除了解放方向盤，自動駕駛我們還應該關注什麼？_風聞

新眸科技組作品

作者｜桑明強

最近國內自動駕駛領域關注的焦點，除了“北京發放無人化載人示範應用通知書，百度成為首批獲准企業”，還有一張圖在網上流傳很廣。

百度創始人、董事長兼CEO李彥宏在朋友圈轉發了一篇名為《中國首次允許「方向盤後無人」，自動駕駛上演「全球爭霸賽」》的文章，並表示“無人駕駛肯定會出事，甚至會出死亡事故，只是這個概率比有人駕駛低多了。”緊接着，中國工程院院士、清華大學智能科學講席教授、智能產業研究院院長張亞勤也評論道，“要低至少一個數量級。”

關於自動駕駛，人們一直因技術信任機制缺乏，導致了一定程度上的認知偏差。很顯然，李彥宏和張亞勤這番表態，就是在説明“自動駕駛要比人類駕駛更安全，但並非‘0’事故。”

事實也的確如此，因為駕駛員本身是交通安全中最不確定的因素。

技術拆分邏輯上來講，自動駕駛的核心技術被分為3個部分：感知、規劃和控制，放到具體的行車場景中，感知就相當於人開車時看路、獲得路面信息，規劃相當於在腦子裏處理路面信息並且輸出駕駛決策，控制就相當於人操控手腳進行駕駛。就目前來看，比起操控運行，感知和規劃才是自動駕駛的最大難題。

這一點，從北京發放無人化載人示範應用通知書就能佐證，這是中國首次允許「方向盤後無人」，在北京經開區60平方公里的範圍內，只要打開「蘿蔔快跑」，乘客就有可能打到一輛主駕駛無安全員的自動駕駛汽車，在歐美愈加重視自動駕駛，甚至上升到國家戰略高度的當下，這對於國內自動駕駛行業來説，是一個積極的信號。

經過多年的鑽研和沉澱，和國外相比，其實國內自動駕駛技術和產業發展並不落後，甚至在某些方面已經超過歐美。但我們也應該注意到一個問題，即迴歸到場景落地層面，眼下國內自動駕駛亟須要解決的，是運營資質、產品合規、監管合規等制度性建設問題，政策先行，就好比一顆定盤星，尤其在公共交通安全領域。

01

別曲解了無人駕駛，它比有人駕駛安全

一個容易被忽視的現狀是，過去發生的很多事故都是因為駕駛員的錯誤感知和決策造成的。

根據世界衞生組織的數據，汽車事故是全球第二大死亡原因。根據CIDAS（中國交通事故深入調查）數據庫顯示，2011年至2021年5664起乘用車參與的事故案例中，駕駛員人為因素佔比約為81.5%。其中，因駕駛人無法對危險進行提前識別和感知，導致駕駛人主觀錯誤造成事故佔比79.9%，因未按規定讓行發生的事故佔比43.4%。有相關專業分析機構的數據表明，用自動駕駛汽車取代人類駕駛員，每年可以減少多達100萬的全球死亡人數。

從本質上來看，自動駕駛汽車類似於人類駕駛車輛具有相同要求的機器人，它們具備和人類駕駛員相同的技能，包括駕駛、停車以及識別周圍環境並做出相應的判斷，不同的是，智能汽車的背後是人工智能技術，他們不會被情緒影響，對複雜的交通環境感知和識別能力更強。

去年12月，由中國汽車技術研究中心編制的《自動駕駛汽車交通安全白皮書》正式發佈，這是全球首個關注自動駕駛汽車道路交通安全性的研究報告，白皮書從三個方面説明了自動駕駛安全性更高：

首先，自動駕駛依靠全方位的感知系統、智能的決策系統和精確的執行系統，可以避免人類駕駛中的疲勞駕駛、違規駕駛、酒後駕駛等危險行為；其次，自動駕駛可通過多種傳感器的融合和車路協同技術對周圍環境進行全視角預先感知，可以提前規避風險；最後，自動駕駛汽車具備自我學習和不斷升級能力，基於人們出行當中的剛需、痛點和高頻問題，從源頭上改善所有參與者的信任機制，讓出行中所有節點都“有跡可循”。

但白皮書也強調，自動駕駛與“0”事故不能劃等號  。  歷史的經驗告訴我們，每一項技術的應用和發展，都要經歷持續進化的過程，是有階段性的，無論是膠捲時代的終結，還是PC互聯網被移動互聯網取代，自動駕駛也不例外，作為下一代的新興技術，在發展的過程中難免會遇到許多彷徨和挫折，但如今的進步也是肉眼可見的。

安全是汽車產業發展的永恆主題，就目前來看，國內已經有一些主機廠在規劃量產了“準L3級”自動駕駛功能，當然，真正的L3級要獲得認可，就必須考慮是否獲得政府機關發送的准入牌照，而這對於技術落地和行業發展來説，往往是最為關鍵的一步。

02

搶佔國際標準和規範，  亟需政策先行

今年4月，中汽中心首席專家秦孔建發佈了一份題為《面向中國用户實際需求的自動駕駛評測》的調研報告。報告指出，從消費者關注情況來看，自動駕駛產品已成為主流配置，日益影響着消費者的購車決策；但從購車原因調研情況來看，自動駕駛帶來的安全性和舒適性提升是消費者意願購買的主要原因，而自動駕駛技術的成熟度、使用範圍、接管便利性是消費和購買過程中最主要的擔憂。

某種程度上來説，這也解釋了為什麼自動駕駛會成為世界各國的“兵家必爭之地”。

這種角逐既體現在各路玩家在技術上的升遷，也體現在各國在政策方面的完善。在剛剛過去的2021年，美國交通部發布了《自動駕駛車輛綜合計劃》；日本發佈了《面向實現和普及自動駕駛的措施報告及方針》，其中本田Legend搭載了L3級自動駕駛功能，已經允許駕駛員脱手；在德國，新《自動駕駛法》獲批，允許L4級自動駕駛汽車開展商業試運行。

到了2022年，美國NHTSA發佈了《無人駕駛汽車乘客保護規定》，明確了全自動駕駛汽車無需配備傳統的方向盤；日本警察廳將提出一項在農村地區使用L4級自動駕駛汽車的制度議案；至於德國，在今年3月的奔馳創新與技術日上，已經向外界展示了L4級全自動無人泊車系統。

反觀國內，從去年3月公安部發布《道路交通安全法（修訂建議稿）》首次從法律上對具有自動駕駛功能的汽車進行道路測試，到同年4月工信部發布《智能網聯汽車產品准入指南征求意見稿》；再到今年工信部推進自動駕駛准入試點。雖然此次頒發主駕無人的RoboTaxi上路牌照，被外界認為是北京市在自動駕駛安全監管政策上邁出的重要一步，但總體節奏上還是要落後於歐美和日本方面。

在清華大學計算機系教授及博士生導師、人工智能專家鄧志東看來，“在自動駕駛的下半場，商業化運營十分關鍵。期待我們的政策規劃與部署，不僅要能夠跟得上美歐自動駕駛快速發展的步伐，而且還要能更加有利於儘早實現全無人車上路和自動駕駛產業的商業化落地，小步快跑，以點帶面實現政策支持層面上的突破，同時又能夠使相應的安全風險可控、可預期。”

03

為什麼要重視智能網聯汽車產業發展？

某種程度上來説，自動駕駛並非只是一項新技術，它的背後其實是產業鏈之爭。

對於研究下一代智能汽車的系統設計、軟件開發而言，需要解決包含架構設計、功能開發、車輛控制等方面的諸多問題，這就意味着它並不是單個玩家的獨角戲，想要實現真正意義上的智能汽車，背後需要產學研以及政府方面多方助力和監管。對於眼下的國內自動駕駛行業生態來説，這極有可能是一次對歐美彎道超車的絕佳機會。

在今年的兩會上，全國人大代表、廣汽集團董事長曾慶洪在議案中建議，應修改《道路交通安全法》相關條款，其中就包括增加並明確“機器駕駛人”的定義，以及增加“將智能駕駛汽車產品責任保險納入強制保險的範圍，分散相關責任主體的風險”有關的法律規定。在產業方面，他還建議加大支持力度和人才引進力度，政府、研發機構和企業三方合力推動產業發展。

在過去十年裏，我國自動駕駛在研發方面取得了重大的里程碑。出現了以百度Apollo為首的一批具有國際競爭力的玩家，在車路協同領域也走在國際前沿。隨着計算能力強大的人工智能技術的興起，豐富的道路環境檢驗和實踐，我國已經具備了發展自動駕駛技術的良好土壤，而智能網聯汽車產業，也有可能長成經濟建設的一大分支。

可以預見的是，未來世界各國會加速推動自動駕駛發展，全球範圍內展開的競爭已經如火如荼，在這個關鍵期，我們必須在既有優勢的基礎上，再接再厲，政策先行，讓Robotaxi這類具有競爭力的玩家能夠實現全車無安全員上路。正如全國政協委員、交通運輸部科學研究院副院長兼總工程師王先進所述，“北京發測試牌照，是需要的、可行的。未來，在車路協同及數字化、自動化、智能化技術的安全性可靠性取得實質性進展的前提下，需要在合適的應用場景逐步開放。”