自动驾驶的全球性热潮

自动驾驶或将对未来交通和社会形态产生革命性影响，因此在全球范围内都是被关注的焦点。那么，什么是自动驾驶汽车呢？从广义上来说，具备驾驶辅助功能的汽车都可以称之为“自动驾驶汽车”或者“智能网联汽车”。按照国际通用标准，根据智能化程度的不同，自动驾驶汽车可以被分为5个等级：L1-辅助驾驶、L2-部分自动驾驶、L3-有条件自动驾驶、L4-高度自动驾驶、L5-完全自动驾驶（无人驾驶）。

国际自动机工程师学会（SAE）对于L2级的定义是：“在特定的设计运行范围内，自动驾驶系统持续执行横向和纵向运动控制的动态驾驶任务，驾驶员执行失效应对和监视自动驾驶系统。”自动驾驶系统驾驶车辆，但是对于车辆周边的环境监控和出现情况后对于车辆的接管都是驾驶员。简单来说就是，行驶过程中车辆能同时自主控制方向（横向）和加速、制动（纵向）的话，就符合L2级别的自动驾驶。但是整个行驶过程中，驾驶员必须要专注并实时监控周围的环境情况，并随时准备接管车辆。从全球范围来看，L1和L2级别的自动驾驶汽车已经实现了大规模量产，如我们通常见到的自适应巡航（ACC）、车道保持（LKA）、自动刹车辅助（AEB）等功能就属于这个级别的自动驾驶功能，该级别自动驾驶功能已经可以实现解放我们的双手或者双脚，但驾驶员必须保持注意，随时可能需要接管车辆。包括这几年最为热门的特斯拉自动驾驶系统，也是L2级的自动驾驶功能。从这个角度说，自动驾驶离我们并不远，它一直在我们身边。

自动驾驶涉及极为复杂的多明升融合，除了传统整车制造以外，还涉及大量新兴技术，如人工智能、数据物联网等，由于传统厂商难以短时间内形成相关技术研发能力，因此这给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的绝佳机会。人工智能创业公司着手开发自动驾驶算法以及针对特定或通用场景的整套系统解决方案；而互联网企业基于其在数据、资金行业所拥有强大综合实力，希望为未来出行领域开发L4、L5平台级自动驾驶系统；传统厂商OEMs、Tier1s也看到了自动驾驶巨大的商业机会，除通过开发ADAS模块，使其现有产品逐渐获得L1-L3级自动驾驶能力以外，其也通过自建、整体收购的形式组建自己的自动驾驶研发团队，目标是开发适应未来的自动驾驶产品。

各大汽车强国也都做好了充分的准备，准备迎接自动驾驶时代的到来。美国交通部在2020年1月公布的《自动驾驶汽车4.0》中，明确提出将确保美国在自动驾驶领域的领先地位，聚焦于使监管政策跟上明升发展步伐，致力于推动企业创新，提升公众对自动驾驶车辆的认知与信任。欧盟委员会发布《通往自动化出行之路：欧盟未来出行战略》，提出到2030年将会普及完全自动驾驶。日本内阁府与日本汽车工业协会发布的相关手机版中提出，2025年将在国道和地方道路实现自动驾驶。

近些年，明升中国汽车企业在自动驾驶领域积极探索前进，在自动驾驶感知、决策及控制等技术方面都实现了突破。不少地方也纷纷出台相关政策，加快自动驾驶汽车从道路测试、示范园区到相关明升发展。例如，江苏省于2019年6月发布《江苏省推进车联网（智能网联汽车）明升发展行动计划（2019-2021年）》，到2025年，建设成为全国车联网（智能网联汽车）重点明升集聚区，用户渗透率达60%以上，L4级智能车辆在特定领域开始试运行。

略显尴尬的L3，限定应用的L4，幻想中的L5

公众所谈论的自动驾驶往往指L3及以上级别的自动驾驶汽车。国家工信部公示标准中将L3定性为“限定条件下的自动化”：在自动驾驶系统所规定的运行条件下，车辆本身就能完成转向和加减速，以及路况探测和反应的任务；一些条件下司机可以将驾驶权完全交由自动驾驶车辆，但在必要时需要进行接管。换言之，在L3级自动驾驶状态下，驾驶员不光可以“脱手”“脱脚”，还可以“脱眼”，即不用时刻监管车辆，只需保持能动态接管驾驶任务。

从这个意义上说，L3是自动驾驶系统的一个分水岭，前面是以驾驶员为责任主体，机器为辅助；后面是机器为责任主体，驾驶员逐渐脱离驾驶任务。

由于L3级自动驾驶存在驾驶员和自动驾驶系统之间的控制权限切换，导致安全责任较难区分清楚，因此各大企业对于L3级自动驾驶的态度不一，既有坚定发展的，也有质疑观望的，更有明确不发展的。

奥迪A8是全球第一款搭载量产L3级自动驾驶系统的车型，其装配的拥堵自动驾驶（TJP）功能，可以在低于60km/h车速、满足一定要求的道路条件下，实现驾驶员完全脱离车辆操控。遗憾的是，由于技术成熟度不够，以及很多国家法律法规的限制，这一功能很少交付到客户手中。

L4级自动驾驶系统可实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划等，实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的“眼”和“耳”，“大脑”以及“手脚”。

基于当前技术发展情况，我们这里主要讨论车辆内部所采用的一些传感器和计算单元，也就是自动驾驶的“眼”和“耳”，还有“大脑”。除了汽车本身的传感器和处理器外，系统通过与外部车辆、设施进行信息交互，以及在高精度地图等辅助下可以获得更好的环境感知能力。L4级别自动驾驶汽车目前处于测试、示范，以及在限定场景下应用的状态。谷歌Waymo目前已经开始在美国亚利桑那州提供不带安全员的真正“无人驾驶”出租车服务，但仍属于在限定区域、限定人群的小范围测试。通用Cruise也已经在美国旧金山开展了自动驾驶出租车的测试运营，我国的北京、上海、苏州等多地，也在开展自动驾驶出租车等L4级自动驾驶汽车的示范运营。国外的博世、法雷奥，国内的Momenta等企业推出的自动代客泊车（AVP）功能，能够实现在停车场内部的完全自动驾驶，也属于限定区域的L4级自动驾驶功能。

受限于数据量、技术等因素制约，目前L4自动驾驶主要的应用场景还是在封闭园区或点到点固定线路的物流运输作业上，譬如一些限定场景如港口运输、矿山运输、园区摆渡、低速物流、环卫清扫等。

由于降低人力成本的需求驱动以及应用场景相对简单，商用车会成为L4自动驾驶首先落地的平台。随着技术及配套政策的进一步成熟，L4自动驾驶最终会进入乘用车平台。传统整车企业及行业将会产生颠覆性的变革，明升链结构、自动驾驶场景下的新兴技术应用和下游应用场景也将发生改变。

而对于终极的不限场景、不限区域的L5级完全自动驾驶，目前尚存在于想象之中。

自动驾驶面临的诸多挑战

大家期望的高等级自动驾驶，还是需要时间去发展和成熟的，其间还存在着诸多挑战需要去克服。

首先，是技术挑战。高等级自动驾驶汽车需要应对大量多变的交通场景，多样化的道路类型、复杂的交通参与者、极端的气象环境，均会对自动驾驶的感知、决策、控制系统提出巨大挑战。同时，由于安全责任转移到了车辆一方，对自动驾驶系统的可靠性提出了非常高的要求。现有环境感知、规划决策与线控执行等技术的成熟度尚不足以支撑高等级自动驾驶大规模量产应用。

其次，是标准与法规挑战。工信部于2021年4月发布了《智能网联汽车生产企业及产品准入管理指南（试行）》征求意见稿，作为最新的国家级政策，对于智能网联汽车的安全监管、测试环节等做出了规定。但整体而言，我国自动驾驶汽车相关标准尚处于建设初期，标准体系与核心产品标准并不健全，难以满足自动驾驶汽车快速发展的需求。相关法律法规尚未针对自动驾驶汽车做出调整，《道路交通安全法》《公路法》《保险法》等都不涉及自动驾驶方面的内容，《网络安全法》《测绘法》《标准化法》等都存在不适应自动驾驶技术明升化的规定。

再次，是基础设施挑战。自动驾驶不仅涉及汽车产品本身，还需要车、网、路、云一体化协同发展，需要建设智能化道路、无线通信网络、高精度位置服务等各种基础设施。尽管我国交通基础设施已取得了长足的发展，在世界范围内也属于领先水平，但是交通基础设施的发展面临投资周期长、投资额度大等问题，影响了建设进度。

此外，自动驾驶还面临着商业模式挑战、社会接受度等的挑战。

从商业模式来说，自动驾驶赖以生存的商业模式还不太清晰。由于高等级自动驾驶汽车需要增加较高的额外成本，因此目前比较热门的自动驾驶出租车、自动驾驶物流货运等运营服务，是否真的能实现商业盈利，尚存在一定质疑。此外，如高精度地图数据采集与应用、自动驾驶汽车测试场地建设与运营、智能基础设施建设与运营等，都存在商业模式不明确的问题。

从社会接受度来说，社会对自动驾驶汽车的接受度需要检验。高等级自动驾驶汽车的大规模应用将会带来深刻的社会结构改变，传统由人控制的交通系统变为由机器控制，由此产生的伦理道德问题、社会安全问题、失业问题等将长期伴随自动驾驶汽车的发展，需要寻找有效的办法给予解决。例如当自动驾驶汽车出现交通事故时，如何判断责任主体，到底是坐在车里的人还是汽车本身？再者当自动驾驶汽车在面临紧急情况时来不及避让，在撞人还是撞物上如何抉择？这些问题都值得去思考。

最后，发展自动驾驶汽车还必须关注其对国家战略安全的影响。自动驾驶汽车本身就是一个强大的信息采集装置，在自动驾驶过程中，地理信息、车辆信息、乘车人员等信息都会被采集记录，其中很多信息会被上传至云端保存。如果没有严格的管理规范，很多敏感的信息外泄可能会造成国家战略安全问题。如果信息安全防护缺失，车辆数据可能发生泄露，或者更严重的被远程操控，造成难以控制的严重安全隐患。近期，国家密集出台汽车数据安全方面的政策法规，就是看到了这一潜在的风险点。

自动驾驶是当前汽车明升发展的焦点方向，也是全社会都关注的热点领域。自动驾驶技术的普及将会极大地提升交通安全、提高交通效率、降低能耗与排放，深刻改变我们未来的交通模式与社会模式。但自动驾驶的发展不会一蹴而就，自动驾驶就像一棵小树苗，其成长受到土壤、水分、光照等因素的影响，需要我们有足够的耐心和包容心去呵护。我们有理由相信，待其吸收好养分，扎根于深土，它必将向阳而上！

（作者：戴一凡，系清华大学苏州汽车研究院院长助理）