无人驾驶汽车发展状况及面临的挑战

王福文

(南开大学 哲学院，天津 300350)

从长远的眼光来看，汽车发展的方向是实现自主驾驶，而无人驾驶是自主驾驶的一种高级形式。从广义上说，无人驾驶汽车是在网络覆盖下利用计算机技术、信息技术、感知技术和智能控制技术武装起来的智能汽车，它是有着汽车外壳的移动机器人[1]。2017年7月5日在百度AI开发者大会上，百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏利用视频直播向公众展示了一段自己乘坐在百度公司研制的无人驾驶汽车里的场景。李彦宏称，自己已经行驶在前往会场的北京五环路上，而智能汽车正处在无人自动驾驶的模式。李彦宏的这段视频将无人驾驶汽车再次拉入公众的视野。

一、无人驾驶汽车的发展状况

近年来，随着市场对汽车主动安全和智能化需求的不断提高，无人驾驶汽车巨大的社会和经济价值越发凸显，越来越多的企业与科研机构积极参与并推动无人驾驶领域的发展。目前阶段，能够实现完全无人驾驶的车辆还没有正式批量生产销售，但已经有相当一部分实验车型可以通过环境感知实现制动、停车等高度自主驾驶行为。

(一)国外无人驾驶汽车的发展状况

20世纪70年代初，美国、德国、英国等发达国家便开展了对无人驾驶汽车的研究工作。1995年，美国卡内基梅隆大学研制出无人驾驶汽车Navlab系列，逐步完成了横穿美国东西部大陆的无人驾驶实验。2005年，在美国国防部组织的“大挑战”比赛中，由美国斯坦福大学改造的无人驾驶汽车，经过沙漠、隧道、泥泞的河床以及崎岖陡峭的山道最终获得成功。近年来，随着谷歌、特斯拉、奔驰、宝马等纷纷加入到无人驾驶汽车的研究行列中，使得无人驾驶汽车技术有了突飞猛进的发展。

2014年7月，宝马公司与百度公司就无人驾驶方面建立了长期合作关系，其中，宝马负责硬件设计制造，百度则负责数据和服务。到2015年底，宝马公司和百度公司共同研制的无人驾驶车辆顺利地在北京城区完成了城市路况以及高速路况的混合测试。而丰田于2015年对自动驾驶项目拨款10亿美元，同时与斯坦福和密歇根大学合作研发，值得一提的是，丰田是目前自动驾驶专利最多的车企，拥有1400多项专利技术。2016年5月25日，丰田公司对美国科技公司Uber进行战略投资，一方面丰田公司帮助Uber公司进一步扩大现存的车辆租赁市场，另一方面丰田公司和Uber公司还将会在无人驾驶技术研究方面建立合作关系。2016年8月25日，一家从麻省理工学院分离出来的创业公司nuTonomy开发的无人驾驶出租车在新加坡率先完成试运营载客。该公司的无人驾驶出租车统一安装了6套激光雷达检测系统，而且仪表盘上还安装了两个高清摄像头，以便能不断检测四周障碍物和交通信号灯。nuTonomy公司使用激光雷达数据能提供更准确的定位，不仅能检测道路上的动态物体，还能检测出汽车四周的静态物体。与此同时，该公司还在研发用于指挥无人驾驶出租车的云计算产品，主要目标是部署无人驾驶出租车队[2]。

(二)国内无人驾驶汽车的发展状况

从20世纪80年代末我国就已经开展无人驾驶汽车技术的研究工作。1992年，国防科技大学研发出中国真正意义上的红旗系列无人驾驶汽车；2005年，上海交通大学研制出第一辆城市无人驾驶汽车。从2009年开始，在国家自然科学基金的大力支持下，“中国智能车未来挑战赛”分别在我国的西安、鄂尔多斯、赤峰、常熟等地成功举办了八届。智能车未来挑战赛是现存的国内外唯一专门针对无人驾驶汽车的赛事，该赛事对中国无人驾驶汽车的研制起到了巨大的促进作用。在之前的几届比赛中，其参赛的无人驾驶车辆行驶的速度相对缓慢些，并且含有较多的人为控制因素。在2013年以后，国内的一些相关研究单位有了突破性进展，其中参赛的无人驾驶车辆已经能在复杂的交通环境中实现平稳地自主行驶，并且能与其他无人驾驶车辆进行交互[3]。

与此同时，国内的IT巨头以及一些大型自主车企近年来也逐渐加入到无人驾驶领域开展技术研发。由百度深度学习研究院主导研发的无人驾驶项目于2013年起步，其核心技术包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大版块。2016年8月，百度公司和福特汽车公司一起投资激光雷达厂商Velodyne，双方希望减少无人驾驶汽车激光雷达的生产成本。2016年9月1日，在百度世界大会上，李彦宏与全球图形技术和数字媒体处理器行业领导厂商NVIDIA的创始人黄仁勋达成合作关系，双方将共同组建从云端到汽车的自动驾驶平台，而且向中国乃至全球的汽车制造商开放使用。2016年9月1日，京东集团宣布，其集团研制的我国首辆无人配送车开始进入了道路测验阶段，计划下个月将进行试运营，并在2017年可能实现大规模的使用[4]。最近，乐视宣布在多处开展无人驾驶汽车研发工作。滴滴打车CTO张博宣布将无人车作为重大战略布局，并很快实现无人车上路载客。综上所述，尽管国内车企和各大IT公司进入无人驾驶领域比较晚，但随着国家战略的支持和越来越多的企业和单位积极投入其中，中国智能汽车研究发展迅速，有望超过国际先进水平。

二、无人驾驶汽车发展面临的问题

尽管无人驾驶汽车的技术发展相当迅速，但难免会出现一些意外交通事故。在2016年2月14日，谷歌公司研制的无人驾驶汽车在进行并道时，其处理器判断后方行驶过来的客车会减速并让其通过，所以没有做出适当的制动措施，导致谷歌无人驾驶汽车变道时撞到了客车。虽然没有造成车上人员的伤亡，但却在一定程度上反映出人工智能的问题。2016年5月7日，特斯拉汽车在自动驾驶状态下发生了交通事故，最终导致车上人员死亡。综合谷歌公司无人驾驶汽车以及特斯拉自动驾驶汽车发生的安全事故，我们可以看出，无人驾驶汽车技术是多种学科相互交融的新生产物，它的发展不是一蹴而就的，其真正做到安全应用到生活中还面临许多挑战。无人驾驶汽车在发展过程中面临的挑战主要有以下几个方面。

(一)环境感知缺乏可靠性的问题

安装在无人驾驶汽车里的环境感知传感器很有可能无法正常工作。无人驾驶汽车上安装的高清摄像头以及超声波探头都极容易被一些强光、噪声以及声波吸附材料干扰从而难以获取清晰而完整的图像并很难准确测量障碍物的实际距离。除此之外，这些设备在雨雪、大雾等极端天气下精确度衰减剧烈。还有，如何将上述各种设备采集到的信息实现高效快速的融合从而形成一个稳定而智能的系统以应对各种突发事件和挑战还需突破。如果这些问题解决不好，都会威胁乘客的人身安全。

(二)环境感知传感器设备成本高的问题

在谷歌无人驾驶汽车中最昂贵的设备就是激光测距器，一个激光测距器的成本大约在7万美元，大概占到整个谷歌公司无人驾驶汽车成本的一半多。极高的成本显然无法让无人驾驶汽车的使用者轻易接受，这就直接影响到无人驾驶汽车的推广和普及。除此之外，无人驾驶汽车只要与网络联网就一定会面临网络带来的安全挑战，建立可靠的防火墙又会增加其成本。如果无人驾驶汽车被网络黑客通过互联网入侵，从而远程就能控制无人驾驶汽车，有可能故意制造安全事故。

(三)人工智能伦理困境的问题

无人驾驶汽车是智能网联汽车发展的终极形态，它具备人工智能的一些典型特征。人工智能是自然科学和社会科学的交叉学科，不仅单纯涉及技术层面，它还涉及到对社会现象的思考与判断[5]。假如交通事故意外地即将发生，那么，这时候无人驾驶汽车的处理器如何选择两害相权取其轻的操作？如果为了避免或减少给人类带来的伤亡，无人驾驶汽车的处理器该不该选择撞毁自己？这些都是无人驾驶汽车需要面临的伦理问题。

(四)缺乏配套的法律法规保障的问题

首先，我国关于智能网联汽车技术标准的体系还不健全，很难为不同发展阶段的智能网联汽车提供相应的测评准则。其次，无人驾驶汽车的智能系统则是由车辆制造商、各类软件提供方以及其他合作方一起参加研制，在这样的情况下确定事故责任主体是相当困难的。最后，目前的汽车保险并不适用于无人驾驶汽车，这就无法解决人们使用无人驾驶汽车的后顾之忧，这也会影响无人驾驶汽车的应用与推广。

三、促进无人驾驶汽车发展的对策

(一)改进智能决策与环境感知技术

谷歌无人驾驶汽车和特斯拉自动驾驶汽车发生的两起交通事故反映出智能决策和环境感知技术还不是很成熟，而这两项关键技术是直接决定无人驾驶汽车的可靠性与安全性的。无人驾驶汽车面临的路况相当复杂，比如拥堵的车道、极端恶劣的天气、交警手势与交通信号灯发生冲突等。无人驾驶汽车应该先做到准确无误地反映周围实际路况，然后再做出拟人化决策。所以，相应的政策应大力支持研究智能决策与环境感知技术。只有在智能决策领域和路况环境感知领域同时取得技术突破，无人驾驶汽车才能够真正实现里程碑式的发展。

(二)在保证性能的基础上最大限度地降低成本

无人驾驶汽车会给人类和社会的发展带来诸多便利而且经济效益和社会效益也十分可观，比如降低交通事故率、共享交通资源进而提高出行效率等。然而无人驾驶汽车需要使用传感器、雷达、摄像头、高精度定位导航系统、网络系统、人机交互系统等大量昂贵设备，极高的成本会成为无人驾驶汽车应用过程中的巨大障碍。要解决这个问题，首先要通过技术创新降低无人驾驶汽车的设备成本，然后借鉴新能源汽车应用的成功模式：一是建立示范园区，以点带面辐射推广，通过增加使用数量来降低成本；二是进行资金补贴，等技术成熟后，通过减少补贴机制来刺激厂家降低生产成本[6]。

(三)加快车联网和智能交通系统的建设

车联网和智能交通系统能将人、车、路综合起来，用系统的观点进行考虑，将计算机、互联网、通信技术、控制技术综合运用于交通系统中，并能够缓解城市的交通拥堵，提高交通安全水平，使无人驾驶汽车预知道路环境的信息[7]。可以说，车联网和智能交通系统是无人驾驶汽车技术发展的催化剂。此外，提高网络的加载速度并扩大其所覆盖的范围以及保证网络连接时的稳定性，这些也都将是无人驾驶汽车技术得以应用的必备要素，同时要提高网络安全建设，减少网络黑客侵入无人驾驶汽车的风险。

(四)积极构建相关的法律法规保障体系

面对国外先进的立法实践，我国立法机关应当开展相关研究，借鉴发达国家立法成果并结合现存规范，加快我国的无人驾驶汽车立法并规范无人驾驶汽车的保险险种和费率。针对事故责任判定，可能需要在无人驾驶汽车中安装功能强大的黑匣子，以便发生事故后通过数据分析进行责任界定[8]。如何评价智能网联汽车的技术，需要制订相应的技术标准来进行衡量，技术标准的提出必须建立在大量的实验数据基础之上[9]。当今，无人驾驶汽车的国际竞争越来越激烈，现在一些企业已研制出成型的无人驾驶汽车，假如无法让其合法地进行开放式的实际道路测验，一是会阻碍我国无人驾驶汽车的发展并导致落后于国外发展水平，二是无法解决无人驾驶汽车偷偷上路测验所产生的安全风险。

四、结语

无人驾驶汽车是一把双刃利剑，我们更应用辩证的思想去对待它。我们决不能因为无人驾驶汽车带来的高效和便捷，进而放松对无人驾驶汽车技术潜在风险的警惕，也更不能因噎废食，因为无人驾驶汽车技术存在许多挑战从而放弃研制无人驾驶汽车的工作。随着人类的不懈努力以及科技的不断进步，无人驾驶汽车终将会驶入人类的日常生活中，它将会从根本上改变人类的驾驶方式，它的应用将极大减少驾驶压力、提高出行安全，并为减轻交通拥堵开辟出新的解决方式，为社会的进步和人类的发展带来更多便利。

[1] 陈慧岩,雄光明,龚建伟,等.无人驾驶汽车概论[M].北京：北京理工大学出版社,2014.

[2] 段建民,石慧,战宇辰.基于机器视觉筛选GPS卫星信号的无人驾驶汽车组合导航方法[J].电子技术应用,2016,(1):111-114.

[3] 王雪玉.百度无人驾驶汽车：符号意义大于实际意义[J].金融科技时代,2016,(1):77-87.

[4] 王晨曦.争夺无人驾驶测试场[J].经营者,2016,(6):69-70.

[5] 李德毅.网络时代人工智能研究与发展[J].智能系统学报,2009,(1)：1-6.

[6] 王钦普,赵佳,赵浩.无人驾驶汽车发展面临的挑战与建议[J].客车技术与研究,2016,(6):2-6.

[7] 魏明哲,魏云霄.智能无人车综合控制系统[J].电子世界,2017,(3):197-199.

[8] Greenblatt N A.Self-driving cars and the law[J].IEEE Spectrum,2016,(2)：46-51.

[9] 张亚萍,刘华,李碧钰.智能网联汽车技术与标准发展研究[J].上海汽车,2015,(8)：55-59.