自動駕駛，離我們還有多遠

圖為北京市高級別自動駕駛示范區展示的無人配送車。

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新華社發 　　2021年，無人配送車合規上路首次在京實現。

圖為北京市高級別自動駕駛示范區展示的無人配送車。

新華社發 　　自動駕駛的全球性熱潮 　　自動駕駛或將對未來交通和社會形態產生革命性影響，因此在全球范圍內都是被關注的焦點。

那麼，什麼是自動駕駛汽車呢？從廣義上來說，具備駕駛輔助功能的汽車都可以稱之為“自動駕駛汽車”或者“智能網聯汽車”。

按照國際通用標准，根據智能化程度的不同，自動駕駛汽車可以被分為5個等級：L1-輔助駕駛、L2-部分自動駕駛、L3-有條件自動駕駛、L4-高度自動駕駛、L5-完全自動駕駛（無人駕駛）。

　　國際自動機工程師學會（SAE）對於L2級的定義是：“在特定的設計運行范圍內，自動駕駛系統持續執行橫向和縱向運動控制的動態駕駛任務，駕駛員執行失效應對和監視自動駕駛系統。

”自動駕駛系統駕駛車輛，但是對於車輛周邊的環境監控和出現情況后對於車輛的接管都是駕駛員。

簡單來說就是，行駛過程中車輛能同時自主控制方向（橫向）和加速、制動（縱向）的話，就符合L2級別的自動駕駛。

但是整個行駛過程中，駕駛員必須要專注並實時監控周圍的環境情況，並隨時准備接管車輛。

從全球范圍來看，L1和L2級別的自動駕駛汽車已經實現了大規模量產，如我們通常見到的自適應巡航（ACC）、車道保持（LKA）、自動剎車輔助（AEB）等功能就屬於這個級別的自動駕駛功能，該級別自動駕駛功能已經可以實現解放我們的雙手或者雙腳，但駕駛員必須保持注意，隨時可能需要接管車輛。

包括這幾年最為熱門的特斯拉自動駕駛系統，也是L2級的自動駕駛功能。

從這個角度說，自動駕駛離我們並不遠，它一直在我們身邊。

　　自動駕駛涉及極為復雜的多產業融合，除了傳統整車制造以外，還涉及大量新興技術，如人工智能、數據物聯網等，由於傳統廠商難以短時間內形成相關技術研發能力，因此這給予了行業外相關技術企業進入這一巨大新興市場的絕佳機會。

人工智能創業公司著手開發自動駕駛算法以及針對特定或通用場景的整套系統解決方案﹔而互聯網企業基於其在數據、資金行業所擁有強大綜合實力，希望為未來出行領域開發L4、L5平台級自動駕駛系統﹔傳統廠商OEMs、Tier1s也看到了自動駕駛巨大的商業機會，除通過開發ADAS模塊，使其現有產品逐漸獲得L1-L3級自動駕駛能力以外，其也通過自建、整體收購的形式組建自己的自動駕駛研發團隊，目標是開發適應未來的自動駕駛產品。

　　各大汽車強國也都做好了充分的准備，准備迎接自動駕駛時代的到來。

美國交通部在2020年1月公布的《自動駕駛汽車4.0》中，明確提出將確保美國在自動駕駛領域的領先地位，聚焦於使監管政策跟上產業發展步伐，致力於推動企業創新，提升公眾對自動駕駛車輛的認知與信任。

歐盟委員會發布《通往自動化出行之路：歐盟未來出行戰略》，提出到2030年將會普及完全自動駕駛。

日本內閣府與日本汽車工業協會發布的相關報告中提出，2025年將在國道和地方道路實現自動駕駛。

　　近些年，中國汽車企業在自動駕駛領域積極探索前進，在自動駕駛感知、決策及控制等技術方面都實現了突破。

不少地方也紛紛出台相關政策，加快自動駕駛汽車從道路測試、示范園區到相關產業發展。

例如，江蘇省於2019年6月發布《江蘇省推進車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃（2019-2021年）》，到2025年，建設成為全國車聯網（智能網聯汽車）重點產業集聚區，用戶滲透率達60%以上，L4級智能車輛在特定領域開始試運行。

　　略顯尷尬的L3，限定應用的L4，幻想中的L5 　　公眾所談論的自動駕駛往往指L3及以上級別的自動駕駛汽車。

國家工信部公示標准中將L3定性為“限定條件下的自動化”：在自動駕駛系統所規定的運行條件下，車輛本身就能完成轉向和加減速，以及路況探測和反應的任務﹔一些條件下司機可以將駕駛權完全交由自動駕駛車輛，但在必要時需要進行接管。

換言之，在L3級自動駕駛狀態下，駕駛員不光可以“脫手”“脫腳”，還可以“脫眼”，即不用時刻監管車輛，隻需保持能動態接管駕駛任務。

　　從這個意義上說，L3是自動駕駛系統的一個分水嶺，前面是以駕駛員為責任主體，機器為輔助﹔后面是機器為責任主體，駕駛員逐漸脫離駕駛任務。

　　由於L3級自動駕駛存在駕駛員和自動駕駛系統之間的控制權限切換，導致安全責任較難區分清楚，因此各大企業對於L3級自動駕駛的態度不一，既有堅定發展的，也有質疑觀望的，更有明確不發展的。

　　奧迪A8是全球第一款搭載量產L3級自動駕駛系統的車型，其裝配的擁堵自動駕駛（TJP）功能，可以在低於60km/h車速、滿足一定要求的道路條件下，實現駕駛員完全脫離車輛操控。

遺憾的是，由於技術成熟度不夠，以及很多國家法律法規的限制，這一功能很少交付到客戶手中。

　　L4級自動駕駛系統可實現在特定區域內對車輛操作的完全接管，系統需要實現對周圍障礙物的感知、車輛定位以及路徑規劃等，實現這些功能需要構建感知層、決策層、執行層這三個層面的技術架構，這三個技術層級分別代表著L4自動駕駛系統的“眼”和“耳”，“大腦”以及“手腳”。

　　基於當前技術發展情況，我們這裡主要討論車輛內部所採用的一些傳感器和計算單元，也就是自動駕駛的“眼”和“耳”，還有“大腦”。

除了汽車本身的傳感器和處理器外，系統通過與外部車輛、設施進行信息交互，以及在高精度地圖等輔助下可以獲得更好的環境感知能力。

L4級別自動駕駛汽車目前處於測試、示范，以及在限定場景下應用的狀態。

谷歌Waymo目前已經開始在美國亞利桑那州提供不帶安全員的真正“無人駕駛”出租車服務，但仍屬於在限定區域、限定人群的小范圍測試。

通用Cruise也已經在美國舊金山開展了自動駕駛出租車的測試運營，我國的北京、上海、蘇州等多地，也在開展自動駕駛出租車等L4級自動駕駛汽車的示范運營。

國外的博世、法雷奧，國內的Momenta等企業推出的自動代客泊車（AVP）功能，能夠實現在停車場內部的完全自動駕駛，也屬於限定區域的L4級自動駕駛功能。

　　受限於數據量、技術等因素制約，目前L4自動駕駛主要的應用場景還是在封閉園區或點到點固定線路的物流運輸作業上，譬如一些限定場景如港口運輸、礦山運輸、園區擺渡、低速物流、環衛清掃等。

　　由於降低人力成本的需求驅動以及應用場景相對簡單，商用車會成為L4自動駕駛首先落地的平台。

隨著技術及配套政策的進一步成熟，L4自動駕駛最終會進入乘用車平台。

傳統整車企業及行業將會產生顛覆性的變革，產業鏈結構、自動駕駛場景下的新興技術應用和下游應用場景也將發生改變。

　　而對於終極的不限場景、不限區域的L5級完全自動駕駛，目前尚存在於想象之中。

　　自動駕駛面臨的諸多挑戰 　　大家期望的高等級自動駕駛，還是需要時間去發展和成熟的，其間還存在著諸多挑戰需要去克服。

　　首先，是技術挑戰。

高等級自動駕駛汽車需要應對大量多變的交通場景，多樣化的道路類型、復雜的交通參與者、極端的氣象環境，均會對自動駕駛的感知、決策、控制系統提出巨大挑戰。

同時，由於安全責任轉移到了車輛一方，對自動駕駛系統的可靠性提出了非常高的要求。

現有環境感知、規劃決策與線控執行等技術的成熟度尚不足以支撐高等級自動駕駛大規模量產應用。

　　其次，是標准與法規挑戰。

工信部於2021年4月發布了《智能網聯汽車生產企業及產品准入管理指南（試行）》征求意見稿，作為最新的國家級政策，對於智能網聯汽車的安全監管、測試環節等做出了規定。

但整體而言，我國自動駕駛汽車相關標准尚處於建設初期，標准體系與核心產品標准並不健全，難以滿足自動駕駛汽車快速發展的需求。

相關法律法規尚未針對自動駕駛汽車做出調整，《道路交通安全法》《公路法》《保險法》等都不涉及自動駕駛方面的內容，《網絡安全法》《測繪法》《標准化法》等都存在不適應自動駕駛技術產業化的規定。

　　再次，是基礎設施挑戰。

自動駕駛不僅涉及汽車產品本身，還需要車、網、路、雲一體化協同發展，需要建設智能化道路、無線通信網絡、高精度位置服務等各種基礎設施。

盡管我國交通基礎設施已取得了長足的發展，在世界范圍內也屬於領先水平，但是交通基礎設施的發展面臨投資周期長、投資額度大等問題，影響了建設進度。

　　此外，自動駕駛還面臨著商業模式挑戰、社會接受度等的挑戰。

　　從商業模式來說，自動駕駛賴以生存的商業模式還不太清晰。

由於高等級自動駕駛汽車需要增加較高的額外成本，因此目前比較熱門的自動駕駛出租車、自動駕駛物流貨運等運營服務，是否真的能實現商業盈利，尚存在一定質疑。

此外，如高精度地圖數據採集與應用、自動駕駛汽車測試場地建設與運營、智能基礎設施建設與運營等，都存在商業模式不明確的問題。

　　從社會接受度來說，社會對自動駕駛汽車的接受度需要檢驗。

高等級自動駕駛汽車的大規模應用將會帶來深刻的社會結構改變，傳統由人控制的交通系統變為由機器控制，由此產生的倫理道德問題、社會安全問題、失業問題等將長期伴隨自動駕駛汽車的發展，需要尋找有效的辦法給予解決。

例如當自動駕駛汽車出現交通事故時，如何判斷責任主體，到底是坐在車裡的人還是汽車本身？再者當自動駕駛汽車在面臨緊急情況時來不及避讓，在撞人還是撞物上如何抉擇？這些問題都值得去思考。

　　最后，發展自動駕駛汽車還必須關注其對國家戰略安全的影響。

自動駕駛汽車本身就是一個強大的信息採集裝置，在自動駕駛過程中，地理信息、車輛信息、乘車人員等信息都會被採集記錄，其中很多信息會被上傳至雲端保存。

如果沒有嚴格的管理規范，很多敏感的信息外泄可能會造成國家戰略安全問題。

如果信息安全防護缺失，車輛數據可能發生泄露，或者更嚴重的被遠程操控，造成難以控制的嚴重安全隱患。

近期，國家密集出台汽車數據安全方面的政策法規，就是看到了這一潛在的風險點。

　　自動駕駛是當前汽車產業發展的焦點方向，也是全社會都關注的熱點領域。

自動駕駛技術的普及將會極大地提升交通安全、提高交通效率、降低能耗與排放，深刻改變我們未來的交通模式與社會模式。

但自動駕駛的發展不會一蹴而就，自動駕駛就像一棵小樹苗，其成長受到土壤、水分、光照等因素的影響，需要我們有足夠的耐心和包容心去呵護。

我們有理由相信，待其吸收好養分，扎根於深土，它必將向陽而上！ 　　（作者：戴一凡，系清華大學蘇州汽車研究院院長助理） (責編：趙超、陳鍵) 分享讓更多人看到 推薦閱讀 雨到底多大？還要下多久？五問河南極端強降雨 　　… 自然資源部：已派3個工作組赴河南等地督促指導強降雨區地質災害防范工作 　　人民網北京7月21日電 （記者余璐）記者從自然資源部獲悉，21日，自然資源部已啟動地質災害防御Ⅲ級響應，派出司局級同志帶隊的3個工作組分赴河南、河北、山西，督促指導強降雨區地質災害隱患巡查排險和監測預警，防范強降雨可能引發的滑坡、泥石流等次生地質災害。

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