无人驾驶汽车的“烧脑”之争

理想是充实的，但现实是坚强的。一辆自动驾驶汽车在路上可能还有很长的路要走。在激情澎湃的赛道上，一些自动驾驶汽车以龟速前进，一些无法顺利通过场景设置点，还有一些中途退出

当我们急切地等待梦想成真时，一盆冷水从我们的头上倾泻而下。尽管秋天已经开始，但8月底的重庆仍然酷热难耐，地面温度超过40摄氏度。在户外散步已经汗流浃背了。在重庆，i-VISTA“中国电信5G杯”自动驾驶汽车挑战赛也正在上演。本次比赛的第二个项目，自动驾驶城市交通场景挑战赛，是L5级别的比赛。来自汽车公司、科技创新公司、大学/研究机构的31支车队参加了比赛，其中包括2支外国车队。这就是组委会所说的“最强汽车大脑挑战赛”，但我相信这是一场“烧脑”的比赛。自动驾驶很难，竞争也很艰难，这使得自动驾驶汽车在路上行驶更加困难。比赛规定，包括安全、高效、信息服务、通信和定位能力在内的18个场景将在12分钟的有限时间内完成。将全面评估参赛赛车的精确感知和快速决策能力，以及它们对典型城市道路和交通场景的综合适应性。据了解，城市交通场景挑战赛设置的15个基本场景分别为：起点-环路-并线车道-跟车转弯-丁字路口左转-障碍物识别与响应-右转礼遇行人-避让行人-隧道通道-主动超车-驼峰桥-不规则交叉口-缓冲下坡-事故车辆避让-在路的尽头停车。选择隧道通道和驼峰桥作为场景。

在比赛现场，我们了解到多支队伍在比赛中遇到了意想不到的错误，因此中途退出了比赛。选拔场景原本是一种奖励，但现在已经成为许多球队面临的挑战。从实际比赛情况来看，一些参赛队伍已经放弃了一个或全部两个选拔场景的比赛。据现场工作人员介绍，这两个场景包括对自动驾驶系统持续运行和响应能力的评估。例如，在进入隧道之前，您需要根据车道灯和隧道警告标志变道才能进入隧道。在变道之前，你需要正确地打开右转信号灯；进入隧道后，GPS信号被屏蔽并丢失。参赛车辆需要打开近光灯，沿着车道安全驶出隧道。驼峰桥场景要求参赛车辆以20公里/小时的速度通过驼峰桥，上桥时不得出现滑动或停滞。下桥的速度限制为20公里/小时。参与车辆的常见问题是，它们在下桥时无法控制速度，远远超过20公里/小时的速度。为什么会出现这种现象？中国汽车工程研究院有限公司总经理兼车队领队周舟解释说，这是本次比赛中距离L5级别最近的比赛。与去年的比赛相比，难度系数更大，增加了多个随机场景。此外，比赛场景的建设只会在比赛开始前2小时完成，参赛车队在完成比赛前不会知道车辆需要处理的所有场景的分布顺序。这些措施的目的是通过比赛来评估参赛车辆的自动驾驶真实水平。

“城市交通场景挑战赛”比赛场景和驾驶路线图被理解为随机的，指的是参赛赛车通过现场时遇到的非固定工况。如行驶路线图所示，场景3、场景5、场景6、场景7和场景8都是随机场景。场景3：参与的车辆在并线时会在主干道上随机遇到车辆；在场景6中的两个标记位置中的任意一个位置设置障碍物；

场景5根据参与车辆是否遇到红灯分为两种工况，场景7和场景8根据参与车辆能否遇到行人分为两个工况。在实际比赛中，每种工况都会出现，但出现在两个标记位置的顺序是随机的。

从这个角度来看，对于31支参赛队伍来说，这是一场艰难而具有挑战性的比赛。它们的表现也直接反映了当前自动驾驶发展过程中遇到的一些问题。仍然存在许多问题，发展没有想象中那么快，距离真正实现还有很长的路要走。我们可以看到，在这次挑战赛中，城市交通场景比赛是参赛队伍最多的比赛。在这31支参赛队伍中，有各种类型的车辆，包括乘用车、公交车、微型公交车和微型/大型清洁车，涵盖了当前自动着陆应用的大部分场景。对于比赛的结果来说，无论是挑战胜利还是挑战失败，这都是一场非常有意义的比赛。多位行业专家表示，这样的竞争结果不是坏事，而是好事，可以让行业更加了解自动驾驶的发展现状，需要填补多少坑，需要解决多少问题。业内专家也指出，从技术角度来看，自动驾驶目前的痛点在于稳定可靠的感知和认知，包括清晰的视觉、高质量的算法、多传感器融合以及高效强大的计算能力。其中，多传感器融合也被认为是未来自动驾驶的重要发展趋势。多传感器融合需要对每个传感器收集的信息进行快速处理，使高速汽车能够及时提供反馈并对突发交通情况做出反应。由此可见，多传感器融合不仅仅是硬件上的协同协作，还包括决策层的算法和计算能力支持。因此，对于自动驾驶汽车来说，多传感器集成需要整个产业链的积极合作，这样在解决硬件问题的同时，软件算力也能跟上。在自动驾驶爆发前夕，这场关于自动驾驶汽车的“烧脑”比赛就像一盆冷水，及时唤醒了我们，心中充满了盲目的乐观和自信。同一句话：“骡子或马，把它拔出来，然后溜走。”。敬畏新技术的发展。尽管比赛已经结束，但自动驾驶汽车的“烧脑大战”尚未结束。

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