無人駕駛更安全？ 從看到緊急情況到剎車只需0.1秒

迪拜在市中心試運營的無人駕駛客車。新華社發

「無人汽車自己開動了。」隨著工作人員的提醒，汽車緩緩起步，隨後上路、變道、加速……一輛普通汽車靈活地穿梭於高速公路上，車頂戴著一個高速旋轉的「帽子」，讓人感到新奇。從車窗望進去，才發現駕駛人的雙手並沒有放在方向盤上，這輛車在「自己走」。

這輛百度無人駕駛汽車正在進行的是北京開放高速路的自動駕駛路測。從位於海淀區上地科技園區的百度大廈出發，駛入G7京新高速公路，經五環路，抵達奧林匹克森林公園，然後按原路線返回，全程近30公里。

近看，車體由普通汽車改造而來，構造基本沒變。車內則布滿了密密麻麻的線纜和幾台電腦。駕駛人坐在主駕駛位置，雙手沒有觸碰方向盤，雙腳也不踩剎車和油門，另一人在車後座控制電腦系統。「這台車安裝了『眼睛』和『大腦』。『眼睛』位於車頂和車身，『大腦』就在這裡和後備廂。」後座的技術人員介紹說。

無人駕駛是什麼

感測器是「眼睛」，能360度感知路上物體的遠近深淺；車輛控制技術是「大腦」，能實時感知環境信息

通俗地說，無人駕駛就是讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃並自主實現車輛控制的技術，也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛或是自動駕駛。

專家介紹說，車身安裝的感測器，就是它的「眼睛」，能360度感知路上物體的遠近深淺，常見的感測器有激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、超聲波雷達及組合導航模塊等。無人車的「大腦」就是車輛的控制技術，能根據實時感知的環境信息、高精度地圖，實現最優路徑規劃，預測周邊車輛和行人的行為和意圖。在交規和路況允許下，無人駕駛汽車會按照最高時速行駛，以提高行駛效率。

百度深度學習實驗室主任林元慶介紹說，百度無人駕駛汽車是利用人工智慧，通過使用攝像機、激光雷達、毫米波雷達和GPS等系統來感知周圍環境，決定最優行車路線，實現無人工干預的全自動駕駛。

「百度無人駕駛汽車的核心技術是百度汽車大腦，它可為汽車提供自動駕駛整體解決方案。」林元慶說，這些技術包含計算機視覺、高精度地圖與定位、多感測器融合、智能決策規劃等，運用於汽車啟動、行駛和停車的整個過程。比如，當前方有減速車輛時，智能決策系統將依據周邊的環境狀況，合理地決策減速尾隨或變道超車。汽車「大腦」也能夠不斷學習人類的駕駛經驗，不斷提升自身的「智商」，以保證安全、舒適、便捷的自動駕駛體驗。

專家認為，無人駕駛技術或自動駕駛技術的出現，依靠的是人工智慧技術的突破，因此也和人工智慧一樣，受益於海量數據、超強計算和優秀演算法。

人工智慧技術突破的一個重要原因就是海量數據的積累，為訓練深度學習演算法提供了所需的材料。無人駕駛汽車也是通過大量數據的訓練，不斷提升其智能水平。無人車搭載了各種類型的感測器，腳踏車每小時大約產生100GB的數據。如果按照萬台車輛計算，每天將會有數十PB的數據被收集到雲平台上，用於訓練自動駕駛系統。無人車所使用的高精度地圖每公里道路的原始數據量也將是傳統地圖的10萬倍，數據的快速積累推動著汽車智能的不斷突破。

超強計算能力方面，伴隨著雲計算和車載計算機計算能力的不斷提升，車載計算機系統能在更短的時間內處理更複雜的任務，實現自動駕駛實時感知路況、智能決策和控制。而隨著機器學習、深度學習等優秀演算法的出現和廣泛應用，人工智慧在2013年後進入了快速發展的新階段。應用到自動駕駛領域，在權威評測中，2015年使用深度學習方法的車輛識別錯誤率要比2013年採用的傳統方法下降了69%。

無人駕駛好在哪

從看到緊急情況到剎車發揮作用的時間，目前已經有無人車能達到0.2秒，比有人駕駛快了整整1秒

「如果人類無法安全地駕駛，那麼就不要人類來干這事兒。」這是近年來全世界開始興起的無人駕駛風潮的邏輯。百度、Alphabet(谷歌母公司)等巨頭正在大力投資研發無人駕駛汽車。

無人車最大的價值就在於更加安全，比如無人駕駛汽車的智能感知車距功能可提高道路使用效率，同時能夠降低人為操作失誤，增加駕駛安全，有利於道路通暢。

專家介紹說，無人駕駛會讓交通出行的安全性大大提高。比如人駕駛汽車，從看到緊急情況並踩下剎車一般需要0.6秒，而油壓系統需要0.6秒讓剎車發揮作用，總共是1.2秒的時間。而未來無人車整個反應過程只需要0.1秒到0.6秒，目前已經有無人車技術達到了0.2秒。加上未來電動剎車代替液壓剎車，無人車有機會在0.2秒內緊急制動，這比有人駕駛的平均1.2秒快了整整1秒，1秒的時間往往可能是救命的時間。

此外，駕駛員的安全視距一般在50米左右，而自動駕駛汽車安裝有多種中遠距雷達、攝像頭等感測器，能實現200米以上的超視距掃描觀測。更為重要的是，基於人工智慧的無人車不會累、不會受情緒干擾、不會出現酒駕醉駕和開車時發簡訊、打電話等問題。無人車也更遵守交通規則，能夠提高交通系統的效率。

樂視超級汽車()智能駕駛副總裁倪凱博士認為，無人駕駛投入實際應用后，將極大程度降低因人為操作失誤造成的交通事故率，提升交通效率，並減少污染。而用戶在車內的體驗也會發生根本性的變化，擺脫方向盤的束縛，擁有更多可以利用的時間和更低的出行成本。

專家認為，無人車的應用一開始還是在交通和物流領域，比如成為公共交通系統的重要選擇。但隨著技術的成熟和商業化的發展，無人駕駛汽車會成為生活的移動終端，融合視、聽、說等功能，成為人工智慧技術的重要應用。

相關報告指出，無人駕駛汽車可能會先進入特殊群體，隨後在普通消費市場熱賣。由於安裝了攝像頭、感應器、激光和人工智慧系統，無人駕駛汽車的最初成本會很高，普通消費者難以接受。但是企業和一些特殊行業將是早期消費群體。最有可能採納無人車的包括園區用車、公車、計程車、快遞車輛、工業應用以及老年人和殘障人士出行。對老年人和殘障人士這兩個消費群體來說，無人駕駛汽車可以讓他們自由出行，無需依靠家人、朋友。

無人駕駛還有多遠

業界樂觀的看法是，在2025年前後，真正意義的完全無人駕駛汽車將正式上路

儘管無人車的智能水平令人嘆服，但此前特斯拉公司由於自動駕駛而發生的事故，讓人對無人駕駛仍不放心。實際上，無人駕駛和自動駕駛並不完全相同。

倪凱說，無人駕駛完全不需要人為干預，汽車可以通過環境感知、行為決策、運動控制等技術完成一系列的行車動作。而自動駕駛也可以代替駕駛員控制車輛，但必要時依然需要人對車輛進行操控。目前，部分自動駕駛技術和輔助駕駛技術已經應用到了日常可見的汽車上，比如前後車距測量、自動泊車等功能。

根據美國國家公路交通安全管理局公布的劃分標準，智能汽車可以分為4個級別，分別為：駕駛輔助、半自動駕駛、高度自動駕駛、完全自動駕駛。第四級別屬於全無人駕駛的最高級別，是汽車駕駛自動化、智能化程度最高的級別，也就是習慣所說的無人駕駛。

無人駕駛與前三個級別不同。前三個級別智能汽車仍是交通工具，第四級別無人駕駛則是「四個輪子的電腦」。這也是兩種不同的自動駕駛轉型路線。第一種是「漸進演化」的路線，也就是說在傳統的汽車上逐漸新增一些自動駕駛的功能，例如特斯拉汽車的自動駕駛功能就屬於這種類型，也包括傳統的汽車製造商。另外一種就是「一步到位」的路線，它們從一開始就是徹徹底底的自動駕駛汽車，例如Alphabet、百度。對研發者來說，安全是自動駕駛的根本出發點，兩種發展方式並非完全矛盾。

「漸進演化」的半自動車，其本質上還是一種為駕駛者優化體驗的機制。目前已經允許駕駛員在道路上雙手離開方向盤行駛。此外，利用一系列的感測器和攝像頭，這些半自動駕駛汽車還能完成併線、自動泊車、在一條車道上行駛和自動剎車等操作。專家介紹說，以特斯拉為例，根據對於無人駕駛的標準，特斯拉的自動駕駛基本處於2級與3級之間，也就是說，特斯拉的自動駕駛或無人駕駛的服務對象都是司機，而非乘客。在使用時，駕駛者仍需保持駕車應有的機警，時刻留意車輛的行駛情況，以便在緊急情況下，隨時接管車輛的控制權。此前特斯拉因為自動駕駛在美國佛羅里達州發生的事故中，調查發現駕駛員的注意力分散超過了7秒。而特斯拉自動輔助駕駛仍需要駕駛員始終全神貫注地監控交通環境，並準備好隨時接管方向盤。

「一步到位」的無人駕駛車，其實就是一個特殊的帶著輪子的機器人，它的核心技術在「大腦」。本質上說，無人駕駛是一個軟體或演算法問題。它首先瞄準自動駕駛的最高級別，也就是4級無人駕駛，這個級別的無人駕駛服務對象是乘客。同時，汽車也被看作是新一代的移動計算終端，直接用最優的計算能力和最好的感測器以最大化保證安全，直接實現全無人駕駛，再試圖在幾年之內通過產業化的努力大幅降低感測器價格，從而縮短量產時間。

業界樂觀的看法是，在2025年前後，真正意義的完全無人駕駛汽車將正式上路。倪凱認為，目前無人駕駛技術依然處在研發及實驗階段，在實際投入量產前依然需要大量的工作。由於特殊的道路交通環境，想要解決國內自動駕駛技術發展中的問題，必須依賴於本土研發。目前，的人工智慧研究已處於世界前沿，有關方面也在積極起草自動駕駛相關的行業標準及政策法規，這些都將有力推動自動駕駛乃至無人駕駛在的發展。