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主駕無人來了,全車無人還要多久?

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2022-05-05  來源:雷鋒網  瀏覽次數:367
核心提示:這周自動駕駛行業(yè)最值得關注的進展,莫過于昨天北京發(fā)放了無人化載人示范應用通知書,百度成為首批獲準企業(yè)!盁o人駕駛肯定會出

這周自動駕駛行業(yè)最值得關注的進展,莫過于昨天北京發(fā)放了無人化載人示范應用通知書,百度成為首批獲準企業(yè)。

“無人駕駛肯定會出事,甚至會出死亡事故,只是這個概率比有人駕駛低多了!迸c此同時,昨天下午,一張百度創(chuàng)始人、董事長兼CEO 李彥宏的朋友圈截圖在網上流傳。

無人駕駛

“要低至少一個數量級。”目前身份是中國工程院院士、清華大學智能科學講席教授、智能產業(yè)研究院院長的張亞勤則如此跟評。

很顯然,李彥宏此番表述,意在說明,無人駕駛并非100%安全,但能大幅度降低現(xiàn)實中的交通事故率。

但除此之外,同時我們也應該注意到,目前國內存在的自動駕駛技術應用中的政策滯后問題。

自動駕駛技術是汽車產業(yè)轉型升級的新引擎,美、德、日等也早已將發(fā)展智能網聯(lián)上升至國家戰(zhàn)略高度,紛紛從頂層設計加強國家層面的協(xié)調機制,國際間競爭空前激烈。

相比之下,我國自動駕駛在核心技術研發(fā)和產業(yè)化應用方面其實均已達到國際領先水平,亟須解決的是運營資質、產品合規(guī)、監(jiān)管合規(guī)等制度性建設。

好比一管興奮劑和強心針,政策先行,才能激發(fā)自動駕駛領域的創(chuàng)新,以及規(guī)模化落地能力。

比人更安全的無人駕駛

由于自動駕駛技術仍為新興事物,大眾對其缺乏深入了解,常常會出現(xiàn)不同爭論:

其中一種認為,自動駕駛的安全性遠高于人類手動駕駛,可以放心信任自動駕駛技術;另一種則因具備一定等級的自動駕駛車輛出現(xiàn)車禍,而認為自動駕駛技術的安全性遠低于人類駕駛,甚至對其產生恐懼心理。

百度創(chuàng)始人李彥宏無疑屬于積極看好派:“無人駕駛肯定會出事,甚至會出死亡事故,但這個概率比有人駕駛低多了”。

這句話乍聽令人驚訝,但實際上背后有大量、詳實的數據支撐。

去年12月,中汽中心、同濟大學、百度三方曾聯(lián)合《自動駕駛汽車交通安全白皮書》(以下簡稱《白皮書》)。

通過國內最大的道路交通數據庫CIDAS,《白皮書》篩選出2011年至2021年因乘用車導致的6967場事故,發(fā)現(xiàn)約81.5%的乘用車事故致因是駕駛員人為因素導致。其中,約79.9%是由于駕駛人主觀錯誤導致事故發(fā)生,約20.1%是由于駕駛人能力受限導致事故發(fā)生。

具體而言,由駕駛人主觀錯誤導致事故發(fā)生的詳細原因可分為未按規(guī)定讓行、車速過快、違規(guī)使用車道、酒駕、違反交通信號以及疲勞駕駛。

其中,未按規(guī)定讓行占比高達43.4%。而由于駕駛人能力受限導致事故發(fā)生的原因可細分為未留意其他交通參與者的行為、沒有保持安全距離、駕駛熟練度低、其它錯誤駕駛行為。

不可否認,當人類掌握方向盤時,會因各種因素導致一樁樁車禍隨時發(fā)生,絕大部分事故原因也與“人”的違規(guī)緊密相關。

若將自動駕駛技術替代人類駕駛者,交通事故率或將顯著降低。

根據國外機構Eno Centre for Transportation研究顯示,如果美國公路上90%的汽車轉變成自動駕駛汽車,車禍數量將從600萬起降至130萬起,死亡人數從3.3萬人降至1.13萬人。

這一數據的基礎,部分原因或建立在自動駕駛汽車通過車路協(xié)同技術及多傳感器融合,對周圍環(huán)境的實時動態(tài)獲取和識別,進而對其他交通參與者及時采取相應措施。

綜合CIDAS數據庫數據,下圖為分別由人類駕駛員及自動駕駛控制的車輛在碰撞前1.0秒時刻,其探測范圍為30°、45°和60°的行人重心分布。相較于人類駕駛汽車的能力受限,自動駕駛感知功能可提前發(fā)現(xiàn)90%以上可能導致事故的情況

另外,不受疲勞和情緒影響的自動駕駛汽車,其相對完善的決策規(guī)劃能確保車輛按照交規(guī)行駛,這意味著自動駕駛汽車正常行駛時能夠完全減少人類駕駛的主觀錯誤,即人類駕駛80%的事故致因或能夠得到有效的避免,交通安全將得到較大的提升。

除此之外,目前自動駕駛系統(tǒng)也越來越完善和成熟,已架構出一套由主安全系統(tǒng)、冗余系統(tǒng)、遠程云代駕三層構成的安全體系,從單車的系統(tǒng)設計到在Robotaxi在馬路上的實際運行,給予車輛比只靠人類駕駛更齊全、多元的安全保障。

可容許風險理論認為,將某種新技術給社會帶來的大幅收益與無可避免的損失相比,損害不可避免時是可以不予歸責的。

"新事物商業(yè)化的過程,就是需要通過不斷地試錯來完善,這個規(guī)律在手機、電腦行業(yè)已經得到了充分的體現(xiàn)。只是汽車行業(yè)比較特殊,它的很多錯誤常常會通過血的教訓來驗證,但這并不會使自動駕駛的量產時間延緩。"汽車行業(yè)分析師張翔曾對新智駕如此表示。

試錯、修補、驗證、完善,這是所有新技術發(fā)展的規(guī)律,自動駕駛技術也同樣,行業(yè)商業(yè)化落地也好、政策開放也好,不能因為害怕失敗,就止步不前。

Robotaxi也需要通過進一步的去安全員,來完成這一螺旋上升式過程,因此也亟待更開放的政策,來給予一定的身份空間,使其能夠不斷嘗試、摸索經驗。

搶占高地:全無人車上路已刻不容緩

不過,在自動駕駛產業(yè)政策開放層面,美、日、德、英等國早已是側身快走一步,國際競爭空前激烈。

對于美國、歐盟、日本這樣的汽車產業(yè)大國或地區(qū)來說,他們很早就已開始在這一領域進行政策的規(guī)劃和引導,比如在1998年,美國政府就頒布了《面向21世紀的運輸平衡法案》,從立法層面正式宣布其ITS(智能交通系統(tǒng))研究重點從技術領域轉向基礎設施建設,至此美國自動駕駛進入實際應用階段。

隨后美國政府還陸續(xù)頒布了首個關于自動駕駛分級、測試準則等方面的政策法規(guī)。

在自動駕駛的立法層面,日本則走在世界前沿。2019年8月,日本政府正式通過了《道路運輸車輛法》修正案,為日本自動駕駛的實際應用提供了安全標準及責任歸屬。

歐盟則依托當地整車企業(yè)的技術優(yōu)勢,在2010年就開始制定自動駕駛相關政策,并試圖在各成員國之間建立統(tǒng)一的標準規(guī)范。

比如正是在德國的倡議下,高速公路上最高時速60公里的L3級車道保持系統(tǒng)(ALKS)已經被用于解決交通擁堵等問題,聯(lián)合國還正在擴大對ALKS的規(guī)定。

而在“全車去安全員”這一塊,各國政府也是快馬加鞭出臺中。

像在歐洲,早就有國家開始允許自動駕駛車輛進行無安全員隨行的道路測試。

2017年,荷蘭更新其自動駕駛道路測試法案,允許在沒有人類駕駛員情況下進行測試。英國則準許自動駕駛汽車在公共道路上測試,并提出不用坐在駕駛座位的測試操作員的概念,但仍要求能夠實時接管汽車。

在2021年5月,德國則通過了《自動駕駛法》草案,開始允許自動駕駛汽車(L4級)在公共道路上的指定區(qū)域內行駛。

德國也由此成為了全球首個允許無人駕駛車輛參與日常交通并應用在全國范圍的國家。

英國則剛在4月20日,對其《公路法》進行了修改,開始允許司機在自動駕駛模式下觀看內置屏幕上的與駕駛無關的內容(電視和電影等),不過此時司機需要將汽車保持在一條車道上且時速低于60公里/小時。

日本方面,日本警察廳先后頒布《自動駕駛汽車道路測試指南》和《遠程自動駕駛系統(tǒng)道路測試許可處理基準》,準許企業(yè)申請無人在車內的遠程測試。

美國方面,早從2018年起,亞利桑那州就表示,車內無安全駕駛員的車輛,只要能夠遵守傳統(tǒng)駕駛的法律和規(guī)則即可在道路測試,無需專門許可。

加州交通車輛管理局(DMV)也在2018年就向Waymo、Nuro等公司頒發(fā)了無駕駛員測試許可證。

除此之外,目前美國也已允許無人駕駛公司制造不具備方向盤的無人駕駛汽車。

3月10日,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)發(fā)布了一份長達155頁的"最終規(guī)則"(final rule),取消了對配備自動駕駛系統(tǒng)的車輛和無人駕駛汽車的多項常規(guī)控制要求。

據CNBC,這份叫做《無人駕駛汽車乘客保護規(guī)定》(Occupant Protection Safety Standards for VehiclesWithout Driving Controls)的文件表示,在符合其他安全法規(guī)的前提下,無人駕駛公司未來可以制造并部署不具備方向盤的無人駕駛汽車。

從立法到行業(yè)標準再到全車去安全員,相比于美國、日本、歐盟等國家和地區(qū),我國呈現(xiàn)出追趕態(tài)勢,而現(xiàn)在的Robotaxi主駕無人服務算是跟上一大步。

但為了進一步商業(yè)化落地,國內的Robotaxi全車無安全員運營,已是刻不容緩,產業(yè)政策也無疑更需要進一步開放和提速。

中國人民公安大學交通管理學院原教授劉建軍也如此認為:“無人駕駛融入道路交通正;\行與服務,離不開自動駕駛、道路及交通管理技術的智能化,更離不開政府相關政策的扶持,同時也需要智能網聯(lián)汽車上路行駛的一整套標準體系構建的保障支撐!

政策再放開:自動駕駛商業(yè)化的強心針

產業(yè)政策的逐步放開,對于行業(yè)內的Robotaxi玩家來說,絕對是劑份量十足的興奮劑和強心針。

中國自動駕駛行業(yè)發(fā)展多年,最初大家都奔著Robotaxi而去,但經過現(xiàn)實的敲打,如今能堅持專注做Robotaxi的企業(yè)已寥寥無幾。

對于Robotaxi何時能大規(guī)模商業(yè)化試點服務落地,部分業(yè)內人士總是仰望著“技術”“政策”“量產”三座大山,認為到移開大山的那一天,多則需要十余年,少則七八年。

但目前諸如百度等仍在專注往前走的玩家,支撐他們前行的,除了選手們對自身技術實力、資金維持能力的自信,也必然少不了政府在政策法規(guī)層面“定海神針”般的持續(xù)開放和創(chuàng)新。

除此之外,自動駕駛政策的放開也會諸多社會價值,比如推動智能網聯(lián)汽車產業(yè)發(fā)展、新基建發(fā)展(車路協(xié)同)、雙碳目標達成、智慧城市發(fā)展(無人車就是移動傳感器)、創(chuàng)造新崗位(安全員,云代駕)等等。

“在確保絕對安全的前提下,主駕從有人到無人的變化,必將進一步激勵自動駕駛的技術創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新,推動中國自動駕駛的商業(yè)化落地進程。”清華大學計算機系教授及博士生導師、人工智能專家鄧志東就如此認為。

在這方面,國內雖是后來者,但小步快跑,進展飛快。

事實上,自2015年國務院發(fā)布《中國制造2025》文件,正式將發(fā)展智能網聯(lián)上升至國家戰(zhàn)略高度后,國內各地政府都正加快政策標準的制定,以圖全力趕超其它國家,這幾年進展迅速。

以北京亦莊開發(fā)區(qū)為例。

2019年7月,北京市自動駕駛測試管理聯(lián)席小組發(fā)布首批T4級別自動駕駛測試牌照,開始允許L4級車輛在開放道路上測試。

半年后,Robotaxi開始載人在亦莊示范區(qū)域測試,2021年4月,則開始支持符合資質的Robotaxi進行夜間及特殊天氣測試,緊接著5月,中國首批Robotaxi開始進行常態(tài)化商業(yè)運營,并向公眾全面開放。

同在2021年,10月份,亦莊開放20平方公里公開城市道路,給Robotaxi進行“主駕無人、副駕有人”的測試,但此時還不能載人。

2021年11月底,亦莊正式開放國內首個Robotaxi商業(yè)化試點,到如今,“主駕無人、副駕有人”的Robotaxi則開始嘗試進行載人測試。

Robotaxi從可以在開放道路測試,到載人測試、收費試點,再到主駕去安全員的載人測試,在亦莊用時不到3年。

而Waymo的自動駕駛車輛從2013年10月在加州的公開道路上測試,到2017年去掉主駕安全員進行載人測試,則花了4年多。

整體來看,在自動駕駛相關政策法規(guī)層面,目前中國在國家層面更為重視,政策支持力度更大,呈現(xiàn)長期穩(wěn)定、有序創(chuàng)新的特點;美國政策雖起步較早,也有頂層規(guī)劃,但卻呈現(xiàn)出野蠻生長的特點,且缺乏明確的細則規(guī)范。

比如就自動駕駛車輛評價標準而言,國內遵循聯(lián)合國法規(guī)(UN/ECE)自動駕駛與網聯(lián)車輛工作組(GRVA)在2018年建立的 “多支柱法”自動駕駛測試準則,即通過仿真測試、場地測試和實際道路測試等多種途徑與方式進行測試


另外,中國主推的C-V2X還擊敗DSRC,成為當下全球車聯(lián)網唯一的國際標準。

而美國雖然由部分國際標準組織制定了一些標準(SAE、IEC等標準),但均屬于行業(yè)參考性標準,并沒有在國家層面制定強制性的準入標準,企業(yè)可自己決定如何進行測試。

另外,國內多元、豐富的道路環(huán)境也是中國發(fā)展自動駕駛技術的另一大關鍵優(yōu)勢。

比如新智駕此前曾采訪過多位自動駕駛公司的高管,他們也都普遍認為中國在數據質量方面有著更為突出的優(yōu)勢。

穩(wěn)定、強有力的政策推進,多元、豐富的道路環(huán)境,這是中國發(fā)展自動駕駛產業(yè)的兩大關鍵優(yōu)勢之一。

但不管是在商業(yè)上,還是產業(yè)政策法規(guī)上,其實全球范圍內展開的競爭已是轟轟烈烈、火藥味十足,因此我們必須在還有優(yōu)勢的基礎上,盡快再接再厲進一步放開政策,讓Robotaxi能夠實現(xiàn)全車無安全員上路。

這也正如鄧志東所言:

“期待我們的政策規(guī)劃與部署,不僅要能夠跟得上美歐自動駕駛快速發(fā)展的步伐,而且還要能更加有利于盡早實現(xiàn)全無人車上路和自動駕駛產業(yè)的商業(yè)化落地,小步快跑,以點帶面實現(xiàn)政策支持層面上的突破,同時又能夠使相應的安全風險可控、可預期!

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