自動駕駛的商業化前景

周爽 劉赟

摘要：汽車自動駕駛項目行業目前正呈現出巨大的商業應用前景，在不久的將來，自動駕駛將逐漸成就上萬億美元的產業生態，本文回顧了自動駕駛的歷史，討論了自動駕駛領域可能出現的應用場景，嘗試著給出該領域商業化的可能途徑。

關鍵詞： 自動駕駛 應用場景 商業化

1自動駕駛簡史

自動駕駛行業目前已經呈現出多彩的整體布局。據測算，未來十年，自動駕駛產業的經濟體量將達到萬億美元規模。共享汽車向我們展示了一些未來共享經濟的典型特征。由于自動駕駛汽車不需要司機，可以隨時響應使用者的召喚，革命性地改變了租賃方式。城市里的自有汽車會大幅度減少，城市停車位也會相應大幅減少，大規模堵車現象會徹底得到解決。私家車的功能就會轉化為提供駕駛體驗服務，就像現在人們騎自行車鍛煉身體一樣。

汽車自身的形態也會發生質的變化，由于不需要人類駕駛員，方向盤也可以省略。汽車內部空間也可以設計成單人或雙人座位，減少汽車的體積，從而節省了道路空間。所有汽車可以用車聯網鏈接在一起，完成個人駕駛無法想象的行為，比如大量行駛方向一致的汽車可以像一個整體一樣向前開，不用擔心發生追尾事故。

自動駕駛也會深刻地改變人們的生活方式。以前，開車需要集中精力，無法做任何分心的工作，而自動駕駛可以讓司機解放出來，在車里可以辦公、學習、看視頻、聽音樂等，自動駕駛時間將會是一個休閑娛樂的時間，人類的生活品質將得到極大提升。

自動駕駛將會極大影響未來的經濟格局，在已經過去的一個世紀里，汽車極大地改變了人類固有的經濟格局和生活方式。創立了大量千億美元的大跨國公司，汽車生態產業更是包含了從零件制造到交通服務的數百個服務領域。如今這些龐大的產業集團正面臨著人工智能的介入，催生了巨大的傳感器研發產業。據推算，截止2030年，自動駕駛技術將為汽車工業領域帶來超過百分之三十的價值增量。

自動駕駛必須具備幾個要素，首先是具有感知單元，也就是智能傳感器和相應的感知算法，感知駕駛環境;其次，要有決策單元，作用是通過傳感器得到的信息信息決定駕駛操作。最后要有控制單元，用來執行決策單元的決定，完成實際駕駛任務。

汽車自動駕駛可以從航空領域取得很多技術與經驗。相對飛機駕駛而言，汽車駕駛環境更為復雜。飛機在起飛降落以及飛行途中，所需要的自動駕駛技術已經相當普及，飛行員的工作強度也因此得以大幅降低，在大多數天氣條件下，飛行全過程都可以使用自動駕駛。甚至有些大機場還安裝了各種著陸導航系統，用無線電信號為飛機提供導航。目前汽車上的傳感器大都是感知自身的簡單傳感器，未來的發展方向必然是增加對外感知的附加傳感器，這在客觀上增加了自動駕駛的成本，所以如何降低傳感器生產成本是未來發展的一個方向。

飛機的決策過程以及系統算法相對簡單，而且不需要利用復雜度很高的深度學習系統?？呻m然是這樣，客運與貨運時，飛行員必須全程在場監督飛行，隨時準備接替自動駕駛，這對飛行員來說不是個大問題，因為大多數飛行員在上崗前都受到過嚴格訓練，在出狀況時能迅速控制形勢，而大多數私家車司機就沒有這種能力了。實驗表明，自動駕駛模式轉化為人為駕駛模式時，一般司機都很難反應過來，從而更容易導致事故。

上世紀八十年代，現代意義上的自動駕駛汽車由美國的卡內基梅隆大學研制成功，由于當時的軟硬件技術還不成熟，這種汽車的最高時速被限制在32公里每小時以下。與此同時，全球一些有名的汽車廠商，諸如通用、豐田、奧迪、奔馳等也開始研制自動駕駛汽車，陸續產出一些原型車。中國的國防科技大學于1987年研制出第一批輛國產自動駕駛汽車，2003年與一汽合作改造紅旗轎車，自動駕駛時的時速最高能達到130公里每小時，完成了自主超車測試。2011年改進型的紅旗轎車從長沙出發到武漢自主行駛286公里。

谷歌在2009年創立了自動駕駛應用項目，完成了谷歌第一代由豐田普銳斯汽車改裝的自動駕駛測試，并且申請了專利[1]。2012年，谷歌自動駕駛汽車正式獲得美國車輛管理局頒發的正式執照，可以在路面上進行測試。截止到2016年，谷歌的自動駕駛車已經完成了超過200萬英里的實際路面形式行駛測試。

目前谷歌自動駕駛汽車在技術層面已經獲得了長足發展。但是，這個項目的商業模式卻并不清晰，無法為消費者提供切實可行的服務。谷歌對自動駕駛提出了很高的標準，要求汽車內的人工智能系統應該能應付接近100%的路面突發狀況，否則就不能冒險退出存有隱患的汽車產品。與此同時，在谷歌技術成功的激勵下，百度、蘋果、特斯拉等大公司也加入了自動駕駛汽車的研制。

2自動駕駛的級別

2014年，國際汽車工程學會對自動駕駛的級別進行了規定，稱為SAE標準，自動駕駛將被分為六個等級[2]。

第0級駕駛技術等價于非自動化駕駛，所有操作都由人類駕駛員操控。第1級和第2級屬于部分自動化，駕駛操作都需要人類駕駛員與系統共同完成，目前人們經常使用的普通汽車技術處于第0級和第1級之間，特斯拉的Autopilot利用的輔助駕駛技術可以歸為第2級技術，轉彎以及加速或減速都由自動駕駛系統完成。

第2級和第3級的區別存在很大跨度，第3級中對道路狀況的監控由第2級的駕駛員改換成自動駕駛系統，這就需要人工智能的參與。通常人們將這兩個級別的區別視為輔助駕駛與自動駕駛的區別。

第3級的技術要求駕駛員始終處于待命狀態，隨時需要切換駕駛模式，從自動駕駛轉換成人工駕駛，駕駛員無法自由上網或做別的事情。

現場實驗表明，這一級別在實際駕駛場景中不是必要的而且會引發不可預測的事故。真正的自動駕駛必須是第4級或者第5級的，所以可以得出結論，未來自動駕駛的應用場景必須是這兩個級別的，也就是自動駕駛在全部或接近于全部路況時都能完全操控駕駛。

3自動駕駛面臨的商業化問題

第4級與第5級自動駕駛技術何時能商業化，還需要進一步的討論。

自動駕駛公司NuTonomy于2020年為新加坡等十個城市提供自動駕駛出租車服務[3]。Delphi公司宣布自動駕駛系統已經達到SAE第4級的要求。特斯拉公司則宣稱，目前已經上市的特斯拉汽車硬件指標完全符合SAE第5級要求[4]。

雖然各初創公司對技術上實現SAE第4級與第5級普遍持樂觀態度，但實際情況可能有所不同，因為去除技術層面，還存在一些一些法律、經濟、道德倫理甚至心理層面的問題難以解決。

從法律層面來看，已有的法律制度和保險體系與自動駕駛產業存在很多不匹配的地方。特斯拉公司的統計數據表明，在1.3億英里的自動駕駛行駛過程中，只發生了一起致死事故，從概率上講，比普通汽車的9400英里一次致死事故要低。另外，美國國家公路交通安全管理局通過調查發現，這一起事故實際上與自動駕駛系統無關，特斯拉的輔助駕駛系統讓交通事故下降了40%。

在應用前景上，因為各國實際情況不同，會產生很多差異。美國人最初研究自動駕駛，在很大程度上是為了替代人任務繁重的長途運輸司機，自動駕駛不存在疲勞駕駛的問題，而且美國的長途汽車司機存在短缺的問題，美國卡車運輸路況及周圍環境較為單一，駕駛難度不大，這些都是自動駕駛可以大顯身手的地方。如果自動駕駛只是解決卡車司機短缺問題，肯定會得到大家的歡迎，可問題是，如果進一步取代現有的150萬駕駛司機的話，就會造成卡車大量司機失業，從而引發社會問題，同時也會遭到工會組織地抵制。

美國政府以及國會對出臺涉及自動駕駛的政策非常謹慎，因為自動駕駛最終會影響很多下層選民的就業，如果新技術最終遭到這些選民的反對，就會嚴重影響商業化的普及，進一步會影響自動駕駛領域的投資，還有自動駕駛產生的交通事故涉及倫理學方面的考慮，這些都會阻礙自動駕駛技術在美國的普及。

4自動駕駛在中國的商業化前景

中國是個發展中國家，道路網在不停的建設中，相比起任何國家都更容易為自動駕駛配置專用路面，制定針對性的交通法規，以此抵消自動駕駛本身出現的缺陷，減少技術性事故的發生概率。

中國有著集中力量支持關鍵技術的傳統和經驗，產品技術出現突破的阻力要小于美國和歐盟。中國建設了四通八達的交通網絡，只用幾年時間就建成了全世界最長、最快的高鐵系統，這些方法可以用到自動駕駛領域。中國完全可以在第5級技術沒有達到的時候降低標準，鼓勵低級別的自動駕駛技術商業化?？梢栽O計一些試點公路，甚至設立試點區域或者試點城市，建設能適用于自動駕駛的路況環境，能比歐美更早開始自動駕駛商業運營。在此基礎上，可以一邊運行，一邊根據運行情況有針對性的改進技術、發展技術，進行技術迭代。這樣，邊運營邊發展技術，能夠更好地為技術實驗提供實用數據和應用場所。

還有一點，在交通倫理道德方面，中國人會傾向于采取更務實的態度，既然自動駕駛能提供更安全的駕駛，為什么還要考慮自動駕駛造成的事故是不合理的，而人類駕駛員造成的事故是能夠理解的。從這個角度來看，未來自動駕駛會在中國獲得充分的發展。

中國的路況環境要遠比美國復雜，每年都會有大量疲勞駕駛、酒后駕駛釀成的惡性交通事故。自動駕駛能夠大幅度改善這種狀況，消除這些本可避免的人為事故。

在交通運輸領域，中國面臨的最主要問題是因人口基數過大導致的交通擁堵問題。中國的大中城市人口規模都非常大，從幾百萬到上千萬不等。如果每家都至少擁有一輛機動車，就會引發持久的交通擁堵問題，進而還會導致機動車尾氣空氣污染，很難擺脫長期大面積霧霾天氣。自動駕駛可以讓中國普通家庭不必擁有自駕車，出行使用共享車，從而實現自駕模式向共享模式的轉變，這就節省了停車場地和車輛維護費用，大幅降低社會汽車保有量，從根本上解決汽車擁堵現象以及后續的空氣污染問題。

在未來的中國，平時上班和下班可以使用無人駕駛出租車，商務活動也可以呼叫自動駕駛商務汽車。喜歡汽車的人還可以保有自動駕駛私家汽車，節假日能夠體驗自駕出行樂趣。自動駕駛便于政府統一管理，最優匹配，容易實現最優化管理。城市交通運輸主力變成自動駕駛汽車，城市間的長途運輸也會因為自動駕駛變得更加高效與便捷。

參考文獻

[1]美國，US9134729B1[P/OL].https：//patents.google.com/US9134729B1/en

[2]Automated driving levels of driving automation are defined in new sae international standard. J3016， Copyright ? 2014 SAE international[EB/OL]. http：//www.sae.org/misc/pdfs/automated_driving.pdf

[3]Driverless taxi firm eyesoperations in 10 cities 2020[EB/OL].http：//www.yahoo.com/news/driverless-taxi-firm-eyes-operations-10-cities-2020-142503529.html

[4]ELON MUSK.By 2018， our cars will have complete autonomy[EB/OL].http：//futurism.com/are-we-really-only-two-years-away-from-car-autonomy/

作者簡介：周爽，北京信息職業技術學院，講師，本科，研究方向：營銷;劉赟，北京信息職業技術學院，講師，博士，研究方向：認知科學。