“让自动驾驶系统更聪明”
在不少人印象中，自动驾驶车辆很容易为了安全而忽视通行效率 。此次体验，采访人员最大的感受就是自动驾驶并没有想象得那么“肉” 。
自动驾驶汽车如何开得又快又稳？
其实，和人一样，自动驾驶系统也遵循感知—决策—行动的行为逻辑 。“车辆感知系统可识别一定范围内的车辆、行人、障碍物、红绿灯等，并通过‘大脑’，即自动驾驶算法来规划线路，联动控制系统完成对方向盘、油门、刹车等的操控，实现自动驾驶 。”徐宝强说 。
准确感知是决策的依据 。“我们最近发布的Apollo RT6自动驾驶车配备38个车外传感器，包括8个激光雷达、6个毫米波雷达、12个超声波雷达、12个摄像头，可实现超200米的远距感知 。”徐宝强说 。
“闪避、并线绕行、博弈等技能点已是小马智行自动驾驶系统的‘基本操作’，这也是我们最受乘客认可的地方 。”张宁说，“自动驾驶车辆在行驶过程中不再简单从驾驶者角度出发，而是从安全、效率、舒适度3个维度综合判断做出决策 。通过深度学习算法、出色的工程设计、大数据积累和系统优化，自动驾驶‘司机’可以媲美甚至超越人类老司机，即便在‘长尾场景’中也有较好表现 。”
所谓“长尾场景”，指的是发生概率较低但又十分危险的情形 。特斯拉首席执行官马斯克认为，把机器学习系统做到99%的准确率相对简单，但在此基础上再提升0.9999%的准确率却非常难 。可以说，对长尾场景的学习程度决定了自动驾驶技术从试点到大规模落地的距离 。
“海量数据是关键 。”张宁认为，无人化技术要服务于真实公开道路场景，只在一段场景简单的路段或某个封闭区域拿掉安全员，进行一段无人驾驶的演示是不够的 。“需要足够的真实场景测试里程及大规模车队积累的数据进行验证 。”他说，“研发团队要对数据进行智能化筛选，用典型场景训练神经网络模型，强化仿真系统，让自动驾驶系统更聪明 。”
“中国城市道路场景复杂，车多人多施工路段多，实现无人驾驶大规模商业化落地面对的挑战更大，但也为中国自动驾驶技术后发先至提供了丰厚土壤 。”徐宝强说 。目前，百度Apollo测试车队规模已达500辆，在多个国家近30个城市开放道路测试，实际路测总里程超3200万公里，旗下“萝卜快跑”平台已在北京、上海、广州、深圳等城市开展自动驾驶出行服务，订单量超100万单 。
“还需各方面持久努力”
“虽然起步较晚，但在政策大力支持和头部企业带动下，凭借资金、人才、技术、产业链等方面的优势，中国自动驾驶技术研发和应用均位居世界前列，多种场景高级别自动驾驶加速落地 。”江西新能源科技职业学院新能源汽车技术研究院院长张翔说 。
徐宝强表示，自动驾驶并不等于100%安全，但综合安全性高于人类驾驶员 。随着无人驾驶进一步成熟，聪明的车、智慧的路、车路协同、智能交通管理系统等，都会让交通事故发生概率降低 。
同时，自动驾驶的市场空间十分广阔 。自动驾驶不仅能把人从驾驶中解放出来，还能大幅度降低营运车辆企业成本 。不久前百度发布Apollo RT6时算过一笔账：按照5年运营周期计算，以一线城市为例，不算车辆费用，网约车司机月成本为8000元；对于自动驾驶车辆而言，如果整车成本能降到百度宣布的25万元，月成本只有4100元左右 。
百度董事长兼首席执行官李彦宏说：“汽车智能化是确定性趋势，到2030年，没有自动驾驶能力的电动车，将完全没有竞争力 。百度将坚持压强式、马拉松式投入，确保在人工智能、自动驾驶技术上的持续领先 。”
高级别自动驾驶落地将掀起一场交通领域的巨大变革，这场变革需要全产业链共舞 。张翔认为，当前自动驾驶商业化还面临几个问题：一是技术路线，自动驾驶汽车上路需要走车路协同路线而不仅是单车智能，这更有助于行车安全，但依赖于投资大、周期长的智慧交通建设 。二是当下的软件算法还需不断迭代升级 。三是降低成本，如果成本下不来，相关企业很难实现盈利 。“还需各方面持久努力，特别是车路协同下智慧道路的建设 。”张翔说 。
“自动驾驶大规模商业化应用离不开3个维度的共同推进：成熟的技术、支持性的法律法规、用户与客户的接受度 。”张宁表示，目前中国的自动驾驶政策在快速推进，北上广深等一线城市树立了“先行先试”的典范 。今天的政策突破是自动驾驶企业和政府之间良性互动的成果——监管者对自动驾驶的理解不断深入，给技术发展提供优良土壤，而相关企业则需要证明自动驾驶车辆可以兼顾安全、舒适和效率 。
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