2020年3月中旬，一篇關於“著名車企關閉L3研發”的文章出現在了我的朋友圈裡。自從2019年以來，自動駕駛行業就如潰堤般一路下行，好不容易到了年底傳出幾家大名鼎鼎的自動駕駛初創公司融資成功的利好消息，身處武漢，在新冠病毒就快要被戰勝的時刻，並且正準備全面復工呢，看到這標題也確實被驚到了一下。
但是，細細品味這篇文章後，發現實際情況是，奧迪關閉L3，轉而把人員投入到L2和L4的研發上，按照文章說法這裡面有技術，有法律的問題，而我覺得更有L3產品能否被用戶接受繼而產品變現的現實問題。按照目前L3的通俗定義是，在限定條件下，也就是依靠車輛自身能感知，能可靠運行時，由車輛替代駕駛員來駕駛，那麼在限定條件以外仍然是駕駛員來駕駛，那麼在產品的設計上就非常不方便，因為車輛自身感知的可靠環境切換往往非常快，甚至可以說非常頻繁，比如出現修路的情況，這個時候駕駛員怎麼從駕駛走神的狀態回覆到能接管車輛就是很大的問題，甚至可以說非常的反人性了。而如果關注L2和L4就不存在這種問題。L2全部由駕駛員負責，車輛只是輔助，而暫且不談L4什麼時候能可靠的量產上市，至少在駕駛過程中，不存在需要駕駛員和車輛駕駛的來回切換問題。從駕駛的可用性來說，L2和L4都是遠超L3的可行方案。
而放棄L3，轉向L2和L4，從技術和產品的發展角度來說，這是自動駕駛做為新技術趨向於成熟量產的一個理性過程，大家由單純的對技術的渴望和狂熱，變為更加腳踏實地的去考慮落地場景，繼而將浮在天上的技術轉化成真實的產品。Gartner曲線(成熟度曲線)完美的詮釋了這一發展過程。
2019 Gartner曲線
這是一條描述新技術產生後社會預期隨時間變化的曲線，它能呈現新技術的市場熱度和現實發展的偏離程度
從圖中可以看到L4自動駕駛的熱度正在急劇下降，並且預計需要10年以上的時間才能實現。而L3甚至都沒有畫上，如果有，無疑在比L4更靠近底部的位置上。而L2則必然是在量產的階段了。
L4還有待時日，現在L3又被放棄，我們該做什麼呢?毫無疑問，目標就是L2了，其實在汽車產業中早已經有兩個標杆性的產品了，就是Telsa的AutoPilot和通用卡迪拉克CT6的SuperCruise了，在行業內也早已經形成共識，把他們定義為L2.5甚至L2.9，叫法的不同，而實際上都是L2的產品，做為吃螃蟹的代表他們已經取得了不小的成就，國內車企也紛紛把他們做為代表性的對標產品。我本人一直就是L2的推崇者，並且一直在努力這方面的產品。
而其他更多的L2產品則是以自適應巡航(ACC)和車道保持(LKA)為代表了，雖然這類的L2產品已經實現了部分的量產，但是我覺得這些產品還有很大的進步空間。比如車輛在急彎，連續上下坡，陡坡，這些路段開啟該功能仍然是十分不穩定或者不可靠的。
比如，在視頻”Tesla Autopilot vs. Cadillac Super Cruise“的11：45秒的時候，Tesla在經歷一段上下起伏的路段時，車輛會明顯偏離道路，這是由於車輛在起伏道路上仰角發生了變化，相機的姿態發生了改變繼而檢測的車道線就不穩定了，於是就直接影響到了車輛的橫向控制，這是極易引起不必要的車輛事故。
可以看到前方道路是先下坡繼而馬上上坡，因為車輛偏離道路，駕駛員進行了干預
類似的，因為路面車道線的不清晰，甚至是車道線的錯誤，從而引起的Tesla的事故更是屢見不鮮。
如果能預知車輛所在的路面情況，通過算法加以修正，那麼無疑是對目前的車道保持的極大提升。
同樣在自適應巡航方面，如果車輛遇到連續上坡，或者連續下坡，表現也是非常不盡人意，車輛很容易速度控制的不夠穩定，或者表現出危險的駕駛情況，如果在這個基礎上在遇上彎道，往往也一定會遇到彎道，這時即使是駕駛員負責著也會顯得更加的恐怖，不論是大卡車還是小轎車都會面臨這樣的問題，而尤其以卡車的影響更為巨大，比如去年蘭州17Km的長下坡事故。
最後當然就是城市內的各種路口和高速公路上的匝道，如果都能提前預知，車輛提前做一些相關的控制，該變道的就要提示變道了，該減速的就該減速了。
那麼現狀如何呢，其實以上的情況，使用車上現有的傳感器顯然是不行的，要麼是感知不到，要麼就算是感知到，就比如圖2這樣，已經在坡上了。但是在不改變現在車輛設備的情況下，使用一般量產的定位設備，在加入地圖軟件，就可以近乎完美的解決。因為我們只要告知車輛前方大致什麼類型的路況即可。
實際上做為圖商，我們有全部的路網和路型，完全可以在使用的時候，先通過數學算法，將道路的情況做好精確的分類，定義好急彎，連續上下坡的，預告好前面路的情況。剩下的就是大家使用一套通用的規則來獲取這些路的情況和分類罷了，這也是地圖做為傳感器的精髓所在。
關於地圖的介紹之前我也寫過《究竟什麼才是高精度地圖》系列。
下次我們站在地圖的角度來拆建這類產品，探討如何實現，如何產品化。
（四維圖新集團中寰衛星汽車智能總監黃亮）
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