“宇博证券：谁在阻止自动驾驶上路？”

宇博证券指出，正如埃隆·马斯克曾经多次强调的那样，宇博证券将在特斯拉企业年底前制造全自动驾驶汽车。 这方面有很多小问题，最大的挑战是如何把这些小问题全数处理，整合到统一的系统中。

这种不需要人手就能应对旅途各种情况的汽车(业内称为“l5级自动驾驶”)可能已经很近了，但实际上生产能够安全合法上路的汽车又是另一回事。

全自动驾驶车之所以晚点不上路，是因为其中还有很多根本的挑战。 让我们来看看五个最核心的障碍。

1 .传感器

自动驾驶车注意周边环境，为了检测行人、其他车辆、路标等物体，采用了各种各样的传感器。 照相机起着帮助汽车视觉的作用，激光雷达起着测量物体和车辆之间距离的作用，普通雷达探测物体，跟踪其行进速度和方向。

宇博证券表示，这些传感器将继续向汽车控制系统或电脑端发送数据，以决定在何处转向或何时刹车。 全自动驾驶车需要能够在所有条件和环境下准确检测物体、距离、速度等指标的传感器，而且在整个过程中不需要人为干预。

但是，恶劣的天气、繁忙的交通和涂鸦的路标会对传感器的识别能力产生不良影响。 特斯拉采用的雷达不易受恶劣天气的影响，但不能满足全自动驾驶车对物体检测水平的严格要求。

在目前的情况下，特斯拉的汽车驾驶二级自动驾驶已经发生了许多事故，包括今年7月与其他停车车辆相撞。 事实表明，这家企业的传感器要适应24小时行驶的场景，还有很长的路要走。

2 .机器学习

宇博证券指出，大部分自动驾驶车利用人工智能和机器学习解决传感器提供的数据，并根据结合做出有关下一步行动的具体决定。 这些算法有助于系统识别传感器检测到的目标，并根据训练经验将目标分类为行人、路灯等。 最后，汽车采用了这个消息，明确了是否有必要回避检测到的物体，以及接下来是否有必要采取制动和转弯等行动。

将来，机器可能会比人类司机更有效率的对象检测和分类能力。 但是，至少在目前，汽车采用的机器学习算法还没有足够的安全性依据。 关于如何训练、测试或验证机器学习算法，各标准化机构乃至整个自动驾驶领域尚未达成共识。

3 .开放道路

自动驾驶车在进入开放式道路后，也继续自己的学习过程。 在新的道路上行驶，检测训练中没有遇到过的物体，并据此进行软件更新。

那么，该如何确保系统始终具有与经过验证的版本相同的安全性呢？ 我们必须说明所有新的学习结论是安全可靠的，不要忘记系统以前掌握的安全知识。 很遗憾，业界对此没有统一的处理构想。

4 .监管要求

宇博证券认为，除了自动驾驶行业，目前还没有领域与自主系统相比制定了足够的标准和法规。 现有的车辆安全性标准要求驾驶员在紧急情况下可以立即接管。

对于自动驾驶车，法规只对部分特殊功能(如车道维护系统)进行了比较规定。 关于包括自动驾驶车在内的自动驾驶系统，国际标准中已经设定了部分相关要求，但尚未解决前面提到的传感器、机器学习、行动学习的问题。

因为，除非有公认的法规和标准，否则自动驾驶车无论安全与否，都无权在开放式道路上正常行驶。

5 .社会接受度

特斯拉现在的自动驾驶功能已经引起了很多事故。 由此导致的社会认同下降问题，不仅来自想要购买此类产品的客户，也来自与此类客户共享道路的其他交通参与者。

有必要参加自动驾驶车的引进和使用决定。 如果缺少这个环节，这个技术就有可能被人民群众排斥。

很明显，只有应对了前三个挑战，我们才有机会克服最后两个障碍。 目前，业内各方都以成为首家推出全自动驾驶汽车的制造商为目标。 但是，如果不能实现汽车的安全，提供安全说明，通过监管机构/公共合作取得同意并被接受，自动驾驶车在今后几年还处于测试阶段。

宇博证券认为，对马斯克这样的公司家来说，这种现状确实令人沮丧。 但是，布满荆棘，只有在安全、保障、法规、接受度等行业率先突破的制造商，才能迅速发展成为新的巨头，引领新的时代。

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