無人汽車在上海能出門蹓跶了，司機說幾乎可全程放手

“我們在操作過程中還是比較冷靜的。我在封閉區域做了很多紅燈測試，車輛本身應該是完全可以避免的。”對于在公共道路上駕駛自動駕駛汽車的司機張磊（化名）來說，操作自動駕駛汽車似乎并不難。用他的話說，“這些都是常見的情況。”然而，張磊也承認，當交通量變大時，比如突然出現交通堵塞時，他會嘗試手動接管并控制自動駕駛的車輛，盡管“這種情況很少見”。作為一個在自動駕駛汽車上似乎無所事事的司機，要比普通的a級駕照司機嚴格得多。有限公司（以下簡稱“上海汽車城”）戰略與業務規劃部總工程師李林在采訪中多次提到這一點。“他們應該熟悉自動駕駛汽車，并熟練處理各種緊急情況。”李琳解釋道。

駕駛自動駕駛汽車時，駕駛員偶爾需要手動干預。正是因為上海3月1日發布的《上海市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》（以下簡稱《管理辦法》），包括張磊在內的駕駛員只能在封閉區域進行模擬測試，但現在他們可以在公共道路上駕駛車輛，面臨更為復雜的挑戰。復雜的交通環境，集車輛、行人、建筑、障礙物、氣候變化等因素于一體，一直是自動駕駛技術面前的一座大山，但也是政府、企業、科研機構等相關方必須進入的場景。在公共道路上駕駛搭載自動駕駛技術的汽車，用最真實的路況測試車輛的性能，并獲得大量數據——這個方案與上述邏輯沒有什么不同。只有以真換真，才能獲得最基礎、最實用的數據，從而測試、改進和完善傳感器和自動駕駛算法，完成技術和產品的迭代。開放道路的路況比加利福尼亞州的路況更復雜。4月，加州將開始允許全自動駕駛汽車在該州進行道路測試。這項新政策意味著，無論是工程師還是司機都不會出現在車輛上。然而，加州機動車管理局（DMV）也明確要求，必須有一名遠程操作員，可以與路試車輛進行通信，并在必要時控制車輛，以防萬一。對于加利福尼亞州來說，這只是對道路測試規范的重新定義。作為美國第一個制定自動駕駛汽車法規的州，加州在多年前就開始了自動駕駛的道路測試。谷歌、優步、特斯拉等世界知名技術領軍人物和行業新秀聚集于此，大量汽車制造商的自動駕駛團隊在此成立。這些大大小小的企業都享受著在家門口進行自動駕駛測試的便利。截至2018年1月中旬，共有50家公司獲得了加州自動駕駛道路測試許可證。在今年3月1日之前，長安和上汽等中國車企只能前往加利福尼亞州申請批準進行自動駕駛測試并獲得相關許可。然而，這種情況現在已經改變了。《管理辦法》為國內車企打開了大門，它們終于可以把自動駕駛公共道路測試放在家門口了。這是中國首次測試從封閉環境到開放環境的自動駕駛道路。

“我們最初修建了20多公里的道路，也提交了公開申請。但考慮到各種因素，我們最終選擇了這條5.6公里的道路作為自動駕駛汽車的測試道路。”李琳向第一財經記者回憶起規劃這條道路的細節。他說，道路必須滿足兩個要求，一個是包括紅綠燈和智能互聯設備在內的相關建設，另一個是評估風險，不能一概而論。這條以前不起眼的道路在去年進行了技術改造，從而成為世界上第一條完全支持測試各種通信模式V2X（車輛到一切）的智能道路。測試……

hicle還將根據安裝在車輛上的360度傳感器和雷達識別轉向信號燈、紅綠燈和障礙物。上海汽車城董事長兼總經理榮文偉介紹，管理部門專門為智能網聯汽車安裝了紅綠燈，可以支持DSRC和LTE-V解決方案（兩者都是車聯網的標準之一）與車輛實時通信，并且自動駕駛車輛可以接收500米外的交通燈的變光信號。同時，道路周圍也有專門的攝像頭，用來監控車輛的行駛狀態。記者發現，這條路上行駛的普通車輛很多，虛線變道，有時還會出現擁堵。除了大量T型居民出入口和公交車進出站臺外，行人闖紅燈、電瓶車搶路等突發事件也屢見不鮮。這些情況給自動駕駛汽車的道路帶來了很多挑戰。當時，通用汽車的工程師也告訴記者，中國的道路交通標志比較復雜，統一程度沒有那么高。此外，中國的城市高架道路上有一些紅綠燈，這使得通用汽車在早期為國產化做準備變得更加困難。在普及無人駕駛的話題上也會出現這樣的情況。

谷歌無人駕駛汽車LMC汽車市場咨詢（上海）有限公司有限公司總經理曾志玲在接受采訪時表示，與五年前開始道路測試的加州相比，目前已經測試了數百萬公里，而中國在實現自主駕駛方面仍處于相對初級階段。一方面，差異造成了差距，另一方面，它在一定程度上縮小了差距。由于道路條件的復雜性，上海的測試道路在獲取數據的數量和能力方面更具優勢。對于國內廝殺的新老車企來說，能否使出渾身解數彎道超車，或許自有算盤。你準備好了嗎？“開放道路測試是中國自動駕駛行業邁向國際前沿的重要里程碑。”和大多數業內人士一樣，長城皇冠自動駕駛技術總監馬樂在接受采訪時表達了樂觀的態度。“這標志著中國已經開始系統地開發自主駕駛技術，不僅是汽車技術，還從測試環境、管理環境和社會環境等方面進行了全面跟進。”然而，中融風險投資基金管理（有限公司董事長曹河持不同觀點。他認為，目前的自動駕駛技術還沒有準備好應對復雜路況的挑戰。“在現實環境中，該系統的風險會被放大。然而，目前的技術水平仍處于較低水平，只能保證車輛在車道線清晰、交通信號系統完善的特定路段行駛。中國的自動駕駛場景也比國外復雜。”仔細想想，曹赫的言論并非空穴來風。在樂觀看待自動駕駛發展的背后，更多的困難和挑戰正在行業內部不斷滋生。一方面，即使不涉及造車領域，自動駕駛的駕駛測試也需要高成本。“開發自動駕駛汽車是開發傳統汽車的數倍。”一位自動駕駛領域的資深業內人士告訴記者，為了確保安全，自動駕駛汽車通常配備多系統冗余設計和更多傳感器，這增加了自行車的成本。奇點汽車駕駛架構總監李建鵬對此也深有感觸。他說：“現在許多原始設備制造商在開發自動駕駛汽車時都會在汽車上安裝一臺大型計算機。從商業角度來看，這樣的方案實際上很難大規模生產，特別是考慮到成本和功耗，所以許多公司現在都專注于開發高性能芯片。傳感器也是如此。盡管在許多開發自動駕駛車輛的公司眼中，力達r在環境感知方面具有良好的性能，由于成本原因，激光雷達距離量產還有很長的路要走。“即便如此，馬樂告訴記者，先有技術基礎，然后才有商業回報。路試將帶來財務預……

當然，但也必須進行投資。

另一方面，交通信息系統的完善路況是其商業化的關鍵之一。在這里，需要的是互動，車與人之間的互動，以及車與交通設施之間的互動——這取決于物聯網和5G等技術的成熟度。此外，如何在惡劣天氣下提高傳感器的分辨率和算法的準確性仍需加強，相機和激光雷達等傳感器需要變得更有效率。城市道路是所有交通環境中最復雜的環境，包括穿梭的人群、固定的建筑物和障礙物、大量的紅綠燈和警告標志、天氣變化等。在此背景下，人們期待已久的自動駕駛道路標準。盡管業界自始至終都在呼吁統一路況，調整和改變交通規則，但如果考慮到社會、觀念等因素，還有很長的路要走。“改善路況需要大量資金，在全國建立一個完整的自動駕駛系統仍然很困難。目前，國家、車企等都處于觀望狀態。此外，自動駕駛汽車也會對人工駕駛汽車產生影響。”曾志玲說。“現有道路是根據交通工程為人類駕駛而設計的，而不是為自動駕駛而設計。它的一系列參數都是基于人類的反應。為了人類的安全和方便駕駛，汽車是根據人機共生設計的，不是為自動駕駛而設計的。”王曉靜，國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家表示。不過，他也承認，在不久的將來，自動駕駛汽車和人工駕駛汽車的場景將共存一段時間。馬樂告訴記者，更大的一個方面是檢測和認證體系的建設。如果在這個標準上達成共識，自動駕駛系統落地只是時間問題。由于自動駕駛系統的組成與汽車行業原有的機械系統和電子系統不同，因此需要一種新的方法論。“人和物的安全轉移是最根本的。沒有安全，其他什么都不存在。技術支持將提高運輸的安全性和效率，信息技術將加速變革，但這種變革的前提仍然是確保安全。這其中會有矛盾。”王曉靜說。“我們在操作過程中還是比較冷靜的。我在封閉區域做了很多紅燈測試，車輛本身應該是完全可以避免的。”對于在公共道路上駕駛自動駕駛汽車的司機張磊（化名）來說，操作自動駕駛汽車似乎并不難。用他的話說，“這些都是常見的情況。”然而，張磊也承認，當交通量變大時，比如突然出現交通堵塞時，他會嘗試手動接管并控制自動駕駛的車輛，盡管“這種情況很少見”。作為一個在自動駕駛汽車上似乎無所事事的司機，要比普通的a級駕照司機嚴格得多。有限公司（以下簡稱“上海汽車城”）戰略與業務規劃部總工程師李林在采訪中多次提到這一點。“他們應該熟悉自動駕駛汽車，并熟練處理各種緊急情況。”李琳解釋道。

駕駛自動駕駛汽車時，駕駛員偶爾需要手動干預。正是因為上海3月1日發布的《上海市智能網聯汽車道路測試管理辦法（試行）》（以下簡稱《管理辦法》），包括張磊在內的駕駛員只能在封閉區域進行模擬測試，但現在他們可以在公共道路上駕駛車輛，面臨更為復雜的挑戰。復雜的交通環境，集車輛、行人、建筑、障礙物、氣候變化等因素于一體，一直是自動駕駛技術面前的一座大山，但也是政府、企業、科研機構等相關方必須進入的場景。駕駛汽車裝備……

通過在公共道路上使用自動駕駛技術，在最真實的路況下測試車輛的性能，并獲得大量數據，該方案與上述邏輯沒有什么不同。只有以真換真，才能獲得最基礎、最實用的數據，從而測試、改進和完善傳感器和自動駕駛算法，完成技術和產品的迭代。開放道路的路況比加利福尼亞州的路況更復雜。4月，加州將開始允許全自動駕駛汽車在該州進行道路測試。這項新政策意味著，無論是工程師還是司機都不會出現在車輛上。然而，加州機動車管理局（DMV）也明確要求，必須有一名遠程操作員，可以與路試車輛進行通信，并在必要時控制車輛，以防萬一。對于加利福尼亞州來說，這只是對道路測試規范的重新定義。作為美國第一個制定自動駕駛汽車法規的州，加州在多年前就開始了自動駕駛的道路測試。谷歌、優步、特斯拉等世界知名技術領軍人物和行業新秀聚集于此，大量汽車制造商的自動駕駛團隊在此成立。這些大大小小的企業都享受著在家門口進行自動駕駛測試的便利。截至2018年1月中旬，共有50家公司獲得了加州自動駕駛道路測試許可證。在今年3月1日之前，長安和上汽等中國車企只能前往加利福尼亞州申請批準進行自動駕駛測試并獲得相關許可。然而，這種情況現在已經改變了。《管理辦法》為國內車企打開了大門，它們終于可以把自動駕駛公共道路測試放在家門口了。這是中國首次測試從封閉環境到開放環境的自動駕駛道路。

“我們最初修建了20多公里的道路，也提交了公開申請。但考慮到各種因素，我們最終選擇了這條5.6公里的道路作為自動駕駛汽車的測試道路。”李琳向第一財經記者回憶起規劃這條道路的細節。他說，道路必須滿足兩個要求，一個是包括紅綠燈和智能互聯設備在內的相關建設，另一個是評估風險，不能一概而論。這條以前不起眼的道路在去年進行了技術改造，從而成為世界上第一條完全支持測試各種通信模式V2X（車輛到一切）的智能道路。測試車輛還將根據安裝在車輛上的360度傳感器和雷達識別轉向信號燈、紅綠燈和障礙物。上海汽車城董事長兼總經理榮文偉介紹，管理部門專門為智能網聯汽車安裝了紅綠燈，可以支持DSRC和LTE-V解決方案（兩者都是車聯網的標準之一）與車輛實時通信，并且自動駕駛車輛可以接收500米外的交通燈的變光信號。同時，道路周圍也有專門的攝像頭，用來監控車輛的行駛狀態。記者發現，這條路上行駛的普通車輛很多，虛線變道，有時還會出現擁堵。除了大量T型居民出入口和公交車進出站臺外，行人闖紅燈、電瓶車搶路等突發事件也屢見不鮮。這些情況給自動駕駛汽車的道路帶來了很多挑戰。當時，通用汽車的工程師也告訴記者，中國的道路交通標志比較復雜，統一程度沒有那么高。此外，中國的城市高架道路上有一些紅綠燈，這使得通用汽車在早期為國產化做準備變得更加困難。在普及無人駕駛的話題上也會出現這樣的情況。

谷歌無人駕駛汽車LMC汽車市場咨詢（上海）有限公司有限公司總經理曾志玲在接受采訪時表示，與五年前開始道路測試的加州相比，目前已經測試了數百萬公里，而中國在實現自主駕駛方面仍處于相對初級階段。一方面……

這種差異造成了差距，另一方面，它在一定程度上縮小了差距。由于道路條件的復雜性，上海的測試道路在獲取數據的數量和能力方面更具優勢。對于國內廝殺的新老車企來說，能否使出渾身解數彎道超車，或許自有算盤。你準備好了嗎？“開放道路測試是中國自動駕駛行業邁向國際前沿的重要里程碑。”和大多數業內人士一樣，長城皇冠自動駕駛技術總監馬樂在接受采訪時表達了樂觀的態度。“這標志著中國已經開始系統地開發自主駕駛技術，不僅是汽車技術，還從測試環境、管理環境和社會環境等方面進行了全面跟進。”然而，中融風險投資基金管理（有限公司董事長曹河持不同觀點。他認為，目前的自動駕駛技術還沒有準備好應對復雜路況的挑戰。“在現實環境中，該系統的風險會被放大。然而，目前的技術水平仍處于較低水平，只能保證車輛在車道線清晰、交通信號系統完善的特定路段行駛。中國的自動駕駛場景也比國外復雜。”仔細想想，曹赫的言論并非空穴來風。在樂觀看待自動駕駛發展的背后，更多的困難和挑戰正在行業內部不斷滋生。一方面，即使不涉及造車領域，自動駕駛的駕駛測試也需要高成本。“開發自動駕駛汽車是開發傳統汽車的數倍。”一位自動駕駛領域的資深業內人士告訴記者，為了確保安全，自動駕駛汽車通常配備多系統冗余設計和更多傳感器，這增加了自行車的成本。奇點汽車駕駛架構總監李建鵬對此也深有感觸。他說：“現在許多原始設備制造商在開發自動駕駛汽車時都會在汽車上安裝一臺大型計算機。從商業角度來看，這樣的方案實際上很難大規模生產，特別是考慮到成本和功耗，所以許多公司現在都專注于開發高性能芯片。傳感器也是如此。盡管在許多開發自動駕駛車輛的公司眼中，力達r在環境感知方面具有良好的性能，由于成本原因，激光雷達距離量產還有很長的路要走。“即便如此，馬樂告訴記者，先有技術基礎，然后才有商業回報。路試會帶來資金壓力，但也必須投入。

另一方面，交通信息系統的完善路況是其商業化的關鍵之一。在這里，需要的是互動，車與人之間的互動，以及車與交通設施之間的互動——這取決于物聯網和5G等技術的成熟度。此外，如何在惡劣天氣下提高傳感器的分辨率和算法的準確性仍需加強，相機和激光雷達等傳感器需要變得更有效率。城市道路是所有交通環境中最復雜的環境，包括穿梭的人群、固定的建筑物和障礙物、大量的紅綠燈和警告標志、天氣變化等。在此背景下，人們期待已久的自動駕駛道路標準。盡管業界自始至終都在呼吁統一路況，調整和改變交通規則，但如果考慮到社會、觀念等因素，還有很長的路要走。“改善路況需要大量資金，在全國建立一個完整的自動駕駛系統仍然很困難。目前，國家、車企等都處于觀望狀態。此外，自動駕駛汽車也會對人工駕駛汽車產生影響。”曾志玲說。“現有道路是根據交通工程為人類駕駛而設計的，而不是為自動駕駛而設計。它的一系列參數都是基于人類的反應。為了人類的安全和方便駕駛，汽車是根據人機共生設計的，不是為自動駕駛而設計的。”王曉靜，國家智能交通系統工程技術研究中心首席科學家表示。然而，他……

lso承認，在不久的將來，自動駕駛汽車和人工駕駛汽車的場景將共存一段時間。馬樂告訴記者，更大的一個方面是檢測和認證體系的建設。如果在這個標準上達成共識，自動駕駛系統落地只是時間問題。由于自動駕駛系統的組成與汽車行業原有的機械系統和電子系統不同，因此需要一種新的方法論。“人和物的安全轉移是最根本的。沒有安全，其他什么都不存在。技術支持將提高運輸的安全性和效率，信息技術將加速變革，但這種變革的前提仍然是確保安全。這其中會有矛盾。”王曉靜說。

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