無人駕駛落地前的希望和隱憂

李昊原

傳統企業和互聯網企業將會有機結合、分工合作，在無人駕駛的生態鏈上占據各自的位置。

當無人駕駛在C端的商業化落地看似還遙不可及時，在B端，新技術已經開始創造價值。“比如工廠的物流機器人（AGV），或者說無人物流小車，現在工廠中越來越多。去年中國AGV數量有110%的增長率，這也是無人駕駛的一種?！避囕d信息服務產業應用聯盟（TIAA）秘書長龐春霖曾去過江蘇的一個工廠考察，通過應用無人物流小車和其他自動化技術，廠內工人減少了1/3，運輸效率卻提高了70%。在貨運領域進行的無人駕駛試驗，卡車以1.5米的間隔成車隊行駛，運輸效率提高28%的同時，風阻減少讓能源的消耗也降低了16%，而且可以長時間運輸，不存在疲勞駕駛導致的安全隱患；在無人農業機械上，新疆、黑龍江等地進行了無人駕駛的實驗，無人農機在荒漠、戈壁等復雜惡劣作業環境下依舊有很好的應用效果。

“國際上無人駕駛在農業領域的發展更快，歐洲、美國、日本還有以色列、俄羅斯都在推動無人駕駛農業機械的開發、落地。在固定領域、特定環境下，無人駕駛已經逐漸開始了商業化落地。”龐春霖介紹，目前無人駕駛正在人類駕駛的三個場景痛點上發力，取代人類司機。第一個是人力成本較高的場景，例如發達國家和地區的工廠；第二個是作業環境惡劣和安全風險高的場景，比如港口、礦山、野外等；第三個是對可靠性要求較高的場景，例如大航程、長距離的運輸，機器不像人類，不會疲憊。

對于無人駕駛技術在C端的商業化落地，龐春霖認為會在2020年。美國汽車工程師學會（SAE）將自動駕駛分為5個等級，目前無人駕駛在國際上大多處于部分自動化的第2等級（具備自適應巡航、車道保持（LKA）功能，或者自動變道功能），“特斯拉可能是最快的，有17萬輛車具備自動駕駛的功能，從行駛記錄上來看，機器駕駛所導致的交通事故概率已經低于發達國家人類司機的平均水平了，更低于很多發展中國家人類司機的平均水平。我個人認為可能是2.2或2.3的水平?！饼嫶毫貙⒗硐胫械臒o人駕駛類比空軍的“全天候”作戰能力，除了要在白天的簡單氣象條件下行駛，還要能在白天的復雜氣象條件下（雨雪、風暴）和夜晚的簡單、復雜條件下行駛，“目前都只能做到1/4氣象條件下，即白天的簡單氣象下的無人駕駛。在夜間，除了福特開始進行無人駕駛試驗外，其他公司還沒看到太多報道?！?/p>

主要的技術問題是在感知和識別上。目前無人駕駛的兩條感知技術路線是傳感器和通訊技術，龐春霖將這兩條路線比作人的兩只“眼睛”。然而，目前這兩只“眼睛”的能力還不足，傳感器并不能發現所有的安全死角，“比方說在惡劣氣候條件下，還有像是山區‘拐角這樣的特殊地形道路，它都是有缺陷的，“視力”水平可能算0.8。所以它必須依靠另一只眼睛：通信技術進行補充和輔助?！饼嫶毫仡A測，到2020年5G將會技術成熟，無人駕駛將會進入新的階段。同時有效識別各種障礙物并進行正確處理，面前是一只氣球還是一個真正有危險的障礙物？是直接開過去還是規避？也是無人駕駛面臨的核心問題之一。

車載信息服務產業應用聯盟（TIAA）將未來的智能交通空間分為智能汽車、車聯網和車載信息服務三個部分，即智能汽車是一個產生、利用信息的終端（點）；車聯網是傳遞信息和能量的網格（線）；而車載信息服務則是點和線存在的最終價值：由云計算、大數據等核心和邊緣計算所組成的智能服務。龐春霖認為未來在智能汽車制造領域，傳統的整車制造廠商將更有優勢，在車聯網和車載信息服務上，互聯網企業會更了解新一代消費者的想法和需求。傳統企業和互聯網企業將會有機結合、分工合作，在無人駕駛的生態鏈上占據各自的位置?！熬拖癜⒗锖蜕掀暮献鳎炎陨淼膬瀯葑畲蠡ヂ摼W企業做平臺，做增值，車廠做硬件，讓車更舒適，達到共贏?！?/p>

技術之外的擔憂

對技術的商業化落地，龐春霖并沒太多懷疑。3年后5G時代的到來，將解決無人駕駛的通訊技術問題；硬件成本業界普遍認為會在3～5年內大幅下降；算法的提升和大量數據的積累將不斷強化和提升人工智能的能力與改進速度，“不能用固定的角度，要用發展的角度來看（無人駕駛）”，但龐春霖在談到這些希望和信心的同時，同樣有著技術之外的擔憂。

首先是網絡安全問題，這不僅僅關系到乘坐者的生命安全，而且會涉及公共安全和國家利益，在物聯網時代，網絡也許會成為恐怖主義新的突破口，而目前業界對網絡安全的關注卻較為薄弱，防護手段也是傳統的互聯網信息安全方法，而非物聯網的架構和管理模式。

更嚴重的擔憂出現在社會和經濟層面?！埃ǔ诉\輸工具外）未來車輛成為了產生數據的工具，作為一種物流和運輸領域的機器人，直接取代了人成為‘勞動者，而數據則成為新的生產資料；這種勞動者和生產資料的徹底變革一定會沖擊、顛覆現有的生產關系，直接影響到社會模式和政府治理等上層建筑。”龐春霖強調，無人駕駛的商業化落地對未來經濟不但可以提高效率，也會產生新的價值，但一定會給社會帶來一系列挑戰。

比如就業問題。無人駕駛作為人工智能的一個應用模式，最大的效果就是對效率的大幅度提升，今后10個人干的活只需要1個人。“例如原來全國高速路口都是人工收費，后來采用ETC聯網收費，一下子全國有20多萬收費員需要轉崗，這個問題怎么妥善解決，讓各級部門都壓力巨大。美國在做無人駕駛小汽車的測試時，民眾反響不大，后來戴姆勒集團在2015年做無人卡車測試時，第一個跳出來反對的就是美國卡車司機工會，因為他們很清楚，無人駕駛成功了，卡車司機們就失業了?！饼嫶毫剡M一步設想，假如未來大家出行都靠無人駕駛共享汽車，共享的效率上去了，車輛的保有數量和需求數量一定下降。如果每年全國新車需求量大幅度下降，許多車廠也要倒閉了。

同時，目前科層制、矩陣式的工業化政府管理體制，是否能適應未來快速發展的無邊界式的無人駕駛、車聯網，也是一個很大的挑戰?！熬拖瘳F在的滴滴打車、共享單車，發展迅速而無邊界，新舊市場勢力的矛盾和沖突，有些問題處理難度很大，而無人駕駛和車聯網的挑戰會更大，例如傳統既得利益的抵制、隱私和管理邊界、信息所有權、責任認定等倫理、法律、政策、勞工等方面問題。”

然而無人駕駛商業化的到來并不會因為這些擔憂而停頓，除了技術的推動，這也是互聯網時代的發展趨勢。法國曾進行無人駕駛的調查，發現2000年以前出生的受訪者對人工駕駛車輛有較高的接受度，而在2000年之后出生的新一代，接近80%更歡迎無人駕駛；美國同樣有類似的情況，最熱衷駕駛車輛的受訪者集中在二戰到越戰之間，而中國年輕人對無人駕駛的接受程度也很高。

龐春霖戲稱無人駕駛技術“去做可能是找死，不做一定是等死，所以產業還是要張開雙臂”。同時他也相信在無人駕駛工程化和商業化進程中，人類可以再次找到自身的準確定位，并和機器進入共榮共生的新階段。在技術逐漸成熟的過程中，政府可以實施過渡性的法規，在功能測試、行駛規范等方面，保障新技術的落地。而從行業的角度，龐春霖認為，車載信息服務產業應用聯盟（TIAA）除了推動共性技術開發、商業模式落地、新型矛盾研究、標準化、國際交流等工作，還應宣傳行業自律，避免惡性競爭，協調組織間合作，共同促進行業生態的繁榮。