无人驾驶离我们有多远
编者按2023年以来，随着车载传感器技术装备日益精进、计算能力持续提升以及5G互联网技术应用不断成熟，自动驾驶谋求向更高阶段发展也加快了脚步。近日，北京、江苏分别推动了特定区域内的出租车和小巴无人自动驾驶商用试点，让各界目光重新聚焦高级别自动驾驶，并引发了新一轮对“我们距离无人驾驶大规模推广和商用还有多远”的前瞻性讨论。本期数智周刊以无人驾驶话题为切入，带您一探提前显露端倪的未来高级别自动驾驶时代。
数智前瞻
■中国经济时报记者 林春霞
随着人工智能、大数据、云计算、5G等核心技术日趋成熟，自动驾驶正迎来快速发展契机。近期，北京、江苏等地先后在规定范围内投用无人自动驾驶的公共交通出租车、小巴车等，全国多地也在积极跟进自动驾驶技术的政策推动。
汽车自动驾驶商用前景广阔
中欧协会智能网联汽车秘书长林示对中国经济时报记者表示，目前投入运营的自动驾驶车辆是在规定路线进行的，主要集中在一些封闭路段和限定路段驾驶，范围有限。比如，北京亦庄智能驾驶示范区，是在特定的线路进行车路协同；再比如一些特定的场景包括港口、矿区等实行自动驾驶，“因为这些地方人少，场景封闭，自动驾驶相对较安全。”
“自动驾驶若要实现全范围内的覆盖，需要满足四个条件。”林示说，一是国家法律、法规先行，允许L3及以上的自动驾驶汽车在全路面上路。二是汽车企业要敢于承担责任，L3级以上的自动驾驶汽车，在使用自动驾驶功能所造成的事故责任，应由汽车企业承担，个人无需承担责任。三是交通运输部门在配合自动驾驶汽车方面，在交通标识的设置以及对开车人放手开车的行为采取相对宽容的措施或宽容的执法方式。四是鼓励更多人敢于开自动驾驶汽车。当人人都开上自动驾驶汽车，车车协同、车车联网的时候，是最安全的。
清华大学互联网产业研究院副院长刘大成在接受中国经济时报记者采访时表示，自动驾驶的商业应用前景将非常广阔。因为相比有人驾驶，其安全性更高，而且自动驾驶，对驾驶舱的需求越来越节省，成本也会急剧下降。无人驾驶的事故责任在厂家，但有人驾驶，只要汽车特别是货车的使用性能标准符合通用的国际标准、国家标准、行业标准，是否出事故，主体还是由驾驶人负责。无人驾驶对安全性的要求远高于有人驾驶。
在刘大成看来，未来，对于商用车特别是货车而言，无人驾驶可能走得更快一些。无人驾驶货运，未来可能会建立专门的无人驾驶道路，这将极大提高整体道路驾驶的安全性。
另据瑞银集团此前曾预测，到2030年，自动驾驶出租车市场规模将超2万亿美元。麦肯锡也预测称，中国可能是全球最大的自动驾驶市场，到2030年，基于自动驾驶的出行服务订单金额将达2600亿美元。
须尽快破解高端智能核心技术壁垒
汽车自动驾驶技术的商用前景虽较广阔，但目前受限于芯片核心技术的壁垒，汽车智能自动驾驶的前行道路有些艰难。
“目前主要是芯源方面存在‘卡脖子’问题，我们生产7纳米的芯片很难。”林示认为，中国在自动驾驶芯片的设计方面没有问题，比如，地平线的自动驾驶芯片设计已经很强，但在原始芯片硬件方面，我们需要依靠国外。
林示建议，一方面，需要企业自力更生去突破，但这需要投入大量的时间、人力、物力。另一方面，政府应继续在自动驾驶赛道上多给一些技术或者政策补贴和支持，助力企业解决技术瓶颈，推动自动驾驶技术落地和推广。
刘大成认为，目前，无人自动驾驶还有一定约束，需要更多场景训练。至于技术，西方国家对我们的限制主要在28纳米和14纳米以下芯片技术，而汽车驾驶不像手机对芯片的体积要求那么苛刻。汽车驾驶核心技术主要是在毫米波激光雷达融合、实现感知、有效通信、车路匹配、决策、控制执行等方面，现在机器人包括一些无人机，实际上都有非常有效的控制体系。
刘大成强调，未来需要破解的难题，除了技术之外，还需要在三方面加强，一是要给自动驾驶、无人驾驶的城市更多的训练机会，先从货车以及区域开始，由点带面，再向其他地方推广。二是根据货车特别是长途货车的需要，未来需要建设专用的货运高速公路，与国道省道并行，专门供无人驾驶的道路，这样的设施将指日可待。三是构建满足无人驾驶供需精准匹配的物流供应链体系，这对货运的自动驾驶将起到非常重要的作用。
据了解，在产业规范上，交通运输部还发布了关于征求《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范(征求意见稿)》意见函，这是首次从国家层面出台与自动驾驶相关的公路技术规范，在总体架构、高精度地图、定位设施、通信设施、网络安全等方面明确了规定，这对于推动我国自动驾驶发展加速迈入产业化具有重要意义。
此外，国家发改委等11个部门也联合发布的《智能汽车创新发展战略》，指明了2025年实现有条件智能汽车规模化生产，2035年中国标准智能汽车体系全面建成的愿景。
在这些政策的推动下，我国自动驾驶的商业化落地进一步加速，并逐渐迈入完整产业化。
数智新风向
趋势不可逆 自动驾驶依旧方兴未艾
■中国经济时报记者 李海楠
“开门上车，只管继续着原本在居室内的生活和工作日常，车辆会自动驶达目的地”——以前，类似场景常出现于未来科幻题材的影视作品中。如今，身处无人自动驾驶车内，“放手”坐定、等待车辆自动驶离抵达目的地已开始变成现实。
方兴未艾的自动驾驶正处于积极实践突破技术、法律限制的关键阶段，随着特定区域内无人高级别自动驾驶试点、工业领域提速商用布局等行为推动，未来或许并不遥远。
顺势而为
近日，萝卜快跑、小马智行取得北京市高级别自动驾驶示范区首批“无人化车外远程阶段”示范应用许可。两家企业各投入10辆全无人自动驾驶车，在北京经开区60平方公里范围内划定区域开展全无人自动驾驶运营示范。
前不久，50辆新型无人驾驶小巴车获准在江苏无锡经开区投入商用，标志着江苏打造自动驾驶商用微循环接驳体系正式投运。
中国汽车流通协会有形市场商会常务副理事长苏晖在接受中国经济时报记者采访时表示，一南一北相继对无人驾驶放开商用，并先期投入公共交通领域试点，本身就是对高级别自动驾驶提速布局的有力实践。他认为，对于自动驾驶这一新生事物的诞生和成熟发展，必须经过从试验到实践再到发现问题、解决问题的波折过程。
“自动驾驶尤其是高级别自动驾驶的逐步商用是不可逆的趋势。”苏晖强调，初步的试验和小范围商用表明现有技术包括5G、车联网和车载传感器、地图等软硬件技术已经足以应付高级别自动驾驶需要，但从全国范围推广来看，目前时机还不成熟，必须突破法律限制，在自动驾驶车辆的交通责任认定上加以明确。此外，民众的接受度也尚需时日。
“巨大的市场规模和人口特征对我国全面推广自动驾驶商用既是机遇也是挑战。”苏晖说，不同规模的城市和人口带来的复杂的交通特点，客观上也要求自动驾驶技术必须不断迭代更新，挑战依旧不小。
拔新领异
理论上而言，可被程序设计和依托数字化、网络化技术运行的机械装置的安全性远高于人类驾驶。“未来自动驾驶技术不断升级发展是毋庸置疑的，事故率、死亡率低于真人驾驶也是可以预期的，从目前来看，距离这样的阶段仍有一定差距。”苏晖说。
西安交通大学教授薛建儒认为，自动驾驶是一个复杂的智能系统，每一个环节都有必须突破的技术难点。他对本报记者举例表示，比如在定位导航方面，传统方式是通过全球卫星定位系统和地图配合来实现定位，但在自动驾驶领域，这样的定位能力无法满足高精度定位的需求。
为此业内推出了高精度地图技术，但高精度地图创建、存储与更新也有着代价昂贵成本高的特点。于是，根据现实中驾驶员大脑里存在一张“经验地图”的客观情况，薛建儒提出能否在自动驾驶上实现这张“经验地图”的设想，并提出探索语义矢量地图的发展方向，即通过与神经网络技术的结合，实现了视觉语义地图构建和定位技术，实现厘米级定位精度。
正所谓科学需要幻想，发明贵在创新。探索高级别自动驾驶也需要拔新领异、百花齐放。依托当前人工智能技术的蓬勃发展，以及大算力平台的支撑，以智能辅助和智能安全为代表技术的无人驾驶技术研究或许在未来会演变出更多新方向。
薛建儒认为，从长期来看，未来在驾驶决策中引入类人驾驶策略，可以通过研究受脑认知与神经科技启发的交通场景理解、情境预测和驾驶决策方法，使自动驾驶系统能够应对更多复杂的场景。
率先突围
无人驾驶车辆，本质上是路上智能机器人的一种形态。因此，相较于单纯参与公共交通的大范围商用而言，在具体领域率先发挥作用显然更具推动条件，比如工业领域中的矿区无人驾驶。
对于矿区开展日常作业而言，始终有着“人越少越安全”的说法。北京大学国家发展研究院中国经济研究中心教授汪浩认为，矿区作业是工业链条的前端，其产品产出延伸影响关系众多产业链条的正常生产。因此，确保矿区安全作业始终围绕着提升效率和减少安全事故展开。
“开展包括无人驾驶在内的无人化作业也是矿区未来发展的一大方向。”汪浩对本报记者表示，一方面，可以确保安全生产持续利好经济稳定发展。另一方面，具有应用前提的成熟无人驾驶方案还能帮助矿企缓解“招工难”的压力，降低用工成本提升生产效率。
值得一提的是，不同于民用，大规模无人驾驶商用仍面临政策、法律等诸多不确定性，矿区无人驾驶至少在政策层面上有着极高的确定性。早在2020年，国家发展改革委、国家能源局等8部门就曾联合印发《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，其中就明确了有关矿区无人化运输的时间表，“到2025年露天煤矿实现只能连续作业和无人化运输。”
此外，矿区无人驾驶早已在美国、日本等国有过成功商用盈利的案例。于是国内一众科技巨头开始聚焦这一细分赛道，各路资本对此青睐有加，比如华为近日就发布了露天矿无人驾驶解决方案。
目前国内一众自动驾驶公司也已经“下场”，并正在内蒙古、新疆、江西等多地的矿区开展着矿区无人化测试或运营，比如踏歌智行、伯镭科技、希迪智驾等。汪浩提醒，矿区无人驾驶推广应用须用过强过硬的技术保障，应对比民用交通无人驾驶更为恶劣的驾驶条件。
数智讲堂
“科技+政策”共推公交领域自动驾驶应用
■赵祚翔
随着科技的进步、城市化的加速和人口增长的压力，在公共交通领域采用自动驾驶辅助技术被认为是解决交通拥堵和人力成本问题的重要手段。
我国的自动驾驶正经历快速发展时期，一些城市在探索尝试的基础上，已经推出了试点方案。根据上海交通委员会的数据，上海已开通926条自动驾驶测试性道路和15000个测试场景。G1503高速环路的21.5公里的路段和G2京沪高速公路的19.5公里的路段是为自动驾驶设计的。
北京亦庄技术经济开发区在今年3月底开始试运营无人驾驶出租车，百度和小马智行作为国内该行业领导者，已获得正式运营许可证。苏州工业园区的5G智能网联公交已经取得示范应用牌照，即将面向公众开展载客运营。
今年以来，大部分车企已经开启L4级别自动驾驶技术成熟化研发，并计划逐步实现商业化,自动驾驶已在无人配送、无人驾驶出租车、无人驾驶货运车等商业场景得到广泛应用。
技术逐渐成熟市场持续关注
自动驾驶技术是由多项技术集成的，其中包括人工智能、机器学习、传感器、控制系统等。该技术的研究涉及多个领域，如计算机科学、机械工程、控制工程和电子工程。
传感器技术是其中最重要的部分之一，包括激光雷达、相机、超声波传感器、毫米波雷达和定位系统等，可捕获和处理车辆周围的各种信息，如道路、障碍物、行人和其他车辆的位置、速度、大小和方向等。
控制系统技术是自动驾驶技术的另一个重要组成部分，该技术能够控制车辆的方向、速度和加速度等参数的软件和硬件系统。控制系统的开发和调试是自动驾驶技术的关键问题之一，以保障在各种不同的道路和环境条件下实现车辆的自主驾驶。
人工智能和机器学习技术被用来处理传感器收集的数据，并根据车辆周围环境的变化作出相应的决策。这些技术使得车辆可以预测周围环境的变化，并采取适当的措施，如刹车、加速和转向。开发者必须采用多种技术来确保车辆的安全性和可靠性，如红外测距、车道偏离警报和自动刹车等。同时，也需要制定相应的法律法规和标准，以确保无人驾驶车辆的安全性和可靠性。
自动驾驶汽车是新基建政策中的重要领域之一，其发展离不开5G、人工智能、云计算等信息基础设施以及智能交通基础设施的支持。近年来，在新基建政策的助力下，我国自动驾驶汽车市场将迎来发展黄金期。2022年，全球经济增速放缓，自动驾驶领域也受到了一定程度的影响。
据盖世汽车统计，国内自动驾驶领域累计披露了125起融资。资本市场开始聚焦量产落地，能否实现商业化成为重要的投资依据。围绕感知、决策和执行三个核心环节，线控底盘、激光雷达、自适应巡航、自动泊车、盲点检测等驾驶辅助系统（ADAS）赛道受到资本青睐。随着全球芯片博弈加剧，国内车企普遍面临“缺芯”状况，带动芯片自主可控成为热议话题，车载智能芯片、车规级MCU和功率半导体也成为新的投资风口。
加强产业政策布局
为规模化商业应用奠定基础
自动驾驶技术作为前沿科技的代表之一，已经引起了全球范围内的广泛关注和研究。2020年2月，国家发展改革委联合11部委印发了《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年实现有条件的自动驾驶汽车规模化生产，以及高度自动驾驶汽车在特定环境下的市场化应用。
未来，中国计划构建一整套完备的智能汽车体系，并逐步实现成为智能汽车强国的愿景。在当前技术和政策条件下，公共交通领域或许可能成为L4无人驾驶技术率先落地的最佳方向。因此，自动驾驶在公共交通领域的发展更需要政策的支持和规范，以适应不断变化的市场需求和技术进步。
为规范自动驾驶在公共交通的应用，政府需要建立完善的法规体系来制定技术标准、测试和运营流程等方面的规定。此外，政府还需要提供多样化的支持政策，如税收优惠、补贴和技术研发资金的支持，以鼓励企业投入更多资源和资金用于自动驾驶的研发和推广。
加强对自动驾驶公共出行领域的数据管理，确保数据合法和隐私保护，并建立公平的市场准入机制，以促进市场竞争和防止垄断。同时，政府需要制定安全标准，建立监测和维护机制，以确保自动驾驶公共出行服务的安全性和可靠性。鼓励企业加强国际合作和交流，分享经验和技术，并积极参与国际标准的制定和推广，需要注意保护自主知识产权，提高自身核心竞争力。
（作者系中国科学院科技战略咨询研究院助理研究员）
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