人類發明了第一個工具開始，人類就成為了如何使用工具的獨一決策者。汽車作為人類發明的工具之一，被主導了長達62年之久。隨著車載智能的快速普及應用，人類的決策占比逐漸產生了一些微妙的變化。ADAS是否能取代人類決策成為了一個世紀疑問。

要想解釋這個問題。我們要從最源頭開始。人類完成一個基礎動作總共需要三個過程。首先我們會通過感知系統接收信息，通過神經元傳導給大腦，大腦分析后下達執行指令。智能輔助系統與之無異。只不過人類的感知系統被換成了毫米波雷達、超聲波雷達以及攝像頭。神經元被換成了線纜，大腦則被車載ECU取代。既然如此，我們不妨嘗試做一些對比。

第一步：信息感知

人類對于空間的感知主要來自于我們的眼睛，我們通過遠近大小、透視關系、聚焦、明暗等等途徑感知立體，通過大腦建立起來的空間經驗判斷位置。在可視范圍之下我們對于位置的判斷幾乎不會出現差錯。但這里有個限定條件“可視范圍”。然而ADAS就沒有這樣的限定。ADAS精準判斷的秘密來源于ADAS的其中一個硬件，超聲波雷達。

理想ONE搭載8顆短距超聲波雷達和4顆長距超聲波雷達對障礙物的檢測距離可達到4.5m。在空氣中超聲波的傳播速度是340m/s，在精確性和可視范圍兩個維度碾壓人類的視覺感知。在對象物體靜止的情況下ADAS完勝。

但超聲波雷達有它的劣勢。超聲波雷達有效覆蓋距離并不遠。當汽車高速行駛時，超聲波雷達測距無法跟上汽車的車距實時變化，誤差較大。另一方面，超聲波散射角大，方向性較差，在測量較遠的距離的目標時，其回波信號會比較弱，影響測量精度。

這個時候就需要毫米波雷達為其補足。對比超聲波雷達，毫米波雷達有著更長的測量距離，理想ONE搭載的毫米波雷達為77GHz，能夠輕松識別150米之內的物體。在處理對像車輛高速行駛的情況下，可以說與人類的真實操作無異。

但毫米波雷達也有缺點，探測距離受頻段損耗的制約，很難感知到較小的物體，比如我們經常遇到的行人。那么關于非車輛單位的探測ADAS又是如何處理的呢？理想參與非車輛單位的識別是一顆單目攝像頭，分辨率達到了1280*1080，最遠探測距離可達150m。

能夠識別大車、小車、人、摩托車等交通參與單位。但攝像頭所能識別的情況還是有限的，惡劣的天氣環境和黑暗的環境都會制約攝像頭的發揮。正常環境下攝像頭的識別率對于復雜的交通環境也只能夠起到輔助的作用，機器也需要更多時間來學習更龐雜的交通單位。所以對于非車輛對象的識別顯然人眼是更有優勢的。

第二步：信息傳輸

我們綜合這三個實驗可以看出，理想ADAS憑借著三種傳感器和人的感官系統打成了一勝一平一負的成績。姑且我們算它一個平手。那么關于第二階段信息傳輸速度它又表現如何呢？要知道人類和ADAS的信號傳輸速度都能夠達到毫秒級，這個響應時間可以忽略不計。所以第二階段可以打個平手。

第三步：決策執行

到了第三階段執行命令時。ADAS系統可以精準無誤的執行命令，但人類可不一定。雖然人腦可以快速無誤的下達執行命令，但到了實施階段，但凡受到外界干擾這個這個剎車的命令就有可能被執行成了踩油門。準確率會打一定折扣。

綜合以上實驗我們可以看到在傳感器硬件層面上，理想one搭載一個攝像頭、一個毫米波雷達、12個超聲波雷達。這個硬件條件也就只是剛剛夠用而已，冗余設計略顯不夠。這一方面對比特斯拉這樣的行業標桿來講并沒有那么出色。

但好在理想ONE在優化上有他自己的想法。理想采用了Mobileye EyeQ4芯片，該芯片屬于特殊應用集成電路專用芯片，芯片為專屬的算法而生，算法為專屬芯片而設計所以EyeQ4對2.5TOPs的算力利用率非常高。而例如像是英偉達的Xavier這樣的芯片則屬于通用芯片，設計芯片時不會考慮具體算法，所以雖然算力達到了30TOPS，實際算力的利用率會低一點。

我換一種說法讓大家更能理解一下這個關系，理想的Mobileye EyeQ4相當于一套量身定制的西服，而英偉達的Xavier則是名牌套制，雖然名牌西服用料上乘，但實際穿著觀感比起定制西服還是稍遜一籌。理想的做法就是通過數據分析中國駕駛員的加減速習慣以及加塞并線習慣，針對中國道路環境定制了一套他們自己的算法。但盡管如此但面對復雜的交通狀況，現階段的任何算法都肯定不及人類大腦，那么在第三階段很顯然人類勝出。

關于感知、傳輸信息、到決策執行這三個階段，其實我們實驗條件還不足以全面的支撐人類和ADAS的對比。但通過這幾個實驗我們能有個清晰的認知，在特定條件下人類的確實需要ADAS的協助，ADAS從一定程度上延伸了我們的感官，對車輛四周非的可視范圍我們能有更好的把控。

補償了人類對于信息收集處理的效率以及準確率，復雜的交通同時會出現可視情況下我們也來不及處理的情況，理想的AEB主動剎車能夠保證對象單位的生命安全。

再比如人類在疲勞駕駛狀態下，無法對前方障礙物做出判斷時，ADAS主動殺停的功能就是保障人類生命財產安全的第一道防線。理想AEB系統能夠做到40公里以下主動剎停，40公里以上減輕撞擊對車輛及乘客的傷害。

雖然目前在整個行業中ADAS工作范圍的覆蓋面還不夠寬泛，對極端情況的處理顯然無法滿足任意條件下的安全需求。但多一道防線無疑是我們迫切需要的。那么理想ONE的優勢就在于，它對危險狀態的控制范圍比行業中的其他ADAS系統更大，多家媒體測試結果均顯示理想AEB系統的性能是優于行業其他競品的。安全重于山這一點沒有人會輕視。

所以本質上市售車搭載的ADAS都還是一種服務工具，并不能全面代替人類做任何決策。真正的自動駕駛不僅需要汽車有更加全面的感官系統、更加先進的處理系統、更強勁的運算能力，同時還需要更完善的基礎建設。其實我們離完善的L３自動駕駛還有很長的距離。而L３定義是由無人駕駛系統完成所有的駕駛操作。根據系統請求，人類駕駛者需要提供適當的應答。這就意味著L３的自動駕駛依然離不開一個有意識的駕駛員。

從駕駛形式上來說本質上和L２無異。可以說L3所能帶來果實并沒有大家想想的那么飽滿。理想想的很清楚，在踏實做好全功能的L2同時，他們著手研發的是更具有行業價值的L4。L4和人類的關系定位于在限定道路和環境條件中人類駕駛者不一定需要對所有的系統請求作出應答。而要將此實現，對于整個行業而言有兩個最為致命的關卡。

強大的高精度地圖與強大的單車智能。早在去年，理想成為中國第一家獲得乙級地圖測繪資質的車企。而且前偉世通首席架構師王凱也入職理想作為CTO主抓技術層面，前不久理想與英偉達的簽約合作也將為理想的后續車型帶來算力更強的自動駕駛芯片和更強大的輔助駕駛能力。理想給出了最敦本務實的L2解決方案，同時也在腳踏實地的給行業創造著未來。它值得我們有更多期待。

原文標題：ADAS與人類的“權利”之戰 車載智慧能否成為主宰？

文章出處：【微信公眾號：ZEALER訂閱號】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。

責任編輯：haq