自動駕駛汽車，通俗地講，就是在沒有人工干預的情況下，能夠感知環境并進行自主行駛的汽車。事實上，在目前的量產車中，還沒有實現真正意義上的自動駕駛。但汽車企業在具體的營銷宣傳中，將自動減速、規避其他車輛等輔助駕駛功能有意無意地冠以“自動駕駛”之名。精準概念一旦被模糊，會導致一些消費者對自動駕駛技術出現不少誤解，不僅錯誤使用，甚至危險嘗試，構成安全隱患。其實，自動駕駛技術在發展之初就遇到各種質疑，即便如此，汽車企業對自動駕駛技術的追求從未停止。當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，人類正在進入一個“人—機—物”三元融合的萬物智能互聯時代，自動駕駛就被認為是一種典型的“人—機—物”三元融合的智能系統。在世界上一些國家，已經出現自動駕駛出租車、自動駕駛貨運車。有專家認為，自動駕駛很有可能成為世界科技強國爭奪出行話語權的主戰場。

目前，自動駕駛技術是否成熟？中國汽車制造業要想在全球占有一席之地，需要不需要把自動駕駛作為未來汽車產業轉型升級的重要方向？

自動駕駛技術前景廣闊

自動駕駛技術在以下五個方面具有很大的優勢。

節省人工成本。據公安部統計，截至2022年3月底，全國機動車保有量達4.02億輛，其中汽車3.07億輛;機動車駕駛人4.87億人，其中汽車駕駛人4.50億人。大量自動駕駛汽車的出現，可以把許多人從繁重的駕駛任務中解放出來，大大地節省人工成本，解放生產力，讓人們有更多的時間去做其他的事情。

減少交通事故。世界衛生組織數據顯示，道路交通事故每年造成全球將近130萬人死亡、大約5000萬人受傷，是全球范圍內導致兒童和年輕人死亡的主要原因。造成交通事故最主要的因素是人為的失誤，很多交通事故是由于超速、酒駕，或者不按交通規則行駛造成的。如果由機器來替代人類，因為它是一個智能系統，可以按照規則理性地判斷交通環境，并且不辭辛苦地重復勞動，不會出現路怒，也不會走神，就可以大大地減少交通事故。

緩解交通擁堵。隨著汽車不斷地、大量地普及，交通擁堵現在成了各大城市的一個通病。如果用自動駕駛來替代人類駕駛，把自動駕駛和智能交通系統融為一體，實現對交通狀況整體態勢的優化預測，為每一輛車選擇一個最佳行駛路徑，這樣就可以在很大程度上緩解城市的交通擁堵。

提高能源利用效率。我國二氧化碳排放力爭在2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和目標，自動駕駛可以為實現這個目標作出貢獻。比如說大雁南飛，飛行的距離要達到幾千公里。而大雁在空中飛行的平均速度，大致每小時68公里到90公里，頭雁在飛行的時候，其身后會形成一個低氣壓區，其他大雁在這個低氣壓區飛行，阻力就會減少。如果使用自動駕駛技術，讓車組隊，就可以形成像大雁飛行這樣的一種效能，可以降低風阻、節省能源。

重塑未來城市景觀。從歷史發展來看，城市是由交通來塑造的。在前工業化時代，城市是沿著馬車道形成的。到了20世紀60年代，汽車大量地使用，持續地改變著城市的面貌。也就是說，自動駕駛和智能交通的融合，將會改變現在城市的形態。對于自動駕駛來講，它是按照規則來行駛的，可以使道路變窄，既減少了道路所占用的土地資源，又可以擴大城市的綠化面積，來美化我們的城市。

自動駕駛需破解五大難題

按照對駕駛員“解放程度”的不同，國際汽車工程師協會將自動駕駛分為6級。L0：沒有任何駕駛輔助功能，需要駕駛員全權操控汽車;L1：通過方向盤上的按鍵對車速進行調整和控制，就是我們所熟知的“定速巡航”;L2：依托毫米波雷達、攝像頭等硬件對前方路況實施監測，從而達到在一定條件下完成主動加速、主動剎車、自動保持車距以及障礙物識別等控制功能;L3：在良好的路況環境下，大多數操作由汽車主導，駕駛員只需在必要的時候對汽車進行干涉;L4：在大多數良好的路況環境下，讓汽車完全自主操作;L5：針對所有路況進行適應性優化，不再需要人類進行任何駕駛相關的操作。雖然有很多汽車廠商已經成功研發出了L3級別的自動駕駛技術，事實上，現階段大多處于實際應用中的自動駕駛技術還停留在L2級別，我們可以利用它的便利性，在某種程度上緩解駕駛疲勞，但絕不可以過度依賴，更不能撒手不管。那么，要真正達到L5級別的完全自動駕駛，還有哪些技術難題需要突破呢？

復雜交通場景的“周密感知”。自動駕駛汽車必須要在所有條件下檢測道路的特征，它必須要在天氣、路況不斷變化的情景中，做出安全響應。也就是說自動駕駛，必須是一種不能犯錯誤的人工智能系統。因為它一旦犯錯，就會釀成交通事故，必須要讓自動駕駛汽車能夠周密可靠地感知它的周邊環境。

理解“預行為”。此外還有一個難題，就是要讓自動駕駛汽車準確地判斷周邊物體或者周邊車輛的預行為。所謂預行為，是在周邊物體或者車輛沒有產生這個行為之前，自動駕駛汽車可以判斷在下一個時刻，周邊車輛或者移動的物體會發生什么樣的變化。人類駕駛員，都是根據前方車輛或者周邊移動物體的預行為，來傳達行駛意圖。比如說，我們在路上開車，前方有一輛車，通過這輛車的駕駛狀況，可以判斷出司機是一個新手，還是一個老手，這樣我們就能對自己的駕駛在下一個時刻應做出什么樣的行動，有一個預判。但是目前的自動駕駛技術，很難去解釋細微的預行為。

“意外遭遇”的應對。人類駕駛員，可以根據身體的語言和其他語境的線索，來理解交通場景。比如說，我們開車到了某一個區域，這個時候突然交通管制了，人類駕駛員是通過交警的手勢制定自己下一步行駛的決策，但是目前的自動駕駛技術，很難去理解這類異常的情況。此外，還存在這樣一種情況，比如說路邊有個孩子，他手上拿著一個玩具，突然這個玩具掉到路邊了，他要去拾起這個玩具，在自動駕駛中，我們沒有辦法對這樣一種意外遭遇事先去編碼，從而寫入自動駕駛的算法之中。

人—車自然交互。還有就是怎么能建立一種人與自動駕駛汽車自然交互的環境，也就是說乘客坐到自動駕駛汽車里，他要能夠用自己的語言和自動駕駛汽車進行交互。行駛的途中要與自動駕駛汽車對話：“我要去哪里”“還有多少時間能到達目的地”，這種自然的交流，不僅能夠提供給乘客一種舒適的體驗，實際上也是一種安全的認證。自動駕駛汽車理解乘客去哪里，能用語言回答，乘客就放心了。此外還有一點，就是未來人類駕駛員開的車和自動駕駛汽車，一定會共享道路，這時候，車跟車之間的交互也是非常重要的。

網絡安全。最后一個難題，就是網絡安全。因為自動駕駛汽車，要通過云端更新它的地圖，去獲取相關的數據，而通過云端獲取和更新地圖的自動駕駛，將會面臨著更大的風險。可以想象，以后會出現這樣一種惡意行為，比如說黑客侵入自動駕駛汽車中，他可以禁用自動駕駛汽車，也有可能在行駛過程中制造交通事故。

普及自動駕駛還有哪些配套措施需要落地？

國務院辦公廳印發的《新能源汽車產業發展規劃（2021—2035年）》提出，到2025年，高度自動駕駛汽車實現限定區域和特定場景商業化應用;力爭經過15年的持續努力，高度自動駕駛汽車實現規模化應用。那么，自動駕駛大范圍應用，除了自動駕駛汽車本身的技術升級，還有哪些配套措施需要落地？

自動駕駛要大規模應用，它的支撐要素是什么？實際上我們需要這樣一種生態，就是聰明的車，加上智慧的路和強大的“云”，才能使自動駕駛技術得到大規模應用。聰明的車，就是解決車本身的智能;而智慧的路，就是要使車和路能夠協同起來;在路側也需要安裝傳感器，并且把“云”和車，通過車路協同聯系在一起。此外，聰明的車，它也可以跟“云”去建立聯系和進行數據交換。這個強大的“云”，能夠支撐城市的智能交通系統。

自動駕駛的發展，還需要強化基礎設施的建設，包括與車聯網的通信設備，車路協同設施，云數據計算中心，還有仿真測試與路測結合的自動駕駛測試場。而自動駕駛測試場，可以形象地看作是為自動駕駛汽車提供的駕校，自動駕駛汽車在上路之前，都要通過這樣一種測試，拿到許可，才能夠上路。我們要從基礎設施、標準體系、法律法規三個方面，協同推進這樣一種應用生態的建設。

最后，我們再來談一談自動駕駛的價值組成與商業模式。自動駕駛汽車的價值組成，可以看成兩大部分，一是傳統車輛組成的“包”，就是現在傳統汽車的價格。第二個“包”是自動駕駛組成的“包”，包括算法和計算系統，數據也成了自動駕駛汽車傳送的乘客，為什么這樣講呢？因為自動駕駛汽車上路以后，它會在行駛的過程中產生大量的數據，這些數據，可以以一種價值的形式去反饋給自動駕駛汽車的生產商，或者自動駕駛出行服務的提供商，這是傳統汽車所沒有的。因此，自動駕駛汽車會帶來一種新的商業模式。通常一般私家車，就是10萬元、20多萬元，但是對自動駕駛汽車而言，根據配載的傳感器，價格會是傳統汽車的幾倍以上。由于這樣比較昂貴的價格，今后自動駕駛汽車的應用，可能會是一種服務提供的形式，或者以共享的形式來進入大規模應用。因此，在今后的商業模式中，它會受三者之間的關系所影響：一是車輛擁有者，二是整車制造商，三是服務提供商。新的商業模式的出現，也是自動駕駛汽車大規模應用所帶來的一種變化。

目前，自動駕駛在L2.5級或接近L3級，已經得到一定規模的應用，但是要實現完全自動駕駛，我們還有一段很艱難的路程要走。實現完全自動駕駛，是一個令人興奮卻又望而生畏的挑戰，我們要創造一個自動化智慧城市的未來，自動駕駛只是一個開始。面對自動駕駛研究的熱潮，我們要保持一種冷靜的思考，要進一步加大基礎研究和關鍵技術的突破，使得自動駕駛汽車能夠進入普通老百姓的日常生活之中，能夠為我們帶來更好的人居環境。

審核編輯 ：李倩