买买买，晒晒晒。

　　买初创买专利买人才，晒技术晒路试晒愿景。

　　2020 和 2021，这两个在 2016 年下半年和 2017 年开年不断被提到了两个关键年份，成了无数汽车和科技公司预测的自动驾驶落地之年。

　　我们希望自动驾驶车像什么？像匹聪明的马

　　如果把自动驾驶解析成最简单的几块，应该包括：感知、决策、控制。而最高级别的自动驾驶，就是人们希望自动驾驶车能够像一名老司机一样，只要告诉目的地，车辆就能带你到你想要去的地方，乘客无需做出任何驾驶决策和指导。

　　但人们往往不会认为机器是和人类一样的东西，那么对于人们来说，全自动驾驶车恐怕就是一辆不需要车夫的高级马车，而目前市面上常见的驾驶辅助车型，就是仍需要车夫把住缰绳的普通马车。

　　举个例子：一辆马车在路面上行驶，奔跑的马会分辨路面和障碍，躲开障碍沿着路走，遇到阻拦自动停下，直播，经过多次训练熟悉路线的聪明马无需车夫引导就能自己到达目的地，没有那么聪明的马尽管需要车夫偶尔调整方向，也不至于自己撞强搞个车毁人亡。

　　这其中的关键在于感知。这是个复合词，包括“感”和“知”，也就是说，要实现感知，首先要发现目标，然后还要知道目标是什么。

　　自动驾驶中的感知是个比较容易解释的概念，通过摄像头、毫米波雷达、激光传感器等部件，绘制车辆周围的 3 维环境，再通过视觉识别技术来确定周围的物体是什么，哪些是可行驶道路，哪些是车，哪些是无用的道路成分。

　　然而有这样一个问题：人类，甚至说是一匹马这样的生物，所拥有的感知能力都是多维的。在驾驶过程中，不仅仅是视觉，嗅觉、听觉、触觉都会参与到对环境的感知之中，我们在开车时听到后方车辆的喇叭声就知道自己需要避让，闻到车辆内外的焦味，就会让自己警惕车内外的安全情况，开窗的话也可以随着风声听到后方车辆慢慢赶上或越来越远，把手伸出窗外，也完全可以根据风阻大概判断速度的变化。

　　目前的自动驾驶车，更像是一个视力不错但丧失了其与感官的智障，仅仅能看到，但是看到了后，还经常不能够识别出物体是什么。以特斯拉为例，2016 年那起 Autopilot 致死事故，就是由于车辆摄像头虽然看到了前方突然横过来的大卡车，“感”做到了，但“知”没有做到，当时 Autopilot 摄像头采集的画面，误判横行而过的卡车是横在路上的路牌，于是系统就没有启动刹车。

　　这么来看，现在高级的驾驶辅助，可能真的没有一辆马车更加“智能”。

　　说回到刚被巨款收购的 Mobileye，作为驾驶辅助和自动驾驶视觉识别领域的领导者，Mobileye 将道路感知分为了三部分：物体识别、行驶路径识别和可行驶区域识别。

　　拿上图做个例子，圈出的部分就是 Mobileye 单目摄像头所识别出的物体。首先要知道的是，这已经是个非常黑科技的技术了，因为单摄像头的识别能力在硬件层面上，只是二维的图像，但 Mobileye 经过处理，已经能够在视觉识别时勾勒出物体的轮廓，将感测的维度从 2 维调整到了 3 维，这已经是有一部分感知中的“知”的体现了。

　　（2 维平面视觉识别）

　　将传统 2 维的图像识别多跟踪几帧，绘制出 3 维的环境信息后，交给自动驾驶大脑的信息量就完全不同了，传统 2 维信息是只能知道物体的大概位置和正面面积，但是拓展到 3 维后，车辆方向、车辆体积、具体位置都有了。

　　不要急，这只是识别出物体，最为关键的可行驶路径识别和可行驶区域还没有确定，这才是感知最为重要的地方。