自动驾驶风起商业化落地尚有技术“坎”

自动驾驶站在了“风口”。

本月初，重庆和武汉率先发布了自动驾驶全无人化商业化试点政策。在外界看来，这预示着中国自动驾驶将迎来高速增长的拐点。2017年以来，工信部、公安部、交通运输部、国家标准委等部委相继出台了《智能网联汽车道路测试管理规范》、《智能网联汽车道路测试和示范应用管理规范》等文件。近年来，中央和地方政府相继推出了一系列扶持政策，推动无人驾驶技术的进步和商业化。

自动驾驶技术作为未来出行的核心支撑，就像一把打开新兴产业大门的金钥匙。据不完全统计，北京、上海、广州、深圳、长沙等地区都出台了相应的管理办法或实施细则，从道路测试、有人驾驶测试、示范运营到无人驾驶运营都有所探索。

同时，近期频繁搜索“自动驾驶”相关的交通事故。8月初，一辆小鹏P7在开启LCC功能进行驾驶辅助时发生了交通事故。事实并非如此。去年8月，连锁餐饮品牌创始人林文钦在驾驶蔚来ES8、使用NOP pilot功能时遭遇车祸去世。然而，业界围绕自动驾驶系统安全性的争议从未停止。

8月初，深圳首次为自驾交通事故责任认定提供了法律依据。其中，如果汽车完全无人驾驶，车主就要负责。如果确认事故是由车辆缺陷造成的，车主可以向自动驾驶车辆的制造商寻求赔偿。

自动驾驶的时代可能已经不远了。这项技术是否成熟，面临哪些困难，是什么原因导致事故频发，行业急需哪些监管规范。就此，新京报贝壳财经记者采访了北京市高级别自动驾驶示范区办公室常务副主任解飞、同济大学教授、汽车安全技术研究所所长朱锡禅、国家发改委综合运输研究所城市交通中心主任程世东。

发展

高水平自动驾驶产业商业化任重道远。

新京报贝壳财经:自动驾驶车辆测试过程中，经常会提到车、路、云、网、地图的建设。他们扮演什么角色？

杰:北京高级别自动驾驶示范区实践的车路云一体化技术路线是围绕智能汽车、智能道路、实时云、可靠网络、精确地图五大系统进行基础设施建设。通过车路云的融合，可以实现我们通常所说的自动驾驶车路协同技术，解决一些自行车智能无法解决和处理的复杂危险场景。

构建多源路侧感知基础设施，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等。在那个路边为自动驾驶车辆提供自身传感器无法实现的“上帝视角”，提高车辆的融合感知能力；在云端，通过边缘云-区域云-中心云的结合，完成对数字路口各要素的精准感知，从而协调全局管理和信息服务，满足不同级别自动驾驶车辆的需求；同时，通过搭建分米级高精度动态地图平台，实现车道级精准定位，依托低延迟、高可靠、极其稳定的网络支持，实现实时数据交互。在最大化自动驾驶安全性的同时，降低单车智能化带来的高成本，促进高水平自动驾驶车辆的大规模落地。

新京报贝壳财经:目前示范区还有哪些问题正在突破？

解:首先，在技术层面，产业链上下游仍有关键技术亟待突破。示范区立足自身汽车产业基础，以核心项目配套产业链为重点，以芯片、操作系统等“卡脖子”技术为重点，制定特殊政策。同时，作为融合发展的新兴产业，需要建立新的建设标准和投资模式。示范区坚持车路云一体化的“中国计划”技术路线。如果标准不统一，数据无法互联互通，将降低陆云-中国一体化平台的支撑作用和企业的投资意愿，增加相关成本，不利于大规模推广。目前，示范区发布了首个高水平自动驾驶示范区标准体系，相关标准的制定正在进一步推进中。

此外，现阶段高水平的自动驾驶产业商业化、规模化还有很长的路要走。因此，在政策先行区建设政策先行先试监管沙箱，积极推进商业探索和商业场景化，持续优化运营监管，为示范区企业商业探索营造良好的营商环境。

下一步，示范区将强化智能网联汽车发展的战略方向，通过推动具有重大引领作用的技术、政策、产业的融合发展，助力北京加快建设全球数字经济标杆城市。通过打造中国智能网联汽车落地标杆，形成北京实践模式，将网联云控自动驾驶系统逐步融入智慧城市建设体系，推动新型数字基础设施和智能网联技术应用于更多场景，让广大市民共享智慧城市红利。

新京报贝壳财经:目前智能网联汽车测试已经进入“无人驾驶”阶段。从整体无人驾驶测试来看，主要有哪些阶段？

杰:智能网联乘用车道路测试分为主驾驶、副驾驶、后驾驶、远程驾驶四个阶段。2021年4月，依托示范区在经开区设立北京智能网联汽车政策先行区，通过一系列政策，相关场景测试陆续开启，推动了企业的商业化探索。

去年4月，市自动驾驶办公室发放了首批乘用车道路测试牌照，开启了政策先行区智能网联乘用车场景测试。10月开启无人驾驶路测，分为副驾路测、后驾路测、车外遥控三个阶段。11月，中国首个自驾游服务商业化试点开启。今年4月，我们在国内首次开启了无人驾驶的试点示范运营。7月，全国首个无人驾驶商业化试点在政策先行区开启。未来将在保证安全的前提下，有序推动行业进入整车“无人驾驶”阶段，最终实现人们出行服务体验的变革。

有必要推广公交车自动驾驶测试。

新京报壳财经:8月，交通运输部发布《自动驾驶车辆运输安全服务指南(征求意见稿)》。如何看待这一政策的出台？

程世东:鼓励自动驾驶汽车在封闭的快速公交系统等场景下从事城市公交客运经营活动，主要是因为不同车型对无人驾驶技术的要求不同。目前轿车、卡车、低速无人送货车都在测试中，所以有必要推广公交车的自动驾驶测试。总的来说，自动驾驶技术是通用的，但是不同的车型有一定的差异。根据不同车型的差异推广测试，是值得肯定的。

新京报贝壳财经:各地都在加速自动驾驶商业化。目前中国自动驾驶发展到什么阶段？

程世东:每个企业的技术发展都不一样。作为业内人士，只能通过公司测试过程中的一些具体行为来判断技术发展的程度。从考点到开道，从有安全员到没有安全员，是技术进步的体现。目前无论是国际还是国内，自动驾驶技术都向前迈进了一大步，这代表了公司对自己技术的信心。

事故

企业要明确辅助驾驶的条件。

新京报贝壳财经:近期，Xpeng汽车和蔚来频频出现辅助驾驶事故。企业的宣传有哪些变化？这类事故的安全责任应该如何界定？

程世东:前两年企业推广无人驾驶或者自动驾驶可能更多。这两年更加强调辅助驾驶。这主要是因为企业认为短期内实现全自动驾驶的可能性不大，所以转向高级辅助驾驶。

我认为辅助驾驶过程中发生事故时，安全责任的划分非常重要。现在法律规定，只要司机驾驶车辆，即使使用了辅助驾驶，所有责任都归于司机。实际上，使用辅助驾驶，比如定速巡航，会分散驾驶员的注意力，如果出现紧急情况，需要反应时间，会增加安全风险。所以目前的责任划分不够合理。汽车制造商需要定义辅助驾驶的条件。在这种情况下，汽车公司应该为安全事故承担责任。相反，驾驶人在不符合规定的条件下使用辅助驾驶场景，发生交通事故后应当承担责任。

系统变得智能，“L2+终究不是自动驾驶”

新京报贝壳财经:在你看来，“自动驾驶”事故频发的重要原因是什么？

朱锡禅:部分车型的辅助驾驶功能已经从L2水平达到L2+水平，自动控制能力在提升。

从几年前就存在的ADAS来看，第一代ADAS产品使用毫米波雷达和单目摄像头作为环境感知传感器，没有人工智能算法，使用嵌入式电子架构，没有高计算能力，L2级别以下的辅助驾驶系统没有使用高精度地图。一般来说，司机不依赖这种辅助驾驶系统，因为它的实际性能不好，所以L2辅助驾驶系统反而是安全的。

相比之下，新一代车型的电子架构现在使用了域控制器和大功率芯片，车辆的环境传感器变成了多用途高清摄像头。在大功率芯片和AI算法的支持下，这些高清摄像头的感知能力有了很大的提升。此外，新一代车型在智能驾驶域控制器中使用了厘米级精度的高精地图和车道级高精度定位。

目前国内还没有L3级别的自动驾驶标准，所以L2+级别的系统在车企的宣传中基本都叫高精度导航智能驾驶。新一代车辆具有强大的计算能力、环境感知和摄像头处理能力，还采用了人工智能算法。每款车型基本都配备了8-10个摄像头，确实很有能力。一般在高精地图覆盖的区域，这些车辆的智能驾驶系统基本没有问题。在正常的交通状况下，几乎不需要司机干预。所以虽然汽车公司没有误导，但是车主还是会对其产生信任的积累，误以为是在使用自动驾驶功能。但是L2+智能驾驶系统毕竟不是自动驾驶。

新京报财经:有一种观点认为，未能正确区分自动驾驶和辅助驾驶是导致事故的重要原因。你怎么看待这种观点？

朱希禅:我们想告诉消费者，中国汽车公司还不能销售自动驾驶汽车，所以用户不可能购买具有自动驾驶功能的汽车。无论车辆配备了多么高性能的芯片和昂贵的激光雷达，目前能销售的智能驾驶系统都属于辅助驾驶。使用驾驶员辅助系统，驾驶员不会分心。虽然是自动控制，但驾驶员还是需要集中精力驾驶。

技术

感知静态物体仍然是智能驾驶的难点。

新京报贝壳财经:为什么自动驾驶功能没有达到L3级别？

朱锡禅:现在在高精地图和高计算人工智能算法的支持下，部分车型辅助驾驶的驾驶能力确实有所提升，但毕竟不是自动驾驶。目前有驾驶辅助系统的车辆很容易撞上静态物体。开机器的特点和人不一样。对于人来说，识别静态物体很容易，但对于智能汽车来说，毫米波雷达具有测速能力，摄像头利用光流算法对动态物体很敏感，但对静态物体的识别能力较差。从智能车的事故来看，大部分都是撞到停在路边的车辆或物体，这也是这类智能车目前还达不到L3级别的原因。

新京报贝壳财经:如何解决自动驾驶识别静态物体的问题？

朱希禅:现在的智能驾驶系统静态物体识别能力差。从技术角度来说，它可能比激光雷达短。今年，中国有几款新车型配备了激光雷达，如小鹏的新款P5和P9，蔚来ET7和长城汽车的摩卡。随着更多配备激光雷达的型号上市，我们来看看能否解决静态物体识别能力差的问题。

目前来看，视觉和激光雷达的融合可能更适合自动驾驶的发展方向。对静态物体的感知可能依赖于激光雷达，但可能无法完全依赖于视觉。

失败

中国正在制定L3认证标准。

新京报贝壳财经:离真正的自动驾驶还有多远？

朱锡禅:德国相当于已经实现了自动驾驶，搭载L3自动驾驶功能的奔驰EQS可以量产销售了。国内的进步也会很快。目前国内L3级别自动驾驶认证标准也在制定中。

需要注意的是，即使实现了L3级别的自动驾驶功能，也不代表双手可以随时脱离方向盘。目前德国已经发布的L3级自动驾驶功能是在高速公路拥堵场景下，车速限制在0-60 km/h时的主车道巡航功能(TJP)。也就是说，如果车速超过60 km/h，手就不能离开方向盘。预计明年将出台新的L3级自动驾驶标准，在高速公路上车速可以达到0-130 km/h (HWP)。

对于消费者来说，考虑买一辆带L3功能的智能车是否划算。如果车辆的功能达到自动驾驶的L3级别，大概率比目前同类型L2功能的车辆贵10万元左右，因为其搭载的域控制器和激光雷达的成本还是很高的。

新京报贝壳财经:国内外自动驾驶的主要技术路线有什么区别？

朱Xi-陈:德国已经颁布了L3级自动驾驶法规，并对L3级自动驾驶进行了认证。从这个角度来说，德国是领先的。

从国内驾驶状况来看，自动驾驶应对拥堵时，很多车都会卡死，大大增加了自动驾驶的难度，在拥堵路况下可能会频繁出车。同时，目前的摄像头在识别红绿灯、车道线、行人、交通标志等方面的准确率还有待提高，尤其是国内的红绿灯，更不用说摄像头了。我认为我们自己理解它们有点困难。

目前ADAS驾驶辅助系统在自动驾驶的技术路线上，全世界都是一样的，国内外L2+和L3的技术路线没有区别。

但在无人驾驶方向上，国内外存在差异。美国专注于自行车智能，中国在搞网络智能、路侧感知，通过5G通信把汽车和道路、云平台连接起来。但无论是自行车智能无人驾驶，还是网联智能无人驾驶，都没有通过安全认证。

“技术成熟了才能商业化”

新京报贝壳财经:中国何时能实现自动驾驶？

程世东:只能说越来越近了，因为国际上已经有企业取消了安全员，考了很久了。国内企业也将安全员从主驾驶挪到副驾驶，甚至取消了安全员，可见对自身智能驾驶安全的信任。但不排除盲点或关键环节可能无法克服。这个过程需要很长时间，无法预测何时实现。

新京报贝壳财经:无人出租车已开始试点。商业化前景如何？

程世东:技术不成熟的时候，是无法商业化的。技术成熟了才能商业化。商业化取决于性价比和成本。如果它能用司机代替传统的出租车，就可以谈市场竞争力了。现在商业化更多的是对用户的测试和认知教育，让大家熟悉自动驾驶，在技术成熟的时候有信心骑行。这是对用户心理和认知的一种培养。

标准

认证和OTA是行业监管的重点。

新京报贝壳财经:如何进一步监管自动驾驶时代的到来？

朱锡禅:首先明确认证标准。自动驾驶系统需要认证。有必要制定我国自动驾驶汽车的认证标准，只有通过安全认证后，才能允许汽车公司销售具有自动驾驶功能的汽车。

第二，需要OTA监管。车辆的智能驾驶软件需要迭代更新，也就是OTA更新。目前，市场监管总局已发布OTA监管要求。企业如果要升级OTA，需要先去市场监管总局备案。

新京报贝壳财经:车企在智能驾驶宣传等各方面需要注意什么？

然而，一些汽车高管在社交媒体上发布关于“自动驾驶”的误导信息，汽车销售人员向客户炫耀或炫耀“自动驾驶”功能的现象依然存在。作为一个有社会责任感的汽车公司，应该对员工进行管理和约束，不应该有这种误导信息去传播和扩大产品的影响。

还有智能汽车用户在媒体上炫耀“自驾”的视频，这些视频往往点击率很高，可以提高点击率。网络名人会争先恐后地大量制造和传播这种误导信息。娱乐平台充斥着误导性信息。汽车公司是否应该做一些声明，防止用户被误导，造成严重的交通事故？如果真的能做到这种程度，我觉得这个企业真的会把社会责任放在第一位。“造车，必须保证安全”。