全球自動駕駛發展現狀與趨勢（上）

文 孟海華、江洪波、湯天波

自動駕駛是實現“智能汽車”與“智能交通”的關鍵技術，也是未來汽車發展的必然趨勢。據美國電氣和電子工程師協會（IEEE）預測，到2040年全球75%的新款汽車都將會是自動駕駛的。從技術本身來看，自動駕駛意味著“駕駛本質”的革命，可以減少駕駛壓力、提高安全性、避免擁堵并降低污染。從產業發展來看，自動駕駛將是物聯網、云計算和大數據技術融合發展的必然結果，也是未來諸多產業發展的重要引擎，自動駕駛的廣泛應用可以有效帶動智能制造、新材料和新一代信息技術的快速發展。

一、技術發展方向日趨明確

自動駕駛利用多種車載傳感器（如雷達、超聲傳感器、GPS、磁羅盤等）感知車輛周圍環境，控制車輛的轉向和速度，根據實時路況進行動態路徑規劃，實現車輛自動、安全、可靠的行駛。其技術發展涉及導航技術、傳感器技術、自動控制技術等多個領域，主要包括三大系統：定位導航系統（車輛定位技術）、環境感知系統（視覺/非視覺識別技術）和規劃控制系統（路徑規劃，速度、方向與輔助控制技術）（表1）。目前，自動駕駛技術體系基本形成，已實現主體功能的自動化，自動泊車、主動剎車等技術已實現產業化應用（圖1）。

表1 自動駕駛技術體系

圖1 自動駕駛的整體發展現狀

一是定位與導航技術發展為自動駕駛奠定基礎。衛星定位與導航，是實現自動駕駛的路徑規劃與控制的基礎。目前以美國全球定位系統（GPS）、歐洲伽利略衛星導航系統（GSNS）、俄羅斯格洛納斯系統（GNSS）和中國北斗衛星導航系統（COMPASS）為主導的全球定位導航技術已較為成熟。以GPS為例，高精度GPS（如實時動態差分GPS）可為自動駕駛提供厘米級精度的定位服務，通過坐標位置解算對地速度、航向角信息等，為自動駕駛與復雜環境的交互提供了技術基礎。

二是環境感知技術多頭并舉。通過視覺或非視覺的方法感知行車環境是自動駕駛環境感知的主要手段，包括獲取行駛路徑、駕駛狀態和駕駛環境。目前主要有視覺傳感、激光傳感、微波傳感、通訊傳感和融合傳感五種感知技術，每種技術各有特點（表2）。

傳感器技術的快速發展與融合應用為環境感知提供了強有力的技術支撐。目前，多傳感器融合進行復雜環境感知是未來研發與應用的趨勢。參與歐盟PROTECTOR 計劃的主要汽車廠商已開始研究雷達傳感器（激光雷達、微波雷達）和光學傳感器（普通光學攝像頭、紅外攝像頭）的融合技術，開發了行人安全檢測系統。另外，基于車聯網技術的多車協同也為環境感知提供了解決方案，其與傳感器技術融合的環境感知也是未來發展的重要方向。

表 2 五種感知技術的特點

三是輔助駕駛技術是自動駕駛商業化的切入口。輔助駕駛技術利用多種傳感器（如雷達、壓力傳感器、加速傳感器、攝像頭和超聲波等）實時檢測汽車、駕駛人員和道路環境，并通過聲音提醒、主動干預等手段對駕駛進行輔助。主要包括狀態檢測、視野改善和操控避險三大類。目前，如車道偏離報警、駕駛員疲勞檢測、夜視系統、倒車輔助、緊急避撞和智能泊車等已開始廣泛使用且得到了認可，正在向更加自動、安全的智能化方向發展。據博世公司（BOSCH）預計，2013至2017年智能化輔助駕駛市場規模將以每年33%的速度增長。

未來，大數據技術將使得汽車與環境之間的實時信息交互成為可能，車載系統實時識別行駛環境并迅速處理，為自動駕駛開辟更廣闊的市場空間。特別值得關注的是，“智能安全”成為研發熱點。以事故預防為目的的“智能安全技術”是未來汽車安全技術的趨勢，也是自動駕駛商用的重要階段。

四是處理器與操作系統是未來競爭的關鍵。與其它智能終端相似，高性能處理器與操作系統必定是未來企業乃至國家獲取市場競爭優勢的關鍵。在處理器方面，自動駕駛汽車需要復雜的機器視覺引擎、強大的圖像處理器（GPU）與中央處理器（CPU）。英偉達公司（NVIDIA）發布了最新的適用于智能手機、平板電腦和自動駕駛汽車的移動處理器Tegra K1，并提供編程工具，幫助汽車廠商開發多種應用。目前全球有400多萬輛汽車內置了Tegra系列芯片。在操作系統方面，由于其是系統集成與接口標準化的關鍵，也是用戶主要入口，因此成為各大企業競爭的焦點。

谷歌正在打造安卓（Android）車載系統，并與汽車廠商（如奧迪、通用、本田和現代）以及英偉達公司共同組建“開放汽車聯盟”以打造公路“通用平臺”蘋果也開始研發車載iOS 系統。

二、產業化障礙仍有待突破

一是未來市場前景得到肯定，亞太市場受到關注。麥肯錫公司指出，到2025年自動駕駛汽車可以產生2000億至1.9萬億美元的產值。在中國汽車市場高速增長的拉動下，亞太市場可望在未來成為全球發展的重心。據思邁汽車信息咨詢公司（IHS）預測，至2035年，北美、中國和西歐將成為自動駕駛的三大主要市場，占比將分別達到29%、24%和20% （約350、280 和240 萬輛）。

二是各大車企紛紛加入產業化進程。在市場前景預期向好的背景下，自2010年谷歌正式開始自動駕駛汽車測試后，各大車企紛紛加入自動駕駛技術研發，自動駕駛成為了車聯網之后又一必爭領域。一方面，各大企業努力培育競爭優勢。谷歌自2010年開始布局自動駕駛技術研發，目前在多個領域已形成了核心技術優勢；日產開設日產硅谷研究中心，開展汽車自動駕駛與通信技術方面的研究；德國奔馳、大眾、博世等汽車公司均投入巨資研發復雜環境下的自動駕駛技術；沃爾沃一直致力于自動駕駛研發，計劃未來旗下全系車型搭載其“自動駕駛系統”。在激光雷達技術方面有西門子、海拉和谷歌等；在電子地圖技術方面有谷歌、TomTom、微軟、諾基亞和蘋果等。另一方面，整車廠商積極推動自動駕駛技術商用。日產宣布到2020年將推出多款搭載商業化自動駕駛技術的量產車型；奔馳在新上市的S級轎車已搭載了其最新的“自動駕駛系統”；大眾與德國研究與技術部門共同開發了Caravelle自動駕駛旅行車，并逐步運用到其旗下車型中（表3）。

表3 主要車企自動駕駛汽車產品及其技術優勢

三是產業化障礙亟待突破。目前，自動駕駛產業化與廣泛應用還存在著多方面的障礙。

（1）成本過高。目前自動駕駛汽車的造價整體偏高，如谷歌自動駕駛車的造價在30萬美元以上，阿聯酋阿布扎比市采用的“無人車”單輛售價80 萬歐元，日產公司計劃到2020年才能推出消費者可接受價格的自動駕駛車型。

（2）安全性難以保障。在復雜的城市道路環境中，自動駕駛汽車的安全性有待提高，交通事故帶來的責任問題尚有待立法明確，自動駕駛汽車行駛規范與法律法規還是空白，這也是影響自動駕駛商用的最重要因素之一。

（3）基礎設施條件不具備。自動駕駛真正廣泛應用并實現智能交通，需要對現有交通基礎設施進行重新規劃與建設，目前只有美國、日本等少數國家開展了有關規劃。綜合來看，汽車廠商在應用自動駕駛技術方面，戰略規劃明確、具體步驟謹慎，自動駕駛汽車真正投入量產的過渡期預計仍將長達數十年之久。