踵事增華，日升月恒看自動駕駛鮮衣怒馬幾十年

白曉娜

“電動化，網聯化，智能化，共享化”，汽車“新四化”已經來到我們身邊，相信如今很多人對于這個詞并不是很陌生。新能源動力汽車、車聯網布局、無人駕駛或者駕駛輔助子系統、汽車共享與移動出行已經逐漸出現了人們的生活當中，對我們現在、未來的生活方式產生巨大的影響。不過話說回來，汽車的“新四化”中最難實現也最受關注的當屬“智能化”-自動駕駛系統。

“戲說”時代風云

從“遠在天邊”到“近在眼前”

車可以通過科技控制“自己駕駛”？幾十年前，在很多人眼中這都是天方夜譚。日轉星移，“自動駕駛”已經逐漸成為現實。

青銅時代

自動駕駛究竟是什么時候產生的呢？

1925年，一臺名為“美國奇跡”的無線遙控車的誕生，可以被視作自動駕駛的起點，這恰好與我國“中國制造2025”計劃三步走的第一步實現時間相距100年。在近百年的歷史中，整個產業歷經了從概念誕生，到技術落地，再到逐漸走向產業化、商用化的步驟和過程。

1939年，美國通用汽車首次正式的提出了無人駕駛的概念。1970年，部分車企嘗試用射頻技術來實現自動駕駛的落地。而直到“美國奇跡”無線遙控車問世70年之后的1995年，美國的卡內基梅隆大學才真正地讓無人駕駛汽車在洲際的公路上進行了測試。

如果要深究中國的無人駕駛歷史，其實可以追溯到司南車。古代的指南車又叫做司南車，是古代用來分辨地理方位的車，是中國最早實用發明之一。雖然需要人力行走，但是車上的小人永遠指著南方方面。宋代對其有過還原建造，不過后來文獻里面就沒有記載其原理，這也算是古人對于出行工具自動化的一個探索。

白銀時代

20世紀70年代，科技發達國家開始率先進行無人駕駛汽車的研究。

1984年，美國國防高級研究計劃署（DARPA）與陸軍合作，發起自主地面車輛（ALV）計劃。DARPA于2004年—2007年共舉辦了3屆DARPA無人駕駛挑戰賽，推進了無人駕駛技術更快、更好地發展。再看中國的無人駕駛之路，國防科技大學從20世紀80年代末開始先后研制出基于視覺的CITAVT系列智能車輛。直至1992年，國防科技大學才成功研制出中國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車。

2009年，谷歌開始了無人駕駛的項目，這對于中國的無自動駕駛技術也是一個新的開始。2011年7月，由一汽集團與國防科技大學共同研制的紅旗HQ3無人駕駛汽車完成了286km面向高速公路的全程無人駕駛試驗。2015年4月，長安汽車發布智能化汽車“654戰略”，即建立六個基礎技術體系平臺，開發五大核心應用技術，分四個階段逐步實現汽車從單一智能到全自動駕駛。2015年8月，宇通大型客車從鄭開大道城鐵賈魯河站出發，在完全開放的道路環境下完成自動駕駛試驗，這也是國內首次大型客車高速公路自動駕駛試驗。2018年5月，宇通客車在其2018年新能源全系產品發布會上宣布，已具備面向高速結構化道路和園區開放通勤道路的Level 4級別自動駕駛能力。

以NuTonomy為代表的創業公司也紛紛入局無人駕駛領域。這些企業多采用“一步到位”的SAE Level 4+的無人駕駛技術發展路線。

在技術不斷突破的同時，我國的政策也在不斷的完善。2015年國務院印發的“中國制造2025”國家戰略指出，在節能與新能源汽車領域，提升智能控制等核心技術的工程化和產業化能力。在中央政策的扶植下，各地也紛紛出臺措施，對自動駕駛進行測試和發展。據上海國際汽車城副總工程師李霖介紹，2019年，上海發布了《上海市智能網聯汽車道路測試和示范應用管理辦法（試行）》，總測試道路長度擴展到79.7公里。

黃金時代

有人曾稱“我們離全自動駕駛的到來只是時間問題?！?/p>

現在和未來的一段時間內自動駕駛汽車迎來了黃金時代，各家公司都在投入大量人力物力加緊研發。最近，英國汽車媒體Auto Express對當下的自動駕駛市場進行深入研究，為行業貢獻了一份全景式的自動駕駛手冊。眼下，全球許多國家都有了自動駕駛測試車的身影，車輛不但用傳感器和計算機武裝到牙齒，還有工程師坐鎮車內，監控著自動駕駛系統的一舉一動。鑒于我們還無法跳出測試階段，因此當下的自動駕駛汽車還離不開傳統汽車上的方向盤和油門/剎車踏板。不過，如果有朝一日我們能實現全自動駕駛，就能徹底與上個時代說再見了，你只需上車并設定好自己的目的地就行。過去幾年，自動駕駛汽車確實迎來了大發展，除了一眾走在前面的科技新貴（比如Waymo、Cruise和特斯拉），傳統廠商也奮起直追。

“細說”自動駕駛

聚焦多方性能，劍指關鍵安全

自動駕駛是汽車行業未來發展的方向，這一點恐怕無人能夠改變。那么縱觀自動駕駛技術的當下與未來，又面臨著怎樣的機遇與挑戰？

一蹴而就？

有人說21世紀最貴的就是人。舉個簡單例子，可能一份普通的西紅柿炒雞蛋的成本不到“3元”卻在定價15元，那么其中最關鍵的存在就是“人”。雖然現在的無人駕駛的測驗中還是會有駕駛員的存在，但是這項技術在一定的程度上還是減少了人員的運用，隨著新一輪科技和產業革命的蓬勃興起，自動駕駛已成為各國汽車行業竟相爭奪的“陣地”，擁有廣闊的市場前景，那么為何至今還是處于巨大的爭議中呢？

首先我們肯定的是：自動駕駛為道路安全、出行便捷、新產業業態構建帶來深遠的影響，對加快汽車產業轉型升級有著重要意義。

第一，現在普通市場的車輛對駕駛人要求較為嚴格。對老年人和殘疾人等等都有一定的限制，隨著現在交通環境的復雜，交通規則的也會逐漸變得更加嚴格，當然這也是對交通安全和駕駛人員的安全的負責。這將會導致許多人最后都會因為不滿足于條件而開不了汽車。而無人駕駛在一定的程度上可以改善現在的狀況，可以更好的適應廣泛的人群。

第二，隨著越來越多的出行問題，人們將關鍵聚焦在“出行安全”和“交通擁堵”兩個方面上。自動駕駛的出現可以緩解現在情況，首先在一定程度上，自動駕駛安全特性的全面部署將導致公路死亡人數減少，這些特性包括前向碰撞警告、碰撞剎車、車道偏離警告以及盲區探測。其次，一旦自動駕駛汽車逐步投放并構成交通的一大部分，車載傳感器將能夠與智能交通系統協同運行，對交叉路口的車流進行優化。紅綠燈的時間間隔會根據某些街道的車流量而進行實時動態調整，這將通過提高車流效率來緩解擁堵。

但與此同時不可否認，現在的技術不完善、自動駕駛的相關政策、國民素質問題多，導致自動駕駛不可能一蹴而就。

首先是“外界因素”。第一是天氣。天氣是出行過程中無法控制的因素之一，降雨、霧、灰塵等惡劣的天氣，不僅在不同的程度上給雷達傳感器造成困難，會分散或阻塞激光束，還干擾攝像頭的圖像檢測能力，自動駕駛汽車的辨別能力也會逐漸的減少，使路標和車道標線變得模糊，從而增加交通事故的風險。第二是“某些貧瘠的交通環境”，有些地方落后的公路設施給自動駕駛汽車帶來了挑戰。事故風險上升并且存在嚴重的危險，那就是電腦算法會做出錯誤的決策。其次是“科技的漏洞”。自動駕駛是科學技術極致的體現，所以全面的應用也將面臨的是科學技術對操控系統的威脅，比如黑客入侵、干擾、數據竊取、幽靈車、以及使用強光來致盲攝像頭、雷達干擾或者傳感器操縱。

國家信息中心副主任張學穎指出，一項技術的落地，不可能一蹴而就，自動駕駛技術的產業化更是需要基礎設施政策環境、技術儲備、消費意愿等各方面的培育和支持。

何為決勝關鍵？

即使無人駕駛擁有良好的盈利前景，無人駕駛也不會自動實現盈利，因為有許多方面的因素制約或者促進無人駕駛的真正成功與否。在南京市人工智能咨詢專家、南京航空航天大學兼職教授王勁看來，至少有以下幾個方面的因素：

第一是技術。目前技術最大的瓶頸還是在安全性，但是已經處于突破的前夕。中國則是非常有機會在全球最早實現無人駕駛的國家，因為中國擁有最好的、非常優秀的程序員，中國的程序員技術強，又很拼命，這是非常大的優勢。

第二是資金。中國已經是世界第二大經濟體，能夠有大量的資本投入到無人駕駛行業。

第三是產業。未來將會有三個產業參與到無人駕駛中，第一是高科技產業，像谷歌、百度、華為這些高科技公司，他們能夠推出人工智能的技術，實現無人駕駛系統;第二是汽車產業，諸如造車新勢力、傳統主機廠等等，這些汽車企業恰恰是可以彌補高科技公司在造車方面的不足;第三是出行產業，像美國的優步、中國的滴滴等公司，都將會使用無人車實現出行服務。在無人駕駛領域，三個產業的融合非常重要。哪個國家能夠把這三個產業融合的更好，哪個國家就能夠在未來的無人駕駛領域勝出。

第四是無人駕駛車的成本。目前很可觀的趨勢是可以用“新摩爾定律”來形容，過去摩爾定律是每兩年硬件的成本下降一半，但是計算能力卻提高了一倍，而現在無人駕駛車遵循的是“新摩爾定律”，每半年成本就差不多下降一半，更快更高效。

第五是市場。無人駕駛車會在哪個市場方向、以什么商業模式來落地，當下看來最主流的答案仍是出租車。

第六是國內的政策法規。中國目前相較于國際水平技術略微滯后，但從中國政策法規的角度來講，對于無人駕駛的發展基本上是水到渠成，并不存在瓶頸，國內法律法規基本與無人駕駛技術的發展能夠匹配或者銜接，這讓整個行業都十分有信心。

整體來看，無人駕駛行業面對的不是簡單的愿景問題，而是一個全方位的、多產業的協調推進，目前無人駕駛的發展正處于一個“比厚”的平臺期，它正在快速積蓄能量，當下一個階段到來之時，這個力量將勝過以往的任何時候。

結語

在“互聯網+”滲透在各個領域的時代，加上傳統燃油車市場瓶頸的現狀，各個崗位上的科研人員披荊斬棘、砥礪奮進，為自動化的發展努力，汽車行業也向著“新四化”的目標發展。從自動駕駛技術誕生并不斷更新升級后，關于汽車智能化的爭論就未曾停止過，但自動駕駛技術在仍然在爭議中不斷的發展著，踵事增華，日升月恒。

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蘋果全自動駕駛：未知

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好在，現在福特有了大眾集團的助力，未來Argo將迎來新的快速發展期。

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豐田全自動駕駛：2020年

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大眾集團全自動駕駛：未知

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