“萝卜快跑”！无人驾驶的速度与梦想
2024-12-06 00:00:00汪勇
科学大众（中学） 2024年11期
2024年7月以来，“萝卜快跑”在科技新闻上很是热闹。“萝卜快跑”是百度公司旗下的自动驾驶出行服务平台，目前已在全国多个城市开展全无人自动驾驶出行服务测试。
这一事实令人深刻感受到，在短短数年间，“无人驾驶技术”这一前沿概念已悄然从理论迈向实践，正在融入并改变着我们的生活。
从概念到现实的科技飞跃
最早的无人驾驶汽车源自美国军方研究的无人遥控汽车，虽然遥控不能被称为真正的无人驾驶，却给人们带来了崭新的概念。
在汽车科技领域，“无人驾驶”与“自动驾驶”这两个概念虽然时常混用，但是它们之间确实存在一些微妙的区别。自动驾驶是智能驾驶发展的较高阶段，无人驾驶则是实现完全自动化后的最高层次，是自动驾驶发展的目标。根据工业和信息化部2021年发布的《汽车驾驶自动化分级》（GB/T 40429—2021），驾驶自动化可以分为6个等级：0级（应急辅助）、1级（部分驾驶辅助）、2级（组合驾驶辅助）、3级（有条件自动驾驶）、4级（高度自动驾驶）、5级（完全自动驾驶）。
按此定义，目前“萝卜快跑”的营运范围是有限制的，起点、终点是固定的，后台会配置安全员，必要时就会有远程介入，所以属于4级自动驾驶。自动驾驶到了4级，才能进阶为无人驾驶。
在最早的自动驾驶概念启蒙阶段，美国就有部分学校和科研机构以计算机算法和传感器（雷达、摄像头等）相结合，确立了自动驾驶的基础技术路线。
2009年，美国谷歌公司启动了自动驾驶汽车项目，使用计算机通过多个传感器来观察周围环境，并据此进行路线规划，由车辆控制系统执行命令。汽车搭载激光雷达精确测量车辆和道路标志的距离，通过高精地图定位车辆位置，以此应对复杂的道路情况。随后，2011年，机器学习技术被引入自动驾驶领域，提升了车辆的感知和判断能力。2014年，谷歌推出了纯电动全自动驾驶汽车，配备了摄像头、毫米波雷达、激光雷达和超声波等传感器，整合了谷歌地图和云服务等优势资源，同时还取消了方向盘、油门和踏板，使其成为完全自动驾驶汽车。
在看到自动驾驶的潜力后，车企、科技公司纷纷加入市场竞争。资本的入局，也催生了无数的自动驾驶初创企业。
中国的自动驾驶技术发展也极为迅速。2009年举办的首届中国“智能车未来挑战”比赛，促进了自动驾驶技术的发展。2011年，一汽和国防科技大学共同研制的红旗HQ3无人驾驶车完成了286千米的高速全程无人驾驶试验，创造了我国自主研制无人车在复杂交通状况下自动驾驶的纪录。2015年，百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测试，迎来了国内厂家自动驾驶技术的快速发展时期。
自动驾驶技术的流派之争
作为汽车发展的核心技术，自动驾驶涉及多方面的综合技术，主要包括感知技术、定位导航技术、决策规划技术、控制技术、人机交互与安全技术。
感知技术：通过各种传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）来感知周围环境，包括道路、车辆、行人、交通标志等，收集数据，处理数据，加上算法分析，生成车辆周围环境的数字化表示，为自动驾驶决策提供数字化环境信息。
定位导航技术：这项技术是自动驾驶车辆在行驶过程中准确感知自身位置和环境的关键，通过使用全球定位系统以及高精度地图数据，结合传感器数据，提供车辆在地图上的准确位置信息，为决策和规划提供参考。
决策规划技术：基于感知技术的数字化环境信息，根据道路交通规则和行驶要求，决定车辆的行驶策略。它能通过算法来解决车辆的路径规划、交通流预测、障碍物避让等问题，确保自动驾驶车辆在复杂的交通环境中安全行驶。
控制技术：它是将决策规划结果转化为具体的车辆控制动作的过程，通过电子控制器和执行器，控制车辆的加速、制动、转向等行驶动作。
人机交互与安全技术：自动驾驶车辆需要与乘客进行有效的交互，确保乘客的安全与舒适。人机交互技术包括智能语音识别、手势识别等交互方式，让乘客可以与自动驾驶系统进行沟通和指令传达。安全技术包括实时监控和故障检测，通过传感器和算法监测车辆状态、传感器性能以及系统运行，及时响应异常情况，保障乘客的安全。
当前的自动驾驶汽车都融合了以上技术，各厂家基于自身技术发展及商业化需求，采用了不同的技术路线。目前对周边态势感知的技术路线，主要有以特斯拉为代表的纯视觉方案和以国内大多数厂家为代表的激光雷达多传感器融合方案。
1.纯视觉方案
该方案采用了多个高清摄像头，可实现360°全景视野，对周围环境进行全方位、远距离监测。摄像头收集到的海量数据，会通过先进的高运算力车载电脑进行处理。这套系统可以同时“看”到每一个方向，其探测范围远超人类的感官，提供了一幅驾驶员自身无法直接观察的世界影像。系统提供自动辅助驾驶、导航、转向、智能召唤，并提供了完全自动驾驶能力。
该方案对支持神经网络训练大数据、芯片算力以及围绕算法训练的超算中心有较高要求，可以训练到像人在开车。
2.激光雷达多传感器融合方案
国内很多厂家通过激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等多种传感器融合技术，实现了车辆的全方位感知驾驶。该方案能够提高感知精度和可靠性，降低误检率，处理各种复杂场景和应急突发情况。
这一方案中的激光雷达硬件成本较高，能够提供高精度、高分辨率的三维环境感知能力，帮助自动驾驶系统更准确地识别障碍物、判断距离和速度等关键信息，理论上的自动驾驶能力上限会更高。
“萝卜快跑”无人驾驶出租车走的就是融合感知路线，配备了多个高精度激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达等传感器，形成了一个全方位的感知网络。这些传感器能够实时感知周围环境的动态变化，为车辆提供精确的位置信息和障碍物信息，满足无人驾驶高精度感知和全视野覆盖的要求，实现真正意义上的无人驾驶。
无人驾驶是新能源车发展的方向
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，自动驾驶汽车将成为未来出行的主要方式之一，而新能源汽车是实现无人驾驶的最佳载体。
电动化、智能化、互联化、共享化的发展趋势，正在推动汽车行业迎来第三次造车浪潮，而无人驾驶技术正是智能化发展的重要组成部分。新能源汽车的结构更简单，主要部件为动力电池组、电机和电控系统组成的“三电”系统，因此在新能源汽车上开发或者使用自动驾驶技术，出错的概率要比燃油车低得多。与此同时，新能源汽车也更容易被控制，因为控制电压、电流的大小以及输出，远比控制传统内燃机要容易得多。
A8C9JMxajniifZvIcvzYPSNpLARmYpPiGLw2PFTIZI4=新能源汽车在整车架构上依然有很大的创新发展空间，随着5G通信网络的普及，新能源汽车将成为第一时间进行5G网络搭载的车辆。通过5G网络传输高精度3D地图，实现地图数据即时更新和共享，为车辆提供精确的路径规划和定位服务，辅以远程监控和紧急接管机制，成为自动驾驶领域持续发展的核心方向。
难题考验与未来愿景的双重奏
无人驾驶技术虽然给人们的出行带来了前所未有的体验，但是不可忽视的是，它仍然面临着一些亟待解决的关键问题。自动驾驶汽车自测试以来，已经多次造成安全问题。同时，部分复杂路况还可能导致系统停滞卡顿，进而影响交通。不过，随着自动驾驶技术的不断进步以及相关服务体验的持续优化，我们有理由相信，这些问题最终都将得到妥善解决。
相较于单纯的安全问题，无人驾驶技术带来的社会问题显得更为复杂。其核心在于，无人驾驶的全面应用将不可避免地替代传统的有人驾驶模式，这一转变极有可能导致大批司机面临失业的困境，从而在社会层面引发一系列消极影响。因此，在推动无人驾驶技术发展的同时，我们也需要深入思考并妥善应对这些潜在的社会挑战。
从更广阔的视角审视，人类科技的每一次飞跃都伴随着传统行业的转型升级与新业态的蓬勃兴起。无人驾驶技术的逐步落地，不仅是对传统出行模式的挑战，更是催生一系列新兴职业岗位的契机，如无人驾驶测试工程师、高级维修与保养技术人员、安全监管专员等。
无人驾驶智能化已成为汽车行业发展的确定性趋势，使汽车的角色不再局限于交通工具，而是进化成移动的生活空间、娱乐工具、交际平台等。移动意味着自由，无人驾驶最大的意义在于解放了驾驶员的双手，带来了人类生活空间转换的无缝连接。未来的无人驾驶汽车会让时间变得更高效，让生活变得更美好。
（责任编辑：白玉磊）
