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中期阶段：面向量产的高级自动驾驶功能定义的探索
自2014年起，随着SAE（美国汽车工程师协会）颁布的驾驶自动化分级标准，驾驶自动化程度评级成为了行业的主要关注点，其中L0、L1等级逐渐成为驾驶自动化程度的评价指标，并推动了一系列功能定义的产生，如TJA（交通拥堵辅助）、TJP（交通拥堵领航）、HWA（高速公路驾驶辅助）、HWP（高速公路驾驶领航）等。这些功能定义中，A（Assist）代表驾驶员负责的意思（也包含宏观路径规划、任务级规划等不涉及A-B点的导航功能），P（Pilot）代表车辆负责的意思（包含带A-B点的导航功能，即Pilot领航）。随后，博世等公司推出了Hands-on（不脱手）、Hands-off（脱手）、Eyes-off（脱眼）、Minds-off（脱脑）等更加商业化和形象化的功能定义，有助于行业对自动驾驶这一技术进行功能化拆解和产品化包装。
然而，由于当时存在的技术限制（法规限制、系统安全设计方法不成熟、基于深度学习的视觉感知和数据闭环等软件工程化不够成熟、激光雷达未量产等），导致智能驾驶功能在驾驶自动化方面的探索受到了阻滞。
补充一点，在2017年至2018年期间，行业已经意识到了ADAS（高级驾驶辅助系统）功能与自动驾驶技术之间存在很大区别，而驾驶自动化的提升又十分困难。为了弱化驾驶自动化程度对ADAS/AD功能的约束，一些公司采用了“智能驾驶”这个词来统一两者之间的差异，称谓上进行了统一。这也是为什么在2018年之后，我个人专栏一直使用ADAS/AD和智能驾驶这两个词的原因。
相反，特斯拉在不过多纠结于驾驶自动化前提下，推出了基于L2级的NOA（导航辅助驾驶）功能，在当时相比其他智能驾驶功能更易用，因此受到了广泛关注。由于NOA功能具备A-B点的任务级规划能力，功能要求不可避免地从单车道巡航能力（ICA/TJA）推进到多车道行驶能力（例如规划变道能力、上下匝道能力等）。特斯拉的侧视摄像头为实现这些功能的落地提供了良好的支持。这种介于L2级驾驶功能（ICA/TJA）和更高级别驾驶功能之间的级别，具备较强的变道能力，但整体的自动化程度相对较低（无法脱手），被行业迫不得已地定义为“L2.5”、“L2.9”，直到2021年开始完全统一为“L2+”（我个人的文章也在其中起到了推动作用）。
同时，特斯拉在2019年底到2020年初实现了业绩翻盘，市值飙升，成为了无可争议的行业标杆。NOA功能的称谓逐渐在国内市场上取代了TJP、HWP等称谓（因为TJP/HWP具有更高级别的自动化程度，涉及脱手、脱眼等能力，而TJA/HWA则没有A-B点的任务级规划能力），统一了对L2+级功能的描述。
之后，特斯拉发布了FSD（完全自动驾驶）功能，无形中将行业内对功能定义的焦点从“不脱手-脱手-脱眼-脱脑”的驾驶自动化程度维度转移到了ODD（操作设计领域）扩展的维度上（如高速公路、城市快速路、城区地面道路、城区任意点到任意点等）。行业参与者不断通过增加场景复杂度的方式来“发明/创造”各种功能。在这里，我将功能加了引号，是因为场景和功能是两个不同的概念，场景描述了在特定环境中功能的表现情况，而功能本身的描述应该能够让其他人理解该功能所代表的驾驶自动化程序的运行逻辑。例如，AEB（自动紧急制动）这个功能的命名让人们立刻知道它与制动有关，能够控制刹车；LDP（车道偏离纠正）则让人们知道该功能可以将车辆从偏离初始车道时纠正回来。同样，NOA也是一个功能，它暗含着驾驶自动化程序需要输入起始点和目的地。行业内通过定义场景的方式来充当功能，显得相当不专业。
然而，通过ODD扩展维度进行功能定义有一个好处，即能够凸显智能驾驶系统的感知能力。这也是当前行业迫切需要改善的地方，大家只关注传感器配置和布局方面的工作，而忽视了系统的感知能力。
综上所述，中期阶段面向量产的高级自动驾驶功能定义的探索，受制于技术条件的限制，智能驾驶功能在驾驶自动化方面的探索停滞不前。然而，随着特斯拉等公司的推动，行业逐渐统一了对L2+级功能的描述，并通过ODD扩展的方式拓展了功能定义的维度，使得智能驾驶系统的感知能力得到了凸显。未来，我们期待随着技术的进一步发展，驾驶自动化功能能够更好地实现，并为实现更高级别的自动驾驶奠定基础。
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