自动驾驶汽车非常复杂 目前的区分和判定方法还不够全面

对于所有谈及自动驾驶的人来说，自动驾驶等级几乎是完全绕不开的词。

从L0到L5的6个等级，就像是考试的分数一样，代表着由低到高的自动驾驶水平，不管是从业者还是圈外人士，都在使用这项标准对复杂的自动驾驶系统进行理解和区分。

不过，这套发布了数年并至今已更新至第三版的自动化系统分类和定义的标准，囊括的内容远不止只是简单划分的6个等级，它同样也为同级别系统间的比较提供了参考的方法。

其中，比较重要的三个参数是设计行驶区域（ODD）、动态驾驶任务（DDT）和动态驾驶任务支援（DDT Fallback）。为什么同级别自动驾驶系统之间差异巨大？为什么不同级别系统之间的实际体验与等级不完全相符？透过这三个要素的对比，很多都能一窥端倪。

如果再对硬件和成本进行比较，那么一套自动驾驶系统到底“水平如何”，就能相对客观地分辨出来。

值得一提的是，目前已经量产或短期内即将量产的自动驾驶功能，仍属于限定条件或场景下的自动驾驶，归属于L2-L4级别，并非完全无限制的无人驾驶。而这些功能实际发挥出的效果，也与上文所提的三个要素紧密相关。

那么，到底怎样的自动驾驶方案比较OK呢？不妨从这四个方面看看。

设计行驶区域

ODD全称为Operational Design Domain，即设计行驶区域，指的是自动驾驶汽车安全工作的环境。它通常包括车辆自动驾驶时的速度、地形、路面情况、环境、交通状况、时段等。

简言之，ODD即是自动驾驶的适用范围。因为高速还是低速，平原还是山地，直路还是弯路，天气状况如何，基础设施怎样，交通情况简单还是复杂，处于白天还是晚上……这一系列的条件都会对自动驾驶的表现产生决定性的作用。

ODD是否全面细致，可以一定程度上反映出自动驾驶方案是否成熟；而ODD设定的条件宽松与否，也能一定程度上反映出同级别方案的水平高低。如果只能在严格限制的范围内使用，那么车辆的“智能化”程度可能就相对较低，实际使用时的场景也相对较少、体验稍差。

目前市场上的L2+及以上的自动驾驶方案中，对于车道线状况、速度区间、驾驶员手扶方向盘等情况都有不同程度的限制，这些方面的体验有待进一步的提升。比如，有的车辆只能在高速路段和限定的速度范围内开启功能，或者还要求路段覆盖有高精地图、驾驶员手扶方向盘，那么它的自动驾驶适用范围也就相对较差。

而像Nullmax前装方案中的高速代驾、拥堵跟车功能，因为不依赖高精地图、允许驾驶员手离开方向盘、支持全速度段开启等特点，所以具有较好的使用体验和普适性。

动态驾驶任务

DDT全称Dynamic Driving Task，即动态驾驶任务，指的是在道路上驾驶车辆需要做的操作和决策，包括对车辆进行横向运动和纵向运动方向的操作，对车辆周围环境的监测和执行对应操作，等等。

简单来说，DDT可以理解为自动驾驶方案实现的若干具体功能。在现今已量产的辅助驾驶、自动驾驶车型中，比较常见的跟车行驶、自适应巡航、紧急制动，以及极少数车型配备的拨杆换道、主动超车，便都是典型的动态驾驶任务。

不过即使是名字相同的功能，因为技术指标的不同，所能达到的性能也是不尽相同。以弯道车道保持为例，有的车辆只能应对一些不太急的弯道，比如遇到半径小于250m的弯道，很可能就需要驾驶员操控。而在Nullmax的方案中，车辆可以支持曲率小得多的弯道，并且支持自动并线。

再比如拨杆换道，有的车型需要驾驶员确认路况，有的要求拨杆换道时达到一定速度以上。而不支持拨杆换道的车型，则需要驾驶员转动方向盘执行换道。在Nullmax的方案中，车辆在驾驶员拨杆后可以自行判断路况决定换道时机。

除了这些市面上可见的功能外，自动驾驶还能完成很多其他的DDT，比如横向避让。一般来说，汽车的车道保持通常设定为车道中心线行驶，不过考虑到邻近车道可能存在不规范行驶的情况，所以让车辆临时在安全距离内偏离车道中心线，避让旁侧压线车辆，能有效降低危险性、提高用户体验。这是Nullmax方案中的一项特色功能。

动态驾驶任务支援

DDT Fallback全称Dynamic Driving Task Fallback，意为动态驾驶任务支援，是指自动驾驶系统在设计的时候，要考虑系统性的失效或者出现系统运行设计范围之外的情况，给出最小化风险的路径。

在当前的量产方案中，分级预警是较为常见的DDT Fallback操作，虽然各家的最小风险状态设计不尽相同，但减速停车是较为常见的设计。此外还有进入蠕行状态、紧急呼叫等等其他的处理机制。

以Nullmax的方案为例，系统在检测到需要驾驶员接管时，会分级发出接管提示。如果限定时间内驾驶员没有响应一级提示，那么会发出二级提示，提示强度全面升级。在超出时间仍未接管的情况下，车辆将进入最小风险状态，降低车速并停车。

此外，Nullmax的方案也可以配备运营中心，以支援驾驶中遇到的各种状况，包括处理车辆发出的紧急求救。

硬件与成本

受限于车规和成本问题，激光雷达目前只是在极少量产车型中有所应用，而主流的自动驾驶量产方案，更多地还是使用摄像头、毫米波雷达、超声波雷达这些成熟的硬件。计算平台的选择同样如此，除了性能之外，也需要符合车规级标准和控制成本。

目前常见的自动驾驶产品，因为实现的功能和侧重点各有不同，所以有的车型的配置会比较稳健保守，有的则会相对激进一些。整体来说，功能越丰富、越智能，硬件配置则会要求越高，成本也就会相应上升。

正是考虑到这些因素，所以Nullmax的前装方案可根据需求提供不同的硬件配置。车辆既可以选择高端配置实现全部的功能，将硬件成本控制在万元以内；也可以选择基于低成本芯片的经济配置，实现按需的自定义功能，将硬件成本再大幅降低。

此外，在充分挖掘软硬件潜力的情况下，车辆也可以做到以更优的成本实现同等的体验。比如在Nullmax的一些定制化方案中，就可以不使用环视摄像头的情况下，通过角雷达和传感器融合来实现侧后方和侧前方的障碍物感知。

目前，市场上各类的L2+及以上的自动驾驶套装，价格大都处于数万元的区间范围，实际体验上各有不同，虽然相似之处颇多，但相去甚远之处也有。

自动驾驶汽车非常复杂，如果仅仅只是使用L0-L5的等级来进行区分和评判，这还不够全面。

如果再结合产品的适用范围、核心功能、动态驾驶任务支援、硬件配置和成本等等情况，那么就可以相对客观地判断一套方案“是好是坏”。