原创《自动驾驶正道急行》
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技术发展推动落地进程
在刚刚结束的“CES 2018”上,自动驾驶再一次成为关注的焦点,众多企业发布了自家新品.随着自动驾驶技术的研发热潮遍及全球,世界知名车企、互联网企业、零部件厂商、芯片厂商纷纷入局,驱动产业整体向前快速发展.各国政府也在积极制定自动驾驶普及路线图,放宽自动驾驶汽车相关法律法规.我国一直高度重视智能网联汽车的发展,出台了多项举措,有效、全面地推进了自动驾驶汽车的落地和实施.
2017 年12 月, 发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》.针对智能网联汽车,给出的具体目标为：支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研发,构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台.到2020 年, 建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台,形成平台相关标准,支撑高度自动驾驶(HA 级).与此同时,2018 年1 月,北京市交通委、市交管局、市经济信息化委联合正式印发《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》两个文件.作为我国首个明确规范自动驾驶路测管理细则的文件,对自动驾驶作出了明确定义,对自动驾驶路测的责任主体、测试要求（测试车辆、驾驶员、测试主体）、测试管理、事故责任认定都作出了明确规定.
目前,自动驾驶发展存在两条路径：ADAS 和人工智能.第一种以传统车企为代表,包括通用、福特、大众、宝马、丰田等.按照SAE 标准,包括从0-5 的六个等级.其中L1 级是简单的驾驶辅助.L2 级是辅助型的半自动驾驶.L3 级是在一定的条件下,实现无人驾驶.L4 级和L5 级则是高度和完全的无人驾驶.
传统车企通过不断完善和发展ADAS功能和技术,从L0 级逐步升级到L5 级,通过渐进提高汽车的自动化、智能化程度来不断向完全自动驾驶发展, 最终实现L5 级全自动无人驾驶.传统车企具备丰富的整车制造经验,完善的配套服务体系.核心技术是ADAS 的各项自动控制系统,在汽车的行驶决策过程中,更多的是由人对周边的状况做出判断,并采取执行措施,机器决策仅起到辅助作用.ADAS 只是实现无人驾驶的过渡手段,此阶段传统车企占主导地位,所有ADAS 软硬件提供者都是其供应商,涉及传感器硬件、车辆执行端等车企及零部件传统优势产业,互联网企业不具备优势.
第二种以互联网企业为代表, 包括Google、英特尔、NVIDIA、百度等.由于在高精度地图以及人工智能领域拥有绝对优势,互联网企业主要通过提高移动式机器人深度学习能力和自主决策能力来完成跨越式发展,直接定位L4 级、L5 级自动驾驶技术.互联网企业拥有先进的互联网技术,成熟的算法和云服务平台,能够通过人工智能技术不断提高机器的“驾驶经验”,从而对行驶路况进行准确的判断,减少人为因素干扰带来的事故.核心技术是人工智能技术,在汽车的行驶决策过程中,完全由机器对周边状况进行决策并控制执行,人工智能完全控制汽车的所有驾驶决策.
以Google 为例, 其无人驾驶汽车车顶的激光雷达能够不断放射出光束,光束接触到周围的物体后反射回来并且被接收,根据算法能够绘制周边物体的3D 模型,车前摄像头通过边缘识别技术,可以对交通信号灯和行人进行识别.这类数据模型会不断被上传到数据库,通过算法对模型进行深度比对和自学习,从而提高算法的分辨精确度.对于互联网企业而言,此类算法正是优势所在.
以上两种路径并不是泾渭分明,而是越来越呈现出横向合作的趋势.许多传统车企积极通过合作、入股或是全资收购看中的科技公司,提高在人工智能、大数据方面的技术能力,加速无人驾驶技术研发.
比如, 福特于2017 年收购人工智能企业Argo AI,将开发一款人工智能的“虚拟驾驶员系统”,包括摄像头、雷达、光探测和测距雷达,以及软件和计算平台,以实现福特2021 年推出一款全自动无人驾驶汽车的承诺.
市场潜力巨大 有望实现商业化应用
2017 年底, 普华永道思略特发布《2017 年数字化汽车报告：动荡的汽车行业》.该报告预测,2025 年, 美国、欧洲和中国的联网汽车将达到4.7 亿辆,而2030 年无人驾驶L4/L5 级的汽车也将达到8000 万辆左右.2027-2028 年,L5 级无人驾驶汽车将开始成为市场主流,而到了2029 年,该层级的无人驾驶汽车将全线成为主流.同时,根据波士顿咨询的研究数据,2025 年自动驾驶汽车的市场规模将达到420 亿美元, 到2035 年, 全球有四分之一汽车都将是自动驾驶汽车.而大多数汽车制造商都把研发出第一款全自动驾驶汽车的时间锁定在2021 年左右.
从商业模式看,无人驾驶汽车推向市场面向C 端将以“销售产品”或“提供服务”两种形式出现.前者指的是直接将汽车作为产品卖给消费者；后者包括B2B2B和B2B2C 两种模式.而“提供服务”将是未来主流业务模式.
从推广的角度来看,作为B2B2B 模式的代表,无人驾驶卡车有望率先实现商业化.无人驾驶技术目前面临的最大障碍就是复杂的路况.特别是在城市路段,无人驾驶需要高精度的地图导航.由于路网每天都有变化,如整修、道路标识线磨损及重漆、交通标示改变等,这些变化需要及时反映在高精地图上以确保无人车行驶安全.在我国,由于交通基础设施更新迭代极为快速,给无人驾驶带来更大的困难.因此,目前大多数无人驾驶车辆的路测主要在低速和封闭的场景进行.相比于路况复杂的城市路段,卡车主要应用在高速公路这一相对简单的驾驶场景,从技术上更加易于实现.未来可能按照干线物流—城际物流—市内物流,行驶环境由简单到复杂循序渐进逐步推进.
同时,采用无人驾驶卡车后,一方面,由于直接取代了司机的地位,人力成本直接降为0.另一方面,在编队行驶的状态下,位于车队中间的卡车能够节省20% 的燃料消耗,队尾的卡车能够节省15% 的燃料消耗.车队越长,整体的燃料节省率越高.通过降低人力成本以及燃料成本,可实现降低物流成本的目的,因此无人驾驶卡车的市场前景极为广阔.
随着产业规模不断扩大,商用进程日益加快,自动驾驶的发展也将深刻改变周边行业,一些职业面临着转型甚至被淘汰的命运.以无人驾驶卡车为例,因为高级别无人驾驶（L4 级-L5 级）意味着汽车的大部分行为由系统主宰,司机需要完成角色的转变.他们将不再驾驶,转而负责其它工作,例如订单处理、库存管理、客户服务和销售.此外,未来将出现一个全新的岗位—远程车辆操作员.企业可能创建指挥中心,与空中交通管制中心类似,用以监控无人车的运行,一旦车辆遇到麻烦便接管驾驶工作.现在,美国加州正在草拟规定,要求建立无人驾驶汽车的远程通信链接.目前很多汽车制造商都在研发远程控制中心相关技术.
借鉴国际经验 助推自动驾驶发展
当前,自动驾驶无论在技术还是成本上都存在改进空间,相关的法律标准也亟须逐步完善.应借鉴国际经验,从三个方面推动我国自动驾驶的发展：
健全法律,明确责任划分.可以借鉴美国《无人驾驶法案》以及德国无人驾驶汽车法律,立足我国实际,在道路安全法、标准化法、测绘法的基础上进行豁免、解释或修订.以法律形式,明确规定无人驾驶汽车批量生产、销售、牌照发放、驾驶员资质要求、上路行驶,以及无人驾驶汽车所需的公共道路标准、无人驾驶汽车发生交通事故的法律后果、法律责任主体、法律责任划分等规定.
完善标准,保障规范安全.可以借鉴美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）在车道探测、倒车摄像头、防碰撞刹车系统、车到车通信（V2V）技术等领域建立的无人驾驶技术标准,完善我国无人驾驶汽车标准体系建设,建立无人驾驶汽车的产品许可制度,出台影响车辆安全和信息安全的技术标准规范,从源头上保障无人驾驶汽车的安全性和可靠性.
组织研发,提升技术水平.可以借鉴美国交通运输部（DOT）与美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）联合发布的《自动驾驶系统2.0：安全展望》,发布符合中国国情的指南,作为无人驾驶研发的规则手册.指南应列出无人驾驶制造商和研发人员自愿评估的方面,包括系统安全、对象和事件检测和响应、车辆网络安全、耐撞性等,以支持无人驾驶行业的创新者在这项技术的部署.同时,需要加强产学研用联动,对传感器、控制器、执行器等关键设备等共性问题联合攻关.
作为一项颠覆式的创新,自动驾驶将对人类的出行方式、城市布局和生产生活带来巨大变革, 包括政府、企业、个人在内的所有利益攸关方都不可避免地以各自的方式参与其中, 见证这一伟大的进程.
驾驶论文参考资料：
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