智能汽車自動駕駛：控制技術實踐與未來安全挑戰的思考

摘 要：隨著社會的進步和人民生活水平的持續提升，汽車逐漸成為人類日常出行的主要交通工具之一。為了滿足這一需求，自動駕駛汽車的研發也應運而生。我國的信息產業部門、交通運輸部門以及公安部門于2018年4月12日聯合發布了《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》。該規范的實施標志著我國在自動駕駛汽車領域的發展邁出了重要一步。在我國的汽車研發及應用領域，智能汽車無疑是現代科技變革的核心產物，其不僅是全球范圍內的研究熱點，還是我國發展現代化科研產業的重要支撐，因此智能汽車自動駕駛技術的安全性問題也十分重要。本文對我國智能汽車自動駕駛控制技術實踐與未來安全性進行闡述，從而促進智能汽車自動駕駛技術的可持續發展。

關鍵詞：智能汽車 自動駕駛 控制技術 未來安全

自2017年12月智能公交“阿爾法巴”在深圳開始試運行以來，截至當年10月，株洲、上海等多個城市相繼推出了智能公交服務。同時，京東的智能配送車和北京環衛集團的自動駕駛環衛車等在特定區域內能夠自主操作的智能駕駛設備也正式進行了路測。這些充滿未來感的事件接連發生，標志著我國正逐步邁入“智能汽車時代”。面對這一第四次工業革命帶來的機遇，我們應清醒地意識到，智能汽車的路測、運營與普及可能會在法律監管、信息安全、責任界定及社會秩序等方面引發一系列風險或挑戰。所以，對智能汽車自動駕駛的控制技術實踐與未來安全挑戰進行深入地梳理、考量是十分必要的。

1 智能汽車自動駕駛控制技術實踐現狀

1.1 技術層級與應用范圍

目前智能汽車自動駕駛控制技術涵蓋了多個不同的層級。從最基礎的駕駛輔助層面來看，像自適應巡航控制（ACC）、車道保持輔助（LKA）等功能已經相對成熟，并在大量的量產車型上得到了應用。另外，在部分進階的輔助駕駛層面，一些車企推出了集成式的駕駛輔助系統，例如特斯拉的Autopilot以及蔚來的Navigate on Pilot等[1]。它們整合了多種傳感器數據，能夠實現自動變道、在高速路段按照導航路線自動行駛等功能。不過，這類系統仍然明確要求駕駛員保持注意力，隨時準備接管車輛控制權，還不能算作完全的自動駕駛。然而，真正意義上的自動駕駛，也就是L3級及以上的級別，目前在實踐中的應用范圍較為有限。L3級自動駕駛意味著在特定場景下車輛可以自主完成絕大部分駕駛操作，僅在系統提示需要時駕駛員才介入，然而其受限于法律法規以及復雜路況應對能力等因素，尚未實現大規模的普及應用。L4級和L5級自動駕駛更多還處在測試、特定區域試點的階段，比如一些限定園區內的無人配送車、無人駕駛出租車在特定城市小范圍運營，旨在不斷完善技術和驗證其可靠性，距離廣泛應用到普通民用汽車上還有較長的路要走。

1.2 傳感器技術支撐

智能汽車自動駕駛控制技術高度依賴各類傳感器來獲取周邊環境信息，這也是其實踐現狀的重要組成部分。第一，攝像頭作為最常見的傳感器之一，具備成本相對較低、能夠識別豐富視覺信息的優勢，在車輛的四周以及車內后視鏡等位置廣泛布置，成為環境感知的重要一環。但攝像頭也存在弱點，例如在惡劣天氣條件下，其識別準確率會大幅下降。第二，毫米波雷達則憑借其對距離、速度測量的高精度以及在不良天氣環境下相對穩定的性能，與攝像頭相互補充，主要用于探測車輛周圍其他物體的位置、速度等關鍵信息，為決策系統提供重要的數據基礎，在自動緊急制動、防碰撞預警等功能中發揮關鍵作用。第三，激光雷達更是被視為實現高級別自動駕駛的關鍵傳感器，它能夠以極高的精度構建車輛周圍的三維環境地圖，精準地識別出各種障礙物的輪廓、距離等信息。不過，激光雷達目前面臨著成本高昂的問題，這也限制了其在更多量產車型上的搭載，使得車企在權衡自動駕駛功能豐富度與成本控制時需要慎重考慮其應用規模。此外，超聲波傳感器等輔助傳感器在近距離感知方面發揮著特定作用，多種傳感器協同工作構成了自動駕駛控制技術實踐中感知外界環境的復雜體系。

1.3 面臨的挑戰與發展限制

在實踐過程中，智能汽車自動駕駛控制技術面臨著諸多挑戰與發展限制。首先是法律法規方面，由于自動駕駛涉及責任認定、交通規則適配等復雜問題，目前的交通法規大多是基于傳統人類駕駛制定的，面對自動駕駛場景，需要不斷更新和完善。例如，當發生交通事故時，如果車輛處于自動駕駛狀態，是車企、技術供應商還是車主來承擔責任，很難簡單界定，這使得相關方在推進自動駕駛技術落地時有所顧慮。其次是安全可靠性問題，盡管車企和技術研發團隊不斷對自動駕駛系統進行測試和優化，但復雜多變的交通環境中總會出現一些難以預料的情況，如突然闖入道路的非標準物體、道路臨時施工等異常狀況，自動駕駛系統能否準確應對并保障行車安全始終是公眾關注的焦點，任何一起因自動駕駛引發的安全事故都會引發對該技術廣泛應用的質疑[2]。再者，網絡安全也是不容忽視的方面，智能汽車高度依賴電子系統和網絡通信，自動駕駛控制技術可能會遭受黑客攻擊，一旦黑客入侵車輛控制系統，后果不堪設想，這就要求車企和相關安全機構不斷加強網絡安全防護，保障車輛行駛的安全與穩定。

2 智能汽車自動駕駛未來安全挑戰

2.1 技術可靠性挑戰

智能汽車自動駕駛功能的實現依賴于復雜且先進的技術體系，而這一體系在未來仍面臨諸多可靠性方面的挑戰。首先來說，傳感器作為獲取外界環境信息的關鍵部件，其精度和穩定性需持續提升。盡管當下有攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等多種傳感器協同工作，但每種傳感器都存在自身局限。其次，軟件算法層面同樣面臨考驗。自動駕駛的決策算法需要應對千變萬化的交通場景，從常規的車流量變化、道路標識識別，到復雜的特殊路況、其他交通參與者的異常行為等。要讓算法在每一種可能出現的情況下都能做出精準、安全的決策十分困難，并且隨著自動駕駛級別的提高，對算法的智能性、適應性要求也越高。即使經過大量的模擬測試和實際路測，也難以保證在所有未經歷過的真實場景中不會出現算法誤判的情況。再者，硬件系統的兼容性和耐久性也是重要問題。智能汽車集成了眾多電子元件和復雜的機械結構，不同硬件之間需要完美配合才能保障自動駕駛功能穩定運行。長時間的使用、不同環境的影響都可能引發硬件故障，這些硬件方面潛在的隱患會給自動駕駛未來的安全帶來不確定性。

2.2 網絡安全挑戰

在未來，智能汽車自動駕駛與網絡的聯系將越發緊密，這也使其面臨著嚴峻的網絡安全挑戰。一方面，隨著車輛網聯化程度的加深，車輛會不斷與外界進行數據交互，包括與云端服務器傳輸地圖更新數據、接收交通信息以及與其他智能設備通信等。這種頻繁的數據交互增加了黑客攻擊的風險，黑客可能通過入侵車輛的通信系統，篡改自動駕駛相關的數據，比如修改傳感器傳來的環境信息、干擾導航路線規劃，甚至直接控制車輛的行駛方向、速度等關鍵操作，從而引發嚴重的安全事故[3]。另一方面，軟件的更新機制也可能成為網絡安全的薄弱環節。車企為了不斷優化自動駕駛功能、修復軟件漏洞，會定期推送軟件更新包，但如果更新過程中的安全驗證機制不夠完善，黑客就有可能在這個過程中植入惡意代碼，破壞車輛的自動駕駛系統，或者利用更新包的漏洞來獲取車輛的控制權。而且，隨著自動駕駛技術的發展，與之相關的網絡攻擊手段也可能不斷升級，這就要求車輛的網絡安全防護技術必須與時俱進，不斷強化，以應對未知的網絡安全威脅。

2.3 法規與倫理挑戰

隨著智能汽車和自動駕駛逐漸普及，現有的交通法規急需更新完善來適應新的駕駛模式，這是未來保障安全面臨的一大挑戰。例如，在責任認定方面，當自動駕駛車輛發生交通事故時，很難簡單清晰地界定是車企、技術供應商、軟件開發者還是車主的責任，不同場景下的責任劃分需要詳細且合理的法規依據，而目前這方面的法規尚在探索和逐步制定階段，這種模糊性可能導致在事故處理過程中出現爭議，也不利于督促各方積極保障自動駕駛的安全性。除此之外，在倫理層面的挑戰同樣不容忽視。自動駕駛系統在面臨一些兩難甚至多難的決策場景時，很難有一個絕對正確的處理方式。比如，當車輛前方突然出現一群行人，而制動已經來不及避免碰撞，此時如果選擇變道避讓可能會撞上其他車輛，那么車輛應該優先保障車內乘客安全還是保護行人，這種倫理困境目前沒有統一的標準和答案，而如何讓自動駕駛系統做出符合倫理道德且能被社會大眾接受的決策，是未來必須解決的問題，否則可能引發公眾對自動駕駛技術安全性的質疑和抵觸情緒。同時，不同國家和地區對于自動駕駛的法規要求存在差異，未來需要在全球范圍內尋求協調統一的法規和倫理框架，確保自動駕駛技術安全發展。

3 智能汽車自動駕駛技術在控制技術與安全方面的考量

3.1 精準操控：控制技術的核心訴求

智能汽車自動駕駛技術的發展，對控制技術有著極高的要求，其核心訴求在于實現精準操控。第一，在路徑規劃環節，自動駕駛系統需要綜合多方面因素來規劃出合理且安全的行駛路徑。它要依據高精度地圖，清晰了解道路的拓撲結構、車道信息以及各種交通標識的位置等，同時結合實時的交通流量數據，分析哪些路段擁堵、哪些較為暢通，從而動態地規劃出最優路線，確保車輛能高效、順暢地駛向目的地[4]。第二，速度控制同樣關鍵，它需要精準地根據不同場景來調節車速。在車流量大的市區道路，要嚴格按照限速要求，并與前車保持安全的跟車距離，平穩地控制車速，避免急加速或急剎車給乘客帶來不適以及引發潛在的追尾等事故風險。在高速路段，除了要保持安全車距外，還要根據路況、天氣等因素合理調整巡航速度，確保行車安全。第三，轉向控制也是不可或缺的一部分，自動駕駛系統要確保車輛能精準地沿著規劃好的車道行駛，準確地完成轉彎、變道等操作。無論是在彎道較多的山區道路還是在多車道的城市快速路，都要能精確控制轉向角度，保證車輛行駛軌跡的準確性。

3.2 多重防線：安全考量的構建策略

安全是智能汽車自動駕駛技術的生命線，為此需要構建多重防線來全方位保障。感知安全防線首當其沖，依靠多種先進的傳感器來全方位、無死角地感知周邊環境。第一，攝像頭宛如汽車的“眼睛”，可以捕捉視覺范圍內的各類物體、標識以及路況細節，但為了避免其視覺盲區以及應對各種復雜光線環境，需要合理布局多個攝像頭，實現互補。第二，毫米波雷達則利用電磁波的特性，精確探測周圍物體的距離、速度等關鍵信息，即使在惡劣天氣下也能相對穩定地工作，與攝像頭協同，提升環境感知的全面性和準確性。第三，激光雷達更是憑借其高精度的三維環境建模能力，為車輛提供詳細的周邊環境數據，像是構建了一幅精準的“地圖”，幫助系統提前識別潛在的障礙物、危險區域等，這一系列傳感器協同合作，為后續的安全決策筑牢第一道防線。此外，決策安全防線是保障安全的關鍵環節，自動駕駛系統接收到傳感器傳來的海量信息后，需要通過復雜且嚴謹的算法進行分析和判斷。要對不同的交通場景進行分類識別，判斷當前的路況是常規行駛、跟車狀態，然后依據預設作出相應的決策，比如是正常加速、減速，還是緊急制動、避讓等。

3.3 協同共進：控制與安全的有機融合

智能汽車自動駕駛技術中，控制技術和安全考量并非孤立存在，而是需要協同共進，實現有機融合。首先，控制技術要以安全為導向不斷優化，在進行路徑規劃、速度控制和轉向控制時，充分融入安全因素，比如規劃路徑時優先選擇安全性更高的道路，即使路程稍長；控制速度時要預留足夠的安全冗余，避免因速度過快在突發狀況下無法及時制動等。而安全考量也要依托控制技術來落地實施，通過精準的操控來實現安全策略，例如在做出避讓決策后，依靠精確的轉向控制和速度控制，平穩且安全地完成避讓動作，避免因控制不當引發次生事故。其次，兩者的協同還體現在整個自動駕駛系統的持續迭代升級中[5]。隨著新技術的出現、新交通場景的增加，控制技術和安全機制要同步更新改進，共同應對不斷變化的挑戰，確保智能汽車自動駕駛技術在不斷發展的同時，始終將安全放在首位，為人們的出行提供可靠、放心的保障。所以，智能汽車自動駕駛技術在控制技術與安全方面有著細致且關鍵的考量，只有不斷完善各個環節，促進二者的協同，才能讓自動駕駛真正成為未來交通領域的有力支撐。

4 結語

智能汽車自動駕駛的控制技術實踐已取得了一定成果，從當下常見的駕駛輔助功能到部分場景的高階自動駕駛應用，正逐步改變著人們的出行方式。然而，未來其面臨的安全挑戰也不容小覷，無論是技術可靠性方面傳感器、算法等可能存在的隱患，還是網絡安全領域黑客攻擊等潛在風險，抑或是法規與倫理層面尚未明晰的責任界定與決策困境，都亟待各方共同努力去攻克。只有不斷優化控制技術實踐，積極應對安全挑戰，完善法規與保障體系，智能汽車自動駕駛才能在保障安全的前提下，邁向更廣闊的發展天地，真正為人們打造便捷、高效且安全可靠的出行未來。

參考文獻：

[1]楊婷婷.智能汽車自動駕駛控制方法探討[J].汽車測試報告，2023（22）：43-45.

[2]陳林奇.智能汽車自動駕駛技術安全性分析[J].汽車測試報告，2023（21）：7-9.

[3]吳政，韓冰，劉剛.智能汽車自動駕駛的控制方法分析[J].時代汽車，2023（18）：7-9.

[4]周秩宇.智能汽車自動駕駛控制研究[J].汽車測試報告，2023（15）：43-45.

[5]錢勇.智能汽車自動駕駛的控制方法分析[J].農機使用與維修，2022（11）：65-67.