党的十九大根告提出:“加快建设制造强国,加快发展先进制造业,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合,在中高端消费、创新引领、绿色低碳、共享经济、供应链,人力资本服务等领域培育新增长点、形成新动能。”2020年2月,国家发改委同11个国家部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》。该战略指明了2025年实现智能汽车规模化生产,2035年中国标准智能汽车体系全面建成的愿景,指出发展核心技术、完善基础设施建设.完善相关法律法规体系等智能汽车发展的主要任务,并宣布了加强组织实施、完善扶持政策等保障举措。作为人工智能等技术在汽车行业、交通领域的延伸与应用,无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。
无人驾驶其实并不新鲜。早在上世纪八十年代,美国就启动了相关研究项目。无人驾驶最近几年又火起来,原因主要有两方面:一是技术,包括人工智能、车载软硬件及网络的快速发展,过去的不可能现在变为可能; 二是需求,人们的生活已经离不开汽车,但随有汽车保有量的增加,事故、拥堵、污染等负面影响逐渐显现,需要新技术新方法提高交通的安全性、舒适性、经济性以及环保性。
无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境,在不需要人为干预操控的情况下,自动识别路面安全信息,并自动规划行车路线把人送到日的地的智能汽车。有业内专家表示, 无人驾驶汽车可以有效避免一些因驾驶员的失误或分心而导致的交通事故,大幅降低交通事故率与交通拥堵压力,甚至实现交通事故“零伤亡”。除此之外,无人驾驶技术还会带来巨大的社会效益。
按照美国汽车工程学会(SAE) 对自动驾驶汽车的定义,自动驾驶技术可分为1到5级。第1级L1是以人为主,提供一项以上的驾驶支援功能,第2级L2为部分自动辅助驾驶,可以实现自动转向、自动加减速等,但驾驶者仍要随时监控周边的环境:第3级L3为有条件自动化驾驶,从这一阶段开始转向以车辆为主, 驾驶员只提供适当操作:第4级L4为高度自动化驾驶,在限定的条件下可由无人驾驶系统完成,第5级LS为完全自动驾驶即是无人驾驶。
虽然无人驾驶看起来很美好,但是距离实现彻底的L5无人驾驶可能还需要相当一段长的时间。从全球范围来看,目前在售的所有量产车仍处于第2级L2及以下,也就是依靠 ADAS (高级驾驶辅助)技术,例如ACC (自适应巡航系统)、AEB (紧急制动刹车系统) 以及LDWS (车道偏离预警系统)。
美国谷歌公司作为最先发展无人驾驶技术的公司,其研制的全自动驾驶汽车能够实现自动起动行驶与停车。截至2018年10月,谷歌旗下无人驾驶汽车Waymo的总路测里程已达到了1000 万英里(约合1600万公里),是全球无人驾驶路测数据最高的公司; 2018年底,Waymo宣布在美国亚利桑那州的凤凰城推出首个商业化打车服务,成为首家无人驾驶车辆商业化落地的公司,此举标志着谷歌无人车将进入下一个全新阶段,此外,像苹果、Uber等科技巨头也在近几年纷纷进军无人驾驶领域。
在国内,虽然无人驾驶行业发展尚且不够成熟,但整体环境发展态势良好。就目前而言,国内已经涌现了一批走在无人驾驶技术前沿的代表,典型的比如百度、长安、上汽等企业。以百度为例,2013年正式启动无人驾驶汽车研发计划,2016年获得加州无人驾驶路测许可,2018年百度获得北京市首批自动驾驶路测牌照并成功完成了公开路测。值得一提的是,在2018 年央视春晚上,百度 Apollo 自动驾驶车队在港珠澳大桥亮相,并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。
目前,国内多个城市如北京、上海、广州、深圳等地已经陆续开放无人驾驶测试。随着无人驾驶测试的落地,这项技术的场最应用将越来越成熟,市场也将进一步扩大。
无人驾驶技术是一个涉及人工智能、传感技术、地图技术以及计算机等诸多前沿科技的综合技术。因此,技术层面无疑是无人驾驶首先要面临的一大问题。
众所周知,无人驾驶对车载传感器是十分依赖。就拿现阶段先进的传感器类型来说,激 光雷达是被最认为是无人驾驶最重要的传感器之一,具有高精度和高分辨率的优势,但缺点是造价高昂、技术难度大,远远达不到民用普及。虽然已经有开发者在尽力降低激光雷达的成本,但短时间内依然是难以做到大规模量产。而高精度导航地图技术对于无人驾驶同样非常重要,如何尽可能减少误差,帮助无人车预先得知路面的复杂信息也是无人驾驶研发者的关键任务。
2016年5月,美国发生一起特斯拉驾驶员在使用自动驾驶功能时发生事故死亡案例。不过,美国国家公路交通安全管理局的调查称,未检测到特斯拉自动紧急制动系统与自动辅助驾驶系统存在设计与表现缺陷。2018年,优步科技宣布暂停所有自动驾驶汽车测试,原因在于一辆正在进行自动驾驶的优步汽车撞死一位行人。事件曝光后,丰田汽车、芯片公司英伟达相继表示将暂停其高端自动驾驶技术的公共道路测试。
由于发生过多起无人车致人死亡的案例,无人驾驶的安全性和可靠性也引发了业界的担忧。假如无人车上路导致了交通事故,那么关于事故责任的划分问题应该如何明确?承担责任的主体是车主、软件系统还是厂家?显然这需要针对无人驾驶相关的政策法规进行完善,才能免除了无人驾驶汽车的后顾之忧。
目前全球的无人驾驶路测,基本上都会选择在人车稀少的地区。按照国内复杂的道路交通情况,无人驾驶很难适应人车混杂、道路拥挤、地面标线不清楚的城市路况。所以,无人驾驶要想在复杂的交通情况下安全应用,必须针对中国式路况收集大量的路况数据,并精确计算出相应的驾驶方案。当然,这将是一个极其复杂庞大的系统工程。
在2018年中国自动化大会上,中国工程院Z院士就对当下无人驾驶的研究现状给出了自己的看法。他认为,“人类擅长感知预测,计算机擅长逻辑推理”。对计算机而言,实现逻辑推理等对人类来说的高级智慧只需要相对很少的计算能力,而实现感知、运动等智慧行为却需要巨大的计算能力,而驾驶汽车就正是一种将感知、运动相结合的脑力劳动。因此虽然计算机在逻辑性、可重复性和规范性方面超过了人类,但是人类的大脑具有动态性、复杂性,还具有创造性和想象力。
从本质上来讲,大脑就是个预测的机器,而对于驾驶行为而言,预测能力非常重要,但计算机要实现这种预测则非常困难。
此外,他还解释了自己认为无人驾驶没有那么快进入生活的原因:“从对错误的容忍度 来说,人工智能系统可以分成两大类:一类犯了错误可以重来,另一类在统计意义上不能犯错误,无人驾驶属于后者。”
在第二届世界职能大会上,与会业内人士和专家也一致认为,安全性依旧是无人驾驶真正实现大规模群组必须要买跨过的槛。
“你想象有一天,你吃着火锅,唱着歌,坐在一辆车上,过着未来的美好生活,然后这个车就被黑客劫持了,美好生活也就结束了。”某集团董事长给无人驾驶“泼冷水”他认为“没有安全,就不可能有智能汽车时代真正到来”。
如何才能让公众放下对无人驾驶安全性的担忧,从而为今后大规模商用清扫障碍?目前,无人驾驶的网络安全保障工作首当其冲,提升保护的技术能力刻不容缓。
北京航空航天大学Y教授指出,尽管无人驾驶不是万能的,但它在甲方驾驶者操控,提供便捷接送服务乃至规范道路交通秩序等方面,都给人对美好生活以无限遐想的空间。在大势所趋面前,相关参与企业必须群策群力,在不断路测验证中,共同奉上更多有关技术可靠性的数据和实例,进一步打消大众心中的疑虑与但又,让无人驾驶真正走进人们的生活中。
未来的某天,当无人驾驶汽车普及,很多现有现有的社会制度将会受到强烈的冲击,比如人们不再需要驾照与保险这个硬性规定,随着信息技术的普及,无人驾驶汽车必将会与移动通信技术相连接,无人驾驶汽车通过移动通信可随时保持联系,如果是电动无人驾驶汽车,或许从国家电网公司购买电动汽车也不再是遥不可及,油费将会被电费取代,加油站也将会被拆除,马路上的出租车也不需要“的哥”,出租车司机这个职业将会渐渐消失,无人驾驶的出现,带给了我们无限美好的憧憬。