无人驾驶汽车路测：挑战与风险

无人驾驶是2016年的热点领域，不仅宝马、长安等汽车企业在该领域进行持续研发和多项投入，谷歌、百度等科技巨头的无人驾驶汽车也纷纷上路测试，据美国电气和电子工程师协会（IEEE）乐观估计，到2040年全自动汽车将达到汽车总数的75%^[11]。与ADAS不同，无人驾驶的使命不再是单纯的预警或者辅助驾驶而是彻底取代司机的工作，完全由机器完成汽车的驾驶。

无人驾驶需要综合应用自动控制、机器视觉、自动推理等多项人工智能技术。无人驾驶汽车首先需要根据目的地和城市实时交通情况数据，给定路线规划，其次使用摄像头、雷达等传感器感知道路、车辆位置、障碍物、周围车况等信息，对路况、车况、环境（能见度、风速等）等做出快速分析和判断，进而启动安全系统完成驾驶操作，全面控制车辆的方向和速度，最终安全驶达目的地。

目前无人驾驶汽车已经进入上路测试阶段。截至2016年3月，谷歌的无人驾驶汽车已经上路测试超过15个月，行驶里程超过3000万公里，期间共发生近300起事故^[12]，其中仅有在2016年3月份发生的一起与公交车相撞事故中，责任方被认定为谷歌无人驾驶汽车。这也反映出人类驾驶汽车时对突发状况的反应速度不及无人驾驶汽车。当人类驾驶的汽车与无人驾驶汽车在同一环境行驶，意味着将出现更为复杂的事故原因，风险相应增加。这不仅对无人驾驶技术提出了更高的要求，还需要改造和完善交通环境。谷歌与菲亚特合作生产的100辆无人驾驶汽车已经下线，但是暂时不会向用户出售。2015年年底，百度也与宝马合作，在北京五环内完成城市、环路和高速路等混合路况下的无人驾驶测试，在国内尚属首次尝试。除了和科技巨头合作之外，车企也在加速研发无人驾驶汽车：2015年，奔驰的无人驾驶卡车已经上路测试，并且计划于2020年正式投入商用；在国内，长安无人驾驶汽车也已完成自重庆到北京近2000公里的长距离、多路况路面的驾驶测试。(www.xing528.com)

目前，科技企业和车企的无人驾驶产品仅仅停留在测试阶段，距离无人驾驶真正的商业化应用，还有一定的距离。除了成本因素外，首先面临的是法律上的制约。根据《日内瓦道路交通公约》中“汽车必须始终在驾驶者控制之下”的规定，在全世界绝大多数国家，无人驾驶仍被认定为违法行为，政策法规的研究和制定尚需时日。其次，无人驾驶汽车每辆车每秒大约产生1GB的数据，与车辆数据相匹配的海量数据的网络传输、存储及计算本地化问题亟待解决^[13]。由于目前能够本地化处理人工智能运算的芯片尚未投入到广泛的商业化应用中，数据的处理还需引用云端计算能力，对网络环境要求较高。另外，5G网络普及还需5年左右才能实现，已有的4G网络还不能很好满足该量级的数据传输。芯片和网络条件的不足仍制约无人驾驶的推广应用。