想象一下，如果有一天北京市的道路上行駛的全是自動駕駛的汽車，會怎樣？

　　自動駕駛，一個(gè)距離我們似乎仍然有距離的概念，已經(jīng)踏上了從試點(diǎn)探索到逐步推廣的道路。

　　6月，北京高級別自動駕駛示范區(qū)將從目前的160平方公里拓展至600平方公里。而在5月23日，北京亦莊和北京南站之間就已經(jīng)迎來了首批往返的自動駕駛車輛——這標(biāo)志著自動駕駛車輛首次進(jìn)入北京三環(huán)內(nèi)測試。

　　自動駕駛乘用車的安全員，座位逐漸從主駕移到副駕，再到后排，最后到遠(yuǎn)程操控、徹底實(shí)現(xiàn)車內(nèi)無人化；原本的道路測試，也在里程積累中走向載人、商業(yè)化試點(diǎn)。

　　自動駕駛汽車正從測試區(qū)駛向更廣闊的實(shí)際應(yīng)用場景。但距離我們真正用上，到底還有多久？

 

　　北京市自動駕駛示范區(qū)3.0擴(kuò)區(qū)解鎖，首次將自動駕駛車輛引入北京三環(huán)內(nèi)進(jìn)行測試。根據(jù)報(bào)道，首批往返于北京亦莊和北京南站之間的自動駕駛車輛已投入運(yùn)行。

　　示范區(qū)3.0階段的擴(kuò)區(qū)建設(shè)，重點(diǎn)打造了“五站兩場”接駁場景，涵蓋了北京南站、豐臺站、朝陽站、清河站、城市副中心站這五個(gè)重點(diǎn)鐵路樞紐客運(yùn)站，以及大興國際機(jī)場和首都國際機(jī)場。這一布局，預(yù)示著未來市民可以乘坐自動駕駛車輛前往趕高鐵、趕飛機(jī)，極大地便利了人們的出行。

　　北京市高級別自動駕駛示范區(qū)自2020年啟動建設(shè)，至今已迭代至3.0階段，今年6月將擴(kuò)至600平方公里，其中440平方公里位于通州、順義。示范區(qū)已經(jīng)累計(jì)部署車輛超過800臺，為29家測試車企發(fā)放了道路測試號牌，自動駕駛測試?yán)锍探?000萬公里。以大興機(jī)場自動駕駛接駁服務(wù)為例，根據(jù)北京經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)管理委員會公布的數(shù)據(jù)，截至目前，大興機(jī)場自動駕駛接駁服務(wù)累計(jì)測試?yán)锍坛?2萬公里，從開放自動駕駛接駁載人示范以來，累計(jì)完成近一千筆訂單。

　　>>順義區(qū)高級別自動駕駛示范區(qū)3.0示意圖。圖片來源：北京順義微信公眾號

　　據(jù)悉，新一輪測試暫不開放旅客承載業(yè)務(wù)，主要任務(wù)為適應(yīng)南站場景車輛通行環(huán)境，兩條測試道路分別途徑博大路-南四環(huán)-馬家堡西路、南五環(huán)-京開高速-南三環(huán)及三環(huán)輔路，至開陽路到達(dá)北京南站，同時(shí)劃定周邊2.2平方公里測試配套區(qū)域，并在北京南站立體停車樓安排自動駕駛專用停車位。

　　在示范區(qū)3.0擴(kuò)區(qū)解鎖的過程中，多家企業(yè)獲得了參與的機(jī)會。文遠(yuǎn)知行、小馬智行、安途智行、蘿卜快跑四家企業(yè)獲得了首批道路測試通知書，正在加快完成地圖采集工作。

　　“北京南站集鐵路、地鐵、城市鐵路、公交、出租等五種交通方式于一體，覆蓋交通樞紐城市多，日均客流量大，且具備智慧停車等功能，自動駕駛落地條件良好。”文遠(yuǎn)知行相關(guān)負(fù)責(zé)人向媒體表示，在道路測試階段車輛還不能載人，并需要配備一名安全員。

　　>>自動駕駛車輛停靠在北京南站立體停車樓專用車位。新華社發(fā)

　　這些企業(yè)的自動駕駛車輛在北京南站開展測試驗(yàn)證，通過在真實(shí)交通環(huán)境中的測試，不斷優(yōu)化和提升自動駕駛技術(shù)的性能和安全性。

　　除了北京以外，2023年，上海也宣布在金橋和浦東機(jī)場等區(qū)域擴(kuò)大測試場景，加速推動自動駕駛可持續(xù)、可復(fù)制和可推廣的商業(yè)化路徑。在中心城區(qū)的特定時(shí)段、路段試點(diǎn)運(yùn)營自動駕駛公交。今年3月19日，上海浦東新區(qū)就開放了第二批自動駕駛測試道路，共205公里。至此，上海已累計(jì)開放自動駕駛測試道路達(dá)1003條，總里程突破2000公里。

　　安全是自動駕駛技術(shù)發(fā)展的底線。在道路測試階段，車輛還不能載人，并需要配備一名安全員。通過道路測試之后，車輛可以拿到載人測試牌照，再通過載人測試后，才能拿到商業(yè)化牌照。這一嚴(yán)格的測試和審批流程，確保了自動駕駛車輛的安全性能得到充分驗(yàn)證。

 

　　那么，無人駕駛車輛在中國大規(guī)模上路的階段真的要來了嗎？

　　“盡管自動駕駛在一些場景接近甚至超越人類駕駛水平，但距離大規(guī)模社會化、商業(yè)化應(yīng)用仍有很長的路要走。”中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉認(rèn)為。

　　技術(shù)成熟度、法規(guī)政策、基礎(chǔ)設(shè)施、公眾接受度和成本問題制約著自動駕駛大規(guī)模商業(yè)化應(yīng)用。

　　當(dāng)前，自動駕駛技術(shù)尚未完全成熟，尤其是在感知、決策和執(zhí)行等關(guān)鍵技術(shù)上，仍需進(jìn)一步突破。復(fù)雜的交通環(huán)境、多變的天氣條件、不穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接等都對自動駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性提出了更高要求。

　　自動駕駛的商業(yè)化安全應(yīng)用，需要更多數(shù)據(jù)積累和場景訓(xùn)練。中國工程院院士張亞勤表示，百度L4自動駕駛測試車輛累計(jì)行駛近1億公里，但極端工況數(shù)據(jù)仍不足，且數(shù)據(jù)分類、標(biāo)注、處理、合規(guī)等存在挑戰(zhàn)。大模型在汽車行業(yè)的應(yīng)用對數(shù)據(jù)資源的流動與共享提出更高要求。

　　以無人駕駛中的交互為例，車與人交互涉及無人駕駛車對周邊人姿態(tài)行為的理解，需要解決場景對象多、混雜遮擋和識別速度要求高等難題。如車載傳感器可獲得多視角高質(zhì)量視覺互補(bǔ)信息，通過多階段、多分支的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)從圖片中抽取數(shù)據(jù)特征；再針對深度特征進(jìn)行編碼，依據(jù)時(shí)序關(guān)系應(yīng)用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對無人駕駛中動態(tài)手勢進(jìn)行識別，并結(jié)合選擇性注意機(jī)制有效提升識別效率。而車與車交互是無人駕駛實(shí)現(xiàn)安全、穩(wěn)定、舒適、節(jié)能的重要環(huán)節(jié)。針對超車換道、狹路會車等典型駕駛場景存在的多樣、時(shí)變和不確定等問題，風(fēng)險(xiǎn)抑制的啟發(fā)式算法可適應(yīng)未知場景的變化，避免潛在的危險(xiǎn)或沖突，多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）算法解決車輛之間的協(xié)同等關(guān)鍵問題，并通過自主獎(jiǎng)懲函數(shù)設(shè)定等技術(shù)實(shí)現(xiàn)新環(huán)境的遷移學(xué)習(xí)，讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)像人一樣安全行駛。此外，車與環(huán)境交互要充分運(yùn)用智能網(wǎng)聯(lián)中的 4G/5G 感知信息進(jìn)行高效融合，提高路網(wǎng) V2X 的傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，以適應(yīng)復(fù)雜的交通環(huán)境和不斷變化的行駛狀況，收集交通信息、快速定位、實(shí)現(xiàn)車輛間的協(xié)同，以保障駕駛安全。無人駕駛車輛應(yīng)采用任務(wù)驅(qū)動和以數(shù)據(jù)為中心的人工智能測試方法，并具有智能駕駛的認(rèn)知能力。

　　自動駕駛汽車的上路運(yùn)行需要相應(yīng)的法規(guī)政策支持。目前，各國在自動駕駛汽車的法規(guī)制定上進(jìn)展不一，缺乏統(tǒng)一的國際標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，這在一定程度上限制了自動駕駛技術(shù)的推廣和應(yīng)用。

　　自動駕駛汽車的運(yùn)行依賴于先進(jìn)的交通基礎(chǔ)設(shè)施，包括車聯(lián)網(wǎng)、高精度地圖、智能交通信號等。這些基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和完善需要大量的資金投入和時(shí)間周期。例如，順義區(qū)高級別自動駕駛示范區(qū)3.0擴(kuò)區(qū)范圍內(nèi)，目前正在進(jìn)行路側(cè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，通過交通信號燈桿掛載攝像頭、雷達(dá)等路側(cè)設(shè)備，將實(shí)現(xiàn)“車路云一體化”服務(wù)功能。該設(shè)施建設(shè)完成后，路側(cè)設(shè)備可為智能駕駛汽車提供交通流量參數(shù)，可為自動駕駛車輛提供人、機(jī)、非相關(guān)信息，還可以幫助交管部門進(jìn)行智能限控，為通過交通信號燈調(diào)度優(yōu)化、解決城市交通擁堵問題提供有益探索。又如，高精度地圖智駕方案中，為了保持地圖的更新，車企必須付出高昂的成本。高精度地圖的采集制作成本大概在3000元/公里，如果一個(gè)城市按一萬公里城市道路來計(jì)算，建圖成本在3000萬左右。高昂的成本和我國道路實(shí)時(shí)動態(tài)變化的境況，使得2023年國內(nèi)智能駕駛公司就開啟了一場轟轟烈烈的“去高精地圖”運(yùn)動。

　　自動駕駛汽車的普及需要公眾的廣泛接受。目前，人們對自動駕駛汽車的安全性、隱私保護(hù)、就業(yè)影響等方面仍存在擔(dān)憂和疑慮，這需要通過持續(xù)的宣傳教育和正面引導(dǎo)來逐步解決。例如，此前發(fā)生的多起涉及智能駕駛車企的交通事故，就在多家社交媒體平臺上引發(fā)熱議。

　　不可忽視的是，自動駕駛汽車的研發(fā)和生產(chǎn)成本較高，尤其是在傳感器、計(jì)算平臺、軟件算法等方面的投入。如何降低成本，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化生產(chǎn)，也是自動駕駛汽車推廣面臨的重大挑戰(zhàn)之一。

　　今年2月，有著“自動駕駛第一股”之稱的圖森未來（TSP）從美國納斯達(dá)克退市，這是全球首家主動退市的自動駕駛公司。圖森未來成立于2015年，是一家研發(fā)大型貨運(yùn)卡車高階自動駕駛系統(tǒng)解決方案的人工智能企業(yè)。2017年，公司在美國加州拿到路測牌照，成為L4級自動駕駛卡車領(lǐng)域“第一個(gè)吃螃蟹”的公司。2021年，圖森未來在美國上市，每股價(jià)格曾高達(dá)79.84美元，其投資方不乏知名創(chuàng)投和產(chǎn)業(yè)巨擘。但是，由于長期虧損，不能按時(shí)提交財(cái)報(bào)，股價(jià)常年低于1美元，去年納斯達(dá)克交易所多次給圖森未來發(fā)出退市通知。與此同時(shí)，全球自動駕駛公司出現(xiàn)倒閉或裁員潮，也加速了圖森未來的退市進(jìn)程。

　　近年來，福特汽車和大眾汽車集團(tuán)關(guān)閉旗下自動駕駛初創(chuàng)公司Argo AI，谷歌旗下的Waymo已進(jìn)行多輪裁員，與圖森未來比肩的美國自動駕駛卡車公司Embark倒閉。這些國外企業(yè)經(jīng)營陷入困境，根本原因依然在于高階自動駕駛商業(yè)化沒有落地。高階自動駕駛只有大規(guī)模使用，才能夠跑通商業(yè)化之路。而任何技術(shù)要想商業(yè)化，就需結(jié)合市場的真實(shí)需求。

 

　　目前，全球有多家車企和自動駕駛技術(shù)提供方正積極推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。

　　在美國，Waymo、Cruise等公司在自動駕駛領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。而在中國，自動駕駛功能已納入部分車企的汽車“標(biāo)配”，同時(shí)輔助駕駛功能也在中低價(jià)位車型中得到拓展。歐洲在自動駕駛領(lǐng)域同樣表現(xiàn)活躍，德國、法國、英國等國家均開展了自動駕駛汽車的測試和研發(fā)。德國汽車制造商寶馬、奧迪、奔馳等均在自動駕駛技術(shù)上投入巨大，積極推動技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)化應(yīng)用。在亞洲，日本、韓國和新加坡等國家也在自動駕駛技術(shù)上取得了顯著進(jìn)展。日本通過“SIP-adus”項(xiàng)目推動自動駕駛技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，希望通過實(shí)現(xiàn)自動駕駛來解決當(dāng)今社會關(guān)注的問題，包括減少交通事故、緩解交通擁堵和為行動不便的人（如生活在偏遠(yuǎn)地區(qū)的老年人）提供交通工具等。

　　特斯拉（Tesla）：特斯拉是全球自動駕駛技術(shù)的領(lǐng)軍企業(yè)之一。其全自動駕駛（FSD）功能通過不斷的軟件更新，逐步實(shí)現(xiàn)了從輔助駕駛到完全自動駕駛的轉(zhuǎn)變。特斯拉的Autopilot系統(tǒng)已經(jīng)能夠在高速公路上實(shí)現(xiàn)自動駕駛，并在特定場景下進(jìn)行自動泊車和召喚。特斯拉還在不斷收集數(shù)據(jù)，通過影子模式（shadow mode）來訓(xùn)練和改進(jìn)其自動駕駛算法。據(jù)最新報(bào)道，百度自動駕駛技術(shù)部總經(jīng)理徐寶強(qiáng)近期表示，對于特斯拉將推出的Robotaxi（共享出租車），百度將根據(jù)特斯拉方面的具體應(yīng)用模式和進(jìn)入中國市場的節(jié)奏等，考慮可能的合作機(jī)會。

　　Waymo：Waymo作為Alphabet（Google的母公司）旗下的自動駕駛公司，自2009年起就開始研發(fā)自動駕駛汽車。Waymo One是其推出的自動駕駛出租車服務(wù)，已在美國亞利桑那州鳳凰城等地運(yùn)營。Waymo的自動駕駛技術(shù)在行業(yè)內(nèi)處于領(lǐng)先地位，其車輛能夠在復(fù)雜的城市環(huán)境中安全行駛。

　　通用汽車（General Motors）：通用汽車通過其子公司Cruise Automation在自動駕駛領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。Cruise已經(jīng)在美國舊金山等地進(jìn)行了自動駕駛汽車的測試，并計(jì)劃在未來幾年內(nèi)推出自動駕駛出租車服務(wù)。

　　百度Apollo：百度Apollo是中國自動駕駛技術(shù)的領(lǐng)軍企業(yè)之一。百度不僅在自動駕駛算法研發(fā)上取得了突破，還推出了Apollo平臺，為汽車行業(yè)提供開放的自動駕駛解決方案。百度的自動駕駛出租車服務(wù)“蘿卜快跑”已在多個(gè)城市開展運(yùn)營。5月15日，百度Apollo在武漢百度蘿卜快跑汽車機(jī)器人智行谷舉辦Apollo Day 2024，展示了百度在自動駕駛領(lǐng)域取得的最新進(jìn)展：支持L4級自動駕駛的大模型Apollo ADFM（Autonomous Driving Foundation Model）、第六代無人車和無人車自動運(yùn)營網(wǎng)絡(luò)。

　　小馬智行（Pony.ai）：小馬智行是一家專注于自動駕駛技術(shù)研發(fā)的公司，其自動駕駛汽車已在中國和美國進(jìn)行了廣泛的測試。小馬智行的自動駕駛系統(tǒng)能夠在復(fù)雜的交通環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，并在特定區(qū)域提供自動駕駛出租車服務(wù)。

　　蔚來（NIO）：蔚來作為中國的電動汽車制造商，也在自動駕駛技術(shù)上進(jìn)行了積極布局。蔚來的NOP（Navigate on Pilot）功能提供了導(dǎo)航輔助駕駛功能，能夠在高速公路上實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

　　滴滴出行：滴滴出行作為中國最大的出行平臺，也在積極探索自動駕駛技術(shù)。滴滴已經(jīng)在上海等地開展了自動駕駛汽車的測試，并計(jì)劃在未來推出自動駕駛出租車服務(wù)。

　　Mobileye：Mobileye是英特爾旗下的自動駕駛技術(shù)公司，專注于為汽車提供高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）和自動駕駛解決方案。Mobileye的EyeQ系列芯片被廣泛應(yīng)用于自動駕駛汽車的感知系統(tǒng)中。在中國市場，Mobileye目前擁有5個(gè)級別的智駕產(chǎn)品，分別是基礎(chǔ)ADAS、云增強(qiáng)ADAS、SuperVision、Chauffeur以及Drive。

　　NVIDIA：NVIDIA作為全球領(lǐng)先的圖形處理器制造商，也在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。NVIDIA的Drive平臺為自動駕駛汽車提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力，支持從L2到L5級別的自動駕駛功能。

　　可以看到，參與自動駕駛技術(shù)開發(fā)的，不僅有傳統(tǒng)的車企，還有科技巨頭、芯片廠商、人工智能新貴等。自動駕駛技術(shù)的發(fā)展不僅需要單個(gè)企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，還需要整個(gè)行業(yè)的合作與生態(tài)構(gòu)建。許多企業(yè)通過合作共享數(shù)據(jù)、技術(shù)資源，共同推動自動駕駛技術(shù)的發(fā)展。

　　例如，百度Apollo與一汽、奇瑞等汽車制造商合作，共同研發(fā)自動駕駛汽車。特斯拉與AMD合作，使用其GPU來提升自動駕駛計(jì)算平臺的性能。

　　此外，企業(yè)之間還形成了各種聯(lián)盟，共同推動自動駕駛技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的制定和推廣。例如，5G汽車聯(lián)盟（5GAA）就是一個(gè)由汽車制造商、技術(shù)提供商和電信運(yùn)營商組成的聯(lián)盟，致力于推動5G技術(shù)在自動駕駛汽車中的應(yīng)用。

　　自動駕駛技術(shù)的發(fā)展需要全球范圍內(nèi)企業(yè)的共同努力。通過技術(shù)創(chuàng)新、合作共享、生態(tài)構(gòu)建以及應(yīng)對挑戰(zhàn)。

　　自動駕駛時(shí)代的到來是大勢所趨，但具體時(shí)間表仍存在諸多不確定性。全球各大企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)的積極推動，預(yù)示著自動駕駛技術(shù)正逐步走向成熟。然而，要實(shí)現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的廣泛應(yīng)用，仍需各方共同努力，克服技術(shù)、法規(guī)、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的挑戰(zhàn)。

　　END

　　編輯：李子吉

　　設(shè)計(jì)：李子吉

　　審核：艾麗

　　政審：王軍善

　　終審：朱永旗