人類的不理性,可能還是得靠機器來治一治

正如自動排檔車型的普及讓邊開車邊發簡訊這件事成為可能一樣,我們總喜歡空出手來幹點別的事兒。如果一輛汽車具備了某種程度的自動駕駛能力,不管是什麼等級,都應該引入DMS 功能。

人類的不理性,可能還是得靠機器來治一治

每一張駕照的背後都有學車時教練的「怒斥」和「嘲諷」,以及初次上路時爸媽時不時的嘮叨和叮囑。經過「千錘百煉」,終於從「馬路殺手」長成了可以「馳騁秋名山」的老司機,卻發現汽車變得越來越自動化,甚至連自動駕駛汽車都彷彿近在咫尺。

於是我們發現,曾經學車時的那些嘮叨、訓斥都變成了汽車上的一個個「安全功能」:盲點檢測提醒、自動緊急煞車(AEB)、車道偏離警告/車道保持等等。即便那種能夠真正取代人駕駛的智慧型機器離現世還早,但高級駕駛輔助系統ADAS 已經成為很多中高檔車型的標配,我們不可避免地已經來到了「人機共駕」的時代。

但這個看似已經有巨大安全提升的汽車時代,卻引發出另一個巨大的安全漏洞:人類過度的盲目信任機器。

特斯拉最早發生在美國佛羅里達州的致死事故就是因為駕駛對Autopilot 的侷限性沒有認知,過度信任放手任其為之。最終車輛徑直撞上了拐彎的白色卡車。而去年在猶他州南約旦的另一起事故,一位女車主在Autopilot 開啟的情況下頻繁脫離方向,落得車毀人亡的下場。

所以為了更好地在駕駛過程中進行銜接,同時防止人類因為覺得無聊失去對整個行駛過程的監管,駕駛監控系統(Driver Monitoring System,簡稱「DMS」)就成了解決這個問題的關鍵。

從基本的功能點來說,DMS 對人類監控的目的是發現分神(distraction),疲勞(fatigue)或者打瞌睡(drowsiness),甚至是無法駕駛的意外情況。比如欺騙輔助駕駛系統用礦泉水瓶代替雙手放在方向盤上(很多特斯拉車主喜歡這麼幹),或者與車內其他乘客爭吵打架等。此外,如果作為自動駕駛的研發階段,監控駕駛可以提供駕駛行為的第一手數據,甚至用於擬真模擬系統中。

駕駛員監控系統能夠識別車主身份並判斷其是否集中註意力在路面上| Caruma

如果把範圍拓展得更廣一些,除了改善安全之外,DMS 系統的引入還可以有效改善和提升出行體驗。

首先,系統透過臉部辨識技術讀取用車人訊息,自動將車內設置(座椅、後視鏡、播放列表等)調整為其偏好的參數;其次,配合座椅和方向盤的感應器,還能做到對乘客心率、坐姿等的監控,即時提供健康報告等。相當於用車的同時還能獲得免費的體檢。 

像安全帶一樣成為標準配備?

不過目前只有已經上市的全新一代凱迪拉克CT6,2018 款Audi A8 以及2019 款Subaru Forester是標配DMS 的量產車型。絕大多數初創公司提供的L3 等級的解決方案中也會包含DMS 功能或者有獨立的產品(商湯科技、Momenta 等)出售。當然特斯拉是個例外,不管行業內對Autopilot 有多詬病,Musk 依然保持自我,聲稱「Autopilot 足夠強大,不需要DMS 這種東西。」

全新一代凱迪拉克CT6 搭載的駕駛員監控系統由Seeing Machines 提供| 官方供圖

但Euro NCAP(歐盟新車安全評鑑協會)去年發布的規定可能會慢慢改變這個現狀。在官方發布的「Euro NCAP 2025」產品開發時程表中,強制要求參與Euro NCAP 評價體系的車型必須將DMS 作為基本的安全功能標配給使用者。儘管獲得Euro NCAP 的安全評級對銷售新車並不是強制的,但越來越多的車企開始向其「妥協」,因為它會直接影響到消費者和保險公司的選擇。而在中國DMS 主要應用在道路客貨運輸領域。去年九月中旬,中國交通部再發文,加大了在該領域推廣應用智慧型視訊監控示警技術應用的力度,。

如果說有什麼在推動DMS 產品落地,除類似Euro NCAP 發布的強制規定會起到一定的作用,另一個就是L2~L3 等級駕駛輔助技術的快速普及。之前Uber 和特斯拉的事故對整個行業都是警示:對人類而言,從高科技創造的舒適環境中跳出,直面危機是件很困難的事情。

在MIT AgeLab 助理研究員Bryan Reimer 看來,「人類是不理性的。正如自動排檔型的普及讓邊開車邊發簡訊這件事成為可能一樣(開輛手動排擋的車你試試!),我們總喜歡空出手幹點別的事兒。」他認為,「如果一輛汽車具備了某種程度的自動駕駛能力,不管是什麼等級,都應該引入DMS 功能。」

「目前,整個汽車行業對DMS技術的需求是真實存在的。」 Gabi Zijderveld如是說。她是Affectiva的CMO,這是家孵化於MIT,從事「多模態車內人工智慧感知解決方案」研發的初創公司。

Affectiva 的核心能力在於透過讀取人類臉部和聲音訊息(不只是說了什麼,還有說話的方式)來分析當事人的心理和情緒狀態。據Zijderveld 介紹,Affectiva 在過去的九年裡一直在和世界500 強企業、廣告代理公司進行合作,解讀消費者對影片、廣告、電視節目產生的反應。「幾乎你能想像得到的豪華汽車品牌都找過我們,希望了解乘客以及車主對robo-taxi 的態度。大家都感覺很焦慮,共享出行、自動駕駛對固有的商業模式產生了巨大衝擊,主機廠希望更懂消費者一些,這當然也是出於自保的心理。」

Affectiva 提供的DMS 解決方案可以對駕駛員的情緒進行判斷| 官方供圖

不過18 個月之後,事情變得有些不一樣了。

Affectiva 注意到,主機廠發來的問詢,方向有了很大的變化。比如它們會諮詢Affectiva 的技術是否能用於「駕駛監控」,能否監測到一些不良的駕駛行為?對酒駕,壓力大,疲憊,噁心反胃這些行為的反應如何,等等。 

三家領頭羊

其實DMS 的概念出現在汽車行業已經有超過20 年的歷史了。儘管每家公司都有著不同的技術路徑,但只有在車內攝影鏡頭系統開始引入時,DMS 才逐步進入主流市場。一些早期產品的思路更多是理論上的設想,比如借助方向盤的角感應器實現對駕駛疲勞狀態的智慧監測。

比如特斯拉利用方向盤的扭矩感應器來判斷駕駛雙手是否脫離,但無數個YouTube 上的案例已經證明,使用者完全可以使用礦泉水瓶、柳橙等道具來騙過系統的檢測。還有的公司採用的是飛時測距技術(Time of Flight,簡稱「ToF」)來判斷駕駛頭部的移動情況。

特斯拉車主總喜歡用千奇百怪的東西來騙過方向盤的扭矩傳感器| TheDrive

相比以上的技術手段,成熟的圖像感應器、攝影鏡頭系統以及配套的軟體演算法能夠更好地對駕駛的眼部動作進行追蹤,即便是戴墨鏡或者夜間的情況也能夠做到精度很高的辨識。而如果按照產品技術在乘用車上量產落地的情況來看,目前DMS 領域有三家具有絕對優勢的領頭羊,它們分別是Seeing Machines,Smart Eye AB 和FotoNation。

1. Seeing Machines 

Seeing Machines 和卡特彼勒在煤礦、建築、林業工人監控方面一直保持著良好的合作關係,轉向乘用車這樣的大規模市場,可謂水到渠成。目前Seeing Machines 的技術已經率先導入了通用的Super Cruise,其他合作夥伴有零組件供應商高田和捷豹路虎等。

以通用Super Cruise 為例,Seeing Machines 提供的車內解決方案中,最關鍵的就是那枚安裝在方向盤中柱後側的小型紅外線攝影鏡頭。不論是光照充足的日間,還是低光照的夜間均能正常工作。透過車內系統軟體的協同配合,它能夠對司機頭部位置、臉部表情以及眨眼頻率進行評估。而軟體部分負責衡量司機眼球的轉動,監測他的視線與周圍物體的交集情況。兩部分匯總的訊息能夠使系統對駕駛的一舉一動皆有掌控。

2. Smart Eye

Smart Eye 的DMS 技術透過與安波福(Aptiv)合作,成功進入了Audi A8 這款目前全球唯一量產的具備L3 級自動駕駛功能的車型裡,它被整合於Audi的中央駕駛輔助控制單元(zFAS)。

據了解,Smart Eye 的眼動追蹤軟體可整合應用於乘用車和其他車輛,提升安全性的同時來進一步改善使用者體驗。透過對人體眼睛、臉部以及頭部動作的監測,Smart Eye 的演算法可判斷其清醒度、注意力和關注度。除奧迪外,Smart Eye 與吉利汽車也建立了合作關係。

而為了方便對接更多的客戶,Smart Eye 還開發了一個通用硬體平台。它可以利用處理器和基礎架構來實現高效整合。而由於採用了模組化設計的駕駛監控系統,客戶可以根據自己的需求,選擇在本地、外圍或者中央處理器中處理運算任務。

Smart Eye 提供通用硬件開發平台| 官網截圖

Smart Eye 表示還在聯合英偉達(NVIDIA)、恩智浦(NXP Semiconductors)、富豪集團(Volvokoncernen)、歐司朗(Osram)等合作夥伴開發下一代眼動追蹤技術。而未來的艙內感知功能還會包括乘客位置監測,安全帶狀態監測,遺忘物體監測並實現多模態監測功能,如深度人工智慧與情緒辨識。

這樣的話,汽車能夠將車輛控制權無縫轉交給清醒且有駕駛能力的駕駛。該系統還支援在緊急時刻尋求幫助或主動播放最適合當前時刻的歌曲。

3. FotoNation

在2019 款Subaru Forester上,搭載了由FotoNation 開發的駕駛監控技術。這個功能的官方名稱是「DriverFocus」,主要用來幫助監測駕駛過程中的分心行為。速霸陸官方對其的描述是,「利用臉部辨識軟體來甄別駕駛出現的疲勞或分心特徵。」

儘管目前大多數公司提供的DMS 解決方案,多是以監控駕駛眼球動作和視線方向為主,但FotoNation 有著不同的思考方向。它認為這兩種傳統的技術方向無論對車商還是供應商而言,在成本和應用方面都有著不同的侷限性。

FotoNation 目前正在開發的技術「拋棄」了高架攝影鏡頭的使用,用一枚VGA 攝影鏡頭取代了能夠提供GB像素成像的感應器,透過追蹤駕駛的頭部位置/方向,以此來幫助系統確定司機眼睛的位置。

所以,FotoNation 的監測技術只追蹤駕駛的頭部動作。它首先定位的是司機臉部上的50 個點,進而使得監控系統能夠推斷出眉毛的位置,甚至能夠精確計算出雙眼睜開的角度。

由於FotoNation 的DMS 方案不依賴對駕駛視線的追蹤,因此無需使用前向攝影鏡頭。車商完全可以將這套系統(其實就一枚攝影鏡頭)裝在汽車A 柱或B 柱的地方或者中控區域,甚至掛在後視鏡上(只要不遮擋視線)也可以。

人類的不理性,得讓機器來治2018 年秋季,日本電裝與FotoNation 建立合作,雙方計劃「利用臉部圖像辨識和深度神經網路技術開發下一代駕駛監控系統。」FotoNation 母公司Xperi 負責汽車業務的總經理Jeff Jury 表示,「目前正在與至少5 家主機廠進行合作,除此之外還有不同的硬體平台供應商。」

除此之外,之前提到的Affectiva 也是目前DMS 領域有很強競爭力的技術供應商。

在Affectiva 看來,目前已有的一些DMS 解決方案仍是「比較初級的」產品。因為除了分析駕駛的頭部動作、追蹤眼球之外還可以加入對眨眼以及打哈欠等動作的分析。「我們甚至可以加入對語音的分析。」Zijderveld 介紹稱。「因為語音能夠提供關於駕駛心理狀態更豐富的訊息。我們不僅能夠探測到他/她說了什麼,甚至是他/她說話的方式都可以檢測出來。」

Affectiva 的計劃是利用公司獲取的巨量資料—87 個不同國家中超過650 萬條臉部視訊資料,來不斷最佳化AI 演算法。它的解決方案是軟體層面的,既能夠在英偉達的GPU,還可以在系統內嵌的的ECU 中運行。

不過在Semicast Research 的首席分析師Colin Barnden 看來,Seeing Machines 是所有DMS 解決方案提供商中的No.1。很大一部分原因在於這家澳洲公司在最初應用於開礦業的駕駛安全系統(Driver Safety System,簡稱「DSS」)上有著豐富的經驗。而卡特彼勒對Seeing Machines 的評價如此之高,以致於它從2015 年開始親自承擔起了DSS 相關產品的生產、市場和銷售工作。

「Seeing Machines 在開發DMS 產品時,結合了在『睡眠研究』以及『人類因素研究』上的成果,這使其具備了比其他對手更強的競爭力。」Barnden 解釋道,「而Smart Eye,提供的是基於攝影鏡頭的DMS 解決方案,加上其在人工智慧領域的積累,可以對駕駛的心理認知、參與度以及情緒狀態進行更好的分析解讀。」

安全與使用者體驗的「對峙」

DMS 監測的準確度對減少誤報固然十分重要,但在發現駕駛出現了打瞌睡、疲倦或者開小差的情況,系統如何給出警示,同樣是個關鍵問題。很可能會出現這種情況:突如其來的報警讓駕駛變得很憤怒,最終他可能會選擇將DMS 系統關閉。

所以如何讓人類與機器建立起信任就變得十分關鍵了。

如果只是簡單地告訴大家不要去做特定的事情,比如不要在開車的時候發郵件、發簡訊,這基本沒用。因為幾乎不會有人乖乖聽話的。而技巧在於,系統要逐步獲得駕駛的信任,讓他知道機器是有侷限性的,需要隨時獲得人類的幫助。這樣可以將人類駕駛的分心和DMS 的提醒以更連貫的方式建立聯繫,這對贏得使用者的信任和接納非常關鍵。

舉個例子。假設DMS 監測到了駕駛這樣的行為:在他看向中控屏幕,要換首歌聽之前,注意力始終集中在前方道路上。這個時候,如果系統在駕駛「分心」的兩秒內就發出警報,這會導致非常糟糕的使用者體驗。所以,機器應該知道人在注意力轉移之前在幹什麼,這個要比即時觸發警報重要得多。所以,最好將DMS 的監控機制設計得「鬆散些」。例如將發出警報的時間設置在駕駛分心後的3 到4 秒。這樣既能降低錯發警報的機率,同時也有益於人類和DMS 之間信任的建立。

關於DMS 到底應該扮演什麼樣角色的爭論,業界始終並無定論。到底是單純提醒,還是應該具有將危險扼殺的能力?對此,我們認為更實際同時也是更有效的解決方案,是把DMS 單純地當做一種提醒駕駛不要分心的工具就好。儘管很多公司都在嘗試提供不同的技術方向,但目前這個產品觸發報警的時機,應該是在遇到了較極端的情況。

最終一定會找到合理的分界線。如果有必要,在監控駕駛的同時,可以採取逐級遞進的方式發出報警。不過目前的DMS 產品的表現尚處於最基礎的層級。就好比是第一代iPhone,有太多的地方需要改進。

至於相當「執拗」的特斯拉,儘管Musk把DMS和光達、高精度地圖歸到了「無用」的一類,但它同樣設立了某種駕駛監控機制。

在2016年更新的特斯拉8.0系統版本中,當開啟Autopilot功能後,時速低於72公里/小時,在直道上行駛,雙手鬆開方向盤5分鐘後,才會有警報發出;而當時速高於72公里/小時,如果沒有車輛跟隨,雙手脫離方向盤1分鐘後才會想起警報。

不過之後因為事故頻發,考慮到安全問題,特斯拉再次透過OTA修改了允許司機「脫手」的時間,只不過有車主反映,只要雙手離開方向盤15~20秒,就會有警報響起,間隔太短也讓人有點焦躁。

根據之前《美國消費者報告》的測試,當一輛Model 3以105公里/小時的速度行駛在一條幾乎封閉的高速公路時,在駕駛鬆開方向盤後30秒,觸控螢幕的車輛狀態欄頂部會出現閃爍的藍光,並顯示「請輕扶方向盤」的消息。駕駛沒有理會,45秒後請求升級,以更高的頻率發出蜂鳴警報。最終,60秒過後,Autopilot系統自動關閉,剩下的路程需手動進行轉向。只有將車輛停穩並換入駐車檔後,才能再次使用Autopilot功能。

針對使用者的抱怨,Elon Musk在推特上也略有些無奈地回复說:「很多車主反映「警報」太頻繁了,我們也想找一個平衡點。」 

我們也翻閱了Model 3 車型的使用者手冊,裡面提到Model 3 其實是配備了一枚駕駛室攝影鏡頭的。只不過該攝影鏡頭目前尚未啟動,官方表示「未來隨著軟體更新換代,這枚攝影鏡頭將會用於新功能的實現中。」我們猜測,即便不是用於DMS,隨著特斯拉robotaxi 業務的鋪開,人臉辨識、定制化服務等等都可能基於這枚攝影鏡頭展開。

位於特斯拉Model 3 駕駛室內的一枚攝影鏡頭,處於尚未啟動的狀態

而未來隨著生物傳感技術的進步,透過內嵌於座椅或方向盤的生物感應器,智慧型可穿戴設備等測量駕駛心率、體溫等關鍵體表特徵也能有效防止疲勞駕駛釀成嚴重事故。類似捷豹路虎測量腦電波的方式,都是繼傳統攝影鏡頭解決方案之後,很有發展潛力的新技術。

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