不过别担心 ， 多数汽车业内人士认为 ， 未来两年内好用的打灯变道方案就会搭载在15-20万的车上 。
2-感知、规控算法能力不足 ， 打灯变道进化受阻硬件层面的问题 ， 砸钱增加配置就能解决 ， 更难的是软件层面也在限制打灯变道功能的进化 。
仍然以传统的1V5R方案进行分析 。
常规的打灯变道方案 ， 主要通过后融合的方法 ， 包括跟踪等 ， 来对目标物进行感知分析 。 但是单摄像头有个缺点是 ， 很多障碍物在跟踪时会跟丢 ， 或者被截断导致看得不准 ， 感知效果大打折扣 ， 从而造成对障碍物的朝向、速度估算不准 ， 最终对变道效果产生很大的影响 。
Minieye技术副总裁郑伟告诉XEV研究所 ， 量产车的打灯变道方案中 ， 视觉是一个必不可少的模块 。 “现在的解决方案是用BEV做周视感知 ， 360°的感知 ， 视觉确保语义的连续性 ， 毫米波雷达负责测距 ， 有些方案中会用到激光雷达 ， 是为了更精准的测距和冗余性 。 ”
BEV全称Bird's Eye View ， 中文名为鸟瞰图 ， 可以用来解决对于远处目标物的测距不准的问题 ， 以及解决一些近处目标物的截断问题 ， 进而解决跨传感器的融合和跟踪难题 。
但问题是 ， 国内能够提供类似的BEV感知方案的供应商太少了 。
除了蔚小理和毫末智行等少数玩家建立了感知算法自研能力 ， 大多数车企的感知算法研发能力并不扎实 ， 而且能够提供出色的感知方案的供应商也不多 。
即便过了感知环节这一关 ， 打灯变道还面临规控环节的挑战 ， 需要系统给出适合的变道策略 。
毫末智行的潘兴认为 ， 目前许多车辆的打灯变道功能 ， 在变道时要么特别保守 ， 要么特别激进 ， 体感效果都不太好 。 比如特斯拉在打灯变道时给人的感觉就是激进 ， 由于要避免交通事故 ， 而大多数车企在打灯变道时的策略又会显得保守 ， 很少去和其他的车辆进行博弈 。
如果在高速场景下 ， 激进或者保守的打灯变道策略也许还能接受 。 但如果进入城市场景 ， 任何不像老司机的变道策略都会让用户感觉到不好用 。
因为 ， 城市内的道路场景丰富 ， 会涉及到和更多的车辆进行交互、博弈 ， 完全靠规则式的变道策略 ， 基本上很难让用户满意 。
怎么解决这个问题？
一些公司比如毫末智行 ， 会借助人类驾驶的数据 ， 对变道策略的决策算法进行优化 。 通过模型去学习人怎么开 ， 再通过模型体现在打灯变道的功能上 ， 让自动驾驶系统学习成熟的人类驾驶员在变道时的博弈过程 ， 并对系统的认知进行优化 ， 保证变道策略和人类驾驶更加接近 。
人类驾驶数据的来源比较复杂 ， 这就又涉及到对场景的识别和理解 。 毫末智行的解决方案是 ， 首先会对场景进行人工划分 ， 再用机器进行非语义级的划分 。 最后 ， 在每个场景内 ， 进行动作的拟合 。
简单来说 ， 就是让认知模型学习更好的人类驾驶行为 ， 通过模仿和学习 ， 再形成系统的驾驶风格 。
潘兴告诉我们 ， 现在许多车企都在推进数据驱动型乃至学习型的规控算法 。 其中 ， 学习型的规控系统还处于早期阶段 ， 不像感知模型已经非常成熟 。
如果说感知看的的是客观世界 ， 认知看到的就是千人千面 。
“目前的自动驾驶策略都是比较一致的 ， 未来最终还是要实现千人千面 。 为男士、女士、20岁、40岁用户提供的自动驾驶策略会有区别 。 在这种情况下 ， 数据的多样性、规模量是一个重要的胜负手 。 ”潘兴说 。
所以 ， 建立数据回传机制后 ， 卖出更多搭载好用的打灯变道功能的车 ， 自然会回传更多的用户数据 ， 进而用来优化打灯变道功能 ， 有助于卖出更大规模的车 ， 这个正向循环会让领先的车企越跑越快 。
3-被忽视的用户体验 ， 以及燃油车的历史包袱让打灯变道难用的 ， 除了这些功能本身能力不足 ， 还有一方面的原因是 ， 用户体验完之后觉得难用 。
有可能是车企在设计打灯变道方案时忽略了和用户的交互 。 比如 ， 在打灯变道过程中 ， 没有通过车机界面、语音交互等方式让用户注意到变道已经启动 。
也有可能 ， 这套打灯变道方案忽略了用户的心理感受 。
比如 ， 打灯变道功能本身没有问题 ， 但是用户在变道时 ， 由于对功能不信任进行了接管 ， 或者觉得变道太墨迹进行了接管 ， 又或者是变道时给用户造成了恐慌或者不舒服 ， 用户也会进行接管 。
【打灯变道，难倒一大批车企】
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