除了解放方向盘，自动驾驶我们还应该关注什么？

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文｜新眸，作者｜桑明强
最近国内自动驾驶领域关注的焦点，除了 " 北京发放无人化载人示范应用通知书，百度成为首批获准企业 "，还有一张图在网上流传很广。
百度创始人、董事长兼 CEO 李彦宏在朋友圈转发了一篇名为《中国首次允许「方向盘后无人」，自动驾驶上演「全球争霸赛」》的文章，并表示" 无人驾驶肯定会出事，甚至会出死亡事故，只是这个概率比有人驾驶低多了。"紧接着，中国工程院院士、清华大学智能科学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤也评论道，" 要低至少一个数量级。"

关于自动驾驶，人们一直因技术信任机制缺乏，导致了一定程度上的认知偏差。很显然，李彦宏和张亚勤这番表态，就是在说明" 自动驾驶要比人类驾驶更安全，但并非‘ 0 ’事故。"
事实也的确如此，因为驾驶员本身是交通安全中最不确定的因素。
技术拆分逻辑上来讲，自动驾驶的核心技术被分为 3 个部分：感知、规划和控制，放到具体的行车场景中，感知就相当于人开车时看路、获得路面信息，规划相当于在脑子里处理路面信息并且输出驾驶决策，控制就相当于人操控手脚进行驾驶。就目前来看，比起操控运行，感知和规划才是自动驾驶的最大难题。
这一点，从北京发放无人化载人示范应用通知书就能佐证，这是中国首次允许「方向盘后无人」，在北京经开区 60 平方公里的范围内，只要打开「萝卜快跑」，乘客就有可能打到一辆主驾驶无安全员的自动驾驶汽车，在欧美愈加重视自动驾驶，甚至上升到国家战略高度的当下，这对于国内自动驾驶行业来说，是一个积极的信号。
经过多年的钻研和沉淀，和国外相比，其实国内自动驾驶技术和产业发展并不落后，甚至在某些方面已经超过欧美。但我们也应该注意到一个问题，即回归到场景落地层面，眼下国内自动驾驶亟须要解决的，是运营资质、产品合规、监管合规等制度性建设问题，政策先行，就好比一颗定盘星，尤其在公共交通安全领域。
别曲解了无人驾驶，它比有人驾驶安全
一个容易被忽视的现状是，过去发生的很多事故都是因为驾驶员的错误感知和决策造成的。
根据世界卫生组织的数据，汽车事故是全球第二大死亡原因。根据 CIDAS（中国交通事故深入调查）数据库显示，2011 年至 2021 年 5664 起乘用车参与的事故案例中，驾驶员人为因素占比约为 81.5%。其中，因驾驶人无法对危险进行提前识别和感知，导致驾驶人主观错误造成事故占比 79.9%，因未按规定让行发生的事故占比 43.4%。有相关专业分析机构的数据表明，用自动驾驶汽车取代人类驾驶员，每年可以减少多达 100 万的全球死亡人数。
从本质上来看，自动驾驶汽车类似于人类驾驶车辆具有相同要求的机器人，它们具备和人类驾驶员相同的技能，包括驾驶、停车以及识别周围环境并做出相应的判断，不同的是，智能汽车的背后是人工智能技术，他们不会被情绪影响，对复杂的交通环境感知和识别能力更强。
去年 12 月，由中国汽车技术研究中心编制的《自动驾驶汽车交通安全白皮书》正式发布，这是全球首个关注自动驾驶汽车道路交通安全性的研究报告，白皮书从三个方面说明了自动驾驶安全性更高：
首先，自动驾驶依靠全方位的感知系统、智能的决策系统和精确的执行系统，可以避免人类驾驶中的疲劳驾驶、违规驾驶、酒后驾驶等危险行为；其次，自动驾驶可通过多种传感器的融合和车路协同技术对周围环境进行全视角预先感知，可以提前规避风险；最后，自动驾驶汽车具备自我学习和不断升级能力，基于人们出行当中的刚需、痛点和高频问题，从源头上改善所有参与者的信任机制，让出行中所有节点都 " 有迹可循 "。
但白皮书也强调，自动驾驶与 "0" 事故不能划等号  。 
历史的经验告诉我们，每一项技术的应用和发展，都要经历持续进化的过程，是有阶段性的，无论是胶卷时代的终结，还是 PC 互联网被移动互联网取代，自动驾驶也不例外，作为下一代的新兴技术，在发展的过程中难免会遇到许多彷徨和挫折，但如今的进步也是肉眼可见的。
安全是汽车产业发展的永恒主题，就目前来看，国内已经有一些主机厂在规划量产了 " 准 L3 级 " 自动驾驶功能，当然，真正的 L3 级要获得认可，就必须考虑是否获得政府机关发送的准入牌照，而这对于技术落地和行业发展来说，往往是最为关键的一步。
抢占国际标准和规范，  亟需政策先行
今年 4 月，中汽中心首席专家秦孔建发布了一份题为《面向中国用户实际需求的自动驾驶评测》的调研报告。报告指出，从消费者关注情况来看，自动驾驶产品已成为主流配置，日益影响着消费者的购车决策；但从购车原因调研情况来看，自动驾驶带来的安全性和舒适性提升是消费者意愿购买的主要原因，而自动驾驶技术的成熟度、使用范围、接管便利性是消费和购买过程中最主要的担忧。

某种程度上来说，这也解释了为什么自动驾驶会成为世界各国的 " 兵家必争之地 "。
这种角逐既体现在各路玩家在技术上的升迁，也体现在各国在政策方面的完善。在刚刚过去的 2021 年，美国交通部发布了《自动驾驶车辆综合计划》；日本发布了《面向实现和普及自动驾驶的措施报告及方针》，其中本田 Legend 搭载了 L3 级自动驾驶功能，已经允许驾驶员脱手；在德国，新《自动驾驶法》获批，允许 L4 级自动驾驶汽车开展商业试运行。
到了 2022 年，美国 NHTSA 发布了《无人驾驶汽车乘客保护规定》，明确了全自动驾驶汽车无需配备传统的方向盘；日本警察厅将提出一项在农村地区使用 L4 级自动驾驶汽车的制度议案；至于德国，在今年 3 月的奔驰创新与技术日上，已经向外界展示了 L4 级全自动无人泊车系统。
反观国内，从去年 3 月公安部发布《道路交通安全法（修订建议稿）》首次从法律上对具有自动驾驶功能的汽车进行道路测试，到同年 4 月工信部发布《智能网联汽车产品准入指南征求意见稿》；再到今年工信部推进自动驾驶准入试点。虽然此次颁发主驾无人的 RoboTaxi 上路牌照，被外界认为是北京市在自动驾驶安全监管政策上迈出的重要一步，但总体节奏上还是要落后于欧美和日本方面。
在清华大学计算机系教授及博士生导师、人工智能专家邓志东看来，" 在自动驾驶的下半场，商业化运营十分关键。期待我们的政策规划与部署，不仅要能够跟得上美欧自动驾驶快速发展的步伐，而且还要能更加有利于尽早实现全无人车上路和自动驾驶产业的商业化落地，小步快跑，以点带面实现政策支持层面上的突破，同时又能够使相应的安全风险可控、可预期。"
为什么要重视智能网联汽车产业发展？
某种程度上来说，自动驾驶并非只是一项新技术，它的背后其实是产业链之争。
对于研究下一代智能汽车的系统设计、软件开发而言，需要解决包含架构设计、功能开发、车辆控制等方面的诸多问题，这就意味着它并不是单个玩家的独角戏，想要实现真正意义上的智能汽车，背后需要产学研以及政府方面多方助力和监管。对于眼下的国内自动驾驶行业生态来说，这极有可能是一次对欧美弯道超车的绝佳机会。
在今年的两会上，全国人大代表、广汽集团董事长曾庆洪在议案中建议，应修改《道路交通安全法》相关条款，其中就包括增加并明确 " 机器驾驶人 " 的定义，以及增加 " 将智能驾驶汽车产品责任保险纳入强制保险的范围，分散相关责任主体的风险 " 有关的法律规定。在产业方面，他还建议加大支持力度和人才引进力度，政府、研发机构和企业三方合力推动产业发展。
在过去十年里，我国自动驾驶在研发方面取得了重大的里程碑。出现了以百度 Apollo 为首的一批具有国际竞争力的玩家，在车路协同领域也走在国际前沿。随着计算能力强大的人工智能技术的兴起，丰富的道路环境检验和实践，我国已经具备了发展自动驾驶技术的良好土壤，而智能网联汽车产业，也有可能长成经济建设的一大分支。
可以预见的是，未来世界各国会加速推动自动驾驶发展，全球范围内展开的竞争已经如火如荼，在这个关键期，我们必须在既有优势的基础上，再接再厉，政策先行，让 Robotaxi 这类具有竞争力的玩家能够实现全车无安全员上路。正如全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长兼总工程师王先进所述，" 北京发测试牌照，是需要的、可行的。未来，在车路协同及数字化、自动化、智能化技术的安全性可靠性取得实质性进展的前提下，需要在合适的应用场景逐步开放。"


[ 此貼被025在2022-05-04 21:25重新編輯 ]