Cruise运营受限，通用汽车还是小看了长尾工况

本文来源：智车科技

美国Robotaxi商用化进程可谓一波三折。

(资料图片仅供参考)

8月18日，加州机动车管理局DMV在发表声明，其正在调查通用汽车旗下的自动驾驶出租车部门Cruise，起因是后者在旧金山接连发生了三起事故。在调查结果正式公布之前，DMV已经要求Cruise撤出一半的自动驾驶运营车辆。

此时，距离通用Cruise和谷歌Waymo的Robotaxi全天候，全城区以及全无人收费运营需求被批准仅过去两周不到。对于志在Robotaxi领域有所作为的通用汽车来说，无疑受到了不小的打击。

三个不算少见的事故

让Cruise撤回一半车辆

在全面放开不到两周的时间里，Cruise就发生了三次“事故”，让之前比较大胆的加州地方政府不得不踩了一脚刹车。特别需要指出的是，这三起事故并不是特别罕见的情况。

和消防车撞车。一辆Cruise的Robotaxi在路口和一辆正在紧急出勤的消防车撞在了一起。虽然是消防车违反了交通法规，但是不要说消防车这样紧急状态的车辆拥有在紧急情况下凌驾在交通法规之上的权利，即便是一般车辆违反交通法规时，自动驾驶车辆也需要有进行避让，避免交通事故发生的能力。

在后期的复盘中，Cruise发现这辆Robotaxi的自动刹车系统起了作用，至少证明这辆车试图来避免发生交通事故，但无奈双方速度都很快而且相隔距离比较短，且Robotaxi在路口的视线受到了阻碍，最终还是未能完全避免这次事故的发生。

陷入水泥地。一辆Cruise的Robotaxi开到了还未干的水泥路面上，这个结果可想而知，车辆陷在水泥地里进退两难，最后还是Cruise工作人员将这辆车拖离。值得庆幸的是当时车内没有乘客，否则必然会引起不小的抱怨。

无线连接中断。某天，在一音乐会举办地附近，有十多辆Cruise在路上突然停止。而后期的调查结果显示，由于附近使用无线通讯的人过多，导致这十多辆Cruise无线连接中断。

不得不说，尽管这三种情况并不是非常常见的工况，但我们也必须承认，即便是普通司机，也会遇到这些情况：

哪个开车的司机没有看到过身边呼啸而过的警车、消防车和救护车？大城市的道路施工更是稀松平常；而像音乐会、球赛这种活动在大城市也是经常出现。如果连这些情况都无法很好地应对，那Cruise的Robotaxi在今后更大范围的推广运营必然会举步维艰。

为了降低类似情况再度发生的概率，同时消除普通公众对Robotaxi的疑虑，DMV要求Cruise将现有的Robotaxi运营规模缩小一半Cruise也欣然接受。在Robotaxi推广初期，如果出现一些后果更加严重的事故，后期要进一步推广这个项目会面临更大的难度。与其步子迈太大，后期项目夭折风险加大，还不如在前期更加保守一些。

自动驾驶难道真的不安全吗？

自动驾驶或者Robotaxi是否真的不安全呢？答案是否定的。虽然在无限制推广的前两周，Cruise出了不少状况，但如果根据旧金山交通局公布的数据来看，Robotaxi其实表现得并没有想象中那么差。

根据官方统计的交通数据，在过去六个月中，算上最近的几次事故，Cruise和Waymo的Robotaxi合计在一共发生了15起交通事故，造成的交通拥堵 时长大概在110分钟左右。而今年上半年，由人类驾驶员导致的交通事故在旧金山的数量超过2751起，其中还包括了11起致人死亡的交通事故。当然单纯这么比较并不公平，毕竟Robotaxi的数量和有人驾驶的车辆相比只占很少一部分。

但这些数据足以说明，我们也不能武断地判定Cruise的Robotaxi比真人驾驶员更加不安全。如果是一个人类司机犯了一些错误，导致了交通事故或者交通阻塞，可能普罗大众的容忍度会更加高一些。但是对于自动驾驶，大家的容忍度就低了很多。因为如果道路上有大量的自动驾驶车辆，一旦其发生失控局面，会对整个公众安全造成非常大的挑战。但理论上来说，只要算法足够完善，自动驾驶会比人类驾驶员更加安全。因为机器并不会像人一样出现驾驶疲劳，相对来说也更加可靠，整个驾驶过程中的确定性会更高。但是要达成这个效果，肯定需要前期对自动驾驶算法持续进行打磨。

如何解决长尾工况？

Cruise的例子已经告诉我们，长尾工况对于整车运营的影响还是很大的。特别是当整个城市已经不再设限，各种各样的工况都会随时冒出来，对自动驾驶系统形成很大的挑战。要想解决这样的问题，可能有两种思路：

引入更多采集数据的车型。以Cruise现有的体量和规模肯定不够，甚至是Waymo的车队规模也不一定够。最好的方法就是像特斯拉一样，让每一辆用户车型都可以实时来采集道路场景数据，这样才能帮助自动驾驶算法进行更快地迭代和优化。而更多的数据积累，也能帮助自动驾驶控制系统具备一定的自主应对能力，即便在之前并没有碰到过的场景下，也能帮助车辆顺利驶入一个安全区域。

V2X或必不可少。在和消防车碰撞的那次事故中，路口的障碍物阻碍了Robotaxi的视线是导致事故出现的主要原因之一。如果有V2X系统，后台能够及时通知某一辆Robotaxi有一辆正在出勤的消防车注意及时避让，整个情况可能会好不少。至于未干的水泥地，如果能够有数据提前被上传至云端，后台完全可以在这块地区周边设置一个电子围栏，并通过V2X系统及时下发给每一辆车辆，来避免车辆进入到这个区域。

在自动驾驶领域，尤其是L4级别的Robotaxi项目上，中国和美国一样非常激进。Cruise在加州遇到的各种问题，国内Robotaxi相关车企也会遇到。尽可能利用现有的平台和数据，尽可能克服长尾工况，不仅是Cruise，同时也是其他所有志在L4级自动驾驶技术领域有所作为公司的当务之急。

这些长尾工况很难在测试场景下复现，只有在实际的道路环境中，才能真正遇到那些可能闻所闻的长尾工况。虽然有些情况的确不常见，但在未来如果大规模推广L4 级的Robotaxi，再小的概率都会演化成比较大的问题。而Robotaxi的成败，也将直接决定未来车企什么时候能够在C端的用户车上开始逐步部署L4级自动驾驶。如果Robotaxi项目夭折，那L4级自动驾驶也将离我们越来越远。

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