特斯拉、理想、蔚来·，2023年上高阶自动驾驶，但真的安全吗？

最近NOA （ Navigate On Autopilot 导航辅助自动驾驶 ）可太火了。

各家车企都宣布将在今年OTA更新NOA。

可能有人会说，辅助驾驶不早就有了吗？

诸如自适应续航、车道保持和自动变道等技术，至今已经很成熟了，在高速上还能一定程度上“解放”双手。

如果仅仅是这样，那车企们自不会大费周章的宣传。

NOA是目前最接近L3级别的自动驾驶，和目前的辅助驾驶最大的不同是，有了NOA，只要在导航上设置好起点和终点，车子就能自动驾驶。

这听起来，也不是什么新鲜的技术。

在此之前，也有许多城市已经开始了自动驾驶汽车的商业化运营，，目前我国累计开放智能网联汽车（自动驾驶）测试道路超5000公里。

自动驾驶测试一直在进行，不过如今的NOA，面对的路况其实是更复杂的。

自动驾驶汽车的测试与运营，往往是在特定路段试行，路况没有那么复杂，

比如说，在行驶的马路中会遇到突然变道的车辆、行人突然蹦出来横穿马路，或是宠物跑到了马路中来。

这些情况，在路测时可能很难遇到，但NOA规模应用后，这就是一定会出现的情况。‍‍

NOA要怎么应对这些不能完全避免的突发事件？

自动驾驶通常都是需要依靠高精度的感知硬件来感知道路信息，用高算力芯片处理获取到的信息，加上合理的软件逻辑，三者同时发力。

这里最大的问题是，通过哪些渠道感知道路信息？

总不能一来就放在车水马龙的道路中测试学习，获取数据，那就太危险了。

业界惯例，通常都是把AI放在模拟的环境中训练，尽可能模拟日常道路。

先训练一段时间后，再让汽车上路测试。

像Waymo ，截至目前就已经累积了接近 200 亿公里的模拟训练数据。

是不是感觉测试数据足够多了？

但这些测试数据，还远远不够，有研究人员认为，自动驾驶汽车需要测试数亿至数千亿公里，才能验证它们在减少交通事故方面的可靠性。

像测试时间最长的谷歌自动驾驶汽车，以2009年至2015年的时间为例，55辆谷歌自动驾驶汽车的道路测试总里程约130万英里(约合209万公里)，其间共发生了11起小事故。

而自动驾驶测试所追求的，应当是0事故。

对于自动驾驶的测试来说，还有一个问题是，纵然在模拟环境中测试了足够多的里程，但并不能完全反映出现实的路况。

终究需要跑到现实的环境中去测试，而在这期间，将会不可避免的出现一些状况。

一旦出现状况，将是一场事故。

就比如特斯拉将白色的卡车识别成天空导致相撞的事故，甚至一些汽车会将光线识别成车道线。

这样的事故，我想以后一定还会发生。

NOA的完善，一定是需要足够的数据，即便车企们OTA推送了NOA，也依然需要时间的沉淀去完善，去改进。

对于车企来说，技术可以在应用中得以完善，但是对于车主来说，没有任何机会可以重来，车主也不应该成为小白鼠。

自动驾驶一定是趋势，NOA也一定会越来越普及，只是现在这个时间点推出，是否合适？这其中有没有噱头的成分？

诚然，技术的进步，不可避免的会需要一些代价，既然如此，笔谈君也想说一句，如果代价不可避免，那么即便是NOA推送了，在技术还没足够完善时，自己的生命还是要自己把握。

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