自動駕駛正站上“風口”。

本月初，重慶、武漢兩地率先發布自動駕駛全無人商業化試點政策，在外界看來，這标志着我國自動駕駛将迎來高速增長拐點。從2017年開始，工信部、公安部、交通運輸部、國家标準委等部委先後發布《智能網聯汽車道路測試管理規範（試行）》《智能網聯汽車道路測試與示範應用管理規範（試行）》等文件。近年來，中央和地方陸續推出一系列支持政策，推動無人駕駛技術進步和商業化落地。

作為未來出行的核心支撐，自動駕駛技術猶如一把打開新興産業大門的金鑰匙。據不完全統計，已有北京、上海、廣州、深圳、長沙等多個地區出台了相應管理辦法或實施細則，從道路測試、載人測試、示範運營到無人化等多個階段開展探索。

與此同時，近期與“自動駕駛”相關的交通事故頻上熱搜。8月上旬，一輛小鵬P7在開啟LCC（車道居中輔助系統）功能進行輔助駕駛的狀态下發生交通事故。這并非個例，去年8月連鎖餐飲品牌創始人林文欽駕駛蔚來ES8并使用NOP領航功能發生車禍去世，而業界圍繞自動駕駛系統安全性的争議從未停止。

8月初，深圳首次為自動駕駛交通事故責任認定提供了法律依據，其中，如果汽車完全無人駕駛，車主将負責，在确認是由車輛缺陷導緻事故的情況下，車主可以向自動駕駛車輛制造商尋求賠償。

自動駕駛時代或許不遠，這一技術是否成熟又面臨哪些難點，什麼原因導緻事故頻發，行業亟待怎樣的監管規範。對此，新京報貝殼财經記者專訪了北京市高級别自動駕駛示範區工作辦公室常務副主任捷菲，同濟大學教授、汽車安全技術研究所所長朱西産以及國家發改委綜合運輸研究所城市交通中心主任程世東。

談發展

高級别自動駕駛産業商業化任重道遠

新京報貝殼财經：在自動駕駛車輛的測試過程中，常提到車、路、雲、網、圖的建設，它們起到什麼作用？

捷菲：北京市高級别自動駕駛示範區踐行的車路雲融合技術路線，是圍繞“聰明的車”“智慧的路”“實時的雲”“可靠的網”“精确的圖”五大體系開展基礎建設。通過車路雲融合，實現我們通常提到的自動駕駛車路協同技術，解決單車智能所無法解決與處理的一些複雜危險場景。

在路側建設包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等在内多源路側感知基礎設施，給自動駕駛車輛提供一個自身傳感器無法實現的“上帝視角”，提升車輛的融合感知能力；在雲端，通過邊緣雲-區域雲-中心雲結合，完成數字化路口全要素精确感知，從而統籌全域管理與信息服務，滿足不同級别自動駕駛車輛的使用需求；同時，通過搭建分米級高精度動态地圖平台實現車道級精準定位，依靠低時延、高可靠、極穩定的網絡支持，實現實時數據交互。在最大化确保自動駕駛安全性的同時，降低單車智能帶來的高成本問題，促進高級别自動駕駛車輛的規模化落地。

新京報貝殼财經：目前來看，示範區還有哪些問題正在突破？

捷菲：首先，在技術層面，目前産業鍊上下遊仍有急需突破的核心關鍵技術。示範區立足自身汽車産業基礎，圍繞核心項目配套産業鍊，重點攻關芯片、操作系統等“卡脖子”技術，并制定專項政策。同時，作為融合發展的新産業，需要确立新的建設标準和投資模式。示範區堅持車路雲融合的“中國方案”技術路線。如果标準不統一，數據将無法實現互聯互通，會降低車路雲一體化平台的支撐作用和企業的投資意願，增加有關成本，不利于大規模推廣。目前，示範區已經發布首個高級别自動駕駛示範區标準體系，相關标準研制工作正在進一步推進。

此外，現階段高級别自動駕駛産業商業化、規模化任重道遠。因此，政策先行區打造先行先試監管沙盒，積極推動商業化探索與商業場景落地，并持續優化運營監管，為示範區企業商業化探索營造良好的營商環境。

下一步，示範區将堅定智能網聯汽車發展的戰略方向，通過推動具有重大引領帶動作用的技術、政策和産業融合發展，助力北京市加快全球數字經濟标杆城市建設。通過打造中國方案智能網聯汽車落地标杆，形成北京實踐範本，将網聯雲控式自動駕駛系統逐步融入智慧城市建設體系，推動數字化新基建和智能網聯技術應用到更多場景，使廣大民衆能夠共享智慧城市的紅利。

新京報貝殼财經：目前智能網聯車輛測試進入“主駕無人”階段，從整體的無人化測試來看，主要分為哪些階段？

捷菲：智能網聯乘用車道路測試分為主駕有人、副駕有人、後排有人以及遠程駕駛四個階段。2021年4月，依托示範區在經開區設立北京市智能網聯汽車政策先行區以來，通過系列政策先行先試，陸續開放了相關場景測試，并推動企業開展商業化探索。

去年4月，市自動駕駛辦公室頒發首批乘用車道路測試牌照，在政策先行區開放智能網聯乘用車場景測試。10月，開放了無人化道路測試，将其分為副駕有人道路測試、後排有人道路測試以及車外遠程三個階段。11月，開放全國首個自動駕駛出行服務商業化試點。今年4月，我們在國内首次開放主駕無人示範運營試點。7月，推動國内首個無人化商業化試點在政策先行區開放。未來，在保障安全的前提下，将有序推進産業步入整車“無人化”階段，最終實現民衆出行服務體驗的變革。

有必要推動公共汽車自動駕駛測試

新京報貝殼财經：8月，交通運輸部發布《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》(征求意見稿)，如何看待這一政策出台？

程世東：鼓勵在封閉式快速公交系統等場景使用自動駕駛汽車從事城市公共汽(電)車客運經營活動，主要是因為不同車型對無人駕駛技術有不同要求。目前，小汽車、貨車、低速無人配送車都在測試，推動公共汽車自動駕駛測試也很有必要。總體上來講，自動駕駛技術具有通用性，但不同車型會有一定的差異，根據不同車型差異性推進測試，都值得肯定。

新京報貝殼财經：各地加快自動駕駛商業化落地，目前我國自動駕駛發展處于什麼階段？

程世東：每家企業技術發展具有差異性，作為業内人士隻能通過公司測試過程中一些具體行為，判斷技術發展的程度，從試驗場地到公開道路，從有安全員到沒安全員，都是技術進步的體現。目前，無論國際還是國内，自動駕駛技術都往前推進了一大步，這代表着公司對自己技術的自信。

談事故

企業要界定輔助駕駛使用條件

新京報貝殼财經：近期，小鵬汽車、蔚來汽車輔助駕駛頻見事故，企業在宣傳上有何變化，這類事故安全責任應怎樣界定？

程世東：前兩年，企業可能更多的是宣傳無人駕駛或自動駕駛，這兩年更強調輔助駕駛。這主要在于企業認為短期内真正實現全自動駕駛的可能性不大，所以轉向高級輔助駕駛。

我認為在輔助駕駛過程中，一旦發生事故，安全責任劃分很重要。現在法律規定隻要駕駛員駕駛車輛，即使使用輔助駕駛，所有責任都歸咎于駕駛員。實際上，使用輔助駕駛，比如定速巡航功能，會令駕駛員注意力分散，如果遇到緊急情況就需要反應時間，會增加安全風險。所以目前責任劃分不夠合理。汽車廠家需要界定輔助駕駛使用條件，在此條件下出現安全事件，車企應該承擔責任。相反，駕駛員在不符合規定條件下使用輔助駕駛場景，發生交通事故以後，駕駛員應該負責。

系統變聰明，“L2 畢竟不是自動駕駛”

新京報貝殼财經：在你看來，造成“自動駕駛”事故頻發的重要原因是什麼？

朱西産：有些車型的輔助駕駛功能已經從L2級别達到L2 級别，自動控制能力在提升。

從幾年前就有的ADAS（先進輔助駕駛系統）來說，第一代ADAS産品是通過毫米波雷達和單目攝像頭作為環境感知傳感器，沒有人工智能算法，采用嵌入式電子構架，沒有高算力，L2級别以下的輔助駕駛系統也不使用高精地圖。駕駛者一般不會對這類輔助駕駛系統産生依賴，因為它的實際表現不行，所以L2級别輔助駕駛系統反而是安全的。

相比之下，現在新一代車型的電子架構采用域控制器，使用了高算力芯片,車輛的環境感知傳感器已經變成了多目的高清攝像頭，在高算力芯片、AI算法支持下，這些高清攝像頭的感知能力大大提升。此外，新一代車型在智能駕駛域控制器裡使用了精度高達厘米級的高精度地圖和車道級的高精度定位。

目前國内還未出台L3級别自動駕駛标準，所以車企的宣傳基本把L2 級别的系統稱為高精度導航智能駕駛（NOP、NGP等）。新一代車輛計算能力強、環境感知和攝像頭處理也采用人工智能算法，各家車型基本上搭載8-10個攝像頭，能力的确很強。一般情況下，在高精度地圖覆蓋的區域，這些車輛的智能駕駛系統基本沒有問題，正常交通狀态下幾乎不需要駕駛員介入操作，因此盡管汽車企業沒有誤導，車主在使用過程中會積累起對它的信任而錯誤地認為自己在使用自動駕駛功能。但L2 智能駕駛系統畢竟還不是自動駕駛。

新京報貝殼财經：有觀點稱，沒有正确區分自動駕駛和輔助駕駛是造成事故的一個重要原因，你如何看待這種觀點？

朱西産：我們要告訴消費者，中國的汽車企業現在還不能銷售自動駕駛汽車，所以用戶也不可能購買到具有自動駕駛功能的汽車。無論車輛搭載了多高算力的芯片和多貴的激光雷達，目前能銷售的汽車智能駕駛系統都屬于輔助駕駛。使用輔助駕駛系統，駕駛員就不能分心，盡管它在自動控制，駕駛員仍需要專心開車。

談技術

感知靜态物體仍為智能駕駛難點

新京報貝殼财經：為什麼自動駕駛功能尚未達到L3級别？

朱西産：現在有些車型的輔助駕駛在高精度地圖、高算力人工智能算法的支持下，駕駛能力的确有提升，但它畢竟不是自動駕駛。目前來看，輔助駕駛系統車輛發生碰撞事故，基本上容易撞到靜态物體。機器開車與人開車的特征是不一樣的。對于人來說，很容易識别靜态物體，但對于智能汽車而言，毫米波雷達有測速能力，攝像頭用了光流算法對動态物體也是敏感的，但它們對靜态物體的識别能力較差。從智能汽車發生的事故看，大多數撞的都是停在路邊的車輛或物體，這也是為什麼這一類智能汽車現在還達不到L3級别的原因。

新京報貝殼财經：如何破解自動駕駛識别靜态物體難題？

朱西産：目前的智能駕駛系統靜态物體識别能力差，從技術角度來說，可能還差一個激光雷達。今年國内有幾款新上市的車型搭載了激光雷達，例如小鵬新版P5和P9，蔚來ET7、長城汽車的摩卡等。随着更多搭載激光雷達的車型上市，再看看是否可以解決靜态物體識别能力差的問題。

目前來說，視覺與激光雷達融合的方案可能更适合自動駕駛的發展方向。對靜态物體的感知可能需要靠激光雷達，完全依靠視覺可能不行。

談落地

國内正在制定L3認證标準

新京報貝殼财經：距離真正的自動駕駛還有多遠？

朱西産：德國相當于已經實現了自動駕駛，搭載L3級别自動駕駛功能的奔馳EQS可以進行量産銷售。國内進度也會很快，目前國内L3級别自動駕駛認證标準也正在制定中。

需要注意的是，即便達到L3級别自動駕駛功能，也并不意味着任何時候雙手可以脫離方向盤。德國目前已經發布的L3級别自動駕駛功能是車速限制在0-60公裡/小時的高速公路擁堵場景下的主車道巡航（ALKS）功能（TJP），也就是說車速超過60公裡/小時，雙手就不能脫離方向盤。預計明年，新的L3級别自動駕駛标準會出台，車速可以在高速公路達到0-130公裡/小時（HWP）。

對于消費者而言，要考慮一下購買一輛具有L3功能的智能汽車是否劃算。車輛功能如果達到L3級别自動駕駛，大概率要比現在同類型L2功能的車輛貴10萬元左右，因為其搭載的域控制器和激光雷達的成本都還很高。

新京報貝殼财經：目前國内和國外自動駕駛主打的技術路線有何不同？

朱西産：德國已經出台了L3級别自動駕駛法規，進行L3級别自動駕駛的認證，從這個角度來講，德國跑在了前面。

從國内駕駛路況來看，自動駕駛應對擁堵情況時，很多車會加塞，這大大增加了自動駕駛的難度，可能在擁堵路況下會頻繁退出，同時現在的攝像頭識别紅綠燈、車道線、行人、交通标志的準确率仍需提高，尤其是國内的紅綠燈，别說攝像頭，我覺得我們自己要看懂都有點難度。

目前在自動駕駛技術路線方面，ADAS駕駛輔助系統全球是一樣的，L2 級别、L3級别國内外技術路線也沒有差别。

但在無人駕駛方向上，國内外存在差異，美國主打單車智能，國内是在做網聯智能，路端感知、通過5G通訊将車與路和雲端平台連成一體。不過，無論是單車智能的無人駕駛還是網聯智能的無人駕駛都還沒有能夠通過安全認證。

“隻有技術成熟才能商業化”

新京報貝殼财經：我國何時能實現自動駕駛？

程世東：隻能說越來越接近了，因為從國際上來看，有企業已經取消了安全員，并對此測試了很長時間。國内企業也已經把安全員從主駕移到副駕，甚至取消安全員，這說明對自家智能駕駛安全的信任。不過，不排除盲點或關鍵環節可能沒有克服，這一過程需要比較長的時間，具體什麼時候實現，目前無法預測。

新京報貝殼财經：無人駕駛出租車紛紛開啟試點，商業化前景幾何？

程世東：當技術還不成熟的時候，談不上商業化，隻有技術成熟了，才能商業化。商業化要看性價比，要考慮成本，如果能夠替代傳統有駕駛員的出租車，才能談市場競争力。現在商業化更多的是測試以及對用戶的認知教育，讓大家熟悉自動駕駛，等技術成熟後有信心去乘坐，這是用戶心理和認識上的一種培養。

談規範

認證與OTA為行業監管重點

新京報貝殼财經：對于自動駕駛時代到來，如何進一步監管？

朱西産：第一，明确認證标準。自動駕駛系統是需要進行認證的，需要制訂我國自動駕駛汽車認證标準，并進行安全認證後才容許汽車企業銷售具備自動駕駛功能的汽車。

第二，需要進行OTA（空中下載技術）監管。車輛的智能駕駛軟件需要不斷疊代更新，也就是OTA更新。目前市場監管總局已經發布OTA監管要求，如果企業要進行OTA升級的話，首先需要到市場監管總局進行備案。

新京報貝殼财經：車企在智能駕駛宣傳等各個方面該注意什麼？

朱西産：目前我國汽車企業在官網、用戶手冊上都還很規矩，沒有對智能駕駛功能進行過分的宣傳，一定程度上盡到了企業初步的社會責任。

但是部分汽車企業高管在社交媒體上發布“自動駕駛”誤導性信息，汽車銷售人員向客戶展示或炫耀“自動駕駛”功能的現象還是存在的。作為一個有社會責任的汽車企業應該對企業員工進行管理和約束，不應有這類誤導性信息散布，擴大産品影響力。

在自媒體上也存在智能汽車用戶炫耀“自動駕駛”的視頻，并且這些視頻往往點擊率很高，能夠提升點擊率，網紅就會沖上去大量制作和傳播這類誤導信息。娛樂平台上充斥着這些存在誤導的信息，汽車企業是不是應該發布一些聲明，避免用戶被誤導而引發嚴重交通事故呢？如果真能做到這一層，我覺得這個企業才是真正把社會責任放到首位了。“造汽車，必須确保安全”。

新京報記者 王琳琳 陳維城 吳婷婷 張冰 編輯 王進雨 校對 賈甯

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