年投入超过30亿，理想ONE追尾不能识别静态物体，地平线也不行？

小鹏车和特斯拉车相撞，特斯拉车撞了一辆，这一周的时间，都是新一轮的黑暗期，汽车的安全问题，再次被推上了议事日程。

事实上，从这些新力量的典型案例中，我们可以看出一个很常见的问题，那就是静态对象的辨识，但为何到了的时候，问题还没有得到很大的改善呢？产业的难点是什么？

到了的八月，在静止的认知上还没有进步吗？

首先让我们来看下这两款汽车，分别是小鹏P7、特斯拉ModelY、款EXONE，他们的导航系统都是以视觉为主，也就是说，毫米波雷达、超声波雷达等都是辅助性的，而且都没有配备雷达。

事实上，现在的智能汽车的运行方式和我们的汽车一样，都是靠着眼睛来观察环境，然后由计算机进行数据的分析，然后向不同的工作单元下达命令，现在的人工智能系统，无论是运算还是反应，都要比人类更快，在很多时候，都是不需要任何的迟疑。

不过，大多数时候我们都会说，静态的东西只是其中之一。

还能“摆烂”？

首先要看的是，在这样的速度下，一个不动的东西，怎么会变成一个不知名的东西？摄像机可以识别出里面有什么，但和我们的思维方式不一样，系统的视觉对事物的识别能力和识别能力都很强，比如你的视觉无法识别，那么你的眼睛就会自动屏蔽，也就是说，你根本就不知道你的身份。

我们见过的特殊车辆，也见过各种型号的工作车，甚至是改装车，如果视觉感知不能准确的识别和分类，就会造成严重的后果。在高速公路上，智能汽车的感测系统可以侦测到前面的固定目标，但是追踪算法却不一定能够完成，因此当遇到一个固定的目标时，会使整个感应器的运算能力变得不稳定，从而使其变得平坦。

这是一个很难解决的问题，没有哪个汽车公司，也没有哪个汽车公司，可以让系统识别出所有的东西，而这些东西，都是经过训练的，经过了无数次的学习，才会被分类，然后给这些东西加上一个新的分类，这样才能保证在目前的情况下，更好的识别出更多的东西。就好像智己L7，开发出了一款智能汽车，让它自己研究出了数万辆卡车的外形，但即便如此，也不可能保证每一辆都完美无缺，而每一次都会出现一些漏洞。

同时，汽车厂商也在积极地引导着消费者在日常生活中，尽可能地利用自己的智能汽车，获得更多的用户信息和知识，而特斯拉就是这么做的，所以各大新势力也都纷纷效仿，毕竟有了更多的资料和经验，他们就不会再犯同样的错误了。

毫米波波雷达是不是真的？这不是问题吗？

虽然不能识别，但毫米波雷达还是可以的。它不是很清晰的知道距离和物体的大致形状吗？

按理说，这种情况下，这是最好的情况，不过在实际情况下，这种情况并不是最好的，毫米波雷达虽然能够准确的分辨出目标，但是却受到了很多人的诟病。

毫米波雷达是一种利用接收到的回波，由接收到的微波和接收到的信号，从而得到目标的相对速度信息和距离信息。就像我们人类，可以通过汽车的轰鸣声来判断汽车的行驶速度和与我们之间的距离，但是毫米波雷达却可以通过点云来判断静止的目标。

不过，毫米波雷达并不具备足够的信息量和对金属的灵敏度，这只是其中一个缺陷，现在已经有了4D毫米波雷达，可以解决这个问题，毫米波雷达之所以找不到目标，主要还是我们的原因，毫米波雷达只提供了一个小小的图像，并不能准确地判断出目标的位置，所以，如果路上有很多固定的物体，那么，很容易就会引起它们的过激反应，让它们停下来。

你可以想象，人行道上的广告牌、桥墩、高架、路灯、监控设备、信号灯等都有很大的几率被认为是障碍，再加上道路上的各种东西实在是太多了，所以这种敏感的感觉让他们根本就没有必要开车。毫米波雷达会自动滤掉从路上的静止的东西，也就是所谓的静态干扰。

他们的感官本来就不如钢铁，再加上没有任何的速度和信号，所以碰撞是不可避免的。如果没有人知道，那就会被“摆烂”，而毫米波雷达也会自动停止工作，那么，智能驾驶就会被自动的碾压。AEB不是也有么？

积极的安全性体系会完全不积极吗？

AEB的算法主要是依靠雷达和摄像机来监控车辆的撞击危险，如果不能及时发现前面的东西，AEB能起到什么作用？

我想，你们也都看了不少关于AEB的新闻报道，从他们的表现来看，大多数的汽车在模拟汽车的时候，都能达到很高的车速，可是一旦进入静止状态，他们就会被打趴下，而且还有很多诡异的情况，比如，系统会突然停下来，然后再来一次。在城市和高速下，AEB的灵敏度有很大差异。

AEB可以说是一种附加的安全装置，可以减少碰撞。根据蔚来的官方说法，其工作半径为8公里/小时至85公里/小时；在启动了自动刹车系统之后，速度会下降到40公里每小时，然后刹车就会松开，这是一种消耗体力的方法，特斯拉也是如此，其他的汽车和豪车也是如此，他们使用的都是博世和安波福公司的技术，硬件和软件都是从这些公司生产出来的，问题也差不多。

AEB也有不少的约束，就像是自动驾驶中的“误启动”一样，都是用来阻止“鬼魂”和“自动安全”功能的，AEB并不可靠，当智能驾驶没有任何回应时，AEB也会做出同样的动作。

事实上，在现有的硬件设备的情况下，我们还可以继续改进，比如增强视力，提高视力，同时还要“取舍”，避免出现鬼魂的情况。

难道这就是他的救世主？那倒未必。

所以，一个不动的东西真的会永远地掐着无人车的脖子？这个问题迟早会迎刃而解的，因为激光雷达的普及，让这个问题得到了很好的缓解，同样的，激光雷达的探测距离、成像点密度、空间感知能力都要比毫米波雷达强得多。

高精度的点云可以让我们在没有任何阻碍的情况下看到前面的道路，高精度的激光雷达和模拟的模拟器可以让我们对前面的情况有很好的了解，但这并不是绝对安全的，因为毫米波雷达是人为的，所以我们必须要用到它。

这或许是最好的解决办法，但代价太大了。

我觉得要彻底解决这个问题，必须要有一个强有力的V2X车路协作体系，在V2X的基础上，通过V2X技术，可以让汽车对道路发生的变化有足够的预判，有足够的时间做出相应的应对，这个需要汽车厂商、通信厂商、交通运营商、政府、政府等多方合作，需要建立一个协作的车路协作体系，而基础设施的投资就是车路协作技术的根本，我觉得这种技术可以一蹴而就，非常划算。

当然，如果你说在城市里布置车路系统，都是一件很麻烦的事情，那么在荒无人烟的地方，公路、公路、乡村道路，又该如何是好？这就要求车辆与道路的协调，实际上，厂商要做的，就是安装车路的协调，而国家要做的，就是在城市里安装车辆和道路的连接，而在其它地方，则要实现5G的覆盖。

事实上，现在的蔚来新一代车都配备了车路协作功能，奥迪也在紧锣密鼓地投入到了这一步，福特公司也是如此，显然车路协作是未来高端无人驾驶汽车的必备设备，不仅解决了静止目标的辨识问题，还将进一步提升智能汽车的性能。

概要

在此基础上，汽车制造商必须继续改进自己的智能汽车，使其在目前的情况下达到最佳状态。而且广告也要严格控制，毕竟现在是L2，不管汽车公司怎么说，一旦出了车祸，车主也要承担责任，不能坐视不理。让司机知道，汽车不是汽车，不是汽车，不能分心，要集中精神，因为他们的命，就是一条命。