自動駕駛系統(tǒng)系統(tǒng)采用先進(jìn)的通信,、計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)和控制技術(shù),，對列車實(shí)現(xiàn)實(shí)時,、連續(xù)控制。采用現(xiàn)代通信手段,，直接面對列車,，可實(shí)現(xiàn)車地間的雙向數(shù)據(jù)通信，傳輸速率快,，信息量大,，后續(xù)追蹤列車和控制中心可以及時獲知前行列車的確切位置，使得運(yùn)行管理更加靈活,，控制更為有效,，更加適應(yīng)列車自動駕駛的需求。

自動駕駛系統(tǒng)是指列車駕駛員執(zhí)行的工作完全自動化的,、高度集中控制的列車運(yùn)行系統(tǒng),。自動駕駛系統(tǒng)具備列車自動喚醒啟動和休眠、自動出入停車場,、自動清洗,、自動行駛、自動停車,、自動開關(guān)車門,、故障自動恢復(fù)等功能，并具有常規(guī)運(yùn)行,、降級運(yùn)行,、運(yùn)行中斷等多種運(yùn)行模式。實(shí)現(xiàn)全自動運(yùn)營可以節(jié)省能源，優(yōu)化系統(tǒng)能耗和速度的合理匹配,。自動駕駛系統(tǒng)要求建設(shè)的城市軌道交通在互聯(lián)互通,、安全、快捷,、舒適性方面具有很高的水平.20世紀(jì)90年代以來,，隨著通信、控制和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,，可以在地車之間實(shí)現(xiàn)大容量,、雙向的信息傳輸，為高密度,、大運(yùn)量的地鐵系統(tǒng)成為真正意義上的自動駕駛系統(tǒng)提供了可能 [1] 。

本月初,，重慶,、武漢兩地率先發(fā)布自動駕駛?cè)珶o人商業(yè)化試點(diǎn)政策，在外界看來,，這標(biāo)志著我國自動駕駛將迎來高速增長拐點(diǎn),。從2017年開始，工信部,、公安部,、交通運(yùn)輸部、國家標(biāo)準(zhǔn)委等部委先后發(fā)布《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應(yīng)用管理規(guī)范(試行)》等文件,。近年來,，中央和地方陸續(xù)推出一系列支持政策，推動無人駕駛技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)化落地,。

作為未來出行的核心支撐,，自動駕駛技術(shù)猶如一把打開新興產(chǎn)業(yè)大門的金鑰匙。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),，已有北京,、上海、廣州,、深圳,、長沙等多個地區(qū)出臺了相應(yīng)管理辦法或?qū)嵤┘?xì)則，從道路測試,、載人測試,、示范運(yùn)營到無人化等多個階段開展探索。

與此同時,，近期與“自動駕駛”相關(guān)的交通事故頻上熱搜,。8月上旬，一輛小鵬P7在開啟LCC(車道居中輔助系統(tǒng))功能進(jìn)行輔助駕駛的狀態(tài)下發(fā)生交通事故。這并非個例,，去年8月連鎖餐飲品牌創(chuàng)始人林文欽駕駛蔚來ES8并使用NOP領(lǐng)航功能發(fā)生車禍去世,，而業(yè)界圍繞自動駕駛系統(tǒng)安全性的爭議從未停止。

8月初,，深圳首次為自動駕駛交通事故責(zé)任認(rèn)定提供了法律依據(jù),，其中，如果汽車完全無人駕駛,，車主將負(fù)責(zé),，在確認(rèn)是由車輛缺陷導(dǎo)致事故的情況下，車主可以向自動駕駛車輛制造商尋求賠償,。

自動駕駛時代或許不遠(yuǎn),，這一技術(shù)是否成熟又面臨哪些難點(diǎn)，什么原因?qū)е率鹿暑l發(fā),，行業(yè)亟待怎樣的監(jiān)管規(guī)范,。對此，新京報貝殼財經(jīng)記者專訪了北京市高級別自動駕駛示范區(qū)工作辦公室常務(wù)副主任捷菲,，同濟(jì)大學(xué)教授,、汽車安全技術(shù)研究所所長朱西產(chǎn)以及國家發(fā)改委綜合運(yùn)輸研究所城市交通中心主任程世東。

政策層面,，我國一直持鼓勵態(tài)度,。8月8日，交通運(yùn)輸部發(fā)布《自動駕駛汽車運(yùn)輸安全服務(wù)指南(試行)》(征求意見稿)(以下簡稱《指南》),，向社會公開征求意見,。業(yè)內(nèi)人士判斷，近期的政策動作,，都圍繞著同一個詞——商業(yè)化落地,。

而在企業(yè)層面，7月21日上午,，百度在2022百度世界大會上,，發(fā)布了第六代量產(chǎn)無人車Apollo RT6，號稱具有L4級自動駕駛水平,。

當(dāng)然,，也不全是令人振奮的消息。例如,，近日杭州交警部門對7月29日深夜杭州西溪濕地景區(qū)福堤附近發(fā)生一起特斯拉Model X沖出路面,，撞上路邊的路燈桿交通事故的調(diào)查結(jié)果公布，該事故由駕駛員鄭某負(fù)責(zé),。經(jīng)調(diào)查確認(rèn),，發(fā)生事故前,，車內(nèi)僅駕駛員鄭某一人，且其全程坐在駕駛座上,。司機(jī)鄭某承認(rèn)事發(fā)時喝過酒,，卻認(rèn)為自動輔助駕駛系統(tǒng)應(yīng)承擔(dān)車禍責(zé)任。

在自動駕駛領(lǐng)域,，最為核心的一點(diǎn),，其實(shí)是達(dá)到什么樣水平的車輛才可以商用。我們不該只看概念車,，應(yīng)該從數(shù)據(jù)中去獲得答案,。筆者認(rèn)為，不應(yīng)該一上來就允許無安全員的自動駕駛商業(yè)化運(yùn)行,。

競爭焦點(diǎn)在L4等級上

自動駕駛的功能效果可以分為6個等級,，從L0到L6。目前主要是集中在從L3向L4等級邁進(jìn),，競爭的焦點(diǎn)就是L4,。所謂L3，指的是有條件自動駕駛,。例如在外部環(huán)境比較穩(wěn)定的高速公路，駕駛員可以完全放開方向盤,。但L3需要人類駕駛員在必要時主動接管,，所以依然需要人類駕駛員在駕駛室。而L4屬于高度自動駕駛,，可以認(rèn)為是限定區(qū)域內(nèi)的無人駕駛,，在自動駕駛感知信息來源比較充分的區(qū)域，可以沒有司機(jī),，汽車可以自動運(yùn)行,，甚至不再需要裝方向盤。L5屬于完全自動駕駛,，在所有路段均可以完全無人駕駛,。

L3是自動駕駛，但L3有個大難題：需要人類駕駛員在必要時候主動接管,。那么,，什么時候是必要時候?由于現(xiàn)實(shí)道路路況復(fù)雜，人類司機(jī)對于L3,，存在過度信賴和完全不信賴兩種極端分化的心態(tài),。完全不信賴讓L3技術(shù)毫無意義，而過度信賴L3又會導(dǎo)致大量交通事故的發(fā)生,。L3當(dāng)前所有交通事故,，依然需要人類駕駛員自己承擔(dān),。所以實(shí)際上L3只是一個過渡性玩具，它不能真正解放人類駕駛員,。L5是無法實(shí)現(xiàn)的,，這幾乎已經(jīng)成為自動駕駛行業(yè)的共識。

L4是在限定區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)無人駕駛技術(shù),，由此,，自動駕駛未來數(shù)年的應(yīng)用限定在幾個領(lǐng)域：出租車、公交車,、干線物流(高速無人卡車),、末端配送(無人配送車)、園區(qū)景區(qū)(低速游覽車),、礦區(qū)(無人特種車),、港口(港口無人車輛)、環(huán)衛(wèi)安防(清潔車),、機(jī)場(無人引導(dǎo)車)等,。所有的應(yīng)用本質(zhì)上都在限定區(qū)域。而實(shí)現(xiàn)這些L4應(yīng)用,，從技術(shù)上看有以下三種路徑：

其一,，無人、封閉區(qū)域運(yùn)行,。園區(qū)景區(qū)低速游覽車,、工業(yè)物流園區(qū)、礦區(qū),、港口,、機(jī)場等，這些場景實(shí)現(xiàn)L4較為簡單,，自動駕駛可以在軌道車和傳送帶的基礎(chǔ)上優(yōu)化實(shí)現(xiàn),，當(dāng)前物流領(lǐng)域的無人倉儲已經(jīng)非常成熟。

其二,，單車智能,。視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的弱智能+包含激光雷達(dá)的強(qiáng)感知+高精地圖。同樣是單車智能,，特斯拉屬于異類,，想要打造強(qiáng)智能的視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不肯用激光雷達(dá)和高精地圖,，實(shí)踐證明特斯拉的自動駕駛水平停留在L3階段,。最樂觀的看法，也需要10年才能碰到L4的門檻,。但特斯拉并非盲目,，訓(xùn)練一個和人眼同樣強(qiáng)大的AI視覺,，成功了確實(shí)是跨越式發(fā)展，哪怕失敗了,，以新能源汽車起家的特斯拉也耗得起,。但單車智能當(dāng)前通行的做法還是AI弱智能+激光雷達(dá)強(qiáng)感知+高精地圖的解決方案。

本輪自動駕駛的熱潮起于谷歌,。2012年谷歌開始試驗(yàn)無人駕駛車輛,，積累數(shù)據(jù)，谷歌也是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的早期推動者,。其開發(fā)無人駕駛的初衷實(shí)際上是想要將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在自動駕駛上,，但其后發(fā)現(xiàn)，開放道路的環(huán)境實(shí)在太過復(fù)雜,。視覺AI即便能夠準(zhǔn)確識別99%的物體,，但只要1%的未識別、識別錯誤存在,，其安全性就無法保障,。深度學(xué)習(xí)本身是一個技術(shù)黑箱，設(shè)定算法,，輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,，如果導(dǎo)出結(jié)果是正確的，則調(diào)參激勵,，如果導(dǎo)出結(jié)果是錯誤的,，則調(diào)參懲罰。這也導(dǎo)致很多AI視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無法識別的情況沒辦法找到原因,。所以谷歌在自動駕駛上增加了激光雷達(dá)和高精地圖，同時配合輸入環(huán)境參數(shù),，限制自動駕駛在固定區(qū)域內(nèi)運(yùn)行,。這就有了谷歌旗下waymo在美國幾個城市開展的Robotaxi業(yè)務(wù)。限定區(qū)域,、輸入環(huán)境參數(shù),、AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、激光雷達(dá),、高精地圖,，單車智能幾乎用上了所有可用的工具，但也只是勉強(qiáng)實(shí)現(xiàn)了L4,。而同樣的一套自動駕駛系統(tǒng),，在更換運(yùn)行區(qū)域的時候，需要重新設(shè)定環(huán)境參數(shù),，要重新積累數(shù)據(jù),。

目前汽車最有吸引力又最危險的莫過于自動駕駛技術(shù),。谷歌自動駕駛汽車于2012年5月獲得了美國首個自動駕駛車輛許可證。而現(xiàn)在大多數(shù)乘用車輛都已經(jīng)配備了自動駕駛的一系列功能,。

安全性一直是自動駕駛不可回避的問題,，無知將會讓我們陷入人云亦云的恐慌，所以今天我們來一起了解一下什么是自動駕駛?自動駕駛發(fā)展現(xiàn)狀如何?自動駕駛未來將何去何從?

自動駕駛技術(shù)簡而言之就是將人對汽車的駕駛控制,，轉(zhuǎn)移到汽車對自身的控制方面,，主要涉及感知、決策,、執(zhí)行三大環(huán)節(jié),。

感知環(huán)節(jié)相當(dāng)于人的眼和耳，主要通過車載攝像頭,、激光雷達(dá),、毫米波達(dá)等各類車載傳感器在行車過程中完成對環(huán)境及車輛的感知、搜集周圍環(huán)境數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)經(jīng)Q策層;決策環(huán)節(jié)相當(dāng)于人的大腦,，主要通過操作系統(tǒng),、芯片與計(jì)算平臺等對接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理并輸出相應(yīng)的操作與指令任務(wù);執(zhí)行端則相當(dāng)于人的四肢，將接收到的操作指令執(zhí)行到動力供給,、方向控制,、車燈控制等車輛終端部分。

2016年,，《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》和《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》中正式提出發(fā)展智能自動駕駛汽車,，并將其上升為國家發(fā)展戰(zhàn)略。各地積極推進(jìn)高等級自動駕駛車輛的商業(yè)化應(yīng)用,，開放測試道路,、出臺管理細(xì)則，推動無人駕駛技術(shù)進(jìn)步和商業(yè)化落地,。我國車企在自動駕駛領(lǐng)域的研究可以算得上行業(yè)領(lǐng)先,。

目前，自動駕駛分為兩派,，分別是“激光雷達(dá)”和“純視覺計(jì)算”兩派,。

激光雷達(dá)派的優(yōu)勢首先是能獲取空間的深度信息，其次由于其自發(fā)光源,，無需外界的燈光輔助,，比純視覺方案來得更簡單。目前,，各大自動駕駛方案大廠都逐漸用混合固態(tài)的激光雷達(dá)來取代傳統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá),。

劣勢：一是激光雷達(dá)的方案不夠成熟，激光雷達(dá)的分辨率遠(yuǎn)低于攝像頭的程度,。雨霧天氣下,，激光雷達(dá)的探測能力會大打折扣,。二是成本更高，激光雷達(dá)的X,Y,Z, 反射率信息,，甚至RGB信息對CPU的處理能力都有更高的要求,，更好的CPU需要更高的價格。

目前,，在汽車行業(yè),，激光雷達(dá)已經(jīng)成為了車企新車的競爭焦點(diǎn)之一，與此同時圍繞激光雷達(dá)的“軍備賽”也已開啟,。

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