、eb、zb的数量级。 根据ibm年前的研究，整个体系文明发生的所有数据量的90%来自近5年。 之后，短电影等社会交流互联网兴起，这一数据量更大，为深度学习奠定了硬件和大量数据基础。

4g通信网络、高精度地图、车规级激光雷达等技术的落地，也进一步促进了自动驾驶的成熟。 我们以前曾介绍过今天的自动驾驶车是如何工作的。 请点击下图。

即使在实用方面取得了丰硕的成果，但自动驾驶并不是成熟到今天的技术，自动驾驶的未来如何迅速发展还存在很大的争论，不能完全明确谁是对的。 无人车有一天会实现，这可能是唯一能查明这是事件的可能性。

20世纪30年代之前，人类对自动驾驶的初级探索最集中于自行车自动驾驶能力的1939年通用futurama概念，提出了通过车与路、车与城市互联的v2x路线； 60年代以后，随着人工智能的迅速发展，依靠视觉感知等传感器的自行车自动驾驶能力再次成为主流。

关于未来，业界目前对快速发展自行车能力还是包括道路合作在内的v2x技术路线存在较大争议。

包括特斯拉等企业品牌在内，道路自身的视觉感知和进化算法被认为可以在任意环境下无人驾驶。 特斯拉认为不依赖激光雷达等感知硬件，只以摄像头视觉感知为主，以毫米波雷达为辅的硬件基础上可以无人驾驶。

国内目前正在快速发展汽车道路合作的基础设施建设、智能城市、高精度地图/定位等v2x路线，依靠中国强大的基础设施能力，希望通过v2x行业标准制定获得发言权。

在新闻化高度发展的今天，万物互联已经成为时代的主流。 自行车的自动驾驶能力固然非常重要，但车与外部的新闻交流也是不可缺少的。 两者之间的权重需要在越来越多的实践中说明，但v2v车和车( vehicle )、v2i车和基础设施) vechile to infrainstructure )、v2g车和电网) ) vehicle-icle ) )

在自动驾驶时代，私家车可能会成为客户购买私人空间的奢侈费用，但出行诉求可以交给效率越来越高的无人驾驶团队，车的总量和利用率将大幅提高。 通过云大数据、强人工智能的有效分配，堵车等问题可能会得到彻底处理。

自动驾驶的概念经过了一百多年，我们可能第一次看到了无人驾驶时代的曙光。

无论是新能源还是智能车，我们都处在汽车产业百年转型的风口上。 今天看到的智能车可能还不够智能，但我怀疑智能车到底是什么。

也许就像iphone4出现之前，我们对java的诺基亚没有感到任何不便。 塞班岛的系统有足够的智能。 但是，高端智能手机引领着移动网络时代，当今手机能够实现的功能在当时是完全无法想象的。

基于多层卷积神经互联网和深度学习的自动驾驶和语音控制在今天并不罕见，但是ota给他们带来了越来越多的可能性。 我们今天还不能简单预测明天的智能车能做什么，但是请根据今天的技术扩大想象一下。 也许你也能创造新的时代。

让我们从关注广州车展的智能技术，关注我们的“打开想象系列”开始。 (照片/文/摄影:郭睿) )。