豐田在CES上亮相了更高級的駕駛輔助系統Guardian，在車輛遇到障礙時能夠自動制動和轉向，AI能夠分析駕駛員狀態從而進行接管。不過，以豐田Guardian為代表的駕駛輔助路線，不能解決主要問題。特斯拉在CES上撞死機器人的視頻，似乎也說明輔助駕駛系統還存在問題。
豐田研究院首席執行官Gill Pratt，在CES上演說：
Now, none of us in the automobile or IT industries are close to fully answering these questions.（不是針對誰，在座的汽車或IT行業都解決不了全自動駕駛的問題）
“these questions”包括避免車禍、完美識別道路信號等。
Gill Pratt
在CES展會上，還出現了另一條新聞：一家名為Promobot的俄羅斯機器人公司的機器人，被“自動駕駛特斯拉Model S”撞上並倒地不起，最後被“撞死”。事故的視頻也發到了網上。
全球大多數汽車企業在過去幾年中都在努力開發無人駕駛技術，豐田也不例外。
一方面像Waymo一樣，研發L4和L5級自動駕駛汽車，讓機器取代人類，豐田稱為Chauffeur系統；
另一方面則是研發輔助人類的系統，只有某些情況下，讓汽車的自動駕駛系統接管車輛，豐田稱為Guardian（衛士）。
Chauffeur跟Waymo、通用的Cruise的完全自動駕駛車走的是同一條路線。
Guardian跟特斯拉之流的輔助駕駛系統並不一樣，豐田在2017年就放出過它的視頻，展示了它可以在高速公路上自動變道避免障礙物，並能夠檢測車內司機的動態，在司機發生打瞌睡時接管車輛。
Guardian集成了常規的輔助駕駛系統，並在司機端加入了諸如計算機視覺的AI技術，是“更高級”的輔助駕駛系統。但是，一個能夠準確識別並安全處理這類突發情況的系統，其構建難度並不比能夠獨立上路行駛的系統低多少，有時甚至會更難。
遇到障礙自動制動和轉向，AI部分接管駕駛員
Guardian的技術方案非常有意義。作為Guardian技術的早期範例的“緊急自動制動技術”已被業界視為行業標準之一。
Gill Pratt這次在CES上力推的Guardian結合並協調了人和機器的技能和優勢，包括兩大看點：
一是緊急情況的處理，當汽車遇到障礙物時，不僅能自動制動，還能自動轉向乃至自動加速。
Gill Pratt在演講中舉了個例子，一輛汽車突然從靜止的汽車間出現在幾英尺寬的道路上，在這種情況下，Guardian系統能夠快速驗證車輛左側沒有障礙物，然後朝這個方向轉向，足以避免撞車事故。
幾秒鐘後，Guardian系統還可以返回原來的行駛車道，這樣的操作可以防止一些系統崩潰，風險也是最低的。
二是對駕駛員的部分接管。Guardian通過車載內置攝像頭及外部的傳感器判斷駕駛員在轉彎時是否昏昏欲睡，一旦發現駕駛員處於危險駕駛中，就會控制車輛。
在全自動駕駛還很遠到來的情況下，Guardian這種“更高級”輔助駕駛系統似乎是人車結合的最佳選擇。
不過，Guardian還遠未達到能夠進入市場的水平，未來最早可能在2021年之後跟Uber合作。
輔助駕駛技術有致命Bug：忽略靜止物體
Guardian的出現可能是一條間接通往全自動駕駛或者讓駕駛更安全的路線嗎？
今天的輔助駕駛系統從根本講，並不是為防止所有事故而設計的。許多緊急制動系統的設定是：當汽車在高速公路上行駛時會忽略靜止的目標。
去年，美國一輛特斯拉汽車在開啟Autopilot自動駕駛系統後就突然撞向靜止的目標，一位華人工程師就此喪命。
去年特斯拉發生的一起車禍，導致黃姓工程師喪命
根據當時的報告，特斯拉汽車在撞車前7秒鐘“開始左轉向運動”，隨後撞上混凝土車道分隔器。然後，在撞擊前的最後三秒鐘，“特斯拉的速度從62英里每小時增加到70.8英里每小時，且沒有檢測到預先制動或避讓的轉向運動。”
緊急制動系統往往有一個不得不說的侷限性：在大多數情況下，它們只是設計用於低速環境下運行。如果你開著一輛帶有自動緊急制動系統（AEB）技術的汽車以20英里/小時的速度駛向停著的一輛車，系統可能會進行干預並防止碰撞。但如果你以70英里/小時的速度做同樣的事情，系統可能就坐視不理了。
踩剎車也極度危險：自動駕駛系統會誤判
踩剎車是一個很大的風險動作。一輛以30公里/小時的速度行駛的汽車可以等到非常接近目標時再踩剎車，不可能做出不必要的停車。制動距離短也意味著一輛低速行駛的的汽車制動時不太可能被追尾。
但是對於以時速100公里/小時速度行駛的汽車而言，情況會發生很大變化，高速行駛時要避免撞車，需要在遠離潛在障礙物的情況下猛踩剎車，這使得駕駛系統更有可能對情況出現誤判。比如錯誤地將道路兩邊的目標理解為在路上。
高速行駛下的突然制動，會使駕駛員感到震驚，從而導致駕駛行為不穩定。而且還會產生另一種危險：後面的車不能及時停下來，導致追尾事故。
自動緊急制動系統通常作為與車道防偏離模塊彼此獨立的系統實現。大多數AEB系統缺乏完全自動駕駛系統所具有的複雜情況感知和判斷能力。它可能無法判斷前方100米處的目標是在當前車道，還是在旁邊的車道上行駛，這個目標是暫時停靠的一輛車，還是一名行人，還是一袋垃圾。
當車輛高速行駛時，許多緊急制動系統面對障礙物可能根本不會做出制動動作。
如果豐田能夠成功開發出更復雜的緊急制動系統，對自動駕駛行業確實是個突出的貢獻。
輔助駕駛系統這麼好，為啥不直接做自動駕駛？
再來看一下豐田避讓突然出現障礙物的動作：
在封閉的道路上，車輛可以相對輕鬆地完成這一動作，但在真正的高速公路上，這種操作其實充滿了危險。
在變道之前，車輛必須非常非常確定，已經充分了解車道的位置以及附近存在車輛的可能性。如果軟件出現了誤判，反而可能會導致事故發生，而非防止事故。
另外，意外變道也可能使司機感到困惑、分不清方向，並間接導致事故發生。如果你在汽車啟動變道時看了一眼手機，那麼等你再回過頭來看路時，就很可能無法立即識別出車輛位置，這也可能會導致車輛犯錯誤。
如果傳感器和軟件的性能足夠高，也許可以完全掌握汽車的駕駛環境，並準確預測其他道路上的車會做出哪些動作。也許，一套先進的駕駛員監控系統和良好的用戶界面，可以確保駕駛員永遠不會被自動駕駛系統突然接管車輛搞得猝不及防，也就不會出現特斯拉“撞死”CES上的機器人的事情了。
與打造完全自動駕駛汽車相比，豐田的方案是否真的是一個更容易解決的方案需要打個問號。
——完——
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