近日，北京中關村科學城北區的100平方公里自動駕駛示范區一期自動駕駛測試道路全面開放，涉及52條道路，總長215.3公里。不久，當市民行駛在這些道路上，將有可能與自動駕駛車輛擦肩而過。

近年來，自動駕駛已成行業新風口。不少傳統的汽車公司都在研發L2以上級別的自動駕駛技術;很多互聯網企業也開拓業務版圖，涉足自動駕駛領域;一些知名的出行企業更是在這個領域集體亮劍，希望利用交通數據優勢拔得頭籌，自動駕駛行業的舞臺一時間百花齊放，熱鬧非凡。作為一種輕松省力的出行模式，自動駕駛給無數渴望在駕駛過程中“解放雙手”的駕駛員帶來無限憧憬與向往。隨著人工智能等技術的不斷發展，自動駕駛能否成為未來出行的新模式成為業內關注的焦點。

行業普遍進入載人示范應用階段

自動駕駛的推廣和普及有助于提高道路安全和避免交通事故。據統計，全球每年有超過120萬人死于交通事故，其中由人為失誤造成的死亡占比超過90%。相比之下，自動駕駛汽車配備的計算機系統具有較強的學習技能，能夠學習駕駛員的操作并在此基礎上加以改進，避免了駕駛員由分神、疲勞等因素導致的主觀操作失誤。

自動駕駛共分為6個級別，包括level 0～level 5。其中，level 0是自動駕駛的最低級別，車輛完全由人來操控;Level 1級別的車輛應用了自動緊急制動等技術，能輔助駕駛員完成部分駕駛任務;具備Level 2自動駕駛功能的車輛可在駕駛員的監控下完全控制油門和剎車等;具備Level 3級自動駕駛技術的車輛可在專用道上控制所有功能，但在極端情況下駕駛員需恢復對車輛的控制;Level 4級別的自動駕駛車輛可控制所有功能，還有獨立處理極端情況的能力;Level 5級別的自動駕駛則更為理想化，車輛可在任何情況下都獨立完成行程，無需駕駛員做任何后備處理，是真正意義上的無人駕駛。

自動駕駛的級別越高，駕駛員在駕駛過程中所需的操作就越少。高級別的自動駕駛技術可全部或大部分代替本來由人執行的功能，包括環境感知、行為決策和車輛控制等。據了解，現階段已投入市場的車輛所配備的自動駕駛功能多為Level 2級別，以比亞迪、吉利為代表的國內知名汽車廠商生產的相當一部分車型已經具備了這個級別的駕駛功能，Level 3級別自動駕駛車輛的規模化量產也指日可待，但更高級別的自動駕駛技術仍處于研發和測試階段。

目前，國內自動駕駛行業普遍進入了載人示范應用階段，以測試更高級別的駕駛功能。去年，百度Apollo聯手一汽紅旗在長沙部分已開放測試路段開始試運營Robotaxi車隊。近期，高德地圖與L4級自動駕駛企業文遠知行達成合作，正式在廣州黃埔區、開發區上線了全對外開放的Robotaxi運營服務;滴滴正式在上海規模化落地自動駕駛載人示范應用項目，首次向公眾開放自動駕駛服務;自動駕駛獨角獸企業小馬智行也獲得北京市自動駕駛載人測試牌照，成為首家獲得該牌照的創業企業。滴滴相關負責人向記者表示，在自動駕駛載人示范應用階段，部分企業會面向普通公眾開放體驗。那么乘客體驗的自動駕駛是否是絕對意義上的無人駕駛？據悉，目前業內公司在自動駕駛技術的測試階段仍會配備安全員，安全員會坐在主駕駛位置上，在必要時對車輛進行干預。

自動駕駛感知盲區造成安全隱患

隨著新一代移動通信、互聯網、大數據云和人工智能等先進技術與汽車產業有機結合，自動駕駛技術正在擴展更多應用場景。自動駕駛的最高境界“無人駕駛”是否真的近在咫尺？

客觀來看，目前我國自動駕駛行業仍有瓶頸亟須突破。首先是技術瓶頸。小馬智行新聞發言人指出，自動駕駛是復雜的系統工程，感知、高精度定位、規劃控制、車載操作系統、硬件系統等關鍵技術需要不斷迭代和打磨，才能打造出安全可靠的自動駕駛系統。賽迪智庫電子信息研究所所長溫曉君告訴記者，當前單車智能在感知和計算方面還存在問題。“感知方面，車載傳感器感知通常具有特定的視線范圍與條件，難免存在盲區，存在安全隱患;計算方面，隨著自動向更高級別發展，每輛車每秒可產生1GB以上的數據量，僅依賴單車智能，車載計算芯片、傳感器難以負荷，將造成安全控制、成本控制、功耗控制等多方面的巨大壓力。”溫曉君對記者說。此外，高速和穩定的網絡系統還有待建立，車路協同壁壘尚難以打破。溫曉君指出，當前車載 V2X 終端處于發展初期，整體滲透率較低，相關業務的快速普及因此受到制約。同時，在5G尚未規模應用的情況下，網絡延遲使得車路無法進行有效串聯。

針對自動駕駛現存的技術難題，溫曉君建議，我國應以5G基礎設施建設為驅動力，加速推動車路協同車聯網由LTE-V2X向LTE-eV2X和5G-V2X演進。同時，還要積極推動基于5G的車路協同車聯網標準化工作，整合道路側多元感知數據，快速掌握核心技術和價值鏈。運營商、車企、設備制造商、芯片、汽車零部件等企業應聯合起來，針對多種場景協同創新，盡快推出基于5G的車路協同整體解決方案，滿足未來自動駕駛車輛規模化和協同云控的應用需求。賽迪智能網聯汽車評測工程技術中心主任宋娟還表示，應繼續加強整車企業與零部件供應商之間的需求對接，凝聚行業共識，推動合作研發。

其次，我國自動駕駛相關標準及法規有待完善。宋娟表示，目前我國自動駕駛相關標準種類繁多，但大部分都處于預研和立項階段，現行法律還不足以支持和規范自動駕駛車輛的運行。對此，宋娟建議要加強國際合作交流，一方面借鑒國際先進理念和最佳實踐，另一方面提升中國方案在國際中的影響力。小馬智行方面則表示，國家已提出了“新基建”藍圖，相關法律法規也正在完善，相信在未來自動駕駛行業會繼續得到發展。

最后，自動駕駛技術商業化程度仍需提升。滴滴方面表示，大規模商業化需要實現技術成熟、商業成熟和政策法規成熟。滴滴相關負責人以滴滴為例分析了如何加速自動駕駛技術商業化發展：“滴滴通過大數據可判斷哪些場景適合自動駕駛技術，哪些場景更具商業價值，利用混合派單的方式派遣自動駕駛車輛或人類司機接單。”

小馬智行方面則表示，自動駕駛技術已走過了原始研制階段，頭部企業正在進行技術落地的探索，努力實現標準化小規模量產。該發言人告訴記者，在實現大規模應用落地和量產階段之前，需通過擴大車隊規模，增加測試里程和場景，以此推動智能化提升。此外，要實現自動駕駛技術的量產和規模化，必須要保證技術和系統可靠、穩定，同時還要降低成本。

中國自動駕駛技術發展快速追趕美國

當前，我國汽車工業已進入“工業4.0”時代，汽車交通系統與信息系統的融合有望重塑未來出行模式，帶來產業變革，引領時代潮流。隨著各地紛紛開展自動駕駛技術應用示范，自動駕駛的腳步似乎越來越近。滴滴方面表示，AI和大數據等技術的發展必然會為自動駕駛技術提供發展的新機遇，5G的發展也會提高交通信息的傳輸速度。自動駕駛是未來交通出行的大方向和趨勢，需要經歷從技術成熟、法規成熟到商業成熟的階段，至少還需要做十年持續投入的計劃，也要做好面對各種困難和挑戰的準備，但總體發展方向是明確而堅定的，自動駕駛技術有光明的發展前景。

今年以來，中央到地方出臺了多項政策推進智慧交通，人工智能、5G基站和大數據中心的發展都將極大助力我國自動駕駛技術的發展。對此，小馬智行發言人表示，更快、更穩定的互聯網以及更多的數據將對自動駕駛技術的進一步發展和落地帶來利好。“5G能夠幫助自動駕駛更好地利用網絡資源，獲取更多數據。5G網絡低延時、高帶寬的特點能推動車路協同，讓車跟周圍的物體、交通控制系統，以及數據中心之間的交互變得更快，從而進一步提高自動駕駛技術的安全性。”該發言人對記者說。

溫曉君則表示，我國擁有發展自動駕駛的戰略優勢。總體來看，我國汽車產業體系完善，品牌質量逐步提升，汽車銷量位居世界首位，應用場景豐富;路網規模、人工智能、5G通信和北斗衛星導航定位系統等關鍵核心技術不斷突破;新型基礎設施建設能夠覆蓋車端設備產業化、路端設備研發布局和網絡建設等全產業流程，有效助力車、路、網、云全面協同。小馬智行發言人告訴記者，中美是在自動駕駛技術方面發展最快的國家。雖然美國在該項技術的發展上具有先發優勢，但中國的追趕速度非常快。該發言人指出，中國目前在自動駕駛技術的發展上具備三個優勢：首先，我國交通場景豐富、復雜，有助于提高自動駕駛企業的技術發展水平;其次，中國公眾對新技術和新科技的接受度較高;最后，中國政府對智能網聯汽車和智慧交通的發展支持力度非常大。“今年以來，我們已經看到各地推出了很多支持自動駕駛行業發展的政策和意見，相關法律法規也在不斷完善。”該發言人對記者說。
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