自动驾驶汽车发展现状与形态预测

冼毅瑶

（西南政法大学，重庆 401120）

随着现代科技的长足进步，人工智能这一新兴概念与社会生活的联系日益密切。自动驾驶汽车作为人工智能技术在汽车方面的应用，是一种通过环境感知系统实现无人驾驶的汽车，并日渐呈现接近商业化和实用化的趋势。自动驾驶这一人工智能高度发展的产物在高速发展的同时，同样也引起了社会各界广泛的关注与思考。2016年，全球自动驾驶技术的研发模式逐渐从科研主导型朝着企业主导型转变。在各大投资机构与企业等的造势下，初创企业不断涌现。互联网巨头、芯片大企也纷纷加入混战，谁也不甘于人后。经过三年的快速发展，全球自动驾驶汽车市场在2019年依然蓬勃，但也不乏风险。令人欣喜的是，自动驾驶研发格局已初步形成，不论是全球资本市场投入和市场估值的规模、不同程度的自动驾驶商业化示范，还是国内外政府准许企业开展自动驾驶商业化应用部署的政策支持，都表明了产业对未来的巨大预期。令人担忧的是，全球自动驾驶汽车的未来走向仍是一个未知数。传统汽车企业智能化转型的压力必将增大，新势力或将寻求技术联盟，跨界科技巨头仍将不断扎实推进智能驾驶的研发和加快汽车量产化进程，但初创企业将蛰伏于资本的寒冬[1]。

一、国外自动驾驶汽车的发展状况

无人驾驶汽车所涉及的技术包括导航定位、路径规划、图像识别、机器学习和传感器融合等相关技术。它首先需要获取并处理环境信息，并基于数据和算法确定当前位置，根据设定的目标规划出合理且最佳的运动路径，从而使车辆按照规划路线移动并规避过程中的障碍物或者针对紧急情况采取必要的安全措施。关于自动驾驶汽车的畅想和实践，国外最早可以追溯到1920年，发展到如今业界已有两套完善的分级体系。第一种是由美国的国家高速路安全管理局制定的；第二种则是由国际汽车工程师协会制定的。在历史沿革过程中，国际汽车工程师协会标准，也就是SAE标准，是今天绝大多数主流自动驾驶研究者所奉行的分类原则。根据该分类标准，除了部分试点地区外，目前日常所量产的商用汽车大多数仍处在第0级和第1级之间。自动驾驶的实现涉及诸多技术和学科，其系统包含的传感器就包括了激光雷达、深度摄像头、全球定位系统、长距雷达、短距雷达等。与此同时，它又需整合多个软件模块，包括路径规划、避障、定位、图像识别和环境建模等。此外，它还需要强大的处理海量的传感器信息的硬件从而实现实时控制车辆，因此它对系统设计以及硬件和软件资源都提出了极高的要求。

从各国的实践来看，自动驾驶汽车不会在未来的几年中大规模地应用于人们的日常生活，但部分国家已在技术层面取得了瞩目进展，而且部分也已开始划区试行。近日，毕马威发布了2019年自动驾驶车辆准备指数报告。该报告从政策和立法、技术与创新、基础设施和消费者接受度四个维度进行考量，旨在了解25个国家对于自动驾驶技术的准备和开放程度。根据报告显示，位列第一的是荷兰。自动驾驶汽车的发展不仅仅需要技术支撑，基础设施的配套建设也尤为重要。在荷兰，它的道路网络承载流量大、维护良好，其完善的道路设施甚至被全球经济论坛和世界银行评为最完备的基础设备。另外在自动驾驶投资研发方面，除了有埃因霍芬理工大学的汽车高科技园区作为技术支撑外，荷兰政府还计划投资9000万欧元用于1000多盏交通指示灯改造以支持自动驾驶汽车的路测研究。而且，荷兰政府已决定与德国和比利时合作，引入从阿姆斯特丹到安特卫普和鹿特丹到鲁尔河谷的自动驾驶卡车车队，还沿途配套5G技术连接车辆并安装1200个交通智能灯。在法律层面，荷兰政府通过了新的自动驾驶立法，允许自动驾驶汽车在公共道路上进行实验。美国作为科技强国，在自动驾驶汽车方面的战略布局也处在世界前列。技术创新方面，美国共有160多家技术公司总部，覆盖传统汽车制造商及新型企业。其中，Waymo公司实力最强。该公司已经在开展自动驾驶出租车打车业务，同时结交了更多的合作伙伴，在现实实践中积累了足够的路测里程数，也在尝试通过销售传感器拓展自己的商业模式。在法律层面，除了加州，美国对自动驾驶的政策从整体来看比较保守，但也发布了《为未来交通做准备：自动驾驶汽车3.0》，强调加强整个交通出行体系和自动驾驶汽车的安全整合。除此之外，日本、欧盟也都有所部署。日本丰田公司投资10亿美元在密歇根建立技术研发中心，日本政府提出到2020年国内实现高速公路L3级自动驾驶功能，并在划定试验区域实现L4级自动驾驶汽车上路。另外，欧盟发布了《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，其明确了自动驾驶汽车产业化进度时间规划表，还提出截至2030年欧洲要率先实现全自动驾驶的目标。目前，世界绝大多数国家已意识到自动驾驶技术的重要性，并将自动驾驶汽车发展纳入国家级规划，争抢未来智能汽车产业发展的战略制高点以抓住汽车行业转型升级的机遇，增强国家的科技竞争实力。

二、国内自动驾驶汽车的发展

作为信息技术产业大国，我国在自动驾驶技术的探索如今也走在世界前列，在自动驾驶、智能网络建设的技术研究上已经具备一定的领先优势。虽然中国自动驾驶汽车领域在L2和L3阶段的晚起步造成了落后于欧美国家的局面，但是政府出台相关法规以支持自动驾驶汽车自动操作系统的研发和推广应用，传统车企和互联网巨头的合作，加快了技术的商业化和产业化。百度于2013年成立了深度学习研究院，并开始进军自动驾驶汽车领域。2014年宣布百度自动驾驶汽车技术研究计划布局，2015年成立自动驾驶事业部专门攻克此领域。2017年百度决定向汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴提供Apollo软件平台，并分享自动驾驶的轨迹规划、驾驶操作和环境感知等方面的源代码。百度还计划到2020年，全自动驾驶汽车将实现高速公路和普通城市道路上的上路。目前，由百度和金龙客车共同建造的自动驾驶汽车首批量产车型已经送到北京、深圳、平潭、武汉以及日本东京等地试运营。而华为虽然在自动驾驶领域稍晚于百度，但其在2016年发表了一份详细阐述移动网络运营商在自动驾驶汽车领域的价值白皮书。白皮书里公开了包括智能停车、车队管理以及车载娱乐相关的数据。2017年华为与沃达丰达成合作共识，展示了蜂窝技术。2018年，华为又与奥迪开展战略合作，将共同推动汽车驾驶自动化和服务数字化，并计划到2020年推出由双方共建的5G汽车[2]。

在法律和配套的基础设施方面，我国已制定了关于自动驾驶汽车发展的国家战略规划。工业和信息化部发布了《车联网(智能网联汽车)产业发展行动计划》，明确指出到2020年，中国要实现车联网产业跨行业整合突破。随着我国汽车工业正朝着信息化、智能化的方向推动高质量发展，我国有必要在道路车辆各板块的治理体系建设问题上以更高的视野和更宏观的角度去思考。政府也应通过持续努力，进一步加强引导，鼓励探索并构建交通解决方案，以实现“人—车—路—云”高度协同[3]。

三、今后自动驾驶汽车的发展形态

如今，一些新兴的传感器技术开始在车辆内大规模地使用，例如防碰撞机制、道路标志识别系统、驾驶员面部表情检测、各方向障碍物识别、安全气囊碰撞前部署等。这些传感器不仅可以感知障碍物及其预测运行轨迹，还可以机动避开不特定障碍物并在需要时接管车辆。这些技术的应用不仅确保了出行者的安全，也大大刺激全球市场的需求。目前，以计算机视觉技术为核心的环境感知技术是目前自动驾驶技术落地的主要瓶颈。自2012年以来，新一轮深度学习的人工智能已成为计算机视觉的主流方法，其能够确保在检测、分割与识别目标、场景及其行为意图能力方面的显著提升。然而，新一轮的人工智能离不开高技术与大数据的双向支撑。业内普遍认为，提高环境感知能力的关键应着眼于积累高标准的细分应用场景大数据。人工智能的实践应用或自动驾驶行业的竞争应主要体现在间接反映技术的成熟程度的大数据里程数和人工干预频率两个主要指标上。此外，自动驾驶系统的安全性和可靠性仍值得关注。因为无论是生命安全还是信息安全都是自动驾驶汽车行业的生命线。自动驾驶要想落地商业化、量产化，就必须能够在复杂多变的行驶环境中确保车内乘客的安全和在信息网络发展的今天保障用户隐私。除此，快速成形的全球自动驾驶产业生态是各大领军企业的重点突破口。预计到五年后，全球自动驾驶汽车市场估值有望突破千亿美元，期间可能以高复合年增长率进行增长[4]。

四、结语

现阶段，自动驾驶汽车技术尚未成熟，加之法律法规、社会伦理道德等多方面因素还并不允许自动驾驶汽车大规模推向市场。从全球范围来讲，目前自动驾驶产业并未量化商用，本质上所有企业都还处于产业落地前的技术研发阶段，抢占了核心技术便等于抢占市场先机。值得注意的是，由于技术的不成熟，近年来自动驾驶汽车事故偶有发生，导致公众对其安全性产生质疑。但根据现有的大数据人工智能的时代背景、产业现状、技术条件、法律法规以及投资热情足以推断，自动驾驶领域不会因这些事故而停滞不前。未来，通过完善可量产的关键技术、健全法律法规体系、制定科学伦理道德准则、覆盖智能基础设施等手段，自动驾驶汽车市场将展现无限商机。