向自动驾驶迈进，仍存在诸多问题，其中之一就是感知。
一直以来，特斯拉的Autopilot驾驶员辅助系统通过实际道路行驶产生大量数据，并回传至后台数据中心进行训练迭代，再通过“影子模式”进行验证测试。
但这套视觉感知系统仍然存在诸多问题，尤其是每次系统版本升级之后到下一个版本迭代之间；比如，交通标志识别系统在很长一段时间里都没有被激活。
最近，一位特斯拉车主上传了一段视频，显示FSD测试版系统误把月亮当成了黄色信号交通灯，导致车辆自动减速。早前，还有车主表示，大巴车的后尾灯组也会被识别为红绿灯。
而对于一套基于交通标识识别的自动辅助驾驶系统来说，能否正确地响应对系统的安全性以及用户体验至关重要。当然，类似的问题还有很多，比如公交车上的人像广告被错误识别为行人。
尤其是复杂的十字路口，交通灯的数量（适用于不同的车道）、其他交通标志都有可能造成误判。此外，交通灯的安装位置，没有特定的统一标准，存在与摄像头视场的偏差，造成无法识别。同时，各种光线条件也很容易对摄像头产生干扰。
解决这个问题的方法之一是，通过V2X技术，基于交通信号灯与车载系统进行通信。此前，欧美部分城市部署了类似的短程通信技术，通过车路通讯获得交通管理系统的实时信号信息。
另一种方法，则是基于高精地图，其中包含有丰富的道路语义信息，比如交通信号灯的位置和类型、道路标示线的类型等等信息。
不过，目前上述两项技术都还处于发展的初级阶段，在国内，V2X目前还处于地方城市小范围示范测试阶段，业主单位还没有明确后续的营运模式；而所谓的高精地图目前在政策上仍处于测试版本的审图流程，并且还没有一家图商实现城市全覆盖。
一、红绿灯识别，是一道坎
解决交通信号灯和道路标识的准确识别问题，是自动驾驶完成城区道路覆盖的关键一环，现阶段必须完全依靠计算机视觉系统来理解什么时候该停，什么时候该走（高精度地图只能辅助提供交通灯的位置信息）。
对于视觉系统和算法开发团队来说，除了正确的识别，交通灯的“能见度”可能会因为天气条件、安装位置、其他设备或物体的干扰而造成巨大的差异。除此之外，随着道路市政工程的更新，模型需要持续的训练数据来更新。
特斯拉是在去年4月份在美国发布了2020.12.6版本软件更新，首次释放交通灯和道路停止标志的识别控制功能。不过，该公司多次重申当前的系统仍需要驾驶员保持监管状态。
我们来看下此前官方对于新释放功能（测试版）的介绍：
“交通灯和停车标志控制是为了识别和响应交通灯和停车标志，当你使用交通感知巡航控制或自动转向时，你的汽车可以减速到停止状态。”
此功能将在所有检测到的交通灯(包括绿灯、闪烁的黄灯)情况下，为车辆减速。当你的车接近一个十字路口时，系统将通过一个通知来指示减速的意图，并在驾驶可视化图中显示的红线处停下来。
要继续启动车辆前行，按下换挡杆或轻踩油门踏板，以确认当前是安全的状态进行。
与所有的自动辅助驾驶功能一样，你必须继续注意前方道路，并准备立即采取行动，包括刹车，因为这一功能可能不会在所有场景下有效。
上述功能的释放，是特斯拉开启城区自动辅助驾驶的关键一步。然而，很快就有特斯拉车主曝光，因为对路边交通限速标识牌的错误识别，造成系统突然介入刹车。
对于交通信号灯和停车标志控制，特斯拉的车主手册这样写道：这是一项测试功能，只有在车辆经常行驶的道路上效果最佳。而探测到包括绿灯在内的任何交通信号灯时，交通信号灯和停车标志控制都会尝试停车。
特斯拉更是警告称，有时可能会出现交通信号灯和停车标志控制探测交通信号灯或停车标志不准确导致车辆意外减速的情况。
此外，在没有红绿灯管控的十字路口以及丁字路口的直行路，在启用Autopilot以及交通信号灯和停车标志控制的情况下，车辆为默认有优先行驶权，不会减速或停车。
这些挑战是很多汽车制造商对自动驾驶在城区道路推广持保守态度的部分原因。“特别是在城市地区，很多意想不到的情况会发生。”
不过，在短期内车路协同还无法真正规模落地的背景下，对于技术流派的造车新势力来说，红绿灯识别以及城区十字路口的安全通行是必须要突破的坎。
比如，小鹏汽车今年推出的P5这款A+级智能轿车，除了P7的高速NGP功能外，还将升级XPILOT 3.5自动驾驶系统，专为中国道路场景打造的城市NGP功能。
这套系统，基于视觉感知、激光雷达、高精地图，解决城市快速路、城市主干道、次干道等路段的城市NGP功能，比如红绿灯路口通行，即红绿灯识别、直行、右转及无保护左转等。
而升级搭载800万高清摄像头+两颗地平线“征程®3”自动驾驶专用芯片的2021款理想ONE，通过自研的感知算法，也即将于今年9月推出识别红绿灯功能。
不过，最早单独配置识别红绿灯摄像头的蔚来汽车，此前公开表示，有碍于中国各个城市红绿灯的种类和显示方式存在差异，NIO Pilot在红绿灯识别上尚未进行功能推送。
二、等待V2X
事实上，特斯拉对于交通信号灯的处理，也是基于深度学习的不断训练。特斯拉强调，在软件更新发布中，交通信号灯控制功能还处于“测试版”，一开始可能比较保守，而且经常会减速。
“随着时间的推移，这一功能将更自然地控制。不过，在有行人、雨水、阳光直射的恶劣环境下，车主应该密切关注，并“随时准备立即采取行动，包括刹车。”
比如，英伟达此前就推出过类似的解决方案，NVIDIA DRIVE AV软件依靠DNNs的组合来检测和分类交通标志和信号灯。
基于WaitNet DNN进行十字路口检测、交通灯检测和交通标志检测。然后，LightNet DNN将交通灯的形状和状态进行分类，而SignNet DNN则识别交通标志的类型。
其中，LightNet被设计为一个多类卷积DNN。这三个DNNs共同构成了等待状态感知软件的核心，检测自动驾驶汽车需要减速停车并在继续行驶前等待的交通状况。
按照此前戴姆勒和英伟达的战略合作计划，双方合作的平台计划推出适合于交通信号灯和标识识别、车辆和行人目标识别、路径感知、凝视检测和手势识别等任务的人工智能子系统。
不过，真正的安全冗余，还需要车路协同的支持。此前，包括奥迪、宝马在内的多家汽车制造商都采取了将GPS和V2I技术融合的方案来实现红绿灯识别。
今年早些时候，Mobileye宣布与PowerFleet公司合作，在以色列的交通灯上安装远程信息处理装置，将交通灯的状态实时传输给自动驾驶车辆。
这些远程信息处理设备，每0.4秒传输一次交通灯的状态。在实验车上实时记录事件，以验证交通灯的颜色。Mobileye公司表示，通过车载摄像头和交通灯信息处理单元接收交通灯信息，将逐步推广到全球其他地区。
觉非科技认为，实现车路协同最关键的问题是解决车与路等设施数据信息不对等的问题，而数据融合将会在这个过程中越来越重要。这就需要大力推动V2X的车路落地。
目前，国内部分新车已经开始前装搭载V2X设备，比如国产版本的福特Mustang Mach-E，将搭载福特车路协同系统（C-V2X）功能包，包含绿波车速、红绿灯信号、闯红灯预警、绿灯起步提醒、道路信息广播五大功能。
不过，目前这套系统仅覆盖江苏无锡核心城区约240个路口，2021年内规划覆盖至482个路口；此外，还覆盖湖南长沙湘江新区38个路口，2021年内规划覆盖长沙城区177个路口。
此外，目前5G、V2X-OBU成本仍然较高，类似20万级别的上汽MARVEL R这样的车型，仅仅是提供选装，并且还需要等待后续的OTA升级，同时此类功能更多是预警类，还无法与智能驾驶系统进行深度联动。
有业内人士表示，V2X涉及到多系统联动，类似ISO 26262这样的功能认证也将是至关重要的一环，从功能、性能、质量到可靠性，仍需要一些时间。
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