無人駕駛還有多遠？

劉曉芳

未來不需要每個人都買車，卻人人都有車開，因為汽車會成為類似電子郵箱或者QQ這樣的“云資源”，你只需要設立一個自己的汽車賬戶，便能隨需隨用。

如果騎馬可以從一項主流交通運輸方式變成一種純消遣活動，為什么汽車駕駛不能從一項技能變成一種娛樂社交工具？

“人們一直在忽略科技變化所帶來的意義，比如柯達還有成片倒下的DVD租賃公司、相機連鎖店、書店等等。不久，這種毀滅式的創新也許就有可能重現在汽車工業。”一位名叫chunka Mui的資深領導力設計及壓力創新戰略咨詢師的這個言論，最近在美國一些主流商業和科技網站不斷被轉載。

汽車是一種“云資源”

十幾年前，還是研究生的徐友春開始專注智能汽車研究時，肯定沒有預想到無人駕駛技術，但當去年由已經擔任天津軍事交通學院教授的他主導并參與研發的無人駕駛汽車“猛獅3號”完成從天津到北京高速公路路測之后，他的很多想法和設計也越來越清晰化。

2012年11月底，一輛經過改造的現代途銳從北京臺湖收費站出發，駛入了京津高速公路。這輛汽車外觀明顯與普通的途銳不一樣，車身及車內分別架上了5個雷達、3個攝像頭和1個衛星導航儀。在駕駛座上雖然有人，但是完全由電腦智能操作駕駛，高速公路上行車條件復雜，這輛車不僅因應實際路況而變道、超車，還會十分 “懂規矩”地打左右轉向燈。在這次路測中，這輛車超車33次，最高時速達105公里，歷時共85分鐘，最終到達天津東麗收費站。

說到專業上，徐友春興奮起來。要完成這項路測，實際上一輛無人駕駛車也需要“眼鏡”、“耳朵”和“大腦”。安置在車體內部后視鏡位置的3個攝像頭以及在車頂與車前保險杠位置的雷達即汽車“眼睛”，攝像頭分別觀測左右以及前方，將道路線、隔離帶等畫面傳遞給電腦；雷達發射超聲波，探測汽車距周邊物體的距離；衛星導航儀指示車輛當前的位置，規劃行駛路線。

“眼睛和耳朵”類似于無人車的傳感系統，它的“大腦”則是一套復雜的控制系統和執行系統。所謂的“大腦”，是被放置在后備車廂內的兩臺中控機、一套計算機設備及配套軟件系統。它們通過背后一套極為復雜、包含了各種交通法則甚至是社會學、倫理學在內的“算法”，對“眼鏡”傳輸來的各種信息綜合分析，驅動機械裝置，決定是剎車還是加速，是否可以超車、拐彎、過路障并選擇駕駛路線等。

清華大學汽車系副研究員王建強這樣定義無人駕駛汽車：“它是通過車載傳感系統感知道路環境，自動規劃行車路線并控制車輛到達預定目標的智能汽車”，也是一種“移動機器人”。

有了這樣的“移動機器人”，徐友春說，“未來有一天，當我們出門時，只要用手機給自己的汽車發一條短信，車就會自動開到樓下。當你進入汽車時，只要說出目的地，車會進入自動駕駛狀態，并幫你規劃最經濟的行駛路線，然后你在車內可以看電視，聽新聞或音樂，處理郵件，在線聊天等等。而在達到終點下車之后，你也無須去找停車位，它會幫你自動完成”。

按照谷歌無人駕駛汽車項目負責人Sebastian Thrun的規劃，未來不需要每個人都買車，卻人人都有車開，因為汽車會成為類似電子郵箱或者QQ這樣的“云資源”，你只需要設立一個自己的汽車賬戶，便能隨需隨用。

當前很多人還不了解，為什么谷歌會計劃成立一個汽車租賃公司。徐友春的看法令人震驚——你想，當所有汽車上用的都是谷歌免費的無人駕駛系統，后者就像安卓一樣成為一種開放資源，而后臺是它的云端中央控制系統，到時候谷歌能做什么，或者說，還有什么是谷歌不能做到的？

輪式移動機器人

無人駕駛汽車的意義還遠沒有被挖掘出來。

chunka Mui 說，它將在社會，經濟，企業及個人等各個層面產生廣泛的影響，它也會給當前一些行業的市場領先者帶來巨大的機會和挑戰。Mui指的這些行業包括汽車制造商、車險公司、能源企業、IT企業以及其他汽車相關業者。

谷歌最近提供了一組數據，無人駕駛汽車將可以減少90%的交通事故，降低90%的能源和時間消耗，并且能減少90%的汽車數量。

當蘋果把賭注和技術革新重點壓在手機等移動智能設備上時，谷歌卻悄悄地在一個秘密實驗室Google X啟動了一項技術革命性不亞于搜索引擎的全新項目——無人駕駛汽車智能控制系統。目前谷歌的試駕車隊已有8輛無人駕駛汽車，累計行駛超30萬公里，行駛路途包括都市、高速路和山路，至今未出過一次故障。

一些行業專家都傾向認為，無人駕駛車將成為谷歌的下一個利潤池，并可能將其再次推向全球最有價值企業的巔峰。

近一兩年內，世界上各個國家都在加快相關方面的研究步伐，但是，其中大部分的技術路線都與谷歌類似，即通過感知系統、控制系統以及決策計算系統，來完成對車的智能駕駛。

相比于谷歌，目前國內的無人駕駛系統無論是硬件還是軟件上，都還存在很大的距離，是一種整體的落后。要實現無人駕駛，主要需要解決兩方面問題：是完整、準確的行駛環境信息識別，智能優化的決策與系統控制。當一輛無人駕駛汽車的車速每小時150公里，相當于在1秒鐘內，車要開出40米，它對車道線識別技術、車體的控制技術以及方向盤轉角的檢測技術提出了快速、精確、靈敏的極高要求。

“無人駕駛汽車的安全程度非常依賴各個元器件的可靠性，我們的實驗就出過狀況。” 同濟大學汽車學院教授陳慧說，其中最關鍵的技術就是傳感器和感知、決策軟件系統。像傳感器（掃描雷達、攝像頭）、控制器的芯片等，很多還都是進口的；而在對復雜交通環境的感知、行駛目標物的識別、車輛控制算法等方面的科研項目，國內已經作了很深入的研究，相對硬件來說，與國外的差距不大。

作為谷歌核心技術之一的激光測距儀，這個設備在高速旋轉時向周圍發射64束激光，激光碰到周圍的物體并返回，便可計算出車體與周邊物體的距離。計算機系統再根據這些距離數據描繪出精細的 3D 地形圖，然后跟高分辨率地圖相結合，生成不同的數據模型供車載計算機系統使用。

同時，結合谷歌街景提供的地理環境和電子地圖作為導航，再比對地圖存儲的、預知的道路標志標線、路口交通信號燈、交通標志和動態交通信息等，對感知與識別的目標進行預瞄處理，可以極大降低識別難度并提高處理速度，提高決策的精確度。

可以說，谷歌的智能控制系統是一套從終端硬件到軟件，再到云端中央數據中心的完整體系，它可以形成一個虛擬的開放平臺。谷歌已經將這套系統開始向汽車制造廠商兜售，相信很快就會有第一個買家找上門來。

谷歌的這種做法將會深度影響整個汽車行業，可能不久之后汽車將可以被分解為“軀體”和“大腦”兩大部分。“軀體”部分即車的基本框架，可以通過標準化生產來制造；而關鍵部分“大腦”，只要通過與一套智能駕駛系統相連，立即就會變成一輛無人駕駛汽車，真正成為一個“輪式移動機器人”。

目前，在美國已經公布了一套標準的無人駕駛系統聯合架構（JAUS），它實際上就是一系列標準接口。“這套接口正是聯接現在汽車與未來汽車的一個橋梁”，徐友春介紹說，美軍已經規定所有軍車都要符合這套標準。

中國車企集體“默片”？

汽車業的變革不是從內部產生，而是來自外部驅動，這可能是歷史上的第一次。

汽車業如果不革自己的命，就會被別人革了命 ，一些跨國車企正在越來越迫切地感受到這種壓力，也在陸續加大無人駕駛汽車的研發投入。今年美國CES消費電子展上有了更多車企加入，奧迪和豐田都在本次大會上展出了各自第一輛無人駕駛汽車。很快，奧迪的無人駕駛車將正式進入路測階段。另外，沃爾沃，雷諾等車企也都相繼公布了自己的無人駕駛車研發計劃。

相比較國際車企的積極，在中國，2008年國家自然科學基金委員會啟動了“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃，從2009年開始每年舉辦“中國智能車未來挑戰賽”，帶動和促進相關技術發展。然而，國內自主品牌汽車還處在“默片”階段。

在過去的3個月中，徐友春教授及幾位核心研發人員南下北上跑了四五家國內自主汽車企業，見了大大小小不同的車企高層，但是沒有一家愿意在無人駕駛汽車上明確表態有合作意向。

在一間教研室里，徐友春露出一絲疲倦，甚至有點灰心。除了一貫對國內院校機構的科研技術產業化信任度不高外，大多數自主車企仍然認為，無人駕駛汽車的技術超前，離真正的市場化還有較長的時間，還遠沒有達到可以“換錢的時候”。

實際上，這不是一個人或一所學校的困境。目前國內在無人駕駛方面的研發主要集中在屈指可數的幾家大的院校機構里，車企的介入最深不過是提供幾輛可供研發的實驗樣車，院校不僅在持續資金投入上捉襟見肘，而且也難以真正進入實際的汽車研發設計和生產改造流程當中。“國內推進無人駕駛汽車的艱難程度是外界很難想象的。” 徐友春低著頭說。

原因也很顯然，自主車企的發展路線一向更傾向于“拿來主義”，把國外的生產線照搬進來，或者直接買進技術，相對風險更小，利潤見效更快。而研發一輛無人駕駛汽車，成本過高，距離市場化也太遠，持續大筆投入意味一個難以預測的“無底洞”。

多數自主品牌車企都沒有配備無人駕駛車的研發體系和資源。“若有外界來談合作，送你兩輛實驗車可以，但也僅限于此。”一位國內相關人士說。中國市場去年銷售1200萬輛汽車，自主品牌大約只有200萬輛左右，市場競爭已經很難，他們寧愿依賴“交鑰匙工程”。

而從市場需求來看，一輛最簡配置的無人駕駛智能系統，成本在50萬元左右，改裝費在5萬元到10萬元左右。也就是說，一輛裝有無人駕駛系統的私家車，要在汽車本身價錢上再加60萬元，更別說谷歌的無人駕駛汽車，僅僅它的一套最小精度能達到2毫米的三維雷達，成本就要60萬元，普通人根本玩不起。

但是，成本一時根本降不下來。“惡劣天氣條件下對路況的感知準確度和實時性的完善仍需時日，要想增加識別準確度，就不得不用昂貴的傳感器，這更不利于商業化推廣。”清華的王建強說，除此之外，無人駕駛汽車要真正走向街頭仍有許多尚待討論與解決的問題， “在很多情況下，駕車人處于無序狀態，不遵守交通法規，行為難以預測，使得無人駕駛車輛難以規劃行車路徑”。

法律與道德上也有障礙要克服。無人駕駛車出了事故誰負責？是車主、行人還是制造商？無人駕駛車安全設計原理以優先保護車內乘客為主，這是否會對路人的安全造成新的隱患？