路徑、語音識別，無人駕駛技術面臨哪些瓶頸

北京時間11月28日凌晨消息，畢馬威會計事務所周一公布研究報告稱，該事務所在利用手機數據對美國三大城市的通勤出行活動進行地圖定位后發現，到2030年時，使用無人駕駛汽車的打車服務可能會令美國車主駕駛轎車的需求降低一半以上。

根據畢馬威研究人士作出的預測，使用無人駕駛汽車的打車服務首先將在其所謂的“島嶼市場”（island markets）上推出，也就是人口稠密的城市和近郊地區。Alphabet旗下Waymo無人駕駛汽車部門和通用汽車都已在最近表示，它們計劃在有限的城市或近郊地區推出試點性質的無人駕駛汽車打車服務。

隨著打車服務費用的下降，畢馬威預測到2030年時許多家庭都將不再需要擁有一輛汽車以方便上班或外出辦事，而是只需使用打車服務即可。其結果是，到2030年時美國市場上的轎車年銷售量將從目前的540萬輛“迅速遞減”至210萬輛，原因是很多家庭都將放棄購買小型轎車，同時保留較大的車型以便長途旅行。

無人駕駛的核心語音識別控制技術面臨的障礙

智能汽車作為一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，已經被各國列為汽車發展的重點。而相比于市場上被炒的大紅大紫的自動駕駛技術而言，語音識別控制技術便顯得不那么火熱了，但語音識別控制技術對智能汽車的發展是至關重要的。

實現真正的智能有一個前提，那就是人機交流。智能汽車的標志就是解放雙手，也就是說不用雙手去操控方向盤、功能按鈕等，那么怎樣讓汽車能夠正確領會你的意圖？讓它真正做到“隨心所欲”？拋開腦電波這類離量產遙遙無期的技術外，車載語音實現人機交流目前是最有可能落地的。你只需動動嘴，便可以操控整個汽車的所有功能，這就是語音識別所能達到的地步。

語音識別正在被重塑，成為人機交互的新范式，在過去75年里，每10年就有一次人機交互的重大革新，人類對機器的操作，從物理手柄按鍵，到物理鍵盤鼠標，再到觸摸屏，而這些變革無疑也會帶來我們對汽車新的控制模式，而目前語音識別人工在大數據的訓練和學習下，已經可以到達90%的識別成功率，完全能部分替代人工。

目前國內語音識別廠商遍地開花，如科大訊飛、思必馳、云知聲等專注語音領域的，搜狗、百度這類互聯網公司，甚至做智能硬件的小米也在發展自己的語音識別技術。拿科大訊飛來說，自從科大訊飛的訊飛語音輸入法面世以來，其詞庫和識別率不斷提升，而后推出的靈犀語音助手的識別率已經可以達到97%的準確率，也有不少基于科大訊飛SDK開發的智能語音機器人。但是在目前的商業模式和市場環境下，像科大訊飛這樣靠提供技術解決方案的方式實現商業價值的企業，在國內并沒有那么好的市場前景。對于提供這些技術解決方案的公司，需要下沉到某一個垂直產業，做更上游的事情，才能更好的實現商業價值。所以就出現了各類跨領域的合作，如廣汽傳祺GS8 ，其搭載的語音識別控制技術就是和科大訊飛共同開發的。

傳祺GS8可以通過語音控制完成地圖導航、空調控制、車窗升降、調整座椅、雨刮器啟動等多項功能的操作，甚至可以通過說話啟動和熄滅發動機。雖然只是一些普通的控制操作，但已經有智能化的影子了。

雖然語音識別控制技術已經發展可以應用到汽車上了，但也只能操控簡單的功能。目前語音識別技術還有許多需要解決的障礙。

一：使用場景有限。觸覺的人機交互可以隨時隨地進行，但是語音識別目前在嘈雜的地方卻不行，特別是背景音存在其他人的聲音的時候，也是無法分辨。比較可喜的是，語音識別目前已經能夠記憶用戶的聲線，未來要做的就是怎樣讓系統能夠在嘈雜的背景下識別特定的聲音曲線。

二：中文識別技術難度高。中文博大精深，不像單詞一樣有特定的含義，不同的語境，不同的口氣，說出來的同一個詞，可能并不是一個意思。并且中文的多音字也繁多，更別說幾十種各地的方言。當然國內領先的語音識別公司已經可以破譯粵語、上海話、四川話等十幾種方言，但還遠遠達不到顧及所有詞語含義的地步。

三：交互模式不成熟。目前市面上搭載的車載語音需要“你好，xx”“嘿，xx”的特定詞匯喚醒，需要一定的反應交互時間，并不能像觸覺控制那樣立即反饋，并且大部分交互的回答語音比較生硬，冷漠，沒有情感變化。

四：誤操作幾率大。即便語音識別的準確率國內已經可以做到最高97%，但實際使用中還是會產生誤操作或者無法識別，并且汽車控制不像手機操作，手機誤操作還可以返回，但汽車作為高速行駛的產品，一旦發生誤操作，嚴重時會影響安全。

自動駕駛技術路徑爭議

隨著關注度和重要性日益提升，自動駕駛相關企業的市值水漲船高。11月24日，谷歌母公司Alphabet旗下專注無人駕駛技術研發的公司Waymo正式宣布已經實現完全自動駕駛，并放棄開發輔助駕駛功能，據悉該公司市值已經超越特斯拉和Uber。

但在我國，自動駕駛技術的推進依然步履維艱。如何實現自動駕駛技術路線，業內存在分歧；如何收集、共享大數據、展開實地路測、改進基礎道路設施以及降低技術成本，成為自動駕駛實現路徑的難題。

在過去三年里，全球對自動駕駛汽車技術的投入超過800億美元。麥肯錫咨詢公司預測，無人駕駛汽車到2025年可以產生2000億到1.9萬億美元的產值，而英特爾的預測是到2030年這一數值將達到7萬億美元。

根據摩根士丹利的報告，Waymo目前估值可達700億美元，比Uber的估值和特斯拉的市值還要高。

據統計，美國過去一年有37461人因交通事故而死亡，中國的情形同樣不容樂觀。超速行駛、酒后駕駛、疲勞駕駛、不系安全帶是導致交通事故多發的主要原因。而眾多研究發現，自動駕駛技術可以減少95%的人為造成的交通事故死亡。

同時，也有不少業內人士認為，如果自動駕駛技術足夠強大，車聯網更加智能化，技術進步結合實時道路信息，可以緩解交通擁堵的壓力。

11月11日，在2017全球未來出行高層論壇暨國際博覽會上電動汽車百人會理事長陳清泰表示：“電動車+互聯網+自動駕駛的未來出行模式，有望較大程度上緩解甚至破解出行難題。”

也有人并不這樣認為。蔚來汽車創始人兼董事長李斌認為，自動駕駛并不能有效解決擁堵，短期內甚至還會加重，但自動駕駛的好處在于解放駕駛員的時間。

11月24日，Waymo正式宣布實現完全的自動駕駛，并將很快推出叫車服務。自10月中旬起，Waymo的自動駕駛汽車（沒有司機坐在方向盤后）就已經在美國亞利桑那州街道上運行。在隨后幾個月，Waymo決定邀請市民去乘坐。然而，Waymo目前自動駕駛能力處于L4級別，也就是說，該類汽車還是要在選定區域里行駛。

在自動駕駛技術上發力的不只Waymo一家，特斯拉目前在售的車型可實現L2級別自動駕駛，奧迪7月推出的L3級別自動駕駛的全新奧迪A8，則可在滿足一定路況和限速的情況下，讓雙手可以脫離方向盤。

雖然還不能從容應對復雜路況和在雨雪天氣自主運行，但很顯然，在自動駕駛技術的落地應用上，國外目前已經走在中國前面。

“以前自動駕駛只處于技術展示階段，這幾年隨著深度學習等技術的發展，大家‘玩命地’把它逼到產業化的程度，極大提升生產力，并改變了出行方式。”地平線科技創始人余凱表示。“在歐洲和美國，自動駕駛第一應用場景是高速公路，但對中國來講，第一場景一定是停車跟交通堵塞。”

在未來出行大會上，長安汽車副總裁李偉首次對外透露，長安汽車拿到了在美國加州路測無人駕駛的牌照。

這是一個重要信號，中國企業走出國門，接受一場自動駕駛技術的自我檢驗。而此前，美國加州已吸引上汽、景馳、圖森、小馬智行以及百度等30多家中國企業進行路測。

為什么不選擇在國內進行路試？國外有相對自由的測試，我國由于法規所限，自動駕駛車輛的路測基本是在封閉場區進行。

去年6月7日，上海建成了國內首個國家級智能網聯汽車（上海）試點示范區封閉測試區。在封閉測試區，車企將會在模擬100種復雜道路狀況下進行測試。但只有從封閉測試走到實況路測，真實環境下的數據反饋，才能加快自動駕駛的成熟化。

實現全面自動駕駛存在兩個技術路徑：一是循序漸進；二是一步到位。我國的汽車主機廠更偏向于類似特斯拉的漸進路線。目前特斯拉車型實現的只是L2級別自動駕駛，雖然未來通過軟件升級，可使車輛實現更高級別自動駕駛。

但去年5月特斯拉車主使用“Autopilot”模式駕駛致死的案例，還是讓人對漸進的研發路線存有疑慮。

“我們的發現非常可怕，（司機）很難接管，因為他們那時已經失去對情境的感知能力。”10月30日，Waymo 公司CEO John Krafcik宣布放棄開發輔助駕駛技術，因為他認為，駕駛者對輔助駕駛的依賴，容易讓其分心和在接管時準備不足。

如何在低級別的自動駕駛階段保證駕駛者的安全，成為業內熱議焦點。“在安全性方面，需要解決的是目標識別、環境感知與自主導航。低成本的激光雷達，高精地圖、5G通訊、智能網聯以及智慧交通系統和智慧城市的合力支撐，有可能使極端環境的感知與低成本、高可靠自主導航成為現實。”清華大學智能技術與系統國家重點實驗室教授鄧志東說，自動駕駛要解決安全性、低成本、可行的商業模式三個核心問題。

眼下，成本問題有望早日得到解決。“隨著眾多公司加入技術研發，只要有一家達到了L4級別的無人駕駛，加上有一些監管的政策支持，無人駕駛技術將會呈現指數性的增長，同時成本會迅速地下降。” 美國斯坦福大學著名經濟學家Tony Seba認為。

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