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无人车跨过“三道门槛”或要10年

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智能驾驶最终能够大行其道需要四个方面的努力：产业界做到低成本高可靠；法律法规规定能够上路测试；政府出台相应的测试和性能标准，只要企业测试通过，政府就可以背书；要得到保险业的支持，车厂无法承担多起由无人驾驶引起的交通事故索赔，必须建立新的车险模式。

■本报记者 李勤

一个月前，谷歌的无人驾驶汽车撞到了一辆公共汽车，引来人们对智能汽车安全性的质疑。而让人感叹的是，谷歌刚刚获得了自动驾驶校车检测技术方面的专利。

其实这并不矛盾，谷歌最早为自动驾驶汽车申请车辆检测专利开始于2014年3月13日，专利审批需要时间。

那么，在专利审批下来前，该无人车上是否应用了这一检测技术？如果有应用，为何还会发生事故？驭势科技CEO吴甘沙告诉《中国科学报》记者：“一个人有个奇思妙想就去申请专利，期待也许在未来的某个场景能够使用，并不代表它当时已经研发，所以撞车的这辆无人车很可能没有应用这项技术。”

无论如何，人们依然为无人车的安全问题捏了一把汗。

谁更安全

据谷歌报告称，14个月中，谷歌共有49辆无人驾驶汽车在加州道路上进行测试，在累计完成42.4万英里的行驶里程的同时，发生了341次事故。在这些事故中，无人驾驶汽车有时主动将控制权交给了司机，有时是司机介入修正。

然而，在很多报道中，研究无人驾驶的专家又会告诉大众，无人驾驶其实比人工驾驶更安全。

这不禁让人产生疑问，关于安全，为何有许多看似矛盾的焦点。

中科院自动化所副研究员黄武陵向《中国科学报》记者指出，无人驾驶技术是多学科融合，许多技术还在进一步发展和测试中，如更高精度和准度的环境感知技术、更智能的规划与决策等。只能通过建立更多模型，通过实际道路测试和仿真测试相结合，覆盖更多交通场景，才能给出无人驾驶安全等级的评估。

但是，在当前的技术条件下，特别是受不同类型车载传感器的工作范围限制，还无法保证在复杂多变的交通环境和气候环境中检测出所有的车辆、行人、道路上的移动或静止的障碍物。特别是许多突发交通场景下，无人车怎样进行智能决策处理更需要进行评测。这两点对谷歌无人车而言，也是当前没有完全跨越的障碍。

“现在无人车在驾驶技术的某些方面已经赶上人类，但是还不够‘智能’，还在不断地测试和完善之中。”黄武陵评价道。

正是因为还不够智能，所以谷歌无人车在测试过程中遇到了实际交通问题。不过，“无人驾驶其实比人工驾驶更安全”却在一些条件下也有道理。

人类驾驶汽车靠视觉、听觉等来感知环境，而无人车依靠不同的传感器来感知环境、判断如何驾驶。常用的传感器包括车载雷达、激光测距仪、视频摄像头、激光雷达、毫米波雷达和卫星定位系统、微型传感器，高精度GPS等，把这些传感器装在车身的不同部位，无人车就可根据集成所获得的各种信息，对周围环境进行高精度建模和分析。

无人车的驾驶决策系统根据感知系统获得的驾驶态势，结合交通规则和人类驾驶员的驾驶经验，辅以已知的地图模型和各种路障、行人、自行车等的模型数据，无人车会利用电脑资料库把获得的实际数据和模型数据相比较，作出跟随、超车、避让、并道、转弯、停止等各种驾驶决策。

“虽然无人车的感知能力还有一定局限性，但在大多数情况下已能满足自动驾驶的要求。特别是无人车不会分心、不会疲劳、不会违反交通规则，更不会斗气开车、危险驾驶。人在无法感知的情况下，无人车却可以感知，从这个角度看，无人车比人工驾驶更安全是对的。”中科院合肥研究院应用所智能车辆技术学术带头人梁华为对《中国科学报》记者说。

在采访中，多位专家提到，无人车的另一个优点是，虽然无人车所运用的机器学习存在“没学过就不知道”的缺点，且在行驶过程中的各类交互比人工驾驶中人与人的交互仍有差异，但多辆无人车经过实际测试的经验累积可通过云端分享，这比一个人终其一生开车获得的经验仍要多得多。

缺失的法规

另一个矛盾在于，无人车要变得更聪明和安全，需要经过大量测试，尤其是实际道路测试。但是，梁华为指出，目前无人车的实际上路测试依然处于法律边缘地带。

美国印第安纳大学、普渡大学、印第安纳波利斯联合分校车辆主动安全研究所副教授李灵犀向《中国科学报》记者表示，目前最需要立法规范的有两点：第一，要意识到无人车技术的重要性，加大对无人车发展的鼓励和扶持，建立相关的研发基地和平台，在一些特殊的城市或者地区进行试点，允许无人车上路。第二，要解决无人车上路产生的事故责任性问题。如果发生交通事故，需要依据相关的法律来判断是谁的责任。

记者了解到，美国目前有包括加州、内华达州、密歇根州等在内的八个州和地区允许无人车在公共道路上行驶，但每个州的相关法律都不相同。

李灵犀认为，初期可以借鉴的相关法规有三条：无人车生产厂商以及第三方的无人车测试机构都需要对车辆进行安全认证；无人车里要有一个备用司机对车况进行监控，以便在紧急情况下接管驾驶；无人车生产厂商要定期对车辆的安全性进行评估，并汇报所有与无人车相关的事故状况。

“在法律的框架下测试，会有很多保障措施，比如，测试车有隔离和缓冲车辆，要有驾驶员，有自动驾驶和人工驾驶的切换机制。”梁华为指出。

美国国家公路交通安全管理局称，按照现有规章制定的要求，在没有方向盘、没有油门的汽车中某些安全设备不能马上被移除，比如，由脚踏开关控制的刹车系统。

而经过大量实际道路测试后的谷歌无人车显然对这一点不再感到满足，现在谷歌设计的无人驾驶测试汽车已没有方向盘和刹车踏板。谷歌高官已经开始游说美国政府，欲为无人驾驶汽车上路扫清法律障碍。

产业的方向

无人车现阶段不仅面临技术和法规的掣肘，成本居高不下也是问题，在2012年，谷歌的无人车单车成本已达到15万美元。

使用高精度的车载设备，并辅以复杂技术，可提高无人车的可靠性和安全性，但是制造成本会显著增加。反之，如果使用普通设备和简单技术，无人车的制造成本会明显下降，但是可靠性和安全性也会随之降低。

如何在可靠性和成本之间取得平衡？李灵犀认为，这是未来实现真正无人驾驶最重要的研究方向之一。

“在面向终端消费者时，谷歌目前的价格显然太高。如果选择运营出租车服务的路线，在美国可以进行，因为美国司机人力成本很高，成本在几年后可以收回，但是中国人力成本低，这个模式当前在中国就行不通了。”吴甘沙说。

吴甘沙提出，智能驾驶最终能够大行其道需要四个方面的努力：产业界做到低成本高可靠；法律法规规定能够上路测试；政府出台相应的测试和性能标准，只要企业测试通过，政府就可以背书（这并不代表无人车不会出问题，出了问题后依然要召回、赔偿等）；要得到保险业的支持，车厂无法承担多起由无人驾驶引起的交通事故索赔，必须建立新的车险模式。

吴甘沙强调，全天候、全区域无人驾驶车的出现乐观估计需要10年，之前会有很多变种出现。

比如，在限定区域、私有园区或专用道路上，行驶路线相对固定，行驶速度保持在中低速，在做环境增强的基础上，无人驾驶很快就能实现，包括物流、农业和工程机械、园区通勤车、公园的旅游观光车、快速公交等。另一方面，乘用车、货车等要求全区域、全天候驾驶，半自动或者高度自动的辅助驾驶会是一种主流形态，增强驾驶员的安全和舒适性。

“这个目标在3~5年内可以做到，这些技术可以减少交通事故，但无法彻底解决社会出行问题，不可能使堵车大量减少。”吴甘沙说。

因此，他提出一个愿景，希望10年后无人车的成本、技术都成熟时，“无人车”打的成本比买车低，这样私家车大量减少，彻底解决拥堵问题。

“到时用无人车打车，份子钱没了，能源、车辆成本更低，几乎没有人力成本，行车更规范，无人车成为除了家和办公室之外的第三空间，出行者可以享受便利、舒适的服务。”吴甘沙描述未来的监图说。