從春節開始，每天都有一輛憨态可掬的黃色無人小車行駛在天津新城市中心廣場，對周圍區域噴灑消毒液。而除了消毒，在這次疫情中，低速無人車還承擔了發放消毒液和給社區配送捐贈蔬菜的任務。
無人自動消毒車、無人低速配送車、無人巡邏車、無人售賣車……在大量需要減少人與人近距離接觸的環境中，一支無人車大軍承擔了多面手的角色。近日，國家發改委等11部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》，以推進智能汽車創新發展。應用場景的增多，為無人駕駛特别是低速無人駕駛的爆發打開了巨大的想象空間。
低速無人車為何能率先應用
“這些應用都屬于技術比較成熟的低速無人駕駛，”中汽中心數據資源中心管理部項目經理李川鵬透露，所謂“低速”是指時速5—10公裡，這個速度對現有傳感器、算法都相對比較适用，無人車幾乎可以應對行駛中出現的任何情況。“低速無人駕駛落地的場景是健全的，但是如果把無人車放到高速複雜場景裡，即使是三四十邁，在複雜的工況下，也會涉及到很多技術難題。”
“低速和高速看似隻是速度的變化，其實涉及的技術問題可不少。”李川鵬進一步解釋：“自動駕駛技術涉及三個方面：一是感知，車輛去感知道路的環境，感知就需要硬件，比如說雷達(形成周圍的點雲)、攝像頭(反饋影像)、慣導(地理位置坐标)，也需要各個硬件的軟件和算法;二是決策，相當于電腦的CPU，計算單元通過算法把采集到的數據加以計算，這是無人駕駛最核心的，無人駕駛能否迅速做出響應，很大程度取決于芯片性能和計算能力;三是控制，通過指令讓車輛啟動、加速、停車等等，傳統車輛是機械式的，現在很多車輛通過電子信号去精準控制，涉及信号模拟和轉換技術，車輛本身也需要做适配。”
低速無人駕駛在上述三方面技術上更加成熟。感知方面，由于速度低，采集的信息更加密集;決策方面，決策時間可以稍長一些，反應可以慢一點;控制方面，也可以做到實時響應。高速行駛時車開得很快，感知難度加大，決策時間也非常短，硬件軟件都需要提升。
需跨過這些障礙才能真正上路
雖然此次低速無人駕駛小車的應用場景增多，但也是小範圍的使用。李川鵬提示：“速度并不是無人駕駛能否落地的決定因素。比如高速公路，雖然要求車速快，但是場景簡單，完全可以實現道路的智能化，和汽車互聯互通，可能比一般城市道路都要簡單。”
場景越簡單，無人駕駛技術也越容易落地一些。比如天津港集裝箱碼頭就已經在應用無人駕駛技術，場地周圍沒有行人幹擾，路徑也是固定的，在A點B點之間往複行駛，算法需要判斷的情況比較少。但是真實的路面上，車輛、行人、動物、天氣因素、路邊環境、障礙物等太過于複雜，未來需要無人駕駛各方面繼續調優，還需要大量的複雜環境訓練優化算法。“如果說未來無人駕駛汽車真正實現應用，落地的肯定是碼頭、機場這些環境相對簡單的場景。”李川鵬說。
目前國内很多公司都很重視無人駕駛測試，國家劃定一些開放的道路，發放牌照，讓無人駕駛車輛在實際道路上進行測試。進行測試時，每輛車都會配備一名安全員。李川鵬解釋：“測試也是學習的過程。安全員一旦踩刹車，人工幹預了，車輛就會記錄下來，供後台團隊分析：為什麼沒有判斷出來危險?障礙物尺寸太小?還是某個雷達有盲區?還是決策失誤了?或者沒有執行指令?把真實的路面上發現的問題反饋回來。”
“無人駕駛技術落地還有很長的路要走，需要大量的測試，跑的越長，遇到的情況越多，穩定性就會越好，采集的樣本數量就會越多，算法越來越優化和完善。”李川鵬說。
同時，無人駕駛的安全問題也是其落地前必須要解決的。在智能網聯時代，汽車車載系統越來越精密複雜，連接方式由孤立個體轉為系統群體，黑客可以遠程對車輛實施攻擊，提升監測并防禦信息安全風險的能力顯得尤為重要。
此外，《智能汽車創新發展戰略》中提到的六大建設任務，其中之一就是構建全面高效的智能汽車網絡安全體系，強調相關機構需通過完善安全管理聯動機制和提升網絡安全防護能力，加強數據安全監督管理，建設智能汽車網絡安全态勢感知平台等。随着相關标準的落地出台及行業重視程度的普遍提高，信息安全也将成為智能汽車的“标配”。
未來單一和簡單場景将落地
這次疫情給了人們不小的啟發，當無人駕駛技術與更多的場景相結合，其影響将不再限于單純的駕駛領域、交通領域，生活的方方面面皆會因為它的到來而改變。“實現無人駕駛肯定很複雜，但可以從低速簡單場景落地，慢慢滲透到高速複雜場景，最終真正進入人們生活中，這需要一個過程。”李川鵬表示。
目前部分地方政府為支持無人駕駛技術發展，已經開始探索道路智能化，這是無人駕駛加快落地的另一條路徑。道路上的交通設施，如路燈、交通信号燈、燈杆、車道線等，都可以把道路信息采集下來，和汽車進行互通互聯，協助安全駕駛，實現“車路協同”，未來無人駕駛很可能在這種智能道路上率先落地。
同時，5G技術成為無人駕駛發展的一大助力。“5G技術的發展将會大大減少無人駕駛車輛各模塊之間、車路之間通信的時延。無人駕駛從感知到決策、控制，或者車路互聯都需要數據傳輸，5G通信可以大量節省傳輸時間，彌補計算單元的遲滞，也會提升整個無人駕駛系統的響應速度。”李川鵬說。目前，5G在遠程駕駛上的應用比較多，其帶寬大、時延短、傳輸信息量大的特點對遠程駕駛非常重要，比如地下礦車作業場景，5G可以實現駕駛員在地面電腦前遠程駕駛礦車，避免礦難事故造成人員傷亡。
這次疫情給低速無人駕駛帶來了很多應用機遇，大家都來探索落地場景，無人車很出彩，讓大家看到了一些希望。李川鵬表示：“不過，這次疫情帶來的應用，還是試點和示範性質，真正大面積鋪開還是有一些問題存在，比如這些無人車由誰來管理、運維，出現撞人事故究竟是誰的責任?法律層面上也有空白和不健全，很多無人車沒有牌照，事故責任無法清晰界定。”
與經過很多代探索的汽車相比，無人駕駛才出現幾年，作為新技術産物，它還有很多需要完善的地方。李川鵬舉例說：“比如傳感器設備、雷達等，目前還沒有車規級的産品，沒有那種經得起寒冷、炎熱環境，和高原、海拔低環境嚴苛考驗，應用條件範圍比較大的産品，在某種極端情況下存在失效的可能。隻有不斷推動無人駕駛技術的應用，才能帶動整個産業的發展，促進産業鍊相關環節的進步。當現在那些演示級産品向極限工況下探索，才會整體實現無人駕駛的未來。”
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