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中國“無人”駕駛汽車三問

2018-04-11 04:56:08丁靜周蕊何宗渝吉寧龔雯
瞭望東方周刊 2018年13期
關鍵詞:汽車

丁靜 周蕊 何宗渝 吉寧 龔雯

3月22日,北京發放首批自動駕駛車輛路測牌照。最近一個月,上海、重慶等地相繼開放自動駕駛汽車上路實測……

中國“無人”駕駛汽車的技術成熟嗎?離真正上路還有多遠?安全如何保證?圍繞這些社會關注的問題,本刊記者進行了調查。

技術成熟嗎

搭載可360度掃描的64線激光雷達、可探測150米距離的毫米波雷達、慣性導航系統……3月22日,5輛百度阿波羅自動駕駛汽車在北京亦莊首次上路實測。而3月1日至15日,智能網聯汽車自動駕駛功能已經在上海嘉定區進行了超30個小時,500公里測試。3月16日,重慶宣布支持自動駕駛汽車開展合法“路測”。

2018年3月22日,一輛自動駕駛測試車行駛在位于北京經濟技術開發區的開放測試道路上

業內人士指出,目前我國進入路測的汽車,大多處于半自動駕駛到高度自動駕駛階段,并不能完全做到“無人”。“開放道路測試對自動駕駛技術發展至關重要。”上汽集團前瞻技術研究部總經理張程說,開放道路是更加自然的交通環境,有利于搜集實測數據、了解自動駕駛汽車的不足。

據業內人士介紹,自動駕駛技術可分為5級。目前我國部分量產車型加裝了L1級輔助駕駛系統,少數高端車型加裝了L2級半自動駕駛系統和L3級高度自動駕駛系統,L4級超高度自動駕駛系統和L5級全自動駕駛系統仍處在研發和實驗階段。

據了解,百度今年將聯合金龍客車推出L4級自動駕駛微循環巴士“阿波龍”。蔚來汽車創始人李斌說,計劃在2020年底前實現L4級自動駕駛。

傳統車企也爭相搶占科技制高點。長安汽車總裁朱華榮介紹,2018年將量產L2級智能化車型。力帆實業集團總裁馬可說,力爭今年實現L3級技術水平。

企業摩拳擦掌的背后,是政策的支持。2016年底,工信部、財政部印發的《智能制造發展規劃(2016-2020年)》提出,將智能網聯汽車作為創新發展重點;進入2018年,上海、北京、重慶等地出臺允許自動駕駛汽車路測的相關文件;雄安新區將打造智能出行城市;重慶將建設占地4000畝的測試示范區……

自動駕駛技術成為資本追逐的熱點。平安證券研報顯示,到2020年,我國智能汽車市場規模將接近600億元。騰訊研究院的報告顯示,我國人工智能企業中,輔助駕駛、自動駕駛領域的融資總金額排名第三,達107億元。

離真正上路還有多遠

自動駕駛汽車真的快要上路了嗎?從各地路測反饋的信息看,自動駕駛汽車要想上路,還需跨越技術和法律層面的諸多障礙:

——數據積累。一些業內人士和專家認為,自動駕駛技術的成熟,需要積累一定數量的數據庫。比如,德國一家公司給軟件輸入了1000多張不同圖像的“前方停車標志”,以便汽車即時識別路標。

這個問題也可以通過統一道路標識來實現,比如上海提出推動信號燈標準化,但這一改造的成本很大。此外,中國道路上的人流量、車流量很大,路況也更加復雜。

——高精度地圖研發。長安汽車等企業認為,目前自動駕駛技術發展最缺的是給車“看”的高精度地圖。百度正在加緊編制北京首批確定的33條、105公里測試道路的高精度地圖。

——高可靠、低延時網絡。目前5G技術距離商用還有一定距離。

——法律及政策支持。馬可說,雖然多地出臺了支持路測的細則,但目前的道路交通法律法規都是在有人駕駛的前提下制定的,如果未來完全自動駕駛汽車真要上路行駛,可能需要對現有的法規進行修改。

對于自動駕駛汽車上路時間表的預計,工信部等發布的《汽車產業中長期發展規劃》稱,2025年高度和完全自動駕駛汽車開始進入市場。馬可認為,傳統車企至少還有10年以上的路要走。李斌則看好2025年的時間節點。

安全如何保證

美國打車軟件服務運營商優步3月19日證實,該公司在亞利桑那州坦佩市進行測試的一輛自動駕駛汽車發生車禍,導致一名路人死亡。這一事件引發人們對“無人”駕駛汽車安全性的高度關注。

在北京工作的張麗峰說:“雖然有人駕駛汽車也不是百分百能保證安全,但自動駕駛模式萬一出了事故,如何界定是車企的責任還是人的責任?”

對于測試期間的交通事故,北京明確,測試單位必須購買交通事故責任保險或賠償保函。事故按照現行規定處理,并由測試駕駛員承擔相關法律責任。

目前,上海的開放道路測試區周圍已經樹立了提醒告知的標志,告知其他汽車駕駛員這段范圍是測試路段,避免隱患。

此外,專家建議,應提升道路的智能化水平,提升汽車路測的安全性。比如,綜合路測汽車的車速、地理位置以及所在路段的限速,可以判斷出是否超速。

從長遠來看,馭勢科技首席架構師彭進展認為,“無人”駕駛是人工智能在交通領域應用的核心場景,實際上是一個涉及城市整體交通運營的綜合性問題,包括環境感知、智能決策和規劃、智能控制等多個領域需同步實現突破。

百度創始人李彥宏則認為,應防范“無人”駕駛汽車被黑客攻擊、關鍵數據被控制而造成的巨大風險。

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