智能网联汽车如何改变未来出行

文｜本刊记者 谭跃 图｜由受访者提供

伴随着人工智能、5G、大数据、物联网等新一轮技术革命的迅猛发展，汽车的产品架构和产业格局正在发生深刻变革，智能网联汽车的渗透率快速提升。智能网联汽车的技术发展路径如何，怎样改变人们的出行方式？与传统汽车相比，会给驾驶人操控带来什么影响？带着疑问，本刊记者近日采访了北京航空航天大学交通科学与工程学院副院长、博士生导师鲁光泉教授。

本刊记者：请简要介绍我国智能网联汽车的发展状况。

鲁光泉：近年来，我国高度重视智能网联汽车产业发展，出台了多项支持政策。2019年，中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》提出，要“加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链”。2020年，国家发改委等11个部门联合印发《智能汽车创新发展战略》，明确了智能汽车发展的战略愿景。2021年，中共中央、国务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》也对推进智能网联汽车应用提出要求。

在这些发展战略的指导下，我国智能网联汽车技术快速发展。目前智能网联汽车在三条技术路线均开展了广泛深入的研究：一是持续推进单车智能的发展；二是以车联网技术为核心推动车辆网联化之后的交通应用；三是结合网联和智能的优势开展以车路协同为目标的端（车）、边（路侧）、云（中心）联合优化控制。在产业方面，以L2级自动驾驶为代表的单车智能技术已经进入量产阶段，L3级的自动驾驶汽车进入市场已经取得了一定突破，但更高级的自动驾驶技术离产业化还有一定距离；车联网技术在交通状态估计、交通系统管控优化、智能导航服务和车载远程服务方面得到了广泛应用，但基于车联网的车端控制还处于研究测试阶段；车路协同目前的产业应用还处于预警和信息提供方面的简单应用，端边云（中心）联合优化控制还处于测试阶段。

本刊记者：汽车的智能化、网联化主要体现在哪些方面？

鲁光泉：汽车智能化的目标是用机器来部分甚至全部代替驾驶人完成驾驶任务，换句话说，就是要设计一套自动驾驶系统，具备驾驶人的部分甚至全部与驾驶任务相关的感知、决策、操作能力。因此，也可以把智能化分为感知的智能化、决策的智能化和操作的智能化。感知智能化相当于汽车有了“眼睛”，用各类传感器对行车环境进行实时的检测，并加工成决策需要的各类信息。决策的智能化是在感知信息的基础上进行各类行为决策，包括宏观的起讫点（也就是行业内常说的OD）路径规划、中观的车道选择和微观的运动决策。操作的智能化是自动驾驶系统通过线控底盘，准确执行运动决策给出的加减速度和转向角度，线控底盘对控制目标的响应性能在自动驾驶系统中发挥着重要作用。

随着对自动驾驶研究的深入，单车智能自动驾驶的局限性日益凸显。比如，传感器探测距离和范围有限，并且容易受到遮挡；单车智能无法实现交叉口通行等场景中群体决策，致使交通时空资源得不到有效利用。无线通信技术的发展为解决这些局限性提供了途径。

汽车的网联化，是通过车用无线通信技术将车辆与一切事物相连接，包括车与车之间、车与路侧基础设施（如红绿灯、交通摄像头和智能路牌等）之间、车与人之间、车与管控中心之间信息交互。如果说车载传感器是让汽车长了“眼睛”，那网联化就是让汽车长了“耳朵”和“嘴巴”，最大的优势就是拓展了感知范围，同时也可以把自身的信息传播到更远的地方。因此，汽车的网联化一方面可以克服单车智能的感知局限，另一方面其交流功能也为群体决策提供基础，由此带来的车路协同受到交通和汽车行业的广泛关注。

本刊记者：与传统汽车相比，智能网联汽车会给驾驶人带来哪些便捷与挑战？

鲁光泉：驾驶传统汽车时，驾驶人要负责从信息感知、规划决策到运动控制执行的全过程，而智能网联汽车自动驾驶系统部分或全部参与了感知、决策、控制过程，能够减轻驾驶人的脑力负荷和体力负荷，且可以降低由于驾驶人反应不及时、判断失误带来的事故风险。以目前市场上广泛装备的L2级自动驾驶系统为例，这些车一般都具有自适应跟驰和车道保持的功能。驾驶人在设置最高速度后可以自适应前车的速度实现自动跟车，并根据车道信息实现方向盘的自动控制从而达到车道保持的目的，整个过程中，自动驾驶完成的信息感知、决策、控制任务，尽管还需要驾驶人在环监管，但已经大大降低了感知、决策、控制的工作负荷。特别是在速度波动比较大的跟车过程中，可以把驾驶人从频繁调整车速的紧张状态解放出来。等到L3级逐步市场化应用之后，驾驶人将从驾驶任务中获得更大的解放。

当然，现阶段的智能网联汽车对于驾驶人的确还存在一些挑战。一个挑战是驾驶人对自动驾驶功能的认识不足。这种不足体现在两个方面：一是由于自动驾驶系统性能设计原因，其决策和操控结果与驾驶人预期有差距，致使驾驶人对该系统不信任而弃用或使用过程处于紧张状态；二是由于自动驾驶汽车生产商对其功能和性能的过度宣传，致使驾驶人过度信任自动驾驶系统。就目前而言，汽车上装备的多是L2级具有辅助驾驶功能的自动驾驶系统，仍然需要驾驶人全过程在环监管，但有的驾驶人对系统过度信任而经常处于离线状态，产生事故风险。另一个挑战是驾驶人安全接管的挑战。L2级自动驾驶系统驾驶人要负责在环监管，并随时准备接管驾驶任务，从较低的工作负荷，忽然回到较大的工作负荷状态，驾驶人面临快速恢复驾驶工作状态的挑战。