科學(xué)推動自動駕駛技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用
——擁抱新技術(shù)，迎接新挑戰(zhàn)

龐 松

(中華人民共和國交通運輸部，北京 100029)

0 引 言

2016年至今，自動駕駛技術(shù)加速研發(fā)，成為全球科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的熱點領(lǐng)域。特別是2020年，以百度、谷歌等企業(yè)的自動駕駛出租車開展示范為標(biāo)志，全球自動駕駛進入新一輪核心技術(shù)突破期。隨著自動駕駛技術(shù)日趨成熟，高速公路、限定區(qū)域等簡單場景已顯示出較好的應(yīng)用前景；然而，面向開放道路環(huán)境的高級別自動駕駛，仍存在一系列技術(shù)瓶頸有待解決。總體看，作為人工智能最重要的落地場景之一，當(dāng)前自動駕駛的發(fā)展挑戰(zhàn)和機遇并存。結(jié)合政策和管理角度，筆者簡要闡述了對自動駕駛的理解，以及對推動自動駕駛應(yīng)用的思考。

1 自動駕駛的概念和意義

回顧交通運輸發(fā)展歷程，載運工具一直是其中最活躍的因素。載運工具的每次變革，極大帶動提升了基礎(chǔ)設(shè)施升級，擴大了運輸服務(wù)內(nèi)涵，進而改變交通運輸系統(tǒng)形態(tài)。

1.1 自動駕駛的概念

對交通運輸來說，自動駕駛并不是新鮮事物。例如，在民航領(lǐng)域，航空飛行對自動駕駛系統(tǒng)的依賴度很高；空管系統(tǒng)自動化水平亦不斷提高，以應(yīng)對日益繁忙的空中航線。在軌道交通領(lǐng)域，列車運行自動化技術(shù)已得到普及，高鐵、城際快軌、市區(qū)地鐵等均離不開高度自動化的駕駛及調(diào)度系統(tǒng)。與之相比，道路交通由于參與主體多元、運行環(huán)境開放、場景構(gòu)成復(fù)雜，自動駕駛實現(xiàn)起來難度較大。

筆者所提的自動駕駛，更多特指道路交通自動駕駛。20世紀(jì)30年代已有企業(yè)提出了這一理念，但受制于當(dāng)時的傳感、通信、控制等技術(shù)的發(fā)展水平，早期自動駕駛車輛難以應(yīng)對復(fù)雜多變的道路交通場景，大多停留在概念開發(fā)和原型設(shè)計階段。近年，隨著高性能計算、人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)的快速演進，自動駕駛正逐漸走進現(xiàn)實。

自動駕駛通過載運工具、基礎(chǔ)設(shè)施與運行管控的有機融合，實現(xiàn)道路交通部分或完全自動化運行，是對傳統(tǒng)運輸模式和出行方式的一次深刻變革。從技術(shù)角度看，自動駕駛是新一代信息技術(shù)與交通運輸融合發(fā)展的結(jié)果，有望成為重塑道路交通系統(tǒng)形態(tài)的先導(dǎo)因素；從產(chǎn)業(yè)角度看，自動駕駛涉及汽車制造、電子芯片、移動通信等產(chǎn)業(yè)，是跨行業(yè)跨領(lǐng)域的綜合性發(fā)展新方向，也是未來諸多新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要引擎。

1.2 自動駕駛的意義

合理應(yīng)用自動駕駛技術(shù)，可以實現(xiàn)以下良好的經(jīng)濟和社會效益：

1)提高交通安全性。據(jù)統(tǒng)計，在道路交通事故中，由駕駛方面的人為因素導(dǎo)致的占90%以上。自動駕駛可以減少由于疲勞駕駛、注意力不集中、操作失誤等人為因素導(dǎo)致的交通事故和傷亡。

2)提升道路資源利用率。自動駕駛可以縮短行車過程中車輛間的距離，使道路通行資源得到更加充分的利用。

3)助力交通綠色發(fā)展。自動駕駛可以減少車輛行駛中的制動和加速次數(shù)，盡量保持經(jīng)濟車速行駛，從而降低排放和能耗。

另外，將自動駕駛技術(shù)應(yīng)用于港口、礦區(qū)、工地等作業(yè)時間長、環(huán)境相對惡劣的場景，可以改善人員工作條件，并且可以24 h運行，大大提高生產(chǎn)效率。

2 自動駕駛相關(guān)技術(shù)

自動駕駛汽車主要涉及三大關(guān)鍵技術(shù)：環(huán)境感知、自主決策和運動控制。形象地說，這3個系統(tǒng)分別扮演了類似于人類駕駛員的眼、腦、手/腳的角色。

2.1 環(huán)境感知

環(huán)境感知是自動駕駛的功能基礎(chǔ)，可進一步分解為“感”和“知”兩個部分。“感”，就是傳感技術(shù)，主要包括目標(biāo)探測和位姿傳感。常見的目標(biāo)傳感器包括視頻攝像頭、超聲波雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等；位姿傳感器包括GPS和北斗等衛(wèi)星定位系統(tǒng)、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)等。“知”，就是識別技術(shù)，利用“感”的原始信息，通過信號處理、模式識別、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)進行多源傳感信息的融合，實現(xiàn)對鄰域車輛狀態(tài)、道路基礎(chǔ)設(shè)施、動靜態(tài)障礙物等交通要素的識別。

2.2 自主決策

自主決策體現(xiàn)了自動駕駛的智能化水平。根據(jù)周邊環(huán)境的感知信息和既定的駕駛?cè)蝿?wù)，通過合理地邏輯推理判斷，選擇行車行為，輸出參考行駛軌跡。決策算法大致可分為3類：①專家規(guī)則型，主要依賴專家經(jīng)驗，將決策過程分解為場景理解、行為選擇、路徑規(guī)劃等子任務(wù)；②監(jiān)督學(xué)習(xí)型，通過收集大量標(biāo)簽駕駛數(shù)據(jù)，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法模擬人類駕駛員的操作方式，建立從環(huán)境感知信息到駕駛行為的映射模型；③類腦學(xué)習(xí)型，通過探索交通環(huán)境，自主訓(xùn)練完善決策模型，是類似人類學(xué)習(xí)機制的決策方法，有望達(dá)到甚至超過人類駕駛員水平。參考軌跡生成是自主決策系統(tǒng)開發(fā)過程中最困難的部分之一，通常可分為路徑規(guī)劃和速度規(guī)劃兩步。路徑規(guī)劃中，車輛基于高精地圖、感知和預(yù)測模塊的環(huán)境障礙物分布情況，生成多條可行駛的路徑，根據(jù)備選路徑的安全性、車道中心偏離等因素，選擇最優(yōu)路徑。速度規(guī)劃中，根據(jù)道路限速、周車狀態(tài)等實時調(diào)節(jié)路徑上的期望速度，得到最優(yōu)路徑上的一系列速度采樣點。

2.3 運動控制

運動控制決定了自動駕駛的行駛性能。以跟蹤決策輸出的期望軌跡為目標(biāo)，輸出對車輛的操作控制，實現(xiàn)轉(zhuǎn)向、加速、制動等。車輛控制是一個性能需求多目標(biāo)、被控對象非線性、安全車距硬約束的最優(yōu)控制問題。汽車除了考慮軌跡跟蹤性能，還應(yīng)綜合考慮安全、節(jié)能、舒適等各類不同需求。真實車輛動力學(xué)特性為強非線性。另外，交通環(huán)境不允許車輛行為完全自由，存在與周圍交通參與者、道路邊緣碰撞的潛在風(fēng)險。運動控制是保障自動駕駛安全性的最后一道屏障。

筆者前述技術(shù)系統(tǒng)、硬件設(shè)備和軟件算法均部署在車端，又稱為“自主式自動駕駛”，即車輛僅依賴自身的傳感和計算資源，獨立地實現(xiàn)感知、決策和控制。從目前的技術(shù)水平看，自主式方案因為車載控制器算力和傳感器成本的制約，性能仍然存在較大的不足，很難達(dá)到人類水平的駕駛能力。與此同時，我國學(xué)者率先提出了“云控網(wǎng)聯(lián)式自動駕駛”的技術(shù)方案，通過部署路側(cè)感知設(shè)備、建設(shè)邊緣計算平臺等手段，將部分感知、決策或控制功能分?jǐn)傊恋缆坊A(chǔ)設(shè)施或云端平臺，降低單車智能化成本的同時，提升車車/車路的協(xié)同能力。從原理上說，云控網(wǎng)聯(lián)式技術(shù)有利于加速自動駕駛的實現(xiàn)，但是，道路交通具有點多、線長、面廣的特點，從停車場、小區(qū)道路、城市道路到各類公路(國、省、縣鄉(xiāng)、村道以及相應(yīng)技術(shù)等級的公路)，基礎(chǔ)設(shè)施無法全面支撐以自動駕駛為目標(biāo)的升級改造，經(jīng)濟可行性和通信可靠性是現(xiàn)實存在的難題。

從目前技術(shù)研發(fā)情況看，在相對簡單的交通環(huán)境中，自主式技術(shù)方案可以較低成本(如借助高精度地圖和定位技術(shù))實現(xiàn)特定場景的自動駕駛，如港口物流、旅客擺渡、景區(qū)觀光、礦區(qū)作業(yè)等。網(wǎng)聯(lián)式技術(shù)方案可為車輛提供車載傳感器難以準(zhǔn)確感知的輔助信息(如信號燈實時狀態(tài)、禁令類交通規(guī)則、遠(yuǎn)距離或超視距交通事件、隧道和橋梁等特殊路段信息等)，進一步提高自動駕駛的安全性、可靠性、適應(yīng)性。實際上，兩條技術(shù)路線并不存在對立關(guān)系，應(yīng)根據(jù)具體應(yīng)用場景，因地制宜選擇技術(shù)可行、經(jīng)濟合理的方案。

3 自動駕駛技術(shù)發(fā)展存在的問題

近幾年，發(fā)達(dá)國家和地區(qū)不斷優(yōu)化政策環(huán)境，引領(lǐng)自動駕駛技術(shù)前沿。我國也加大政策支持力度，鼓勵產(chǎn)學(xué)研跨界融合、創(chuàng)新應(yīng)用。2017年，國務(wù)院出臺了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[1]，將自動駕駛作為人工智能先行落地領(lǐng)域。2018年以來，工信部、公安部、發(fā)改委、交通運輸部等部門陸續(xù)出臺了一批政策，包括《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范(試行)》[2]、《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》[3]、《交通運輸部關(guān)于促進道路交通自動駕駛技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用的指導(dǎo)意見》[4]等，推動了自動駕駛的發(fā)展。各地也積極響應(yīng)，支持上下游產(chǎn)業(yè)落地、建設(shè)測試基地和示范區(qū)、謀劃試點示范項目等，形成了開放包容的創(chuàng)新環(huán)境。

同時，還要清醒認(rèn)識到，自動駕駛發(fā)展還面臨以下突出問題，亟待各方共同破解：

1)法律法規(guī)和倫理問題有待解決。現(xiàn)行法律均以人類駕駛為基礎(chǔ)。處于無人監(jiān)控的自動駕駛模式，駕駛責(zé)任將由人轉(zhuǎn)為車輛系統(tǒng)，甚至是遠(yuǎn)程云控平臺，將引發(fā)一系列法律法規(guī)難題。目前的法規(guī)不允許車輛以全自動駕駛模式在公開道路行駛，也不支持高速公路等安全敏感區(qū)域的測試。另外，自動駕駛還面臨“電車難題”等倫理困境，導(dǎo)致事故認(rèn)定還是一個未定難題。

2)測試和評價方法缺失。充分的測試是新技術(shù)應(yīng)用的必要條件，但面對難以窮盡的交通場景，需要測試多少里程、多長時間才能驗證其可靠性，仍然沒有形成共識，亟需建設(shè)完備客觀的自動駕駛評價體系。有人甚至認(rèn)為，幾乎不可能通過道路測試來證明自動駕駛的安全性高于人類。

3)標(biāo)準(zhǔn)體系有待健全。圍繞自動駕駛，不少標(biāo)準(zhǔn)化機構(gòu)均在積極開展標(biāo)準(zhǔn)研制工作，但目前不同標(biāo)準(zhǔn)子體系間的兼容性、協(xié)調(diào)性還需要進一步提升。

4)系統(tǒng)安全需引起重視。建立在信息高度共享和連通基礎(chǔ)上的新興技術(shù)，將衍生出一系列非傳統(tǒng)安全問題，比如信息安全、功能安全、數(shù)據(jù)隱私等，可能成為未來制約其應(yīng)用的瓶頸因素。

4 結(jié)語及展望

當(dāng)前，自動駕駛發(fā)展機遇和挑戰(zhàn)并存。一方面，自動駕駛催生出按需出行、無人配送等一批新業(yè)態(tài)，展現(xiàn)出廣闊的應(yīng)用前景，特別是前沿技術(shù)之間加速融合，涌現(xiàn)出管廊式交通系統(tǒng)、地下物流等概念，為人類勾畫出未來交通形態(tài)。另一方面，前沿技術(shù)在商業(yè)化應(yīng)用前，還將經(jīng)過與場景不斷磨合、與制度持續(xù)互動的過程，需要人們“耐得住”且科學(xué)有序地推動技術(shù)發(fā)展。

綜合自動駕駛技術(shù)演進和應(yīng)用現(xiàn)狀，筆者認(rèn)為，未來自動駕駛可能呈現(xiàn)兩條路線并行發(fā)展的態(tài)勢：

1)在開放道路上推廣應(yīng)用L3級以下輔助駕駛功能，提升駕駛安全，提高道路通行效率。

2)在法律法規(guī)制約較少、環(huán)境相對封閉的園區(qū)內(nèi)推動自動駕駛等無人化技術(shù)常態(tài)化運行，并配套建設(shè)智能化基礎(chǔ)設(shè)施，改善生產(chǎn)和作業(yè)效率。

鑒于此，在近期一段時間內(nèi)，可重點做好以下幾方面工作：

1)加強部門間的協(xié)同，允許在部分區(qū)域、部分場景開展自動駕駛示范應(yīng)用，為法律法規(guī)修訂提供實踐基礎(chǔ)。

2)按照從封閉場景到開放環(huán)境、從貨運到客運的路徑，逐步開展規(guī)模化試點，打造一批具有可持續(xù)商業(yè)模式的典型案例。

3)同步加強標(biāo)準(zhǔn)化力度，及時總結(jié)和推廣試點示范成果。

4)前瞻研究網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)隱私等防護措施，補上安全短板，支撐自動駕駛普及應(yīng)用。