我国自动驾驶汽车行业发展现状及存在问题的探讨
2019-10-21徐志刚张宇琴王羽宋瑞王润民赵祥模
徐志刚 张宇琴 王羽 宋瑞 王润民 赵祥模
摘 要：自动驾驶汽车已成为全球发展趋势，但在中国发展有其独特的优势与劣势。文章总结了自动驾驶汽车发展的背景及研发、测试现状，梳理了近年来我国政府出台的相关政策、法规，分析了其在中国发展遇到的阻力与助力，提出了其在中国的发展趋势，自动驾驶汽车将带动整个汽车行业发生改变，颠覆性地重构消费者的出行体验。关键词：汽车技术;自动驾驶汽车;行业发展;汽车测试;行业法规;行业预测中图分类号：U461.99 文献标识码：A 文章编号：1671-7988（2019）01-13-09
Discussion on the development status and existing problemsof China'sself-driving car industry
Xu Zhigang1， Zhang Yuqin1， Wang Yu2， Song Rui2， Wang Runmin2， Zhao Xiangmo1
（ 1.School of information engineering， chang'an university， Shaanxi Xi'an 710064;2.China Automotive Technology&Research Center Co.Ltd， Tianjin 300300）
Abstract：Autonomous Vehicles（AV） have become a global trend， but there are unique advantages and disadvantages in China. Article summarizes the background of the development of Autonomous Vehicles and the present situation of research and development， testing， combed the in recent years， our government has issued relevant policies， laws and regulations， analyzes its development encountered resistance and power in China， puts forward its development trend in China， Autonomous Vehicles will drive the whole auto industry change， disruptive to refactor the consumer travel experience.Keywords： Automotive technology; Autonomous Vehicles; Industry development; Automobile testing; Industry regulations; Industry estimatesCLC NO.： U461.99 Document Code： A Article ID：1671-7988（2019）01-13-09
引言
自動驾驶汽车（Autonomous Vehicles，AV）指一类能够以高度智能化的方式实现自主环境感知、行驶规划决策和车辆控制功能的汽车[1]。AV由多个软硬件系统整合而成[2]，概念系统结构如图1所示，包括感知层、认知层、决策层、控制层、执行层五部分，主要用于完成感知定位、路径规划、行为预测、轨迹生成、控制执行等五种功能[3]：1）感知定位功能通过车辆上装备的多种传感器的相互校验和信息融合实现;2）基于实时定位和感知信息，AV需要根据目的地位置、道路几何设计、交通控制规则等相对长效的信息规划和更新行驶路径;3）行为预测通过推断临近环境中其他交通参与者的未来短期行为，为下一阶段生成行车轨迹提供周边动态障碍物的运动方向速度等信息;4）轨迹生成指结合规划路径信息与行为预测等信息，生成各个目标点之间的多个路径点，主要包含每个轨迹点的速度、朝向、加速度和车轮转向;5）AV的控制执行机构通过通信总线把规划出的行车轨迹转化成控制信号，发送给车辆动力及机械机构，由于此阶段所有数据处理均在计算平台上完成，因此平台设计和性能直接影响AV控制系统的实时性和鲁棒性。
低下的通行效率以及频发的交通事故已成为当前民众最为头疼的难题，从驾驶和拥堵中解放出来成为社会新诉求。随着智能交通、车联网以及人工智能等领域理论和技术的快速发展，自动驾驶汽车不仅能够提供比传统有人驾驶汽车更加舒适、安全、节能、环保的驾乘体验[4]，而且可以极大地改变各类人群的出行方式，有望在缓解交通拥堵、减少交通事故及能源消耗等方面发挥重要作用[5]。目前，美国在智能驾驶决策和控制技术及网联化方面[6]处于领先地位，标准、新技术研发、关键芯片、产品开发、通信应用等基本形成了比较成熟的体系，在智能汽车产业链的上、中、下游均有成熟的供应商及产品，具有很强的国际竞争力[7]。欧洲simTD项目开展跨国高速公路测试，验证协同式智能安全系统。与此同时，奔驰、奥迪、沃尔沃等企业纷纷推出自动驾驶测试车辆，预计2025年左右量产。日本智能交通系统建设起步早，基础设施及信息化程度高，丰田、日产等汽车企业主导智能网联汽车的研发，计划于2030年实现全自动驾驶系统的市场化。
本文对我国自动驾驶汽车近年来的研发现状、测试监管现状及国家出台的相关政策法规进行了梳理，并对当前存在的问题进行了探讨。
1 背景
在中国，自动驾驶汽车行业发展目前已经上升至国家战略层面，交通运输部于2017年12月要求交通部法制司、公路局、运输服务司、公路院及长安大学等相关单位结合工作实际，从技术发展趋势、部委间协调事项、标准制定、法律法规修订、自动驾驶试验场和测试区建设、智慧公路示范、模拟测试平台建设等方面就当前存在的突出问题及下一步工作推进思路给出反馈[8]。根据要求，长安大学向中国交通运输部提交了一份60页的白皮书，介紹了自动驾驶汽车行业在中国的现状和存在的问题。同时，长安大学《中国公路学报》杂志社还组织了《中国汽车工程学术研究综述·2017》[9]综述性论文的撰写工作，在该论文中，笔者对自动驾驶的发展现状及趋势进行总结。现在几乎每一家汽车公司都在研究无人驾驶汽车，新技术可以接管部分驾驶工作，或将完全接管，无人驾驶肯定会到来。目前有必要对国内自动驾驶行业现状进行行业指导，避免重复建设、投资。
2 我国自动驾驶行业相关管理部门及政策
目前，国家对于自动驾驶汽车发展的支持力度正在不断加大[10]，根据需要国家自然基金委员会、工信部、科技部、交通运输部、国家发改委和国家测绘局等多个部门都已经出台了推进其进程的相关重大项目及行业发展政策[11]，如表1所示。在《汽车产业中长期发展规划》中明确指出到2020年，汽车DA（驾驶辅助）、PA（部分自动驾驶）、CA（有条件自动驾驶）系统新车装配率超过50%，网联式驾驶辅助系统装配率达到10%，满足智慧交通城市建设需求。到2025年，汽车DA、PA、CA新车装配率达80%，其中PA、CA级新车装配率达25%，高度和完全自动驾驶汽车开始进入市场[12]。
3 我国自动驾驶汽车研发现状
当前，国内外智能汽车产业已经进入高速发展时期，诸多传统整车企业、互联网企业及新兴创业企业等均率先开展产业布局，通过强强联合、优势互补等方式，力争在竟争中占据主动地位。
中国早在20世纪80年代就开始了对自动驾驶汽车的研究。八五期间，由清华大学、国防科大、北京理工大、浙江大学和南京理工大学五家院校共同研制成功了中国第一台无人车ATB-1（Autonomous Test Bed-1）[15]。该车在1996年进行的演示实验中，直线道路自主行驶速度最高达到21km/h，弯道速度最高可达12km/h。ATB-1的诞生标志着中国无人驾驶行业正式起步并进入探索期，无人驾驶的技术研发正式启动。高校、研究所、汽车厂和新型创业公司是我国主要的汽车研发机构，其中，高校和研究所主要包括国防科技大学、军事交通学院、清华大学、西安交通大学、北京理工大学、北京联合大学、长安大学、同济大学、上海交通大学、武汉大学、中科院合肥物质研究所等科研院所，典型的无人车如图3所示。国防科技大学在自动驾驶技术上在国内一直处于领先水平，2002年国防科技大学研制成功的红旗CA7460，在正常交通状况的高速公路上，可根据前方障碍车辆的情况自动进行车道变换，其最高时速超过110km/h。2011 年 7 月，由一汽集团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 公里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 公里，最高时速 105 公里/小时。
为了促进自动驾驶技术的交流和发展，2009年以来，国家自然科学基金委员会举办“中国智能车未来挑战赛”，吸引多个高校和研究机构参与，从2009年至今已经举办了9届比赛。之后，中国智能汽车大赛、世界智能驾驶挑战赛、i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛也陆续开办（见表2）。
在2017年中国智能汽车大赛中吸引了来自科研院校及企业的12支队伍参赛，此次比赛是国内无人驾驶比赛首次使用赛事级别的比赛专用跑道，能够满足无人驾驶车辆的多种测试工况[16]。2018年5月第二届世界智能驾驶挑战赛在天津开赛，本届挑战赛报名参赛的队伍总数达到91支，比上届参赛队伍数量增加了一半。其中，国外参赛队伍9支，是国内首次具有国际车队参与的智能驾驶赛事，同时也是国内外首次在真实高速公路上开展无人驾驶比赛[17]。图4为2017年世界智能驾驶挑战赛中长安大学参赛情况。
在2018年8月24日刚刚闭幕的智博会中，作为智博会的重要活动之一，首届i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛充分利用了重庆独特的地理、气候和复杂交通场景，致力于开展面向全球的车企、科技企业、高校等参与的自动驾驶汽车公开道路的顶级赛事[18]。比赛期间，来自丰田汽车、长安汽车、北汽福田、吉利汽车、重庆力帆等知名车企和清华大学、长安大学、北京航空航天大学、武汉大学等知名高校的30多支自动驾驶汽车车队同台竞技[19]，开展了“自动驾驶城市交通场景挑战赛”、“自动驾驶创新应用挑战赛”、“自动驾驶商业化进程挑战赛”、“AEB自动紧急制动系统挑战赛”和“APS自动泊车系统挑战赛”5个项目30多个场景的实车路演竞逐。经过激烈角逐，长安大学的“信达号”和“前行者”车队都有获奖。在此期间，上汽、北汽等传统车企也逐步布局。2015年上海车展，上汽展示了自主研发的第二代智能驾驶汽车iGS，经过路试，iGS智能汽车在60-120公里的工况下，已经初步实现了远程遥控泊车、自动巡航、自动跟车、车道保持、换道行驶、自主超车等智能行车功能[20]。早在2013年北汽汽车研究院就对“智能车”进行了立项研究，并已完成了数万公里的上路实测，北汽新能源和北京联合大学共同研发的无人驾驶E150EV，可结合GPS、车载摄像和3D传感器来准确的完成自身定位。长安汽车无人驾驶首辆样本在2015年10月31日于重庆完成了国内首次亮相，目前，长安已经完成了1级的智能驾驶技术应用，如全速自适应巡航、紧急刹车、车道保持等。2018年2月15日，百度Apollo无人车亮相央视春晚，在港珠澳大桥开跑，并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。2018年4月20日，美团和百度已经达成协议，计划率先在雄安试验无人驾驶送餐。
自国务院在2015年发布《中国制造2025》起，以自动驾驶技术为重点的智能网联汽车成为未来汽车发展的重要战略方向[21]，大批初创企业投身自动驾驶领域（见图5）。2017年12月2日，“阿尔法巴智能驾驶公交系统”在深圳福田保税区首发试运行，该智能驾驶公交系统能对突发状况做出反应，已实现自动驾驶下的行人车辆检测、减速避让、紧急停车、障碍物绕行变道、自动按站停靠等功能[22]。目前驭势科技已与杭州来福士广场、广州白云机场等进行战略合作，在广州白云机场投入一辆无人驾驶车，让其在航站楼与停车场之间提供摆渡服务[23]。2018年5月15日，自动驾驶初创公司 Roadstar.ai 宣布已完成1.28億美元的A轮融资（约合8.12亿人民币），此次融资是截至目前国内无人驾驶领域宣布的最高融资额。今年3月，Roadstar.ai放出了一段其无人车在深圳公开道路上试跑的视频，视频中Roadstar.ai的无人驾驶林肯MKZ，在道路旁有高大树木遮蔽，光照条件频繁变化的场景中，灵活地穿梭在车流中，不仅能识别红绿灯、左转待转，在加减速操作也表现得较为平顺[24]。在攻克了路测难题后，目前Roadstar.ai正在自建模拟器。主线科技选择了港口作为主要落地场景，聚焦于集装箱卡车的L4级自动驾驶技术，2017年12月28日，与北方最大港口天津港签订协议，将在后者的集装箱卡车上搭载其自动驾驶方案。2018年4月12日，全球首台无人驾驶电动卡车港口试运营，本次示范运营项目由主线科技、天津港集团和中国重汽集团共同实施，在无人工干预的情况下，卡车完成了自动行驶、精确停车、集装箱装卸、障碍物避让和超车换道等制定科目[25]，实现了集装箱从岸桥泊位到堆场的无人自主水平运输。
除此之外，中国汽车产业创新发展联合基金（见表3）、国家自然科学基金的重大项目、国家重点研发计划“新能源车”重点专项（见表4）也投入大量经费资助自动驾驶技术的研发。国家自然科学基金委员会关于2017年度重大项目评审结果中，陈虹教授牵头组织申报的“极限工况下汽车主动安全协同控制及应用验证”重大项目获得批准，批准经费1739.8万元[26]。
4 我国自动驾驶汽车测试和监管现状
无人驾驶汽车是不是比人类驾驶的汽车更安全？关于这个问题业界一直存在争议。以分析国家安全享誉全球的兰德集团（Rand Corporation）最近公布报告称，无人驾驶汽车的安全性很难确定，因为没有足够的时间进行测试。要确保无人车正式投入使用后的安全性，必须建立起系统的测试理论框架，并对无人车测试方法、测试技术和测试流程进行深入研究并开发相应的检测装备。长安大学在自动驾驶测试理论方面建立了智能汽车测试金字塔模型（见图6），该模型将智能汽车测试分为“元功能测试->性能测试->加速虚拟测试->真实环境测试->用户体验测试”5个层次和“仿真测试、实验室测试、封闭测试、开放测试”四种类型。该模型对智能汽车的功能与性能进行分级、分类测试，做到由易到难，由简入繁，通过多尺度、多层次等形式反映出智能汽车最全面的功能和性能指标，从而保证智能汽车上路前的安全。
4.1 无人车零部件及元功能测试
零部件作为无人车的基础，其测试评价方法的研究对安全辅助驾驶有着重要意义。作为核心部件，摄像头被广泛使用在物体识别及物体追踪等场景中，在车道线检测、交通灯帧测、人行道检测中都以摄像头为主要解决方案。为了加强安全性，现有的无人车实现通常在车身周围使用至少八个摄像头，分别从前、后、左、右四个维度完成物体发现、识别、追踪等任务[33]。激光雷达的应用采用光飞行时间法（TOF），即通过发射和接受激光束，计算激光遇到障碍物的折返时间，分析得出目标与设备的相对距离，并测量得到障碍物的轮廓，这些信息经过处理能够获得3D环境地图，且精度能够达到厘米级，具有障碍物检测、动态障碍物识别跟踪、路况检测、实时定位和环境建模的功能。毫米波是指频率位于30GHz到300GHz之间的电磁波，由于毫米波雷达探测距离远，精度较高，穿透雾、灰尘的能力强，能够全天候全天时工作，近年来，开始被应用于ADAS，并成为自动驾驶所需的传感器。
智能汽车元功能（Meta Function）是指智能汽车基本的功能，从大类可以分为：感知、决策和执行，每一大类又可以分解为若干个小类，继续对各小类进行分解，直至得到无法分解的元功能。对每一个元功能进行测试，是获得智能汽车基础数据的重要手段，是对后期测试手段和标准选择的重要支撑。
4.2 基于在环仿真的无人车室内快速测试
基于软硬件在环仿真的无人车室内快速测试系统，通过构建道路交通场景数据库，完成车辆子系统、台架子系统和虚拟现实子系统之间的深度融合，实现无人车安全性、敏捷性、可靠性、舒适性、环保性及智能性的综合快速测定[34]。这种系统可以在室内台架上模拟大量危险工况对无人车进行在环仿真测试，极大地提高了测试效率[35]。目前世界各国积极关注这一测试模式，并投入大量的人力和物力进行研发，长安大学目前联合相关企业已经开发出了原型系统样机（如图7）。
4.3 基于封闭试验场的无人车功能与性能测试
建设专用封闭试验场，搭建多种交通应用场景，通过专业的测试设备和定量化的评估可以实现无人车功能和性能的全面测试，为此，智能网联汽车测试示范区陆续在全国开花（见表5），近两年，除工信部合作推进的一批智能网联或自动驾驶示范区成立外，陆续有部分省市通过与机构合作，通过资本合作等形式，打造基于自身产业需求的智能网联汽车测试场景。2018年7月10日，交通运输部为首次认定的三家“自动驾驶封闭场地测试基地”——长安大学车联网与智能汽车试验场、公路交通综合试验场、重庆基地授牌。长安大学试验场作为国内唯一通过认证的高校单位，拥有LTE-V、4G-LTE、DSRC、Wi-Fi和EUHT五种通信网络并存的多模式车联网异构网络，UWB超宽带高精度定位系统和高速弯道，模拟交叉口、隧道、桥梁等基础设施，可对外开展车联网与智能汽车测试与认证服务。公路交通综合试验场涵盖不同测试场景，能够满足多场景的自动驾驶测试需求[36]，建有用于自动驾驶测试的支持系统。此外，还建有交通气象综合模拟试验室、电磁兼容试验室、自动驾驶半实物仿真试验室、驾驶模拟试验室等一批国内先进的专业试验室。重庆基地不仅可以针对性地测试验证自动驾驶汽车安全、效率、驾驶行为、异常处理能力等单方面的性能，还可以组合考验自动驾驶汽车的综合性能，拥有国际上最先进、使用范围最广的成套自动驾驶测试设备，拥有具备专用短程通讯、高精定位、环境感知等功能的复合路侧基础设施及自主研发的路侧终端、车载终端及智能监控系统。
4.4 基于开放道路的无人车测试
开放道路测试作为无人车商用的最后一步，也是最艰难的一步[37]，但好在我国的无人车测试正在逐步规范。2017年12月，北京市交通委、市公安交管局、市经济信息化委联合制订的《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》及《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》[38]对外公开发布，在中国自动驾驶公开道路测试方面具有里程碑意义。此外，上海市于3月也正式发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》[39]，并頒发全国首批智能网联汽车开放道路测试号牌，同时划定了安全性高、风险等级低的 5.6 公里城市道路，作为第一阶段智能网联汽车开放测试道路。继北京上海之后，重庆市成为第三个出台自动驾驶相关路测管理的城市，同时杭州、深圳、长沙等城市也纷纷准备加入自动驾驶开放道路测试的行列中。
这些城市对于无人车路测的管理办法涵盖测试主体、驾驶人及测试车辆、测试申请及审核、测试管理、交通违法和事故处理等章节。
一是测试主体、测试驾驶人和测试车辆的基本要求。对测试主体提出单位性质、业务范畴、事故赔偿能力、测试评价能力、远程监控能力、事件记录分析能力及符合法律法规等7个条件;对测试驾驶人提出签订劳动合同或劳务合同、经过自动驾驶培训、无重大交通违章记录等要求;对测试车辆提出注册登记、强制性项目检验、人机控制模式转换、数据记录与实时回传、特定区域测试以及第三方机构检测验证等6个基本要求。
二是测试申请及审核程序。规定由省、市级政府相关主管部门选择测试路段并公布，提出申请测试所需的基本材料。明确测试通知书发放和变更要求及所包含信息，临时行驶车号牌申领、发放程序及跨省、市申请测试的相应要求。
三是测试管理的基本要求。分别提出测试主体、测试车辆和测试驾驶人在开展测试过程中携带通知书、醒目标示、操作接管、车辆转场和上报测试总结等要求。明确省、市级政府相关主管部门撤销测试通知书、收回临时行驶车号牌适用的情形。
四是交通违法和事故处理。明确交通违法处理和事故责任认定的依据，相应的处理和处罚部门。在测试期间发生交通违法行为的，按照我国道路交通安全法律法规对测试驾驶人进行处理;发生交通事故的，按照道路交通安全法律法规等认定当事人责任和赔偿责任，如构成犯罪还应追究其刑事法律责任;在发生交通事故后，当事人有义务保护现场并报警;此外，测试主体和省、市级相关主管部门也应分别在发生事故时和事故责任认定后按照规定时间上报事故情况。
随着测试工作深入开展以及测试范围逐步扩大，不断积累解决自动驾驶上路测试的相关经验，并将路测管理办法逐步应用到我国整体立法工作中，对于加快推动我国无人驾驶汽车落地具有重要价值。
5 我国自动驾驶汽车相关法律法规及标准体系的建设
5.1 法律法规建设
作为一项具有革命性的新技术，自动驾驶技术能够大幅降低消费者的驾驶风险，但同时也会增加制造商因产品缺陷而承担责任的风险[40]。一旦发生交通事故，如何在消费者、制造商与受害人之间进行微妙的利益平衡显得尤为重要。对此，应配置适当的责任规则，既要充分救济受害人，又要鼓励制造商革新技术，让消费者保持购买欲望，以便尽快推动自动驾驶汽车进入市场，发挥其巨大社会价值，避免制造商责任日益加重，从而挫伤制造商革新技术的积极性的现象出现[41]。
对于具体的规则构建本文认为要分成三种情形讨论[42]：
1）对于自动驾驶辅助汽车而言，在驾驶辅助阶段，系统并不实际承担驾驶任务，使用人才是真正的驾驶者，全程控制汽车的运行，对其间发生的事故适用现行交通事故侵权责任规则即可。当然，如果事故是由辅助技术本身的故障造成的，且使用人无法纠正，制造商对此须承担产品责任。
2）对于完全无人驾驶汽车而言，其主要依靠自动驾驶系统完成主要甚至全部的驾驶行为，在发生交通事故后便可围绕无人驾驶汽车产品进行追责。但是，如果对方是故意的，则无人驾驶汽车不承担责任。
3）对于自动驾驶汽车而言，人类驾驶员需要根据自动驾驶系统要求进行驾驶行为的接管，北京市出台《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》（以下简称《指导意见》）第4条和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》（以下简称《实施细则》）第10条就明确规定，测试车辆应安装提醒装置，测试驾驶员在自动驾驶失效时应立即接管。[43]此时，如果使用人未作合理应对，可能会存在侵权问题。考虑到使用人待定驾驶者的身份以及系统本身的故障，使用人与制造商应当对外承担连带责任，对内则依据各自的过错以及原因力大小分担责任。
5.2 标准体系建设
为了加强顶层设计，全面推动车联网产业技术研发和标准制定，推动整个产业的健康可持续发展，工业和信息化部、国家标准化管理委员会组织制定《国家车联网产业标准体系建设指南》 [44]。
图8所示车联网产业标准体系建设图清晰地表明了国家积极引导和直接推动跨领域、跨行业、跨部门合作的战略意图。在国家法律政策和战略要求的大框架下，充分利用和整合各领域、各部门在车联网产业标准研究领域的基础和成果，调动各个行业通力合作，共同制定具有中国特色的车联网产业标准体系。
按照智能汽车的技术逻辑结构、产品物理结构、智能化等级划分和系统工程过程的构建思路，综合不同的功能要求、产品和技术类型、各子系统间的信息流和数据流，将智能汽车标准体系框架定义为基础、通用规范、产品与技术应用、相关标准4个部分（见图9），其中智能汽车测试相关的标准被列入“通用规范”-“功能安全”中[45]。由于相关技术及产业尚处于快速发展阶段，新技术、新产品、新应用、新模式不断出现，为避免对智能网联汽车相关技术及产业的发展形成制约或障碍，智能网联汽车标准体系将根据发展状况，不定期地更新、修订与完善。只有这样，标准体系才能有效发挥其对产业的基础支撑、引导和规范的作用，促进中国智能网联汽车技术及相关产业整体竞争力的提升，助力 《中国制造2025》 国家战略目标的实现。
6 存在的问题及探讨
自动驾驶作为人工智能技术周期演进过程最被看好的领域之一，受到资本市场的热捧，资金注入促使产业发展速度加快，同时，国内消费者对于改善交通的诉求以及对新技术、隐私数据的开放态度有利于自动驾驶的落地。尽管如此，目前仍存在各种挑战推迟这项技术的推广。
6.1 技术方面
中国自主企业技术基础比较薄弱，导致中国的无人驾驶汽车在传感器感知、控制决策等方面仍然缺乏核心技术，在雨、雪、雾霾等天气情况下[46]，摄像头捕捉图像能力、雷达感应能力均下降，进而无法做出精确的判断，而国外自动驾驶行业的供应商在某些技术的成熟度和市场接受度上要优于国内，尤其在激光雷达、计算机视觉和汽车制造技术方面[47]，目前无人车核心技术还是主要依赖进口，相关企业在大公司的包围下需要另辟蹊径，形成独有的核心技术优势，弥补我国在自主知识产权方面的缺陷。此外，无人汽车离不开车联网，包括车与车、车与人、车与道路基础设施间通信（V2X），目前来说，推动车路协同的最大难题在于车路协同体系框架及通信协议的标准制定，标准体系不完善必将影响其应用[48]。同时，维护通信通道以及上网、定位数据等信息安全也至关重要[49]，因为恶意干扰可能造成无人车运算出错，带来不必要的风险[50]。
6.2 政策法规方面
国内已经出台了《汽车中长期发展规划》，并正在制定《智能网联汽车管理规范》和智能网联汽车产业标准体系，从各地政府对待自动驾驶企業生产和落地的态度上，能够看出政府层面对于能够带来显著社会效益的新技术的欢迎和支持。但效益预期的另一面是潜在的社会风险，如：不成熟的自动驾驶技术带来的交通事故;法律法规中对交通事故的责任归属划定纠纷;大量司机失业带来社会不稳定因素;企业收集利用用户数据引发隐私问题;黑客恶意利用漏洞造成社会性危害。国家层面的相关政策发展框架能否制定实施成为自动驾驶的一大挑战。
6.3 测试方面
目前国内外仅在智能汽车局部功能的测试如倒车雷达、自适应巡航、前向碰撞、自动泊车等，但远未形成智能汽车的系统测试理论和框架体系，即目前国内外还没有完善的相关标准规范，系统的智能汽车测试标准应当满足智能汽车基本功能的流程化测试，包括仿真测试和实车测试等。
6.4 人才方面
当前，国内从事自动驾驶的研发团队人数已超过美国，但仍主要依赖海外渠道的引进。国内自动驾驶AI人才的培养机制尚为落后，还无法适应自动驾驶行业发展的速度。尤其需要指出的是，同时具备科学家水平和商业运营能力的复合型人才尤其缺少，很多潜在的可能性还无法被有效挖掘出来。国内高校还未形成针对自动驾驶方向的系统化人才培养机制，还是主要依托于车辆工程、计算机、自动化、软件工程、电子信息工程类专业培养具有某一方面特长的本硕博人才，培养具有全面系统知识体系的自动驾驶人才任重道远。
6.5 产业发展方面
中国是继欧美之后自动驾驶发展最为迅速的市场，尽管在固有的汽车部件制造技术方面仍然落后，但在算法、数据等方面并不落下风，而且庞大的市场规模使中国有机会成为最早商业化落地自动驾驶的国家。我国在 LTE 领域已经占据了技术与标准高地，LTE-V/5G 有可能成为我国自主的车联网通信系统，有利于带动我国通信与汽车产业的协同发展。协同国家北斗发展战略，结合北斗地基增强系统的建设，推广基于北斗高精度定位、多模式通信及网关的智能车载终端。当前传感器领域，以摄像头为主的计算机视觉方案和激光雷达方案最受瞩目，前者亟待突破图像识别准确率的天花板，后者则向低成本、量产化方向发展;高精度地图能够提供更完备的周边环境信息，提供决策支持，目前进入商业化尝试阶段;芯片方面国内企业以打造 AI 专用芯片作为发展方向;算法方面，国内初创企业众多，试图打造通用的自动驾驶解决方案;车联网和车路协同使自动驾驶汽车拥有更安全可靠的感知预判能力，需要国家层面的推动。
7 结语
自动驾驶汽车能够在很大程度上解决环境污染、交通拥堵、事故频发等问题，带来很大的社会效益，促进整个汽车工业的进一步完善[51]，可以说，自动驾驶汽车是汽车工业发展的必由之路[52]，将带动整个泛汽车行业发生改变，颠覆性地重构消费者的出行体验。
参考文献
[1] Creaser J I， Fitch G M. Human Factors Considerations for the Design of Level 2 and Level 3 Automated Vehicles[M]// Road Vehi -cle Automation 2. Springer International Publishing， 2015：81-89.
[2] Wang C， Wang H， Wang R L， et al. Robust Zebra-Crossing Detec -tion for Autonomous Land Vehicles and Driving Assistance Syste -ms[J]. Applied Mechanics & Materials， 2014， 556-562：2732-2739.
[3] Ran B. HUMAN FACTORS CONSIDERATIONS IN AUTOM -ATED HIGHWAY SYSTEM ATTRIBUTE DEVELOPMENT[C]// ITS America. Meeting （7th ： 1997 ： Washington， D.C. ）. Merging the transportation and communications revolutions ： conference pro -ceedings. 1997.
[4] Resendes R， Martin K H. SAVING LIVES THROUGH ADVAN -CED SAFETY TECHNOLOGY： INTELLIGENT VEHICLE INITI -ATIVE 2002 ANNUAL REPORT[J]. Distraction， 2003.
[5] Meyrowitz A L， Blidberg D R， Michelson R C. Autonomous vehi -cles[J]. Proceedings of the IEEE， 2002， 84（8）：1147-1164.
[6] Fang C Y， Chen S W， Fuh C S. Automatic change detection of driv -ing environments in a vision-based driver assistance system[J]. Neural Networks IEEE Transactions on， 2003， 14（3）：646-657.
[7] 赵霞.加快湖北汽车产业智能化发展的路径研究[J].湖北社会科学， 2017（8）：77-83.
[8] 中华人民共和国交通运输部.关于请提供自动驾驶相关材料的函[Z].2017-12-11.
[9] 《中国公路学报》编辑部.中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 中国公路学报，2017， 30（6）：1-197.
[10] 李朋林，邓小芝等.我国智能网联汽车政策环境研究[J].时代汽车，2018，（6）： 173-178
[11] 丁伟.让汽车连接世界[J].中国公共安全，2017（10）.
[12] 工业和信息化部，国家发展改革委，科技部.汽车产业中长期发展规划[Z].2017-5-10.
[13] 秦伟，陈曦.十大战略产业期待突破——新出炉《中国制造2025》重点领域技术路线图详解[J]. 装备制造， 2015（11）.
[14] 赵闻宇.科达：智能交通市场的争先者[J].中国公共安全， 2017 （z1）.
[15] 《中国公路学报》编辑部.中国汽车工程学术研究综述·2017[J]. 中国公路学报， 2017， 30（6）：1-197.
[16] 2017中国智能汽车大赛（CIVC）在沪召开[EB/OL]. http：//shang -hai.auto.qq.com/a/20171214/024990.htm，2017-12-14.
[17] 第二届世界智能驾驶挑战赛天津开赛[EB/OL]. http：//www.rad -iotj.com/tjjbtxx/system/2018/05/16/000603065.shtml，2018-05-16.
[18] 首届i-VISTA自动驾驶汽车挑战赛圆满结束[EB/OL]. http：//cq. cbg.cn/ycxw/2018/0825/10694719.shtml，2018-08-25.
[19] 长安大学无人车队在智博会挑战赛中斩获佳绩[EB/OL]. https： //baijiahao.baidu.com/s？id=1610186441273635083&wfr=spider&for=pc，2018-08-30.
[20] 赵黎.国内外车企智能网联汽车战略规划[J].汽车纵横，2018，（8）： 36-37
[21] 翟国春.加强智能网联汽车顶层设计与法规完善[J].汽车纵横， 2016，（7）： 23
[22] 阿尔法巴智能驾驶公交全球首次在深圳开放道路试运行[DB /OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1585659035455691261 &wfr =spider&for=pc.
[23] 吴甘沙：无人驾驶的商业化破局与驭势科技的从1到10[DB/OL]. http：//www.sohu.com/a/143737545_114771.
[24] Roadstar.ai A轮融资1.28亿美元，国内无人车公司单笔最大！[DB/ OL].https：//baijiahao.baidu.com/s？id=1600514674932479083&wfr=spider&for=pc.
[25] 主线科技：打造全球首台无人驾驶电动卡车港口试运营[DB/OL]. http：//x.itunes123.com/a/18041317560324267/.
[26] 陈虹教授获自然科学基金重大项目资助[EB/OL]. http：//fwh.jlu. edu.cn/info/1014/2381.htm，2018-01-07.
[27] 中国汽车产业创新发展联合基金2016年度项目指南[EB/OL]. http：//www.nsfc.gov.cn/publish/portal0/tab222/info51455.htm，2016-01-07.
[28] 中國汽车产业创新发展联合基金2017年度项目指南[EB/OL]. http：//www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/xmzn/2017xmzn/12/07.html.
[29] 中国汽车产业创新发展联合基金2018年度项目指南[EB/OL]. http：//www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/xmzn/2018xmzn/12/05.html.
[30] 新能源汽车重点专项2016年度立项项目清单[EB/OL]. http：// -www.docin.com/p-2085737388.html.
[31] 国家重点研发计划2017年度项目之“新能源汽车”专项公示[EB/OL].http：//nev.ofweek.com/2017-06/ART-71011-8480-30141632.html.
[32] 2018年拟立项新能源汽车重点专项公示[EB/OL]. https：//www. d1ev.com/news/zhengce/68059.
[33] 刘少山，唐洁等.第一本无人驾驶技术书[M].北京：电子工业出版社， 2017. 8-9.
[34] Huang W L， Wang K， Lv Y， et al. Autonomous vehicles testing methods review[C]// IEEE， International Conference on Intelligent Transportation Systems. IEEE， 2016：163-168.
[35] Rob， Verger. Self-driving car companies are racking up simulated miles. Heres why.[DB/OL]. [2018-8-3].https： //www.popsci.com/ self-driving-cars-simulated-miles.
[36] 马建勇，刘宏骏.浅谈我国智能网联汽车发展环境[J].科技与创新， 2017（2）：1-2.
[37] Campbell M， Egerstedt M， How J P， et al. Autonomous driving in urban environments： approaches， lessons and challenges[J]. Philos Trans A Math Phys Eng Sci， 2010， 368（1928）：4649-4672.
[38] 北京市交通委员会，北京市公安局公安交通管理局，北京市经济和信息化委员会.北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）和北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）[Z].2017-12-19.
[39] 上海市经济和信息化委员会，上海市公安局，上海市交通委员会. 上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）[Z].2018-2-27.
[40] 公维洁.智能网联汽车发展面临的法律法规问题及建议[C]// 2016中国汽车工程学会年会论文集. 2016.
[41] 郑志峰.自动驾驶汽车的交通事故侵权责任[J].法学，2018（4）.
[42] 王羽，宋瑞，杨晨光，等.国内外智能汽车法律法规现状分析及发展建议[J].汽车工业研究， 2018（7）.
[43] Weaver J F. Robots Are People Too： How Siri， Google Car， and Arti -ficial Intelligence Will Force Us to Change Our Laws[M]. Praeger Publishers， 2014.
[44] 工业和信息化部，国家标准化管理委员会.关于印发《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》等系列文件的通知[Z]. 2018 -6-8.
[45] 王兆，鄧湘鸿，刘地.中国智能网联汽车标准体系研究[J].汽车电器， 2016（10）：15-18.
[46] 王义，林麟.无人汽车发展动态浅析[J].世界电信，2017，（3）： 67-68
[47] Min H， Li X， Zhao X，et al. Intelligent Vehicles Development and Research Based on Vehicular Ad-hoc Network，Advances in Informa -tion Sciences and Service Sciences， 2015， 7（5）： 1-9.
[48] Xu， Z.， Li， X.， Zhao， X.， Zhang， M. H.， & Wang， Z. （2017）. DSRC versus 4G-LTE for Connected Vehicle Applications ： A Study on Field Experiments of Vehicular Communication Performance. Journal of Advanced Transportation，2017，1-10.https：//doi.org/10. 1155 /2017/275052.
[49] The Intelligent Transportation Systems Jiont Program Office. Vehicle-to-infrastructure Communications for Safety [R].Washing -ton DC： US Department of Transportation，2017.
[50] Zhao X， Dai M， Ren S， et al. Risk Assessment Model of Informa -tion Security for Transportation Industry System Based on Risk Matrix[J]. Remote Sensing Technology & Application， 2010， 8（3）： 1301-1306
[51] 顾硕.智能网联汽车引领汽车产业变革[J].自动化博览，2018， （6）： 3.
[52] Whitmore A， Reed N. The Role of Physiological Monitoring in the Implementation of Vehicle Automation[J]. Engineering & Technolo -gy Reference， 2015， 1.
