技術(shù)大規(guī)模落地的征兆：技術(shù)路線的收斂。反觀自動(dòng)駕駛，技術(shù)路線發(fā)散的讓人眩暈，且看不到收斂的希望，隨手列舉了兩條。

一、感知

用不用高精地圖、用多輕的高精地圖還未達(dá)成一致，現(xiàn)在高精地圖成本高、鮮度不夠，大家不想用，明天高精地圖成本下來(lái)、鮮度夠了，是不是又會(huì)用了呢，不知道。

還記得前些日子有一位車主開(kāi)著理想汽車去掃墓的場(chǎng)景嗎，目前感知基本僅對(duì)常見(jiàn)障礙物做到比較好的識(shí)別，對(duì)一些不常見(jiàn)但確實(shí)會(huì)出現(xiàn)的障礙物，可以解決，但要花費(fèi)的時(shí)間、金錢會(huì)很多，在當(dāng)前技術(shù)路徑下用無(wú)底洞形容不為過(guò)。

更別提下面這種場(chǎng)景了

被分吹起的黑色塑料袋子，離地0.5m，距離車輛50m，感知模塊如果不能識(shí)別出是個(gè)塑料袋類型障礙物，而是將其簡(jiǎn)單歸類為普通未知類型障礙物，后續(xù)決策模塊勢(shì)必要觸發(fā)換道或制動(dòng)的命令。但是人類駕駛員會(huì)直接碾壓過(guò)去，毫不留情、留情、情……。

被分吹的障礙物除了塑料袋，還有可能是樹(shù)葉、紙張……。感知系統(tǒng)在異行障礙物的識(shí)別和分類中還有很長(zhǎng)的路要走。

二、激光雷達(dá)

測(cè)距方法有飛行時(shí)間（Time of Fly，ToF）法和調(diào)頻連續(xù)波（Frequency Modulated Continuous Wave，F(xiàn)MCW）法之爭(zhēng)；

激光器有邊緣發(fā)射激光器（Edge Emitting Laser，EEL）和垂直腔面發(fā)射激光器（Vertical Cavity Surface Emitting Laser，VSCEL）之爭(zhēng)。激光波長(zhǎng)有905nm、1550nm之爭(zhēng)；

探測(cè)器有雪崩光電二極管（Avalanche photodiode，APD）、單光子雪崩二極管（Single photon avalanche diode，SPAD）、硅光電二極管（Silicon photomultipliers， SiPMs）之爭(zhēng)；

掃描模塊有機(jī)械式、混合固態(tài)、固態(tài)之爭(zhēng)；混合固態(tài)又有棱鏡、轉(zhuǎn)鏡和微機(jī)電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）微振鏡微振鏡之爭(zhēng)，固態(tài)有光學(xué)相控陣（Optical Phased Array，OPA）和Flash之爭(zhēng)。

哪條技術(shù)路線將會(huì)和自動(dòng)駕駛長(zhǎng)相廝守，不得而知。

三、決策規(guī)劃

如果車?yán)锢氖且晃患磳⑴R盆的孕婦，基于規(guī)則的自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃模塊，會(huì)依舊基于交通法規(guī)、交通環(huán)境等信息建立駕駛行為規(guī)則庫(kù)按部就班的駕駛。但是人類駕駛員在保證安全的前提下，很可能會(huì)采取壓實(shí)線變道、闖紅燈等行為盡快將孕婦送往醫(yī)院。

如此極端場(chǎng)景包括后面是執(zhí)行特殊任務(wù)的120救護(hù)車、119滅火車……，競(jìng)爭(zhēng)策略和非常規(guī)策略是自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃系統(tǒng)還需克服的長(zhǎng)尾問(wèn)題。

四、端到端自動(dòng)駕駛

盲目樂(lè)觀者要站出來(lái)喊了，我有端到端自動(dòng)駕駛，直接從像素輸出踏板的控制。但是端到端采用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)完完全全的黑盒子，工程師們沒(méi)有辦法對(duì)它進(jìn)行系統(tǒng)化的解釋分析，而是只能依靠推測(cè)和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。

舉個(gè)例子，如果只從輸出的結(jié)果來(lái)看，端到端自動(dòng)駕駛下汽車做出一個(gè)汽車減速左轉(zhuǎn)的行動(dòng)，工程師們無(wú)法確定這是因?yàn)槠嚳吹叫腥耍€是因?yàn)榭吹捷^遠(yuǎn)處的紅燈。

這也意味著，如果端到端自動(dòng)駕駛出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，工程師們并不能對(duì)其對(duì)癥下藥，做出合理的應(yīng)對(duì)。更多情況下甚至只能簡(jiǎn)單向模型灌注更多的數(shù)據(jù)，希望它能在進(jìn)一步的訓(xùn)練中“自行”解決問(wèn)題。這也會(huì)大大降低端到端自動(dòng)駕駛系統(tǒng)原本開(kāi)發(fā)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。