我國自動駕駛汽車行業發展現狀及存在問題的探討

徐志剛 張宇琴 王羽 宋瑞 王潤民 趙祥模

摘 要：自動駕駛汽車已成為全球發展趨勢，但在中國發展有其獨特的優勢與劣勢。文章總結了自動駕駛汽車發展的背景及研發、測試現狀，梳理了近年來我國政府出臺的相關政策、法規，分析了其在中國發展遇到的阻力與助力，提出了其在中國的發展趨勢，自動駕駛汽車將帶動整個汽車行業發生改變，顛覆性地重構消費者的出行體驗。關鍵詞：汽車技術;自動駕駛汽車;行業發展;汽車測試;行業法規;行業預測中圖分類號：U461.99 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1671-7988（2019）01-13-09

Discussion on the development status and existing problemsof China'sself-driving car industry

Xu Zhigang¹， Zhang Yuqin¹， Wang Yu²， Song Rui²， Wang Runmin²， Zhao Xiangmo¹

（ 1.School of information engineering， chang'an university， Shaanxi Xi'an 710064;2.China Automotive Technology&Research Center Co.Ltd， Tianjin 300300）

Abstract：Autonomous Vehicles（AV） have become a global trend， but there are unique advantages and disadvantages in China. Article summarizes the background of the development of Autonomous Vehicles and the present situation of research and development， testing， combed the in recent years， our government has issued relevant policies， laws and regulations， analyzes its development encountered resistance and power in China， puts forward its development trend in China， Autonomous Vehicles ?will drive the whole auto industry change， disruptive to refactor the consumer travel experience.Keywords： Automotive technology; Autonomous Vehicles; Industry development; Automobile testing; Industry regulations; Industry estimatesCLC NO.： U461.99 Document Code： A ?Article ID：1671-7988（2019）01-13-09

引言

自動駕駛汽車（Autonomous Vehicles，AV）指一類能夠以高度智能化的方式實現自主環境感知、行駛規劃決策和車輛控制功能的汽車^[1]。AV由多個軟硬件系統整合而成^[2]，概念系統結構如圖1所示，包括感知層、認知層、決策層、控制層、執行層五部分，主要用于完成感知定位、路徑規劃、行為預測、軌跡生成、控制執行等五種功能^[3]：1）感知定位功能通過車輛上裝備的多種傳感器的相互校驗和信息融合實現;2）基于實時定位和感知信息，AV需要根據目的地位置、道路幾何設計、交通控制規則等相對長效的信息規劃和更新行駛路徑;3）行為預測通過推斷臨近環境中其他交通參與者的未來短期行為，為下一階段生成行車軌跡提供周邊動態障礙物的運動方向速度等信息;4）軌跡生成指結合規劃路徑信息與行為預測等信息，生成各個目標點之間的多個路徑點，主要包含每個軌跡點的速度、朝向、加速度和車輪轉向;5）AV的控制執行機構通過通信總線把規劃出的行車軌跡轉化成控制信號，發送給車輛動力及機械機構，由于此階段所有數據處理均在計算平臺上完成，因此平臺設計和性能直接影響AV控制系統的實時性和魯棒性。

低下的通行效率以及頻發的交通事故已成為當前民眾最為頭疼的難題，從駕駛和擁堵中解放出來成為社會新訴求。隨著智能交通、車聯網以及人工智能等領域理論和技術的快速發展，自動駕駛汽車不僅能夠提供比傳統有人駕駛汽車更加舒適、安全、節能、環保的駕乘體驗^[4]，而且可以極大地改變各類人群的出行方式，有望在緩解交通擁堵、減少交通事故及能源消耗等方面發揮重要作用^[5]。目前，美國在智能駕駛決策和控制技術及網聯化方面^[6]處于領先地位，標準、新技術研發、關鍵芯片、產品開發、通信應用等基本形成了比較成熟的體系，在智能汽車產業鏈的上、中、下游均有成熟的供應商及產品，具有很強的國際競爭力^[7]。歐洲sim^TD項目開展跨國高速公路測試，驗證協同式智能安全系統。與此同時，奔馳、奧迪、沃爾沃等企業紛紛推出自動駕駛測試車輛，預計2025年左右量產。日本智能交通系統建設起步早，基礎設施及信息化程度高，豐田、日產等汽車企業主導智能網聯汽車的研發，計劃于2030年實現全自動駕駛系統的市場化。

本文對我國自動駕駛汽車近年來的研發現狀、測試監管現狀及國家出臺的相關政策法規進行了梳理，并對當前存在的問題進行了探討。

1 背景

在中國，自動駕駛汽車行業發展目前已經上升至國家戰略層面，交通運輸部于2017年12月要求交通部法制司、公路局、運輸服務司、公路院及長安大學等相關單位結合工作實際，從技術發展趨勢、部委間協調事項、標準制定、法律法規修訂、自動駕駛試驗場和測試區建設、智慧公路示范、模擬測試平臺建設等方面就當前存在的突出問題及下一步工作推進思路給出反饋^[8]。根據要求，長安大學向中國交通運輸部提交了一份60頁的白皮書，介紹了自動駕駛汽車行業在中國的現狀和存在的問題。同時，長安大學《中國公路學報》雜志社還組織了《中國汽車工程學術研究綜述·2017》^[9]綜述性論文的撰寫工作，在該論文中，筆者對自動駕駛的發展現狀及趨勢進行總結。現在幾乎每一家汽車公司都在研究無人駕駛汽車，新技術可以接管部分駕駛工作，或將完全接管，無人駕駛肯定會到來。目前有必要對國內自動駕駛行業現狀進行行業指導，避免重復建設、投資。

2 我國自動駕駛行業相關管理部門及政策

目前，國家對于自動駕駛汽車發展的支持力度正在不斷加大^[10]，根據需要國家自然基金委員會、工信部、科技部、交通運輸部、國家發改委和國家測繪局等多個部門都已經出臺了推進其進程的相關重大項目及行業發展政策^[11]，如表1所示。在《汽車產業中長期發展規劃》中明確指出到2020年，汽車DA（駕駛輔助）、PA（部分自動駕駛）、CA（有條件自動駕駛）系統新車裝配率超過50%，網聯式駕駛輔助系統裝配率達到10%，滿足智慧交通城市建設需求。到2025年，汽車DA、PA、CA新車裝配率達80%，其中PA、CA級新車裝配率達25%，高度和完全自動駕駛汽車開始進入市場^[12]。

3 我國自動駕駛汽車研發現狀

當前，國內外智能汽車產業已經進入高速發展時期，諸多傳統整車企業、互聯網企業及新興創業企業等均率先開展產業布局，通過強強聯合、優勢互補等方式，力爭在竟爭中占據主動地位。

中國早在20世紀80年代就開始了對自動駕駛汽車的研究。八五期間，由清華大學、國防科大、北京理工大、浙江大學和南京理工大學五家院校共同研制成功了中國第一臺無人車ATB-1（Autonomous Test Bed-1）^[15]。該車在1996年進行的演示實驗中，直線道路自主行駛速度最高達到21km/h，彎道速度最高可達12km/h。ATB-1的誕生標志著中國無人駕駛行業正式起步并進入探索期，無人駕駛的技術研發正式啟動。高校、研究所、汽車廠和新型創業公司是我國主要的汽車研發機構，其中，高校和研究所主要包括國防科技大學、軍事交通學院、清華大學、西安交通大學、北京理工大學、北京聯合大學、長安大學、同濟大學、上海交通大學、武漢大學、中科院合肥物質研究所等科研院所，典型的無人車如圖3所示。國防科技大學在自動駕駛技術上在國內一直處于領先水平，2002年國防科技大學研制成功的紅旗CA7460，在正常交通狀況的高速公路上，可根據前方障礙車輛的情況自動進行車道變換，其最高時速超過110km/h。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286 公里的高速全程無人駕駛試驗，人工干預的距離僅占總里程的0.78%。2012 年，軍事交通學院的“軍交猛獅Ⅲ號”以無人駕駛狀態行駛 114 公里，最高時速 105 公里/小時。

為了促進自動駕駛技術的交流和發展，2009年以來，國家自然科學基金委員會舉辦“中國智能車未來挑戰賽”，吸引多個高校和研究機構參與，從2009年至今已經舉辦了9屆比賽。之后，中國智能汽車大賽、世界智能駕駛挑戰賽、i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽也陸續開辦（見表2）。

在2017年中國智能汽車大賽中吸引了來自科研院校及企業的12支隊伍參賽，此次比賽是國內無人駕駛比賽首次使用賽事級別的比賽專用跑道，能夠滿足無人駕駛車輛的多種測試工況^[16]。2018年5月第二屆世界智能駕駛挑戰賽在天津開賽，本屆挑戰賽報名參賽的隊伍總數達到91支，比上屆參賽隊伍數量增加了一半。其中，國外參賽隊伍9支，是國內首次具有國際車隊參與的智能駕駛賽事，同時也是國內外首次在真實高速公路上開展無人駕駛比賽^[17]。圖4為2017年世界智能駕駛挑戰賽中長安大學參賽情況。

在2018年8月24日剛剛閉幕的智博會中，作為智博會的重要活動之一，首屆i-VISTA自動駕駛汽車挑戰賽充分利用了重慶獨特的地理、氣候和復雜交通場景，致力于開展面向全球的車企、科技企業、高校等參與的自動駕駛汽車公開道路的頂級賽事^[18]。比賽期間，來自豐田汽車、長安汽車、北汽福田、吉利汽車、重慶力帆等知名車企和清華大學、長安大學、北京航空航天大學、武漢大學等知名高校的30多支自動駕駛汽車車隊同臺競技^[19]，開展了“自動駕駛城市交通場景挑戰賽”、“自動駕駛創新應用挑戰賽”、“自動駕駛商業化進程挑戰賽”、“AEB自動緊急制動系統挑戰賽”和“APS自動泊車系統挑戰賽”5個項目30多個場景的實車路演競逐。經過激烈角逐，長安大學的“信達號”和“前行者”車隊都有獲獎。在此期間，上汽、北汽等傳統車企也逐步布局。2015年上海車展，上汽展示了自主研發的第二代智能駕駛汽車iGS，經過路試，iGS智能汽車在60-120公里的工況下，已經初步實現了遠程遙控泊車、自動巡航、自動跟車、車道保持、換道行駛、自主超車等智能行車功能^[20]。早在2013年北汽汽車研究院就對“智能車”進行了立項研究，并已完成了數萬公里的上路實測，北汽新能源和北京聯合大學共同研發的無人駕駛E150EV，可結合GPS、車載攝像和3D傳感器來準確的完成自身定位。長安汽車無人駕駛首輛樣本在2015年10月31日于重慶完成了國內首次亮相，目前，長安已經完成了1級的智能駕駛技術應用，如全速自適應巡航、緊急剎車、車道保持等。2018年2月15日，百度Apollo無人車亮相央視春晚，在港珠澳大橋開跑，并在無人駕駛模式下完成“8”字交叉跑的高難度動作。2018年4月20日，美團和百度已經達成協議，計劃率先在雄安試驗無人駕駛送餐。

自國務院在2015年發布《中國制造2025》起，以自動駕駛技術為重點的智能網聯汽車成為未來汽車發展的重要戰略方向^[21]，大批初創企業投身自動駕駛領域（見圖5）。2017年12月2日，“阿爾法巴智能駕駛公交系統”在深圳福田保稅區首發試運行，該智能駕駛公交系統能對突發狀況做出反應，已實現自動駕駛下的行人車輛檢測、減速避讓、緊急停車、障礙物繞行變道、自動按站停靠等功能^[22]。目前馭勢科技已與杭州來福士廣場、廣州白云機場等進行戰略合作，在廣州白云機場投入一輛無人駕駛車，讓其在航站樓與停車場之間提供擺渡服務^[23]。2018年5月15日，自動駕駛初創公司 Roadstar.ai 宣布已完成1.28億美元的A輪融資（約合8.12億人民幣），此次融資是截至目前國內無人駕駛領域宣布的最高融資額。今年3月，Roadstar.ai放出了一段其無人車在深圳公開道路上試跑的視頻，視頻中Roadstar.ai的無人駕駛林肯MKZ，在道路旁有高大樹木遮蔽，光照條件頻繁變化的場景中，靈活地穿梭在車流中，不僅能識別紅綠燈、左轉待轉，在加減速操作也表現得較為平順^[24]。在攻克了路測難題后，目前Roadstar.ai正在自建模擬器。主線科技選擇了港口作為主要落地場景，聚焦于集裝箱卡車的L4級自動駕駛技術，2017年12月28日，與北方最大港口天津港簽訂協議，將在后者的集裝箱卡車上搭載其自動駕駛方案。2018年4月12日，全球首臺無人駕駛電動卡車港口試運營，本次示范運營項目由主線科技、天津港集團和中國重汽集團共同實施，在無人工干預的情況下，卡車完成了自動行駛、精確停車、集裝箱裝卸、障礙物避讓和超車換道等制定科目^[25]，實現了集裝箱從岸橋泊位到堆場的無人自主水平運輸。

除此之外，中國汽車產業創新發展聯合基金（見表3）、國家自然科學基金的重大項目、國家重點研發計劃“新能源車”重點專項（見表4）也投入大量經費資助自動駕駛技術的研發。國家自然科學基金委員會關于2017年度重大項目評審結果中，陳虹教授牽頭組織申報的“極限工況下汽車主動安全協同控制及應用驗證”重大項目獲得批準，批準經費1739.8萬元^[26]。

4 我國自動駕駛汽車測試和監管現狀

無人駕駛汽車是不是比人類駕駛的汽車更安全？關于這個問題業界一直存在爭議。以分析國家安全享譽全球的蘭德集團（Rand Corporation）最近公布報告稱，無人駕駛汽車的安全性很難確定，因為沒有足夠的時間進行測試。要確保無人車正式投入使用后的安全性，必須建立起系統的測試理論框架，并對無人車測試方法、測試技術和測試流程進行深入研究并開發相應的檢測裝備。長安大學在自動駕駛測試理論方面建立了智能汽車測試金字塔模型（見圖6），該模型將智能汽車測試分為“元功能測試->性能測試->加速虛擬測試->真實環境測試->用戶體驗測試”5個層次和“仿真測試、實驗室測試、封閉測試、開放測試”四種類型。該模型對智能汽車的功能與性能進行分級、分類測試，做到由易到難，由簡入繁，通過多尺度、多層次等形式反映出智能汽車最全面的功能和性能指標，從而保證智能汽車上路前的安全。

4.1 無人車零部件及元功能測試

零部件作為無人車的基礎，其測試評價方法的研究對安全輔助駕駛有著重要意義。作為核心部件，攝像頭被廣泛使用在物體識別及物體追蹤等場景中，在車道線檢測、交通燈幀測、人行道檢測中都以攝像頭為主要解決方案。為了加強安全性，現有的無人車實現通常在車身周圍使用至少八個攝像頭，分別從前、后、左、右四個維度完成物體發現、識別、追蹤等任務^[33]。激光雷達的應用采用光飛行時間法（TOF），即通過發射和接受激光束，計算激光遇到障礙物的折返時間，分析得出目標與設備的相對距離，并測量得到障礙物的輪廓，這些信息經過處理能夠獲得3D環境地圖，且精度能夠達到厘米級，具有障礙物檢測、動態障礙物識別跟蹤、路況檢測、實時定位和環境建模的功能。毫米波是指頻率位于30GHz到300GHz之間的電磁波，由于毫米波雷達探測距離遠，精度較高，穿透霧、灰塵的能力強，能夠全天候全天時工作，近年來，開始被應用于ADAS，并成為自動駕駛所需的傳感器。

智能汽車元功能（Meta Function）是指智能汽車基本的功能，從大類可以分為：感知、決策和執行，每一大類又可以分解為若干個小類，繼續對各小類進行分解，直至得到無法分解的元功能。對每一個元功能進行測試，是獲得智能汽車基礎數據的重要手段，是對后期測試手段和標準選擇的重要支撐。

4.2 基于在環仿真的無人車室內快速測試

基于軟硬件在環仿真的無人車室內快速測試系統，通過構建道路交通場景數據庫，完成車輛子系統、臺架子系統和虛擬現實子系統之間的深度融合，實現無人車安全性、敏捷性、可靠性、舒適性、環保性及智能性的綜合快速測定^[34]。這種系統可以在室內臺架上模擬大量危險工況對無人車進行在環仿真測試，極大地提高了測試效率^[35]。目前世界各國積極關注這一測試模式，并投入大量的人力和物力進行研發，長安大學目前聯合相關企業已經開發出了原型系統樣機（如圖7）。

4.3 基于封閉試驗場的無人車功能與性能測試

建設專用封閉試驗場，搭建多種交通應用場景，通過專業的測試設備和定量化的評估可以實現無人車功能和性能的全面測試，為此，智能網聯汽車測試示范區陸續在全國開花（見表5），近兩年，除工信部合作推進的一批智能網聯或自動駕駛示范區成立外，陸續有部分省市通過與機構合作，通過資本合作等形式，打造基于自身產業需求的智能網聯汽車測試場景。2018年7月10日，交通運輸部為首次認定的三家“自動駕駛封閉場地測試基地”——長安大學車聯網與智能汽車試驗場、公路交通綜合試驗場、重慶基地授牌。長安大學試驗場作為國內唯一通過認證的高校單位，擁有LTE-V、4G-LTE、DSRC、Wi-Fi和EUHT五種通信網絡并存的多模式車聯網異構網絡，UWB超寬帶高精度定位系統和高速彎道，模擬交叉口、隧道、橋梁等基礎設施，可對外開展車聯網與智能汽車測試與認證服務。公路交通綜合試驗場涵蓋不同測試場景，能夠滿足多場景的自動駕駛測試需求^[36]，建有用于自動駕駛測試的支持系統。此外，還建有交通氣象綜合模擬試驗室、電磁兼容試驗室、自動駕駛半實物仿真試驗室、駕駛模擬試驗室等一批國內先進的專業試驗室。重慶基地不僅可以針對性地測試驗證自動駕駛汽車安全、效率、駕駛行為、異常處理能力等單方面的性能，還可以組合考驗自動駕駛汽車的綜合性能，擁有國際上最先進、使用范圍最廣的成套自動駕駛測試設備，擁有具備專用短程通訊、高精定位、環境感知等功能的復合路側基礎設施及自主研發的路側終端、車載終端及智能監控系統。

4.4 基于開放道路的無人車測試

開放道路測試作為無人車商用的最后一步，也是最艱難的一步^[37]，但好在我國的無人車測試正在逐步規范。2017年12月，北京市交通委、市公安交管局、市經濟信息化委聯合制訂的《北京市關于加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見（試行）》及《北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）》^[38]對外公開發布，在中國自動駕駛公開道路測試方面具有里程碑意義。此外，上海市于3月也正式發布了《上海市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》^[39]，并頒發全國首批智能網聯汽車開放道路測試號牌，同時劃定了安全性高、風險等級低的 5.6 公里城市道路，作為第一階段智能網聯汽車開放測試道路。繼北京上海之后，重慶市成為第三個出臺自動駕駛相關路測管理的城市，同時杭州、深圳、長沙等城市也紛紛準備加入自動駕駛開放道路測試的行列中。

這些城市對于無人車路測的管理辦法涵蓋測試主體、駕駛人及測試車輛、測試申請及審核、測試管理、交通違法和事故處理等章節。

一是測試主體、測試駕駛人和測試車輛的基本要求。對測試主體提出單位性質、業務范疇、事故賠償能力、測試評價能力、遠程監控能力、事件記錄分析能力及符合法律法規等7個條件;對測試駕駛人提出簽訂勞動合同或勞務合同、經過自動駕駛培訓、無重大交通違章記錄等要求;對測試車輛提出注冊登記、強制性項目檢驗、人機控制模式轉換、數據記錄與實時回傳、特定區域測試以及第三方機構檢測驗證等6個基本要求。

二是測試申請及審核程序。規定由省、市級政府相關主管部門選擇測試路段并公布，提出申請測試所需的基本材料。明確測試通知書發放和變更要求及所包含信息，臨時行駛車號牌申領、發放程序及跨省、市申請測試的相應要求。

三是測試管理的基本要求。分別提出測試主體、測試車輛和測試駕駛人在開展測試過程中攜帶通知書、醒目標示、操作接管、車輛轉場和上報測試總結等要求。明確省、市級政府相關主管部門撤銷測試通知書、收回臨時行駛車號牌適用的情形。

四是交通違法和事故處理。明確交通違法處理和事故責任認定的依據，相應的處理和處罰部門。在測試期間發生交通違法行為的，按照我國道路交通安全法律法規對測試駕駛人進行處理;發生交通事故的，按照道路交通安全法律法規等認定當事人責任和賠償責任，如構成犯罪還應追究其刑事法律責任;在發生交通事故后，當事人有義務保護現場并報警;此外，測試主體和省、市級相關主管部門也應分別在發生事故時和事故責任認定后按照規定時間上報事故情況。

隨著測試工作深入開展以及測試范圍逐步擴大，不斷積累解決自動駕駛上路測試的相關經驗，并將路測管理辦法逐步應用到我國整體立法工作中，對于加快推動我國無人駕駛汽車落地具有重要價值。

5 我國自動駕駛汽車相關法律法規及標準體系的建設

5.1 法律法規建設

作為一項具有革命性的新技術，自動駕駛技術能夠大幅降低消費者的駕駛風險，但同時也會增加制造商因產品缺陷而承擔責任的風險^[40]。一旦發生交通事故，如何在消費者、制造商與受害人之間進行微妙的利益平衡顯得尤為重要。對此，應配置適當的責任規則，既要充分救濟受害人，又要鼓勵制造商革新技術，讓消費者保持購買欲望，以便盡快推動自動駕駛汽車進入市場，發揮其巨大社會價值，避免制造商責任日益加重，從而挫傷制造商革新技術的積極性的現象出現^[41]。

對于具體的規則構建本文認為要分成三種情形討論^[42]：

1）對于自動駕駛輔助汽車而言，在駕駛輔助階段，系統并不實際承擔駕駛任務，使用人才是真正的駕駛者，全程控制汽車的運行，對其間發生的事故適用現行交通事故侵權責任規則即可。當然，如果事故是由輔助技術本身的故障造成的，且使用人無法糾正，制造商對此須承擔產品責任。

2）對于完全無人駕駛汽車而言，其主要依靠自動駕駛系統完成主要甚至全部的駕駛行為，在發生交通事故后便可圍繞無人駕駛汽車產品進行追責。但是，如果對方是故意的，則無人駕駛汽車不承擔責任。

3）對于自動駕駛汽車而言，人類駕駛員需要根據自動駕駛系統要求進行駕駛行為的接管，北京市出臺《加快推進自動駕駛車輛道路測試有關工作的指導意見》（以下簡稱《指導意見》）第4條和《自動駕駛車輛道路測試管理實施細則》（以下簡稱《實施細則》）第10條就明確規定，測試車輛應安裝提醒裝置，測試駕駛員在自動駕駛失效時應立即接管。^[43]此時，如果使用人未作合理應對，可能會存在侵權問題?？紤]到使用人待定駕駛者的身份以及系統本身的故障，使用人與制造商應當對外承擔連帶責任，對內則依據各自的過錯以及原因力大小分擔責任。

5.2 標準體系建設

為了加強頂層設計，全面推動車聯網產業技術研發和標準制定，推動整個產業的健康可持續發展，工業和信息化部、國家標準化管理委員會組織制定《國家車聯網產業標準體系建設指南》^?[44]。

圖8所示車聯網產業標準體系建設圖清晰地表明了國家積極引導和直接推動跨領域、跨行業、跨部門合作的戰略意圖。在國家法律政策和戰略要求的大框架下，充分利用和整合各領域、各部門在車聯網產業標準研究領域的基礎和成果，調動各個行業通力合作，共同制定具有中國特色的車聯網產業標準體系。

按照智能汽車的技術邏輯結構、產品物理結構、智能化等級劃分和系統工程過程的構建思路，綜合不同的功能要求、產品和技術類型、各子系統間的信息流和數據流，將智能汽車標準體系框架定義為基礎、通用規范、產品與技術應用、相關標準4個部分（見圖9），其中智能汽車測試相關的標準被列入“通用規范”-“功能安全”中^[45]。由于相關技術及產業尚處于快速發展階段，新技術、新產品、新應用、新模式不斷出現，為避免對智能網聯汽車相關技術及產業的發展形成制約或障礙，智能網聯汽車標準體系將根據發展狀況，不定期地更新、修訂與完善。只有這樣，標準體系才能有效發揮其對產業的基礎支撐、引導和規范的作用，促進中國智能網聯汽車技術及相關產業整體競爭力的提升，助力 《中國制造2025》 國家戰略目標的實現。

6 存在的問題及探討

自動駕駛作為人工智能技術周期演進過程最被看好的領域之一，受到資本市場的熱捧，資金注入促使產業發展速度加快，同時，國內消費者對于改善交通的訴求以及對新技術、隱私數據的開放態度有利于自動駕駛的落地。盡管如此，目前仍存在各種挑戰推遲這項技術的推廣。

6.1 技術方面

中國自主企業技術基礎比較薄弱，導致中國的無人駕駛汽車在傳感器感知、控制決策等方面仍然缺乏核心技術，在雨、雪、霧霾等天氣情況下^[46]，攝像頭捕捉圖像能力、雷達感應能力均下降，進而無法做出精確的判斷，而國外自動駕駛行業的供應商在某些技術的成熟度和市場接受度上要優于國內，尤其在激光雷達、計算機視覺和汽車制造技術方面^[47]，目前無人車核心技術還是主要依賴進口，相關企業在大公司的包圍下需要另辟蹊徑，形成獨有的核心技術優勢，彌補我國在自主知識產權方面的缺陷。此外，無人汽車離不開車聯網，包括車與車、車與人、車與道路基礎設施間通信（V2X），目前來說，推動車路協同的最大難題在于車路協同體系框架及通信協議的標準制定，標準體系不完善必將影響其應用^[48]。同時，維護通信通道以及上網、定位數據等信息安全也至關重要^[49]，因為惡意干擾可能造成無人車運算出錯，帶來不必要的風險^[50]。

6.2 政策法規方面

國內已經出臺了《汽車中長期發展規劃》，并正在制定《智能網聯汽車管理規范》和智能網聯汽車產業標準體系，從各地政府對待自動駕駛企業生產和落地的態度上，能夠看出政府層面對于能夠帶來顯著社會效益的新技術的歡迎和支持。但效益預期的另一面是潛在的社會風險，如：不成熟的自動駕駛技術帶來的交通事故;法律法規中對交通事故的責任歸屬劃定糾紛;大量司機失業帶來社會不穩定因素;企業收集利用用戶數據引發隱私問題;黑客惡意利用漏洞造成社會性危害。國家層面的相關政策發展框架能否制定實施成為自動駕駛的一大挑戰。

6.3 測試方面

目前國內外僅在智能汽車局部功能的測試如倒車雷達、自適應巡航、前向碰撞、自動泊車等，但遠未形成智能汽車的系統測試理論和框架體系，即目前國內外還沒有完善的相關標準規范，系統的智能汽車測試標準應當滿足智能汽車基本功能的流程化測試，包括仿真測試和實車測試等。

6.4 人才方面

當前，國內從事自動駕駛的研發團隊人數已超過美國，但仍主要依賴海外渠道的引進。國內自動駕駛AI人才的培養機制尚為落后，還無法適應自動駕駛行業發展的速度。尤其需要指出的是，同時具備科學家水平和商業運營能力的復合型人才尤其缺少，很多潛在的可能性還無法被有效挖掘出來。國內高校還未形成針對自動駕駛方向的系統化人才培養機制，還是主要依托于車輛工程、計算機、自動化、軟件工程、電子信息工程類專業培養具有某一方面特長的本碩博人才，培養具有全面系統知識體系的自動駕駛人才任重道遠。

6.5 產業發展方面

中國是繼歐美之后自動駕駛發展最為迅速的市場，盡管在固有的汽車部件制造技術方面仍然落后，但在算法、數據等方面并不落下風，而且龐大的市場規模使中國有機會成為最早商業化落地自動駕駛的國家。我國在 LTE 領域已經占據了技術與標準高地，LTE-V/5G 有可能成為我國自主的車聯網通信系統，有利于帶動我國通信與汽車產業的協同發展。協同國家北斗發展戰略，結合北斗地基增強系統的建設，推廣基于北斗高精度定位、多模式通信及網關的智能車載終端。當前傳感器領域，以攝像頭為主的計算機視覺方案和激光雷達方案最受矚目，前者亟待突破圖像識別準確率的天花板，后者則向低成本、量產化方向發展;高精度地圖能夠提供更完備的周邊環境信息，提供決策支持，目前進入商業化嘗試階段;芯片方面國內企業以打造 AI 專用芯片作為發展方向;算法方面，國內初創企業眾多，試圖打造通用的自動駕駛解決方案;車聯網和車路協同使自動駕駛汽車擁有更安全可靠的感知預判能力，需要國家層面的推動。

7 結語

自動駕駛汽車能夠在很大程度上解決環境污染、交通擁堵、事故頻發等問題，帶來很大的社會效益，促進整個汽車工業的進一步完善^[51]，可以說，自動駕駛汽車是汽車工業發展的必由之路^[52]，將帶動整個泛汽車行業發生改變，顛覆性地重構消費者的出行體驗。

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