实现自动驾驶需车路人三方协同

 
 
实现自动驾驶需车路人三方协同  
 

当前汽车产业进入变革时期，传统汽车加速与5G、人工智能（AI）等新一代信息技术融合，以电动化、智能化、共享化为特征的智能网联汽车正加速推动汽车产业形态、交通出行模式、能源消费结构和社会运行方式深刻变化。

“我对于实现自动驾驶非常有信心，我认为很快就会实现。目前自动驾驶不存在底层根本性挑战，但是有很多细节问题。我们面临的挑战是解决所有这些‘小’问题。”在近日举办的2020世界人工智能大会（WAIC 2020）上，特斯拉CEO马斯克如是说。

在他看来，自动驾驶需要现实场景进行训练，而没有什么比现实世界更复杂，任何模拟都是现实世界复杂性的子集。“有必要建立一个系统或平台来解决训练等细节难题”。

未来已来 人机共驾可期

会上，无人驾驶公交车模拟雨天停靠站点、避让车辆行人；电动智能装载机将土块自动倒入电动智能自卸车中，并自动运送到指定位置；码头自动装载重卡准确地停靠在指定位置上……

与会专家认为，现在不应该讨论自动驾驶“来不来”，而是“何时来”。

美国加州车辆管理局公布的自动驾驶脱离报告显示，2018年平均接管里程超1万公里的企业只有1家，2019年已经由5家企业品滚接管里程超过1万公里，排名第一的企业已接近3万公里。

中国汽车工业协会秘书长付炳锋表示，当前，在AI与汽车产业融合发展的背景下，车载智能语音系统、辅助驾驶系统、运营车辆监管与运维等均已实现技术产业化，接下来，智能座舱、自动驾驶、智慧交通等领域有望加速发展。

上汽集团商用车技术中心智能驾驶部总监赖杰表示，按照目前行业已经展开的示范及测试来看，自动驾驶在封闭场景、半开放场景、开放场景都有相应的产品出现。他预言，封闭区域场景将率先实现落地，矿山矿车、港口重卡、园区内的环卫物流等领域有望吃到第一口螃蟹。半开放及开放场景商业化落地需要法规、技术、基础设施等持续完善、协同推进，面向高速公路的省级干线物流、局部有路权的环卫、巴士公交将逐步实现应用。

张春晖认为，当聪明的车遇上智慧的路，人机共驾或成为常态。“让机器做更擅长的事，在大雾、大雨等能见度较低的天气，传感器比人眼看得更清，可以解放人类，而人类只需要在关键时刻帮帮‘它’。” 张春晖说。

以前车路独立发展，未来，相机、雷达、V2X等传感器有望架起车路之间的桥梁，以优化驾驶体验。

沿途下蛋 分步推进

人机共驾对网络提出更高要求。中移（上海）信息通信科技有限公司智慧交通产品部总经理汪建球认为，“针对特殊情形，保证有足够时间预算的前提下将控制权移交。1秒的延迟或将造成严重后果。”汪建球说。

此外，智能网联汽车还面临其他挑战，“基础理论、核心算法、芯片、人才、标准体系等是智能网联汽车发展的短板。”付炳锋说。

截止2019年底，国内已建立智能网联示范区50余个。但现阶段，自动驾驶多以道路测试和示范运营为主，通过测试和示范提升企业技术积累，真正实现商业化落地项目较少。

赖杰表示，自动驾驶商业化落地，既是技术路线选择问题，也是应用场景问题，更是商业模式问题。

尽管如此，一向敢于迈大步子的马斯克放出豪言壮语，“我们将在今年完成L5级别自动驾驶的基本功能”。

与L1—L4级别的辅助驾驶、有条件的自动驾驶不同，L5级别即完全自动化。自动驾驶系统能够完成所有的驾驶任务，应对所有的路况。届时，驾驶舱或不再有，汽车像是极其智能化的机器人一般。

目前，实现完全自动驾驶，主要有单车智能与车路协同两种技术路线。两种技术路线在实际应用中都有技术问题，都需要进一步完善和提升。但行业基本达成共识，认为将车路协同作为自动驾驶的长期选择。

赖杰表示，车路协同商业化落地影响因素在技术上依赖云、管、端及行业法规标准的成熟度。

2020年初，国家相继出台《智能汽车创新发展战略》《汽车驾驶自动化分级》，进一步明确自动驾驶战略地位与未来发展方向。

“短期内，单车智能技术和车路协同技术将同步协同发展，沿途下蛋，分步推进自动驾驶技术商业化落地。”赖杰说。

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