智能汽车，驶入生活的黑科技

智能汽车，驶入生活的黑科技

无人驾驶智能汽车，应当是汽车变革的最核心内容。智能驾驶汽车看似很科幻，但其实汽车自动化、智能化过程贯穿整个汽车发展史。迄今为止，人们已经实现了无人驾驶技术所需要的大部分功能，自动驾驶汽车离人们越来越近了。

2016年以来，美国、新加坡、澳大利亚、芬兰和迪拜等众多国家已经开始小规模进行无人驾驶车辆的试运行。未来，汽车交通系统概念将迎来变革，交通规则、基础设施都将随着无人驾驶汽车的出现而发生巨变，智能汽车可能颠覆当前的汽车交通运输产业模式。有专业人士预言，在2025年前后,“通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车”将走进寻常百姓家；2050年之前，无人驾驶汽车将占据全球汽车保有量的75%。

智能汽车智在哪里

自动驾驶汽车简而言之，就是指电脑系统而不是人类作为司机的智能汽车。所谓智能汽车，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等外在条件的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。

智能汽车和人一样，有着敏锐的“眼睛”、聪明的“头脑”和灵活自如的“脚”，“头脑”是电子计算机和自动操纵系统之类的装置，这些装置都装有非常复杂的电脑程序，所以这种汽车能和人一样会“思考”“判断”“行走”，可以自动启动、加速、刹车，可以自动绕过地面障碍物。在它的“眼睛”扫描中，如果前面有障碍物，就会发出电信号。在复杂多变的情况下，它的“大脑”能随机应变，根据电信号和当时当地的实际情况，自动选择最佳方案，指挥汽车正常、顺利地行驶。为了对当前情况作出准确的对策，要预先估计到各种各样的情况，将解决不同情况的最佳方案的数据一一输入汽车中的微型计算机中。在汽车行驶过程中，微型计算机就可根据实际情况相应地从所储存的方案中选择最合适的。

“辅助驾驶”才是智能汽车研发的根本

无人驾驶汽车的优点很多，如节约能源、减少交通和停车成本、降低事故及污染等。自动驾驶汽车还将自动控制刹车、转向和信号，以提高车内人员的安全性，同时安装符号高度可靠性标准的专用软件、服务器和电源，确保车辆出现问题的几率降到最低，但无人驾驶实现起来并不容易。

尽管许多国家已推出汽车的低速试运行，希望人们逐步开始接触和接纳无人驾驶车辆，但一些专家预测，纯无人驾驶汽车大规模载客的计划需要几年还是几十年才能实现还很难说。毕竟，现在对大多数人来说，把驾驶安全完全交给机器还是一件从心理上难以接受的事情。如何让乘客安心选乘无人驾驶汽车仍是一大挑战。美国一项研究结果表明，约23%的美国人明确表示自己不会乘坐无人驾驶汽车。

自动驾驶技术目前还不够成熟，与司机对交通状况的综合判断能力相比仍有差距，对突发事件的应对能力可能不足，也缺乏对天气等外部因素的调整适应能力。而无人驾驶汽车的安全性是需要经过社会大众检验的，目前最需要做的就是这些科技公司加紧对于无人驾驶汽车的研发工作。从现在的情况看来，缺乏公众的支持将是阻碍无人驾驶汽车发展最大的不利因素。

事实上，自动驾驶汽车并不完全等同于无人驾驶汽车。一般而言，无人驾驶汽车是一种依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来行驶的智能汽车，从根本上改变了传统的“人—车—路”闭环控制方式，越过不可控的驾驶员因素，大大提高了交通系统的效率和安全性。自动驾驶则是更多地为汽车加入各种智能辅助系统，让汽车能完成某些特定的“自动驾驶”动作，比如变道、超车等，变得更加智能化。

专家解释说，自动驾驶系统还处在公共测试阶段，自动驾驶是辅助功能，需要驾车人始终把双手放在方向盘上。驾车人在使用自动驾驶功能时，需要一直保持对车辆的控制。

有专家指出，自动驾驶其实是一个渐进的过程。实现完全无人驾驶需要经历无自动化、驾驶辅助、部分自动化、有条件自动化和完全自动化5个阶段。希望车企不要急于把目标放在最终的无人驾驶阶段，而是要从基础做起。“当前我们要做的是做好辅助驾驶技术开发，在核心元器件等方面做好积累，当自动驾驶的环境具备了，再逐步向终极目标靠近。”

尽管自20世纪70年代美国、英国、德国等发达国家开始研究无人驾驶汽车以来，在可行性和实用性方面都取得了突破进展，但当前包括美国、德国、日本的主流车企，以及特斯拉、谷歌、苹果等科技型企业都仍处于从驾驶辅助向部分自动化过渡的阶段。

世界首辆无人驾驶出租车在新加坡上路

各国无人驾驶的争夺之战

近几年，在全球范围内，无人驾驶车辆开始进入测试阶段，无人驾驶技术也离人们的生活越来越近。最近数月，无人驾驶汽车进入试运行的消息频繁见诸报端。

2016年8月底，一队小型无人驾驶公交车也在芬兰首都赫尔辛基南部的一段普通公路上试运行。这种小型公交车内部空间有限，只有6个座位，另外还可站6个人，没有驾驶舱。虽然最高时速可达40千米，但测试期间时速只有11千米。

澳大利亚首辆无人驾驶电动公交2016年8月份在西澳大利亚州首府珀斯试运行，该时速25千米的公交可搭载11名乘客。之前澳大利亚部分矿业公司已率先使用无人驾驶汽车参与运输。

澳大利亚首辆无人驾驶电动公交

福特Fusion无人驾驶汽车

无人驾驶出租车在新加坡也已上路。这一业务将先在小范围内试行，当前只有6辆车在约6.5平方千米的范围内运营，且上下车地点有严格规定。这6辆车为经过改装的雷诺zoe和三菱iMiEV电动车，车上配备驾驶员以防出现紧急情况，后座还有一名

EZ10

阿拉伯联合酋长国迪拜道路交通管理局2016年8月底宣布，一种用于载客摆渡的无人驾驶汽车于9月1日起在迪拜市中心开始为期一个月的试运营。迪拜采用的是法国EZ10电动10座无人驾驶车，外形方正，车身不分前后，可以双向行驶。迪拜计划到2030年将城市交通运力的25%发展为无人驾驶汽车。

法国首都巴黎铁路局也对一辆由法国高科技公司Easymile生产的EZ10电动无人驾驶小型公交车进行测试。这辆公交车以每小时25千米的速度开展测试，该车载客容量为12人。此前，这类车辆已在美国加利福尼亚州、日本和新加坡的专用线路上进行过专门测试。研究员负责观测汽车仪表。

美国打车软件服务运营商优Uber于2016年9月在美国东部城市匹兹堡投放了4辆自动驾驶汽车，进行上路测试。4辆车型为福特Fusion的无人驾驶汽车“亮相”街头。它们配有多个摄像头、全球定位系统以及用以探测天气和道路状况的雷达系统和其他传感器等，在匹兹堡复杂多变的道路上行驶，搭载Uber软件的常客。车上配备了两名技术人员，其中一位坐在驾驶座，随时准备掌控方向盘，另一位则负责监测汽车的行驶状况，乘客并不能单独乘车。

美国的许多公司也正在大力发展自动驾驶技术，政府也在积极支持。为推介新规，美国总统奥巴马曾发表文章称，自动驾驶汽车正在从科幻小说中的幻想变成新的现实，美国2015年有3.52万人死于交通事故，其中94%归咎于人为因素，而自动驾驶有潜力每年挽救数以万计的美国人的生命，并改变许多老年人与残疾人的生活。

中国无人驾驶市场潜力大

现在，智能汽车已经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，越来越多的发达国家将其纳入各自重点发展的智能交通系统当中。面对各国对智能汽车领域的跃跃欲试，中国也不甘示弱。鲜为人知的是，早在20世纪80年代，中国就已着手无人驾驶汽车的研制开发，虽与国外相比还有一些距离，但也取得了阶段性成果。

2015年底，百度无人驾驶汽车在北京进行全程自动驾驶测跑，实现多次跟车减速、变道、超车、上下匝道、调头等复杂驾驶动作，完成了进入高速到驶出高速不同道路场景的切换。最高时速达100千米1小时，是国内无人车领域迄今为止进行的难度最大、最接近真实路况的开放道路测试。腾讯、乐视、阿里巴巴等互联网企业也相继发布了无人车计划。

一汽集团早在十多年前就开始研究自动驾驶技术。2011年7月，其与国防科技大学共同研制的红旗HQ3无人驾驶汽车完成了286千米的高速全程无人驾驶试验，人工干预的距离仅占总里程的0.78%。2012年，军事交通学院的“军交猛狮Ⅲ号”以无人驾驶状态行驶114千米，最高时速达105千米1小时。

“无人驾驶汽车的最显著优势在于便捷和安全。”百度高级副总裁兼自动驾驶事业部总经理王劲说，无人驾驶汽车可减少人为因素造成的交通事故，将人从驾驶、导航等重复性工作中解脱出来，增强车辆运载能力，优化车辆、道路配置，还可实现新汽车租赁模式。

“目前，汽车存在污染、耗能、安全、拥堵四大问题，无人驾驶汽车的交通路口通行效率是有人驾驶汽车的2倍，有助于缓解拥堵及缓慢行驶带来的温室气体排放。”一汽集团技术中心主任李骏说。

在“物联网之父”Kevin Ashton看来，无人驾驶技术将是未来物联网发展的一个重要领域。“无人驾驶技术是一个非常重要的方面，未来无人驾驶技术一定会率先在中国取得突破。”

Ashton表示，“我觉得有趣的是，我们在美国谈论谷歌、Facebook，但是看一看，这些都是20世纪的公司，未来物联网的机会将在中国诞生。比如腾讯就引领中国的社交媒体走向了世界，这些都是非常了不起的成就。所以我们有理由相信在本世纪内，中国的技术一定能够主导全球。”

他还预测，中国将会引领本世纪无人驾驶技术的普及。“中国在硬件制造等领域已经走在全球前列，无人驾驶技术也已经处于领先水平，中国已经有了自主研发的无人驾驶公交车。在汽车制造等方面都具有优势。”Ashton认为，其中很重要的原因是中国城市化发展，催生了巨大的需求，很多项目只有在中国做才能搞得起来。“比如上海的公交系统早在2000年时就已经采用RFID接触式公交卡，就是一个很好的例子。未来，中国在智慧城市、物流、个人可穿戴设备等多个领域也将迎来爆发。”

今后，无人驾驶汽车的发展还将带动庞大的产业价值链，包括操作系统软件、高性能传感器、光学相机、地图导航、云计算等领域。在国防和国家安全领域也有广泛的潜在用途。