自動駕駛目前存在的問題及未來展望

張般若

（山西大學附屬中學校，山西 太原 030006）

近年來隨著計算機和信息技術飛速發展，大數據、深度學習、人機交互等計算機新技術空前普及，人工智能成為了人類探索數字世界的前沿領域，自動駕駛技術也產生了一系列突破性的研究成果，有關自動駕駛的公司如雨后春筍般一般出現，比如國外的特斯拉、英偉達、Mobileye、高通、Luminar，國內是華為、百度、地平線、小馬智行等。摩根斯坦利的研究報告[1]指出，自動駕駛預計每年將為美國帶來1.3 萬億美元的收益，分別來自燃油節省、擁堵減緩、事故減少和生產力提升等方面。舊版《維也納道路公約》（Vienna Conven for Roan Traffic）要求駕駛員時刻保持對車輛的控制，而2014 年修改后的《維也納道路公約》只要求其車輛控制權能夠“被駕駛員權限否決或接管”；美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）已經建議各州在制定的法律框架里將交通相關法律中的“駕駛員”都用具有人工智能的“機器”替換；日本和歐洲已經致力于建立統一的自動駕駛車型測試標準；2020 年中國作為聯合主席成員國，參與起草《自動駕駛車輛的通用功能性要求》草案。本文將探討自動駕駛技術現存的問題并暢想其未來的發展。

1 自動駕駛目前存在的問題

自動駕駛本質上是人工智能技術與傳統交通工具的結合，是計算機技術在交通領域的應用，據此可將自動駕駛分為載具部分和計算機部分，為了實現自動駕駛必須的信息感知還增加了傳感器部分。

1.1 載具部分的突破依賴于電池技術

電動汽車相比傳統燃油車擁有更簡單的結構，特斯拉已經將車輛零件數量精簡為傳統燃油汽車的1/3，國際電氣和電子工程師協會（IEEE）評選的“2021 年十大頂級高科技汽車”中有9 輛采用電動或混合動力的形式。然而電動汽車的續航能力還是軟肋，現在電動汽車的續航里程表面上都很高，可如果考慮到駕駛方式、空調、路況和氣候等因素，其續航能力將會大打折扣，比如特斯拉在漂移駕駛時所表現出的續航里程僅有30 km。充電時長也是電動汽車的一大瓶頸，加油站3 min 就能加滿油，充電樁充滿電卻需要按小時計算。只有電池技術取得一個較大的飛躍，載具部分的格局才可能有突變。

1.2 傳感器的數量太多而且成本較高

和人的感知器官相似，不同類型的傳感器都擁有自身特點以及適用場景。自動駕駛汽車都需配備大量的傳感器來互相補償和驗證。奧迪在汽車上就應用了攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等多種設備。國內現在主要依靠激光雷達，但動輒十幾萬的價格導致目前還不可能實現中低檔車輛的量產。各種傳感器對比結果如表1 所示。

表1 各種傳感器對比結果

以特斯拉為代表的企業實行圍繞單車開展的自動駕駛，這種方式常見問題是因傳感器故障、受遮擋和惡劣天氣等導致的安全隱患；還有一種則是圍繞車路協同開展的自動駕駛，代表企業是阿里、百度。車路協同通過“上帝視角”開展自動駕駛，要求車輛和道路基礎設置都加裝傳感器，具有實現“全域感知”的核心優勢，但需要超大規模傳感器配置的基礎建設。

1.3 計算機部分受限于人工智能水平

數字時代利用人工智能可以實現許多前沿研究領域的創新，但是“人的智能”才是“人工智能”的核心。人的智能包括表達、理解等人類所具有的高級智力和積累的知識，它是人類個體和群體的生物智能，包括基本智能、人腦智能和群體智能。計算機的智能則代表計算機解決問題的能力，它是由個體和群體計算設備產生的，是人類智能的賦能。目前來看，數據智能、感知智能、認知智能和自主智能可以移植到計算機上，但現在人工智能還只能在特定領域中發揮良好作用，在處理車輛行駛過程中出現的復雜變化上還無法達到人類的水平，很多時候被譏笑為“人工智障”。

1.4 人類保守思維制約自動駕駛推廣

汽車發展史上雖然有臭名昭著的“紅旗法案”在前，但很多人對于自動駕駛這個新事物還抱有不信任的態度，更傾向于把“選擇權”留給自己而不是機器。蘭德公司的研究報告[2]指出，要在數學意義上證明自動駕駛比人駕駛更安全，需要測試上百億英里的距離、幾百年的時間。中國交通運輸部公路院汽運中心主任周煒表示，當前自動駕駛車輛的測試，從測試時間來說50 d 之內就能夠發現99.9%的問題，可是0.1%的問題也許5 000 d都不能被發現和解決。從測試里程來說，在15 萬km 測試的時候就能發現99.9%的問題，但是0.1%的問題也許15 億km 都不能被發現和解決。

1.5 自動駕駛面臨倫理和隱私的問題

在遇到危險時，自動駕駛選擇保護車主一人還是很多路人？是選擇撞向左面的一個人還是右面的五個人？是選擇撞向老人還是小孩？類似“電車難題”是自動駕駛推廣中遇到的重要倫理問題。隱私問題也是阻撓自動駕駛發展的另一因素，將車輛數據上傳到總部，由平臺自動對車輛進行調控，這樣可以大大減少單車內置計算機系統所需要的計算，但這無疑是種侵犯個人隱私的行為。而且統一調度從一定程度上來說也是一種侵犯個人財產的行為，一旦你的車接受了統一調度，那么意味著你對車輛并不具有實際控制權，這樣未來的自動駕駛就全部傾向于變成公共和共享性質了。對共享汽車的信任參考《共享電動汽車分時租賃的消費者信任研究》[3]。

2 自動駕駛未來展望

當前自動駕駛的智能化、規范化、法制化進程已經初具規模。在不遠的將來，自動駕駛依賴于不斷增長的計算能力、更加復雜的神經網絡和逐步完善的法律法規，一定會有突破性的進展。

2.1 自動駕駛所需計算能力大大增強

美國人工智能研究公司Open AI 曾經在2018 年進行了一項研究，發現開發突破性模型所需計算能力的增長速度與摩爾定律大致相同，2012 年之前單個微芯片計算能力往往每兩年翻一番。但圖像識別系統AlexNet 的發布刺激了頂級模型的計算需求急劇增加，2012—2018 年，這種需求每3～4 個月要翻一番。當摩爾定律失效時，現在超大算力主要依賴于計算、內存和存儲資源的并行疊加，高性能計算將很多計算機快速聯網成一個“集合”以進行密集計算；通過云計算，用戶也可以選擇增加其高性能計算的容量。

目前機器的學習方法主要有3 種：模仿學習（Imitation Learning）、在線規劃（Online Planning）和離線學習（Offline Learning）。根據多任務學習[4]的核心原理，人工智能通過多場景上訓練可以提升其表現，加強人工智能深度學習是打造可信賴的無人駕駛汽車的唯一可行方式。特斯拉自己建造了計算中心——Dojo，總計使用1.4 萬個英偉達的GPU，其專家表示，需要14 億幀畫面才能訓練一個神經網絡，對應10 萬個GPU 工時。國際數據公司（IDC）統計，2022年自動駕駛公司對人工智能計算的投資全部在增長，28%的企業投資增長幅度超過30%。

2.2 相關部門將規范引導倫理等問題

“當遇到‘電車難題’這樣的倫理困境的時候，最基礎的要求是程序一定不能夠預設答案，誰預設誰負責。”中國公安部道路交通安全研究中心法規室副主任黃金晶在2022 世界智能網聯汽車大會上表示：“根本的原則叫確保隨時接管原則，當遇到這樣難題的時候一定要有一個人來承擔這樣的道德壓力，而非程序員在后臺通過系統進行預設。”這一說法實際上從側面反映了官方目前對倫理問題的態度，也回應了車內完全無人駕駛什么時候能夠實現的問題。

2.3 獲取數據和保護隱私將取得平衡

車輛會在不影響車主隱私的情況下加密上傳一些數據，比如車輛自身地理位置、自身路線規劃等信息。當然，交管部門和相應企業所掌握的數據是有限的，會有法律法規的約束。能知道這條路上有多少輛車，但是絕對不會知道這條路上車里的乘客。如果確實有抓捕罪犯等特殊需求，必須經過法律的授權過程才能獲得車輛的各種保密信息。

自動駕駛上傳的合法數據經過匯總分析后，會產生極大的價值。比如可以將車輛分流，緩解高峰時期車流量密集的擁堵狀況；紅綠燈時長會隨著車流量而實時改變；也可以將車輛變道情況等提前做好規劃，提高安全性；如果前方有突發情況，相應路段的車輛也可以在第一時間收到相關信息，以根據自身情況迅速作出反應，距離事故地點較遠的車輛可以重新規劃路線，距離事故地點較近而無法重新規劃路線的車輛也可以迅速減速，因駕駛員不知情出現連環撞車事故的情況將成為歷史；在堵車的時候可以自動通過遵守一定的通行法則，順序通過，以達到快速疏解的效果；如果道路上有正在執行任務的特種車輛，相應區域的其他車輛也會迅速地有序避讓，提高特種車輛便利度的同時，也杜絕了因緊急避讓所導致的事故。

2.4 自動駕駛各等級實現的時間預估

參考黃浩[5]的研究，用戶乘坐（駕駛）自動駕駛汽車和傳統小汽車、共享汽車等交通工具出行時在社會屬性、經濟屬性和情感屬性方面有很多差異，結合相應出行費用、出行時間、等車時間、停車費用等各方面因素，會有不同的選擇。初步推斷未來的自動駕駛發展將會經過2 個時期：手動和自動駕駛共存期以及完全自動駕駛期。在共存期時，人類的自動駕駛技術經過一定發展，可以基本代替人類駕駛員。此時市面上的汽車絕大多數都會有輔助駕駛功能，部分會具有完全自動駕駛功能，但是所有車輛都仍會配備方向盤等設備，人類駕駛也始終處于最高優先層級，部分人會選擇自動駕駛汽車，但是仍有部分人因為種種原因選擇人類駕駛。在這個時期，出租網約、客貨運輸、快遞物流等行業將推動自動駕駛普及，這些企業會為了更高的利潤而選擇大量購買自動駕駛商用車輛。到了完全自動駕駛期，隨著自動駕駛技術的完善和人類認識水平的提高，絕大多數人將會選擇接受自動駕駛技術。此時所有的車輛都將具備自動駕駛系統，絕大多數車型完全取消人類駕駛功能，不配備方向盤等設施。少部分車型雖仍會配備相關設施以保持人類駕駛功能，但是人類駕駛的優先層級會低于自動駕駛，計算機在必要時可以奪回車輛控制權并且作出與人類命令相反的決定，人類駕駛將會成為一種休閑活動。對于警車等部分特殊車輛，人類可以在認證后取得車輛控制權。在這個時期，所有的自動駕駛汽車遵守的法則將根據計算機的特點而不是人類的特點而制定。自動駕駛各等級實現的時間節點預估如圖1 所示。

圖1 自動駕駛各等級實現的初步時間節點預估

2.5 自動駕駛將會具備非常多的功能

現在電池技術和多傳感器融合的研究進行得如火如荼，自動駕駛很快可以進入千家萬戶，與智能家居結合，實現萬物互聯，達到每人都有一個屬于自己的“賈維斯（Jarvis）”：它可以充當調控室內家居的助手，可以擔任日常通行的司機，可以作為無聊枯燥時的伙伴，可以作為工作學習的秘書……車輛還可以小型化、折疊化、輕便化，大大節省停車位資源，甚至可以隨身攜帶。它能夠以軌道交通的穩定性和安全性為基礎，與軌道系統結合，也可與飛行器結合，更高效快速。總之，自動駕駛汽車的未來是廣闊的。期待未來有一天，汽車都會和手機一樣成為人類的忠實伙伴，人類可以擺脫枯燥乏味的舟車勞頓，真正讓駕駛成為一種樂趣。