無論是SAE的標準，還是國內的標準，對于自動駕駛分級，主要考慮了兩點，即系統(tǒng)能替人做多少駕駛任務，以及在系統(tǒng)不能應付時誰來負責。隨著等級上升，車輛承擔的任務越來越多，人類司機的監(jiān)督角色逐步弱化，直到最高等級系統(tǒng)可以在任何場景、任何時間獨立完成整個駕駛任務。

　　低等級的自動駕駛更多是給駕駛員“幫忙”，如在高速上保持車距或對車道做微調。中等級別開始出現(xiàn)“在限定場景下放手”的能力，系統(tǒng)可以負責一段時間的駕駛但需要人備份。高等級則把很多不確定、復雜的情形也覆蓋進來，系統(tǒng)要能自主判斷并處理各種突發(fā)情況。這個從“輔助到自主”的轉變，看似是量的積累，實際上涉及感知、決策、控制、冗余與驗證等多方面的質的飛躍。

　　從感知到決策，技術能力的逐級提升

　　自動駕駛的技術骨架可以粗略拆成感知(看見周圍)、定位與地圖(知道位置)、預測與決策(判斷別人的下一步并決定自己怎么做)、控制(把決策轉換成動作)、還有人機交互與退化策略(異常時如何和人交接或安全?？?等幾條主線。在較低級別，這些模塊可以比較簡單;到中高等級，它們不僅要更精確，還要有可證明的可靠性和容錯能力。

　　低等級系統(tǒng)可能只需單一傳感器就能滿足基本功能，如雷達用于自適應巡航、前置攝像頭用于車道偏離警示等場景，就是在較低等級自動駕駛下可以實現(xiàn)的功能。到了更高等級，單一傳感器的局限就日益凸顯，攝像頭對強逆光、夜間和雨雪敏感，毫米波雷達在精細形狀識別上不如攝像頭，激光雷達在某些天氣條件下表現(xiàn)也有波動。因此高級系統(tǒng)采用多傳感器融合，把不同來源的數(shù)據(jù)結合起來，以提高魯棒性。融合不僅是把數(shù)據(jù)堆在一起那般簡單，還要處理時序對齊、坐標變換、各傳感器置信度評估與異常檢測，這些都是工程量很大的工作。

　　定位與地圖在自動駕駛等級提升中也很關鍵?；A定位靠GNSS加慣導能滿足城市低速輔助，但一旦需要精確到車道級別的決策，高精度定位和高精地圖就變得必要。地圖不僅包含幾何信息，還需要語義化地描述車道連通性、交通規(guī)則和歷史事件等。此外，地圖也要能及時更新，道路施工、臨時封閉、標線變動都可能令地圖失配。系統(tǒng)需要設計策略應對地圖不一致的情況，不能假定地圖永遠準確。

　　預測與決策是自動駕駛“智能”的核心。較低等級的決策往往是基于規(guī)則和簡單模型，而中高等級要對動態(tài)目標做軌跡預測、評估多個備選策略的風險收益并實時選擇，這要求更復雜的模型、更大的算力和更嚴格的延遲控制。此時，決策還必須包含事故避免與安全約束的顯式機制，不能只是尋求最優(yōu)路徑，還要保證在極端或異常情況下的安全退路。

　　隨著自動駕駛等級的不斷提升，控制層面的要求也從能平順地執(zhí)行縱橫向操作，進化到在冗余硬件與斷聯(lián)場景下仍能維持車輛穩(wěn)定?？刂扑惴ㄐ枰紤]執(zhí)行器的物理極限、車輛動力學以及在傳感器退化時的保守策略。軟件架構要支持熱冗余與失效切換，保證在部分模塊失效時系統(tǒng)不會陷入不可控狀態(tài)。

　　把“會開”變成“被允許上路”

　　自動駕駛系統(tǒng)的最終目標并不是讓自動駕駛系統(tǒng)在一個封閉場景中獨立駕駛，而是要讓自動駕駛駕駛從“能做”變成“可靠地、可證明地做”，這就需要冗余設計、嚴密的驗證體系和配套的法規(guī)標準。冗余不是單純地增加同類設備，而是要跨層級、跨模塊地設計，如傳感級別的冗余、計算平臺的冗余、電源與通訊鏈路的冗余等，都是需要考慮的方向。設計冗余的核心目的是避免單點故障導致安全臨界失效，同時要保證切換過程是快速且不會引入新的危險。

　　對于自動駕駛系統(tǒng)來說，驗證工作一定會占據(jù)開發(fā)周期極大部分的精力。低等級功能可以通過場景測試和實驗室驗證完成，但中高等級需要海量仿真覆蓋大量邊界情形、數(shù)以百萬計的行駛里程實車驗證、以及針對邊緣案例的專門試驗。驗證方法也要更加精細化，其中要包括形式化驗證、場景生成、因果歸因分析和穩(wěn)健性測試。評估指標不能只看平均性能，更要關注極端條件下的最壞情形與故障恢復時間。這正是為什么大型車企和自動駕駛公司投入巨額資源做閉環(huán)仿真與場景回放分析的原因。

　　一步步走穩(wěn)比一步到位更現(xiàn)實

　　現(xiàn)階段，已有諸多車企發(fā)布了不同應用場景的自動駕駛，為了確保自動駕駛可以更好地服務于人，一定要把技術“關在籠子里”，選擇可控的操作設計域并把系統(tǒng)限定在該域內，是實現(xiàn)自動駕駛早期部署的可行策略。封閉園區(qū)、限定車道的接駁車和在特定城市片區(qū)試運行的無人出租車，都屬于這樣的策略。通過把復雜性控制在一定范圍內，系統(tǒng)可以先把各種退化、異常和災難模式補齊，再逐步擴大可運行的場景。

　　要把高級別推廣到大規(guī)模量產和普遍應用，仍有幾項長期任務不能忽視。其一是成本與重量的折中。高精度傳感器、大型算力平臺與冗余模塊都增加了車輛成本與能耗，這對量產化是障礙。其二是軟件與數(shù)據(jù)的生命周期管理，自動駕駛系統(tǒng)需要頻繁更新模型、校正感知參數(shù)與修補漏洞，如何保證更新安全、回滾機制可靠、以及線上版本管理是一個持續(xù)的工程難題。其三是社會與用戶的接受度問題，當系統(tǒng)面對突發(fā)情況時，用戶能否快速響應接管請求、社會對自動駕駛事故的容忍度如何，都會直接影響部署策略。

　　技術發(fā)展并不是一條直線?，F(xiàn)階段穩(wěn)妥的路徑常常是分階段迭代，先在可控域內先實現(xiàn)高度自動化，積累運營經驗、數(shù)據(jù)與用戶信任，再逐步開放邊界。同時產業(yè)生態(tài)的共建也要跟上，這其中包括高精地圖的持續(xù)維護團隊、路側智能基礎設施的配套、以及跨企業(yè)數(shù)據(jù)共享與標準化工作。沒有單一公司能獨自解決所有問題，協(xié)同與標準化在未來一定會越來越重要。

　　最后的話

　　自動駕駛每一級別的提升，在工程上都是質的改變。感知要從能“看到”變成能“在復雜環(huán)境里穩(wěn)健看到”;決策要從“遵守規(guī)則”變成“面對不可預期情況仍能做出安全選擇”;系統(tǒng)要從“偶發(fā)故障可由人接管”變成“任何時候都不會把車帶入危險”。要達到這些目標，需要在傳感、計算架構、軟件工程、驗證方法與法規(guī)適配上同時推進。比起一夜之間實現(xiàn)最高級別，更現(xiàn)實的做法是把每一步做到極致、把退化路徑設計得安全可靠，并在真實世界中持續(xù)驗證與迭代。