无人驾驶只有大规模使用 , 才能够验证能否达到商业化 , 或者技术积累是否足够 。 但是大规模使用的前提 , 必须以安全为基础 。 当前全球无人驾驶技术并不成熟 , 自动驾驶系统的感知、识别和决策系统还存在瓶颈 , 整体的稳定性和可靠性还需要提升 。 自动驾驶“无人化商业运营”从试点到真正落地 , 还要经历一个相当长的时间 。
最近 , 自动驾驶“无人化商业运营”话题很热 。
先是北京亦庄自动驾驶出租车迎来无人化商业试点 , 将安全员从主驾移到了副驾 。 接着《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》施行 , 明确了不同级别自动驾驶事故 , 特别是无人驾驶的责任主体 。 这两天 , 重庆、武汉两地又率先发布自动驾驶全无人商业化试点政策 , 并向百度发放了全国首批无人化示范运营资格 。 在一片舆论狂欢中 , 公众感觉一只脚似已跨入“无人驾驶”时代 。
作为自动驾驶的最高阶段 , 无人驾驶商业化运营试点备受社会期待 。 这是因为无人驾驶不仅对方便居民出行、提升城市交通效率和改善城市治理具有重要意义 , 而且也是推动汽车产业智能化变革、促进企业提升产品和品牌竞争力的重要路径 。 面对巨大的社会效益和经济前景 , 那些具有战略眼光的国家和企业都铆足了劲 , 纷纷加快在智能驾驶赛道上布局和发力 。
不可否认 , 我国在这场竞赛中已具有全球领跑优势 。 但也要看到 , 当前全球无人驾驶技术并不成熟 。 自动驾驶系统的感知、识别和决策系统还存在瓶颈 , 无法有效处理影响驾驶安全的各类因素 。 受制于成本和设计者认知局限 , 以及机器学习过程的不透明所导致的常人难以知晓的“算法黑箱” , 自动驾驶系统安全也很难让人放心 。 更让人担忧的是 , 在一些企业急功近利的营销攻势下 , 过度包装自动驾驶技术的成熟度 , “美化”技术缺陷 , 出现了安全隐患被人为掩盖 , 驾驶者放松警惕 , 甚至对无人驾驶出现错误认知而引发的安全事故 。
问题还在于 , 目前大部分驾驶者对无人驾驶技术难度的理解主要集中在车辆上 , 如是否配备先进的传感器、算法软件等 。 其实 , 这只是自动驾驶商业化落地面临的部分问题 。 现阶段无人驾驶难以大规模商用落地 , 与整个交通体系有着很大关系 。 单一车辆技术先进程度与否 , 不是决定无人驾驶安全的唯一因素 , 背后还需要在网联基础设施、交通管理政策法规等方面 , 创造更好的软硬环境 , 使其具备运行条件 。
无人驾驶只有大规模使用 , 才能够验证能否达到商业化 , 或者技术积累是否足够 。 但是大规模使用的前提 , 必须以安全为基础 。 也正因此 , 即使在武汉、重庆的“无人驾驶运营”试点 , 也需要遵循测试、示范应用、无人化测试、再到全车无人运营的过程要求 。 以百度五代车为例 , 申请无人化运营 , 需要累计跑满单车数千公里的里程要求 , 有一定的载人订单 , 且不能发生有责事故 。 这表明 , 当前的无人驾驶商业化试点也是有“严苛”场景和安全条件的 。
事实上 , 交通运输部8月8日发布的《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》(征求意见稿) , 对自动驾驶汽车的应用场景也进行了严格限定 。 比如 , 在保障运输安全的前提下 , 鼓励在封闭式快速公交系统等场景使用自动驾驶汽车从事城市公共汽(电)车客运经营活动 , 在交通状况简单、条件相对可控的场景使用自动驾驶汽车从事出租汽车客运经营活动 , 在点对点干线公路运输、具有相对封闭道路等场景使用自动驾驶汽车从事道路普通货物运输经营活动 。
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