1樓：Jie Ge
我的認知就是
現在我們有技術可以做出一台可以通過交規考試和小路考的汽車。
但是在面對大路考的時候，發現，我們既找不到合格的考官，也沒有對應的考題和正確答案，更沒有技術造出大路考100%不會有事故的車輛。
主要瓶頸是什麼？全部都是啊。
2樓：李優
沒有明顯瓶頸。
在可預見的未來，硬體效能的增長是可預期的。
L5的實現，不是依賴可預期的硬體發展。
換句話說，L5方案未來能實現，現在的技術水平條件下也能實現。
為什麼現在沒有L5面世?主要還是沒找到L5的實現方案。(而不是缺少硬體沒面世)
在個人構想的L5方案中，已經可以解決長尾場景。
但是有兩個問題幾乎無解：意外，以及現實世界邏輯推理。
意外幾乎無解，例如大貨車爆胎，瞬間飛乙個物品砸到車子上面。例如山坡落石。。。
意外這個無解就比較好理解了，畢哪怕是乙個老司機，也無法完全解決這類意外問題。
最終極的現實世界邏輯推理
例如，突然飛過來兩個物體，一塊紙板，一塊鐵板，根據計算，無人駕駛可以躲避其中乙個物體。老司機可以很簡單的識別鐵板和紙板，並分析出後果，躲避鐵板。但是計算機缺乏現實世界的邏輯推理能力，根本無法做出決策。
假設程式設計師給計算機加入紙板和鐵板的識別演算法，那一塊大紙板，一塊小鐵板，怎麼加權重？乙個紙箱子，乙個塑料箱子，如何識別?如何加權重？
舉個更常見的現實世界邏輯推理，大貨車行駛途中，輪胎跑掉了，在路上亂滾，老司機可以很簡單的判斷輪胎的運動軌跡，從而做出對應的應對措施。
計算機就缺乏這種現實世界邏輯推理能力。
單獨為了滾落輪胎開發乙個幾乎用不上的演算法，也不是個事。
也不是說這會影響自動駕駛，而是舉例指出，在現實世界邏輯推理方面，自動駕駛就不可能實現人類的同等地步。
換句話，自動駕駛與人類駕駛就完全不同。
自動駕駛是通過一系列明確的邏輯去實現駕駛，實現規範化的道路行駛。
而不是追求自動駕駛去模仿人類，這是永遠不可能實現，也是不切實際的目標，也是沒有意義的發展方向。
自動駕駛的終極目標是安全行駛。只要能夠實現這個目標，不管是標定資料庫，還是其他方式，實現了安全駕駛就是成功了。而不是宣傳所謂人工智慧，深度學習，這與安全行駛的目標並不強相關。
自動駕駛的核心矛盾，還是自動駕駛與人工駕駛的混流。
人車混流的鬧市情況下，通過低時速策略還是比較安全的。
高時速的混流交通，必然弱智的智慧型駕駛處於弱勢。如何實現自動駕駛與人類駕駛的資訊互動?明白彼此的行駛意圖，相互之間進行妥協才是最重要的。
(而不是比拼誰更敢搶，必然弱智的智慧型駕駛一敗塗地)
換言之，讓自動駕駛在混流情況下，獲得平等地位甚至優勢地位，才是自動駕駛真正成熟的時候。
否則，路上隨便乙個車輛都可以欺負弱智自動駕駛，無法讓乘客真的信賴自動駕駛車輛。
反之，如果自動駕駛在安全性表現上超越人工駕駛，乘客肯定優先選擇無人駕駛。
排除限定區域的自動駕駛。
遠景發展來看，最終無人駕駛將代替人工駕駛，成為絕對的主流，這種情況下，就類似於現在的限定區域駕駛了，反而降低了難度。
目前而言，混流是乙個長期存在過程，也是L5方案成長中必須面對的現實考驗。如何在混流情況下，取得優勢地位，會是唯一的突破口。
3樓：GeekOn
最大的瓶頸是，電子系統一旦宕機失靈，輕則撞死人，重則人撞死，誰負責？誰承擔？檔案沒了，還可以重寫一遍，人死了可不能復生。
4樓：蕭譚輝
有沒有人先告訴我，什麼是L5。
阿富汗的斷壁殘垣裡面有N多小土路，人可以開車通過，並可以通過觀察斷壁殘垣甚至是路邊石塊上寫的歪曲的文字確定導航資訊，是不是L5要cover的範圍？
國內城中村的單行道機非混行，路邊違停車輛一排，時不時來個鬼探頭，是不是L5要cover的範圍？
有些路口或者環島岔路很多，紅綠燈複雜，人可以通過紅綠燈朝向判定紅綠燈訊號與lane的關聯關係，是不是L5要cover的範圍？
暴雨/大霧/狂風是不是L5要cover的範圍？
高速行駛，前方突然出現負障礙（比如乙個大坑），或者突然出現乙個尖銳的小物體，是不是L5要cover的範圍？
先回答了這些問題，明確了標準，大家再說L5的瓶頸是什麼。。
5樓：王大治
定位和感知，說的再簡單點就是安全和可靠性。定位讓控制知道車輛在哪，感知讓控制知道車輛周圍現狀。只有這兩項技術做到高安全高可靠性才能最終實現L5級自動駕駛。
6樓：Brisingr
歸根結底，是法律責任。L5功能目前還不能滿足所有場景下汽車能不會發生事故，連人自己都不可能做到，所以某種意義來說，理想的L5可能永遠不會到來。
7樓：xiaoz2015
各種臨時突發情況下的判斷邏輯。
無論是感知還是控制，只要是面對已有的資料模型中的問題，都可以通過演算法找到答案，一些突發不確定情況的出現，才是難以判斷的，這些應該才是最大的挑戰。
8樓：chadui123
目前所有級別的都是靠感知層，感測器大量資料進來，盲盒深度學習，基本提高不了了，成本很高才湊合達到L4。根本缺少的是「認知層」的智慧型，能夠類似人類那樣將各種複雜場景下的最佳動作從經驗上公升為知識，然後有良好的決策機制。當然一切要符合交規和人類道德等。
而這後一部分一旦研發出來，並不需要這麼昂貴笨重的感測器，因為人類司機並不能看到這麼多角度和距離的，卻能夠極好決策。
但是就這最後一步，目前還不知道如何做。於是只有堆感測器。但是這一套路已經到瓶頸。
感覺是資本催熱的市場，這些公司面對競爭也就無法慢下腳步仔細審視智慧型的深一層，先都拿這些感測器加巨大算力來交差而已。所以我所見不是L5的瓶頸，而是整個車載智慧型需要新路之前的盲目期。
9樓：NN陳
常識和推理能力。自動駕駛不僅僅是算得快，測得準的問題。關鍵是合不合理？
目前的人工智慧演算法只有識別物體的能力，不具備分析推理能力，甚至連解釋能力都沒有。遇到需要常識的情況就是災難。
10樓：胡春雨
現有的感測器和晶元計算都達不到，即使用高階的能達到的話，功耗又太高了；另外政策、道路基礎設施、網路、事故處理法規等都還不成熟的。
11樓：柳鵬
演算法，演算法，演算法！！！
感測器、算力這些，最近一兩年都會解決——但是，目前還看不到演算法突破的可能性。
也許，人類永遠也沒辦法真正實現L5。
12樓：智車實施方案聯盟
普通車自動駕駛的瓶頸就是因為他是普通車，如果自動駕駛可以實現，它的終極目標不是消滅司機，而是消滅任何公共交通工具，變成單人車。
13樓：YIYUE
我認為是法規的全球化...L5特徵是指系統能夠在所有可以被車輛行駛的區域持續性的執行動態駕駛任務及其接管，它與L4的主要區別也在此。L4僅為侷限場景、區域或地區的自動化，而L5則是any places。
所以，從你的題目出發，L5的瓶頸？假設預設L4已經達成，那最大的瓶頸應該就是交通法規的泛化及駕駛行為是否被全球使用者所接受吧。
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