第三节　自动驾驶技术的未来

一、自动驾驶有更好的市场前景

（一）利好政策的支持

目前，各个国家纷纷提出了对自动驾驶技术的相关政策，比如对自动驾驶汽车的监管、规划等，这些政策对自动驾驶技术的不断发展产生了积极效应。

2016年联合国欧洲经济委员会推出《国际道路交通公约》促进了自动驾驶技术的发展；2018年美国推出了一个指导文件《准备迎接未来交通：自动驾驶汽车》，这是国外出台的两个文件。

在2009年，国家自然科学基金重点支持了自动驾驶汽车的研究项目，在一定程度上促进了我国自动驾驶汽车研究的发展，之后又出台了一些政策[3]保证自动驾驶汽车的顺利发展。

2014年10月，工业和信息化部委托中国汽车工业协会、中国汽车工程协会、汽标委分工展开研究。

2016年，《中国智能网联汽车技术发展路线图》发布，以引导汽车制造商的研发以及支持未来政策的制定。

2017年，工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定《国家联网产业标准体系建设指南》系列文件。同年，《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018—2020年）》等文件先后出台，对自动驾驶、无人驾驶和智能汽车的发展进行了战略布局、任务安排，并提出了保障措施。

2018年1月，国家发展改革委发布《智能汽车创新发展战略（征求意见稿）》，提出到2020年智能汽车新车占比达到50%，到2035年率先建成智能汽车强国。

2018年4月，交通运输部、工业和信息化部、公安部联合出台了《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，首次从国家层面就规范自动驾驶道路测试做出了包括测试主体、测试车辆、测试路段等在内的相关规定，相关管理规范的出台是行业发展的关键一步，将推动“自动”驾驶加速“驶向”现实生活。

2018年7月，交通运输部出台了《自动驾驶封闭场地建设技术指南（暂行）》，对各地封闭场地测试的建设进行指导。2018年12月，工业和信息化部发布了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》，推动车联网产业发展，促进车联网产业的跨行业融合。

2019年，工业和信息化部发放了5G商用牌照，这会极大促进车联网发展，将来路网也会进行数字化信息化的改造，构建起一个车、路、人互相连通的大网络体系。

此外，为方便自动驾驶相关企业的路测工作，全国众多城市也在推出适合本地的智能网联汽车道路测试管理办法，如《上海市智能网联汽车产业创新工程实施方案》《深圳市关于贯彻落实智能网联汽车道路测试管理规范（试行）的实施意见》《保定市人民政府关于做好自动驾驶车辆道路测试工作的指导意见》等。

从以上信息可以看出，国内外对自动驾驶技术的关注度很高，提出了相关政策及管理方案，并且已向很多企业发放了路测许可（如表3-1所示）。

（二）各大企业加速布局

除了国家政策对自动驾驶技术的支持，我国的许多企业和高校纷纷开始了对自动驾驶汽车的研究。其中各大企业已经跳出了传统车企的舒适圈，除汽车企业之外，还有很多高科技行业的公司纷纷与其他行业合作，积极带动自动驾驶技术的发展。

目前，各大科技巨头积极投入自动驾驶汽车的研究，比如百度、阿里巴巴、腾讯、华为等。此外，我国的一些品牌也展示了概念车型，比如一汽、上汽、长城、北汽、长安等多家车企，他们积极探索自动驾驶汽车，也想在这个领域抢占先机。除了车企及其制造商，国内许多高校对其领域也做着贡献，比如国防科技大学。

在技术的支持下，未来的汽车会从根本上去改变传统模式车的控制方式，会不断向互联网终端靠近，更智能地整合所有的过程。它不仅作为解决道路一系列问题的关键手段，而且是构建一项全新智能出行的核心技术。

（三）庞大的市场需求

中国有着很大的人口基数，对汽车的消费和使用的需求很大。虽然目前的智能汽车还不能完全做到自动驾驶，但在一些商用领域有一定的价值。因为它可以代替传统车辆去提高运输效率，相信这样的汽车会逐渐在商业领域普及。

可见，有了国家的经济、政策对产业发展的支持，各大车企和高校的技术支持以及我国消费者庞大的消费需求，社会各群体对自动驾驶行业的环保性、便利性有良好预期，自动驾驶汽车有着更广阔的市场前景。

二、自动驾驶技术未来将遇到的问题

回顾人类漫长的交通发展历程，从人类直立行走到用马儿作为代步工具，然后马儿又被汽车取而代之。可以看出人类探索潜力很大，而且永不停歇，虽说现在出门已经不是个力气活，但是人类还不满足，不想经历漫长而复杂的驾照考试，不想忍受驾驶的疲惫，于是，智能汽车、自动驾驶的概念就被提出来了，各大科技巨头纷纷投入数据、技术和人力、资本等，希望尽早推出一款“在路上”的自动驾驶汽车，但是这些高级汽车在未来遇到的问题实在太多了。

（一）成本问题

由于道路环境的复杂性，自动驾驶汽车对传感器精度的要求非常苛刻。自动驾驶技术依赖的高精度激光雷达可以为车辆绘制精确的道路地图，实时获取车辆周围的三维信息。然而激光雷达的成本高，不同精度的激光雷达随着精度的增加，成本也会增加。再加上昂贵的服务平台，自动驾驶的成本始终难以控制在可接受的水平。目前量产的自动驾驶车型中几乎没有车型配备激光雷达，特斯拉最新的Autopilot 2.0也没有配备。可见成本问题是自动驾驶汽车量产的巨大障碍之一。

（二）缺乏法律的有效支持

目前，相关的法律法规还不够完善，法律的地域差异性巨大。美国现在有4个州——内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州和密歇根州通过了允许对自动驾驶汽车进行路测的法规。世界许多国家也都在完善有关方面的法律法规。新的自动驾驶或自动驾驶车辆进入市场前的检测制度还不够完善，事故发生后的责任问题也是如今难以解决的问题。

第一，我国现有的道路交通法规不能适应自动驾驶汽车的行车条件，道路设施标准规范尚不完善，缺失自动驾驶的安全准入标准、自动驾驶车辆合法上市的法规等。

第二，与自动驾驶汽车生产相关的法律法规也存在缺失。目前车企难以获得自动驾驶汽车生产资质，即便是对传统车辆进行智能改装，《道路交通安全法》亦未允许自动驾驶车辆上路。虽然在国家及地方政府的大力推动下，自动驾驶测试车辆上路测试牌照有了新进展，但还面临不少法规方面的难题。

第三，对于使用自动驾驶系统时发生的交通事故等责任问题还没有细化的法律规定。假设此时一辆使用自动驾驶系统的车辆发生交通事故，情况可能存在很多种。假设这起交通事故是由于系统识别存在问题，如果依据民法“谁使用，谁受益，谁担责”的原则，虽然不是亲自驾驶，但是车辆使用者是行为主导者和受益者，需要承担责任，但车辆使用者没有主观上的故意，他也无法控制自动驾驶车辆，让其承担责任是否存在不合理之处？出现识别问题的自动驾驶系统的研发者的责任该如何判定？安装自动驾驶系统的车辆制造和销售商又是否需要承担部分责任？安装在车辆上的自动驾驶系统出现问题，车辆的使用者是否需要对此负责？此外，驾驶员注意力分散导致对车辆安全监管欠缺是否需要承担责任，以及自动驾驶车辆是否可以独立作为责任主体等问题都无从解决。

（三）资源分散

每到新兴产业的出现，各大企业都想做领头羊，将智能产物收揽其中，所以只要涉及该产物的都会努力制造。这就会出现国家智能汽车创新平台的涉及的部门多，资源分散等现象。

目前主要是各个地方政府分别牵头，相关技术产业搭建平台，车企及其他相关行业也积极投入，但是，由于竞争使得资源更加分散，从而不利于自动驾驶汽车的发展。所以，如何解决资源分散这个问题，也是我们应该考虑的。

（四）技术上的挑战

自动驾驶关键的部分之一是技术支持。自动驾驶汽车的工作原理，简单来说，就是在汽车外壳上，分布大量的传感器，比如短距离雷达、红外探测和摄像头等。这些传感器探测到的所有信息，都会传送到控制自动驾驶的中央系统，系统分析探测器收集到的信息，再结合GPS高精地图，实现自动驾驶。

这样看上去，自动驾驶应该不会出差错，毕竟机器的敏感度可能比人类要高得多，传感器能够在可探测的距离和范围内，捕捉到数据，及时做出反应，规避危险。

虽然目前部分技术已经实现了应用。比如，阿尔法巴智能交通公交车是目前国内较为先进的公交车，其中以国产、自主可控的智能驾驶技术为基础，集人工智能、自动控制、视觉计算等众多技术于一体的L3级别的公交车，但是其自动驾驶技术依然存在着需要解决的问题。比如我们现在正在使用的4G移动网络，在它的传输速率不足以支持自动驾驶汽车高速行驶的情况下，不能及时处理传感器捕捉到的路况信息，从而引发事故。不过这个问题可以在未来的两年内得到解决，随着5G移动通信的大规模商用，5G网络的低延迟和高速率特性，可以大大提高自动驾驶技术的信息收集回传效率。

自动驾驶汽车试验都是在空旷的地方或道路上进行的，而对于城市车辆密集行驶的道路，面对环境复杂的交通，自动驾驶汽车该有着多强的识别与感知能力呢？它能像我们人类一样可以有着变通的思想吗？

低等级别的自动驾驶汽车在高速道路及其郊区可以很好地完成辅助驾驶，但在人口密集的城市道路上进行辅助驾驶，这对自动驾驶是一大挑战，因为与其他道路相比，城市道路环境更加复杂，车多并且车型也很多，车速也有很大差异。这无疑为自动驾驶的技术带来很大的挑战，自动驾驶汽车中相关的传感器必须能够准确并及时感知周围环境，才能够进行准确的判断和进行回应。而除了感知准确以外，还要有足够的速度对突发情况进行预测和处理。软件开发人员必须考虑所有可能出现的突发情况，这很不容易做到。此外，怎样才能做到使自动驾驶汽车具有像人类一样的视觉能力呢？而一般的自动驾驶汽车装载的激光扫描仪无法穿过固体障碍物，如果行人在车背后突然出现在路上，它是难以及时检测到的。除了行人，道路还有很多因素妨碍自动驾驶汽车的行驶，比如周围的事物、车道、斑马线、交通标志、红绿灯等，也需要预测道路上各种对象的变化。在一些特殊的雨雪天气里，我们驾驶员也无法看清道路标志，所以自动驾驶汽车也会面临看不清道路的危险，如果要做到，那要考验计算机如何能将这些信息正确把握了。因此，自动驾驶技术也面临着技术上严酷的考验。

（五）安全问题

最近20年，大数据、人工智能、传感器等技术不断精进，越来越多的工具变得聪明并善解人意，例如智能手机。汽车是继智能手机后又一个综合性的智能终端平台，而科学技术赋予了它们越来越多的功能，让它们与世界连通，却不曾想到越来越多的安全问题令我们担忧！

第一，网络安全。要想实现自动驾驶，首先要保证网络的安全，如果自动驾驶程序一旦被黑客篡改，就会导致很严重的事故；如果网络被犯罪分子修改、掌握信息，就会导致乘客信息外泄，其后果就不可想象了。所以，自动驾驶技术一旦遇到计算机程序错乱或者信息网络被入侵等一系列情况，那么如何保证自己和车辆周围事物的安全呢？是建立高级的防火墙吗？还是时时刻刻监控软件运行呢？在未来，我们必须解决。同时，网约系统还会涉及我们住所、联系方式等一些隐私信息，若被泄漏，也会对我们的信息安全、财产生命安全造成影响。

第二，技术安全。虽然谷歌的自动驾驶汽车已经成功行驶一百万英里，但是在此过程中所发生的交通事故仅为二十起，这进一步证明了自动驾驶技术具备较好的安全性。然而当自动驾驶汽车遇到一些较为极端的情况时，它是否会仍然能够具备良好的安全性能呢？现阶段，自动驾驶技术对于卫星定位系统存在非常强烈的依赖性，一旦卫星定位系统发生故障，所引起的后果将非常严重。

（六）伦理道德的挑战

在发生一些突发事件的过程中，很多事故是无法避免的。这个时候自动驾驶系统将会采取怎样的措施对风险进行规避呢？在这种情况下，到底是沿着当前的路线向悬崖下面冲去，还是为了确保车内人员的安全而将车撞向一名儿童呢？那么，对于伦理道德问题，该如何面对呢？

专栏3-1　生与死的抉择

有一个关于“自动驾驶汽车”的问题，提问者假设了一辆自动驾驶汽车遇到突发状况，假定有两种方案：一是无论刹车与否，保持方向会导致车外3人死亡；二是拐弯会撞到护栏导致车内1人死亡。无论选择哪种方案，都将引出今天所要讨论的问题——自动驾驶汽车的道德困境该如何解决呢？不过很遗憾，似乎还未有此类问题合适答案。

而麻省理工学院已经上线一个名为“道德机器”的网站，网站的功能很简单，就是以问卷的形式面向大众收集情境选择的数据。例如，面对不可避免的事故，选择撞向人还是动物？选择罪犯还是普通人？这些数以万计的选择，将通过后台被MIT的研究团队采集，为未来机器智能平台（如自动驾驶汽车）面临的伦理问题提供参考，如图3-2所示。

是不是似曾相识？其实，这个问题和著名悖论之一“电车难题”一脉相承，如图3-3所示。“电车难题”于1967年由英国哲学家菲利帕·福特提出，大概内容如下：

“一个疯子把五个无辜的人绑在电车轨道上。一辆失控的电车朝他们驶来，并且片刻后就要碾压到他们。幸运的是，你可以操作一个拉杆，让电车开到另一条轨道上。然而问题在于，那个疯子在另一个电车轨道上也绑了一个人。考虑以上状况，你如何选择？”

这时，你面临两个选择：

1. 不作为，任由电车碾死被绑住的五个人。

2. 扳动拉杆，电车会碾死另外一个人，五个人会得救。

这是一个看似简单，但其实非常复杂的问题，就和未来自动驾驶汽车要面对的问题一样。MIT的做法是，使参与者身临其境地站在自动驾驶汽车AI决策系统的位置上，为一些突发状况做出决策。这些极端情况的发生概率极低，甚至一生之中都不会遇见，但至今没有人能给出一个明确的答案。

在MIT给出的模拟情境中，用户将面对一系列的极端场景。究竟一个人的生命与一只动物的生命孰轻孰重？一个老人和一个年轻人呢？一个男人和一个女人呢？究竟应该径直撞死两个犯罪分子和两个无辜路人，还是冲下悬崖放弃驾驶员与三个无辜乘客的生命呢？

对于我们人类，不需要一定去说这个问题应该怎么解决，但是自动驾驶作为一个程序，必须提前设定，到时才能做出判断。

有的评论指责其过分消费“伦理”，造成了逻辑漏洞。因为这项研究，是建立在对不同人的长幼、身份、社会地位等标签的认知基础上的，严肃而不太恰当地说，如果研究数据将拯救性命的优先级排序为精英>普通职员>退休员工>一只狗，难道真的可以以此指导自动驾驶车的伦理决策吗？

有媒体认为，这种“决策思路”建立在了自动驾驶对人类有某种认知的前提下，但至少目前，自动驾驶技术并不会达到这种水平。例如，如果质疑一个人的生命价值高于其他人，那么前提是自动驾驶汽车能够辨别哪个人具有更高价值。面对自动驾驶汽车遭遇的“道德困境”，不同价值立场的人会作出相异的抉择。

而对于这一类问题，研究人员提出了一个“混沌系统”，也就是说，在这种极端的情况下，主要依靠计算机作出随机决策，使最终的决策成为一种不可控的随机选择，有效地避免伦理纠纷的产生。

话又说回来，根据“最大多数人的最大幸福”原则，对少数人设定程序，那么如何处理赔偿问题呢？对于恶意的自动驾驶犯罪，如何判责呢？当人工驾驶和自动驾驶并存时，该如何捍卫人的权利呢？伦理问题涉及方方面面，例如路权优先问题、安全优先问题等，这都需要提前解决。

（七）各行各业的挑战

1. 驾校行业

随着自动驾驶汽车的普及，数量增多，作为“头号事故制造者”的驾驶者去驾驶汽车将会成为非法行为，若人类驾驶成为“非法驾驶”，是不是不需要驾校的存在呢？一个回答就是不需要更多的驾校存在，自动驾驶汽车只有乘客，所以人们也不用积极地去考驾照，那么驾校所招收的学员就会相应减少，那么驾校为了节省资源就会相应减少。一系列的连锁反应就会出现，比如驾校的教练将面临失业的风险，并且要为以后的生存做转行的准备。

2. 保险行业

自动驾驶的到来会减少交通事故的发生，相应地也会减少司机的事故责任，而汽车保险公司是以驾驶员个人的历史发生事故情况来确定保费的，自动驾驶汽车没有驾驶员，那保险公司会倒闭吗？我们是不是就不需要投保了呢？如果说还需要投保，那么保险公司是不是也要考虑很多方面去调整保费呢？这也涉及事故责任转移问题，它会向汽车生产商还是交通部门或软件开发商收取保险费吗？

3. 技术人员

自动驾驶汽车要想变为现实，必须依靠先进的技术，那时候的汽车维修人员就需变成专家，不仅要会修理机器，还要具备专业的技术知识，以备技术之需。虽然自动驾驶汽车的安全和功能必须有着极高的技术才能发展，但是对于车轮的更换、定位以及机器的更新等普通维修与维护，也要有专业人员。如果说这么简单的维护、维修工作都无法保证，那么自动驾驶汽车就会受到影响，会严重危及乘客的人身安全。那么，对于将来从业者来说，是不是应该考虑转专业呢？多去学习一些技术方面的知识，为祖国的技术创新事业做贡献呢？

4. 广告行业

有人开玩笑地说：“百度应该做个有关坐在车里喝酒的视频。”因为自动驾驶，所以就不存在酒驾了。那是不是就借机给有关酒的行业做了免费的广告呢？毕竟人们对在车里做从未做过的事感到很新奇。相应地，是不是有关酒的行业就会随着自动驾驶技术的到来而疯狂流行呢？

人类从司机转为乘客，坐在车上不进行驾驶，那节约的时间就可以用来休息、看书、看报纸、浏览网页等一系列的活动，这样看来他们有更多的时间去了解将要发生的事情，是不是间接地给了相关行业和广告业更多的机会呢？

三、需5G网络的支撑

前面提到，自动驾驶技术在不断成熟，为什么还没有普及呢？虽然现在4G基本能够满足一些网络基本需求，但5G更出色。相比4G网络，5G网络要求的各项指标性能均提高了几倍到上百倍不等。而自动驾驶汽车需要有着高速、可靠与低时延通信的网络，所以5G网络对自动驾驶汽车有着重大的意义。自动驾驶汽车基础性技术之一就是5G网络了，5G网络可以将交通信号灯、路灯、汽车、行人、道路连接起来，不过也有企业寻找专门的短程通信去进行连接，但会存在网络不佳、断断续续的情况，所以想要实现自动驾驶技术，需要普及5G网络，有了它，自动驾驶技术才能更保证可靠性。还有的自动驾驶需要实现V2X连接，这里V表示车辆，X代表的是车、路、行人以及周围环境。自动驾驶技术通过感知、决策、执行完成一系列的驾驶过程，需要依靠系统、零件完美的配合，才能完成驾驶。先用来感知周围环境并采集数据，再根据反馈回来的数据进行决策，建立相应的模型，选出最优的执行策略进行自动驾驶。自动驾驶汽车的最终方向需要5G网络全面普及，不过现在它还未成熟。

四、自动驾驶发展的方向

（一）单车智能

目前，国外自动驾驶技术以单车智能为主，即在车辆上装备各类传感器，通过汽车本地的“大脑”实现自动驾驶，但这样的技术投入大、成本高、基础设施不健全，而且环境对传感器影响大、标准不统一，核心的智能零件许多掌握在国外企业手中，使我国单车智能发展难以快速进步。

（二）智能网联

以网络为基础的技术路线我国优势比较明显，一方面对硬件和芯片的要求降低，另一方面我国5G发展建设基础较好，但仍需要构建人、车、网、路、端、云的产业链条，为智能网联的自动驾驶汽车提供基础支持。