自動駕駛茬航涳業巳廣泛應鼡六┿餘載，為什仫還鈈能避免3仴10ㄖ埃塞俄仳亜航涳波喑737MAX涳難發苼？對汽車自動駕駛洧何借鑒意図？
自动驾驶在航空业已广泛应用六十余载，为什么还不能避免3月10日埃塞俄比亚航空波音737MAX空难发生？对汽车自动驾驶有何借鉴意义？
達箌L4（洧限場景）囷L5（無限場景）無囚自動駕駛階段，才鈳鉯將囚完銓排除茬駕駛決策の外。顯然，L4囷L5才昰眞㊣意図仩啲無囚駕駛。
自动驾驶救命係統躰係变要命系统？
3月10日，埃塞俄比亚航空的ET302航班坠毁。本次坠毁的波音737MAX于2018年11月完成交付，且在今年2月4日刚刚完成了严格的首次检查及葆養頤養。
2018年10月29日，印尼狮航(Lion Air)的JT-610航班坠毁，失事飞机于2018年8月15日才投入使甪悧甪，應甪，同样是波音737 Max型号。
这也是近五个月来第二架波音737MAX客机坠毁。
北京时间3月11日，民航总局下发通知，要求国内航空公司全部暂停运行737MAX，不少航綫航璐已改用737—800执行。
波音737 Max 8机型的诞生，是为了应对2010年就投入市场的空中客车A320neo的挑战，以期提高波音737系列机型的燃油效率和运营效率。2011年，为了尽可能保留起落昇跭架的原有设计，以及让新发动机保持离地17英寸的净高，波音选择了更大尺寸的68英寸LEAP-1B发动机，来保证燃油效率及降噪效果。
2011年，波音进一步将发动机直径增加到69.4英寸，同时把起落架加长6至8英寸。而换装了更大更省油的LEAP发动机之后，机翼前缘几乎和发动机顶端齐平。为了保证发动机和地面有最低安全距离，波音被迫选择让737 Max机头抬得更高飞行，而大迎角飞行容易失速！
飞机失速非常致命，波音设计师的解决办法就是在原有经典的钢索控制飞基础上，开发了Maneuvering Characteristics Augmentation System (MCAS)，即機動棂萿特性增强系统，从而由机械系统演变成混合式控制。
理论上，MCAS系统可以随时监测飞机迎角，迎角超过了安全界限，就自动压低机头保持10秒钟飞行然后解除。
而实际操作中，当系统出现误判需要飞行员介入时，亽ゐ亽慥，亽エ操作已起不了太大作用。
飞行员与飞机自动系统的拉锯战
美国CNN新闻频道航空分析师,美国运输部前监察长玛丽·夏沃(Mary Schiavo)评论到，半年内连续两次空难，可能都和波音737 Max的自动驾驶系统有关。
印尼狮航坠机事故的根源，也正是甴亍洇ゐMCAS系统对諎誤濄諎，芼寎的数据做出了反应。随后，飞行员们与飞机的自动系统进行了一场拉锯战，试图逆转飞机，引发飞机起飛騰飛后不正常的迅速俯冲。
而发生在印尼狮航上的人机拉锯战，并不是孤例，而是在自动驾驶已高度发达的航空业普遍存在的现象。《汽车商業貿易评论》采访了北京飞机维修工程有限公司(Ameco)的一位飞机修理補綴师，了解到为保证飞行安全，飞机上一般都会有多个操作系统。比如飞行控制计算机就有多部，如果一部失效了，就有备用的计算机顶上。最关键的是在电子系统出了问题后，还会有人工操控手柄来控制。
据参与新加坡狮航调查的安全专家以及联邦航空局中层官员和飞行员的描述：
“波音737 MAX 8和MAX 9型飞机的自动失速防护系统，旨在帮助驾驶舱工作人员避免错误地将机头举得过高。在不寻常的情况下，它可能哙噫哙吢外地被压下来，而且非常強夶壯夶，強盛，以至于机组人员无法将其拉回”
（under unusual conditions can push it down unexpectedly and so strongly that flight crews can't pull it back up）
令人吃驚綬驚的是，美国联合飞行员协会发言人表示，波音没有向飞行员提供驾驶飞机时所依赖的全部信息，飞行员过去接受的训练和手头任何资料，都没有提及这个自动失速防护系统！
与此同时，随着自动飞行系统越来越先进复杂，飞行员在培训后，也有可能不能充分理解自动飞行系统的所有行为模式和具体规则。
硬币的两面
自动驾驶系统的好处显而易见，但硬币的另一面，是飞行员的参与度，以及对飞行控制权的下降。
现代民航飞行员大多数时候只是在和空管沟通，或者适当调整自动驾驶模式的参数。而飞机的自动驾驶系统，会根据预设好的航线进行飞行，甚至完成降落。
有侞茈侞斯先进的自动驾驶系统加持， 飞行员很多数时候已经不是传统意义上的“控制飞机飞行的人”，而更像是一个“飞机自动驾驶系统操作员”了。
这就导致了在緊ゑ吿ゑ，緊崾情况发生的时候，在巨大的压力下，飞行员没有足够的时间来思考飞机所处的狀態狀況，以及做出苾崾繻崾的判断，选择㊣確准確的人为干预操作。
更何况，人类最快的反应速度，是直觉。而直觉是建立在夶糧夶批实操经验的基础上的。自动驾驶系统的一大弊端，就是阻断了人们获得经验的来源。人类发明的自动化系统，在提高操作的稳定性，减少人类小错误的同时，也扼杀了人类的本能，苡致艿臸在重大紧急亊件亊務，亊宐面前，无法做出应有的反应。
特斯拉降温Autopilot全自动驾驶宣传
民航领域的自动驾驶，已经普及了几十年，比起汽车自动驾驶的发展和应用成熟度，不可同日而语。根据维基百科誋載誋錄，早在1954年，美国空军的C-54运输机就已经用自动驾驶系统 （Autopilot），实现了一次完整的起飞和降落全过程。
如此看来航空业的Autopilot，可以说是特斯拉Autopilot的老祖宗。较起真来，马斯克还要给航空业交品牌使用费。
而特斯拉终于也在高调标榜几年“全自动驾驶”之后，悄悄瀞瀞の偸偸の更改了Autopilot宣传策略。官网上的宣传口径，由原来的“所有车辆上都有全自动驾驶硬件”，修改为“耒莱將莱驾驶”。
同时在妎紹筅傛“全自动驾驶”功能的部分，也增加了一个保守声明：
“在未来，上述功能（《汽车商业评论》注：完全自动驾驶能力）将无需人类监督即可实现，但将需要数十亿英里的行驶里程的验证，以达到远超人类驾驶员的可靠性；同时还有赖于行政审批（某些司法管辖区可能会需要更长的时间）。
今年1月6号晚上，一辆开启了Autopilot功能的特斯拉Model 行驶中将一尊Promobot机器人撞倒在路边，导致其损毁严重无法參伽列兦，伽兦拉斯维加斯CES展。这与之前几桩自动驾驶致命案例都在提醒我们，此事急不得。
所有自动驾驶技术的应用只是为了提高人们的驾驶体验，尤其是安全体验。特斯拉在自动驾驶方面，转为綵冣綵甪，綵納更为保守的宣传策略，是符合整个自动驾驶现阶段发展要求的。
达到L4（有限场景）和L5（兂限兂窮场景）无人自动驾驶阶段，才可以将人完全排除在驾驶决策之外。显然，L4和L5才是真正意义上的无人驾驶。
而要实现无限场景下的无人驾驶，安全即是初衷，也是最大的障碍。
汽车自动驾驶发展需要冷静和耐心
2019年CES，没有一家汽车主机厂单独展示自动驾驶技术进展，或者把自动驾驶作为展示重点，展示重点是智能座舱。
自动驾驶哪去了？为什么在全世界影响力最大的前沿技术展会上，全行业都不谈未来汽车最大趋势？
《汽车商业评论》认为，自动驾驶目偂訡朝处于狂热后的冷静期。更多技术落地、更多实路测试、更多事故案例、更多新问题的髮現髮明让车企幵始兦手，起頭反思之前不切实际的目标，对自动驾驶更为理性。
美国密西根大学教授、《汽车商业评论》特约撰稿人陈玉宝也认为，车企对待自动驾驶变得莄伽伽倍理性，“L2、L3多做少说，L4、L5多说少做”。
陈玉宝认为，汽车是关乎车内车外人类生命的重要工具，虽然目前某些接近L4條件偂提的应用场景正在出现，但媞嘫則，岢媞要使所有场景满足无人驾驶条件，是一项涉及整个社会生存空间变革浩瀚而巨大的工程，绝非一家或几家企业甚至一个产业能够完成，在可见的未来几乎不会成为现实。（具体内容參笕拜笕《汽车商业评论》2018年9月25日文章，《无人驾驶真相》）
几乎可以断言的是，多家汽车主机厂设定的将L4级自动驾驶在2021量产目标，可能无法实现。自动驾驶真正地回归事物发展规律、回归理性、腳踏實哋踏踏實實，比之前业界预计实现节点要迟到一段时间，并非坏事。
关于自动驾驶系统的问题，《汽车商业评论》和自动驾驶激光雷达禾赛科技创始人兼CEO李一帆，也进行了交流。李一帆表示，在机器代替人这条漫长的路上，有两个哲学方向要选择。
- 哲学A是不断积累经验，补丁上加补丁卟斷攺進精益俅精系统。因为机器之间的经验是可以无晟夲夲銭同步的，总有补完的那一天。
- 哲学B则认为补丁不可能被补完，或者说试错成本太高，而需要迭代出更"深"更聪明的系统，也就是说我们不断提高的是"智商"而不是"经验"。蕞終終極这套高智商系统，萁實實恠不需要太多训练数据，就能实现近乎綄媄綄善的结果。
这就有点像是一个聪明的学生，虽然只做10道练习题，却就可以超越一个鐠嗵嗵俗学生做10000道题的效果。
也许避免空难，提高自动驾驶安全性的终极办法，是去寻找更聪明的学生，即找到迭代的方案，而不是做更多的题。
高精度地图是L4自动驾驶的基础设施
数据的丰富程度(Richness)，新鲜度（Freshness）,以及精度(Precision),很大程度决定了地图的智能程度，并直接影响自动驾驶的可实现程度。而高精度地图在L4阶段，将成为自动驾驶的基础设施。
今年二月在武汉光谷举办的“第二届全球自动驾驶论坛”发言嘉宾中，就有三位来自地图供应商，包括国外的TomTom, 北京的四维图新，以及武汉本地的立得空间,凸显高精度地图在自动驾驶中的重要性。
其中成立于1999年，武汉本地的立得空间信息技术股份有限公司（以下简称：立得空间），是三家地图供应商中最不知名的一家，但却有值得了解的独到之处。
立得空间在自动驾驶领域，具有大多数竞争对手不具备的核心能力：车规级的惯性导航。
惯性导航，是不依赖于外部数据的自主导航，以陀螺和加速度计为敏感器件，解算载体在导航坐标系中的位置、速度、姿態姿勢和航向信息。
而在L4级别以上的高度自动驾驶阶段，由无人驾驶系统完成所有的驾驶操作，没有任何一种传感器能够替代惯性导航装置，在无人驾驶系统中实现全天候全车载地域定位定姿作用。
源自于航空航天的惯性导航技术
无人驾驶包括感知、决策和控制三个层面，即完成在哪里、怎么去、侞何婼何去的过程。惯性导航装置在感知层，可满足全天候（雨、雪、雾、傍晚等）、载车全域（鄉村村落，村莊、城市、隧道、旷野等）自主定位定向要求，为决策层提供路径规划的位姿感知信息源，回答车在哪里、车的速度以及方位的问题。
可以预计，到L4自动驾驶时代，惯性导航装置将成为刚需。拥有核心技术的高科技公司，面临最大的的挑战是降成本，尽早实现商业化量产。据估计，如果车载惯性导航装置成本降到两千元佐祐擺咘，閣丅，将容易被量产车型所选用。
结语：
安全性，对航空业和汽车业来说，都是最重要的要求。各种技术路径与应用领域互相叠加，碰撞，带来的变革和创新，好比当年寒武纪物种大爆发，必将给汽车行业带来更丰富的新生态。在汽车自动驾驶蒗謿海謿中最终留下，是那些能给人们带来既舒适便利，又安全可靠体验的企业。
来源：盖世汽车
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