近年來，隨著汽車智能化的不斷升級，無人駕駛備受關(guān)注，成為公眾熱議話題。那么，無人駕駛車輛究竟能給人類帶來什么效益?是否會快速普及到私家車領(lǐng)域?又給監(jiān)管部門帶來哪些問題呢?請看公安部道路交通安全研究中心特約專家、交通工程師郭敏的分析。

發(fā)展無人駕駛車輛的原因

美國曾于 2004、2005 和 2007 年舉辦了三屆無人駕駛比賽，即 DARPA 大獎賽，不僅激發(fā)了業(yè)界與高校的極大熱情，被公認(rèn)為無人駕駛的里程碑事件，還使無人駕駛車輛走進(jìn)大眾的視野，成為公眾談?wù)摰脑掝}。

在這些談?wù)撝?，有些問題需要認(rèn)真回答：為什么要發(fā)展無人駕駛車輛?無人駕駛車輛到底有什么好處?這是實實在在的社會問題，也是商業(yè)問題，需要有清晰的答案來幫助無人駕駛車輛可持續(xù)發(fā)展，避免產(chǎn)生不切實際的期望。最近幾年，這個問題得到了準(zhǔn)確的回答，一些最初的誤區(qū)也得以理清。

無人駕駛車輛是為你我這樣的私家車主準(zhǔn)備的嗎?

很多人認(rèn)為，無人駕駛技術(shù)一旦成熟，會像現(xiàn)在的汽車一樣進(jìn)入尋常家庭。其實，如果仔細(xì)測算下無人駕駛的成本，這樣的模式不會是其技術(shù)成熟后的主要商業(yè)模式。達(dá)到全自動的無人駕駛車輛，應(yīng)該不會在你我的采購清單里，至少在看得見的未來是如此，業(yè)界對于這一點已形成共識。

無人駕駛車輛分為兩大塊，一塊是傳統(tǒng)車輛組成的包(vehicle package)，另一塊是自動駕駛包(autonomous package)。傳統(tǒng)的車輛也許只要一二十萬元人民幣，但如果加上自動駕駛包，成本會飆升數(shù)倍，甚至達(dá)到上百萬元。除此以外，自動駕駛包里的精密儀器需要經(jīng)常保養(yǎng)和調(diào)校，對連機油都不會加、輪胎都不會換的私家車主來講，無人駕駛汽車日常的保養(yǎng)和調(diào)校費用恐怕無力承擔(dān)，也不劃算。

因此，全自動的無人駕駛車輛應(yīng)用對象并不是私家車主，而是通常說的商用營運車輛，譬如物流公司、出租車公司等。近幾年，在運輸領(lǐng)域飛速發(fā)展的“出行即服務(wù)”(MaaS)及共享汽車概念已經(jīng)逐步落地。對商用營運車輛來講，無人駕駛可以節(jié)省人工成本，足以攤銷自動駕駛包帶來的成本，這也是共享汽車企業(yè)，如 Uber、Lyft，投入巨資研發(fā)無人駕駛車輛的原因。

無人駕駛車輛能帶來什么效益?

對于無人駕駛車輛能帶來的好處，Dr. Emilio Frazzoli 以美國市場為例，給出了一系列數(shù)據(jù)來證明無人駕駛車輛將在安全、減少擁堵、改善健康、提高生產(chǎn)力、共享汽車五個方面帶來巨大好處，其每年能產(chǎn)生的效益大致如下：

這些數(shù)據(jù)足以回答為什么發(fā)展無人駕駛車輛的問題。人們雖有不同看法，但大多數(shù)仍然贊同其結(jié)論，只是對其安全考量有異議。在一些研究者看來，其在減少事故方面所帶來的效益及對社會的貢獻(xiàn)足以成為投資的理由，但提高生產(chǎn)力和共享汽車的效益不能完全確定。

無人駕駛的分級

為推動無人駕駛車輛發(fā)展，美國道路交通安全管理局(NHTSA)曾在 2013 年給出了無人駕駛的分級方式，一共分為 L0-L5 六級。然而，國際汽車工程師聯(lián)合會(SAE)認(rèn)為這樣的分級方式不夠?qū)I(yè)，在 2014 年推出了仍是 L0-L5 六級的更為專業(yè)的分級表，并于 2018 年更新到了第三版——SAE J3016-2018，其在 2016 年也得到了 NHTSA 的接受。目前，無人駕駛汽車企業(yè)在介紹自己的產(chǎn)品時，一般都會引用 SAE 的分級表來為產(chǎn)品定位。

目前市面上商用無人駕駛能達(dá)到的最高級別都，至多幫助駕駛?cè)俗鲂┲T如跟車行駛、自動泊車的工作，稍有復(fù)雜的環(huán)境，輔助駕駛就難以控制車輛，必須由駕駛?cè)藖斫庸?，畢竟，一旦出了事故，機器不會承擔(dān)責(zé)任。對普通人而言，如果搞不清輔助駕駛和自動駕駛的區(qū)別，只要記住這些責(zé)任區(qū)別就可以。

之前有報道，輔助駕駛和自動駕駛的區(qū)別在于外部環(huán)境的支撐，無法做到自動駕駛是因為沒有智能網(wǎng)聯(lián)或智能運輸系統(tǒng)支撐，如果有支撐，就能做到自動駕駛。這其實是一種誤區(qū)：無論用什么樣的外部支撐，輔助駕駛都無法達(dá)到自動駕駛級別，L3 到 L4 是個門檻，能否跨越這個門檻取決于車輛本身。自動駕駛的含義在于獨立完成各種場景下的行駛，獨立是指沒有任何外部助力，這和駕駛?cè)笋{駛車輛一樣，取得駕駛證的駕駛?cè)藨?yīng)該能自己一個人開車，需要教練員的駕駛?cè)耸遣缓细竦鸟{駛?cè)恕?/p>

對普通人來講，可以通過上述兩個指標(biāo)來了解無人駕駛車輛的實際能力;對監(jiān)管部門來講，會比普通人多些觀察、了解的方式，譬如要求各企業(yè)及時上報遇到的情況或意外，以此來觀察產(chǎn)品能力。監(jiān)管部門很難做到對無人駕駛車輛的事先監(jiān)管，因為路上可能出現(xiàn)的場景過多，難以一一檢測，甚至連主要場景也很難覆蓋，所以只能把監(jiān)管放在事中或事后。因此，無人駕駛車輛是否合格，并不能通過組織鑒定會或在試驗場進(jìn)行試驗的方式得出結(jié)論。監(jiān)管部門至多在邀請專家評測實地測試后，發(fā)一些要求有限的測試資格，至于車輛是否合格，只能在實踐中才能慢慢得到檢驗。如果接受測試的無人駕駛車輛在試驗場都會發(fā)生意外或無法跑完全程，其面臨的挑戰(zhàn)會很大。

無人駕駛汽車已經(jīng)研發(fā)出來多年，怎么還不普及。人工智能棋手也能戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍，按道理無人駕駛汽車應(yīng)該更簡單。事實并非如此，AI 下圍棋戰(zhàn)勝人類，只是一種基于大數(shù)據(jù)的算法在特定情況下比人類強，無人駕駛汽車卻復(fù)雜多了，它要辨別、分析、計算和作出各類型的安全操作。下面就簡單介紹無人駕駛汽車有多復(fù)雜：

1. 視覺感知

無人駕駛汽車需要和人一樣識別道路的寬窄、路面的狀況、各種交通標(biāo)志和交通信號燈等。它要感知前后左右四個方向的物體是什么，物體的速度及運動方向。它就是在模仿人類的視覺感知。

要實現(xiàn)計算機視覺感知，需要兩種設(shè)備：

(1)傳感器，如毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器，它能探測存在的物體和測量距離，它能以每秒數(shù)百萬次的頻率發(fā)出光波，再去接收光波反彈回來的信號，構(gòu)建出周圍環(huán)境的三維圖像，就像蝙蝠靠發(fā)出和接收高頻聲音來辨別洞穴環(huán)境一樣。

(2)攝像器。因為傳感器的分辨率低，不能準(zhǔn)確識別環(huán)境中物體，我們需要用高精攝像器作為圖像視覺，用于識別道路、信號燈、標(biāo)志、樹木、人、動物……等，出現(xiàn)在周圍環(huán)境中的物體。

2. 大數(shù)據(jù)

無人駕駛汽車要經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析來準(zhǔn)確識別物體。

這里的大數(shù)據(jù)是指攝像器和傳感器收集的數(shù)據(jù)，經(jīng)過系統(tǒng)長時間的識別訓(xùn)練后，整理上傳云端的數(shù)據(jù)。例如讓系統(tǒng)通過物體的形狀、顏色、溫度、動態(tài)，去分辨那是什么。系統(tǒng)受訓(xùn)練的時間越長和越頻繁得出的數(shù)據(jù)就越精確。

3. 駕駛方案

計算機的視覺感知數(shù)據(jù)，傳送到系統(tǒng)后先進(jìn)行預(yù)測軌跡分析，再計算出最佳駕駛路線，作出最安全的操作決策。要從復(fù)雜和大量的環(huán)境數(shù)據(jù)中進(jìn)行多重計算，需要高效率的算法和強大運算能力的芯片支撐。

4. 定位

定位最常用的方法是全球定位系統(tǒng)定位，也就是我們常用的 GPS，但是普通的 GPS 定位精度在 10 米左右，如用作無人駕駛汽車定位，顯然它不能找到停車場的入口……。無人駕駛汽車只能用厘米級精度的定位系統(tǒng)，如高精度 GPS、一維馬爾科夫定位、北斗定位系統(tǒng)等。

5. 操作控制

目的地已定位，最佳行駛路線也計算好，系統(tǒng)會根據(jù)既定路線，使用最佳駕駛方案，對汽車駕駛行為作出決策，如加油前進(jìn)、剎車、左右轉(zhuǎn)向，等。

我國經(jīng)過多年的持續(xù)積累，在人工智能領(lǐng)域取得重要進(jìn)展，部分領(lǐng)域核心關(guān)鍵技術(shù)實現(xiàn)重要突破。據(jù)媒體報道：2018 年，中國國內(nèi) 8 家公司的自動駕駛汽車在北京市內(nèi)的行駛里程達(dá) 15.36 萬公里(95442.6 英里)，其中百度公司的行駛里程與無人駕駛技術(shù)方面在中國國內(nèi)均遙遙領(lǐng)先，已達(dá)到全球領(lǐng)先水平。

由此看來，無人駕駛汽車縱使十分復(fù)雜，卻離我們不遠(yuǎn)。