政策频出 自动驾驶汽车加速“行驶”

发布时间:2024-11-15 09:19:08 来源: sp20241115

  “地方为满足无人驾驶汽车示范运营需求,会出台一些地方规范,比如要求购买保险、遵守交通法规、配置安全员等,这是很好的立法尝试。”在接下来的自动驾驶立法过程中,要在全国层面进一步明确自动驾驶汽车产品的准入标准、车辆的管理使用规则、事故责任承担规则等。

  自动驾驶汽车正在加速“驶”入大众的日常生活。

  在湖北武汉,上百辆自动驾驶出租车每天载着市民穿梭在城市街头;在北京经济技术开发区,无人驾驶环卫车代替了环卫工,昼夜忙碌打扫城市;在浙江杭州未来科技城,彩色涂装、小巧灵活的自动驾驶公交,自杭州亚运会开幕至今,已示范运行近1年……自动驾驶汽车出现在更多的生活场景中。

  前不久,工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部联合发布通知,确定北京、‌上海、‌杭州-桐乡-德清联合体、‌武汉等20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。近期,杭州、深圳、北京等多个地区则纷纷扩大了自动驾驶的测试区域,部分城市还出台相关政策,支持自动驾驶应用场景的进一步扩容。

  从场景应用到政策支持,自动驾驶汽车都“驶”出了加速度。但在不少业内人士看来,自动驾驶距离大规模商业化还需要一段时间,尤其在核心技术、法律规范、行业标准等方面,自动驾驶的产业生态还有待完善。

  技术寻路“车路云一体化”成共识

  关键技术的加快突破,使得“聪明”的车从科幻电影走进了现实生活场景。近日,在武汉、广州、北京等地,自动驾驶出租车已经成为市民的全新出行交通工具选择之一。武汉理工大学物理与力学学院物理科学与技术系副教授浦实从事车载毫米波雷达天线相关研究,与自动驾驶技术有着密切的联系。前几天,他第一次体验了无人驾驶出租车。

  “乘坐体验整体还不错,掉头、拐弯都比较流畅,车辆还能自动识别人行道斑马线,礼让行人做得很好。”浦实对中青报·中青网记者回忆称,无人驾驶出租车会紧急避让不遵守交通规则的行人和骑行者,“中途我们遭遇了几次非常紧急的刹车”。

  浦实注意到,他所乘坐的无人驾驶出租车的导航,融合了物理场景传感、遥感卫星测绘、网络地图等多个要素,车身加装了超清摄像头、激光雷达以及毫米波雷达等多种传感设备,“车辆在行进过程中甚至可以获得‘前车的前车’等模拟信息”。通过研究技术方案和现场观察,他判断,自己乘坐的车辆采用的是“车路云一体化”的多传感融合技术路线。

  浦实介绍,实现车辆自动驾驶,有两个比较明晰的技术路线:单车智能和“车路云一体化”。单车智能只研究本车,让自身变得越来越“聪明”;而“车路云一体化”除了强调车辆自身的智能,同时协同路侧的基础设施建设,包括配备先进通信和场景感知技术,以及搭建统一的云控平台,实现全局协同感知、决策与控制。

  全球科技创新生态平台璞跃中国在一份研究报告中称,单车智能和“车路云一体化”的区别,在于技术和成本在车侧和路侧的分配。大量汽车都搭载昂贵的传感器设备,不如共享一套路侧智能设施。而在单车智能方面,中国企业并不占优势,可以通过“车路云一体化”实现“弯道超车”。

  今年1月发布的《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》,明确了建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率等9个方面工作;6月底发布的《关于打造消费新场景培育消费新增长点的措施》也提出要开展智能汽车“车路云一体化”应用试点。6月30日,《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》正式发布,提出今后新建、改建、扩建道路,应当为智能化路侧基础设施预留空间,体现出“车路云一体化”的发展思路。近期,北京、武汉、深圳、杭州、福州等多个城市陆续公布了“车路云一体化”相关项目规划或实施项目。

  “采用单车智能方案可以实现智能驾驶,但如果要实现更大范围、更系统性的智慧交通运行和管理,必须依靠‘车路云一体化’。”中国汽车战略与政策研究中心智能网联汽车研究部部长秦孔建对记者说。

  他提到,单车的感知能力有限,如果遇到遮挡或极端天气情况,就会存在“感知盲区”“感知不足”等问题,“而‘车路云一体化’系统中的路侧设施能够提供更加全局的实时感知信息,增强车辆感知范围与环境适应性,实现更安全的智能驾驶”。同时,“车路云一体化”意味着车侧和路侧的信息在云端互联共享,有利于提高整个交通系统的安全性和运行效率,实现区域内交通协同调度和控制的系统性优化目标,让交通系统的运行与管理更智慧高效。

  工信部提供的最新数据显示,截至目前,我国共建有17个国家级智能网联汽车测试区,开放测试道路3.2万多公里,发放测试牌照超过7700张,测试里程超过1.2亿公里,各地智能化路侧单元(RSU)部署超过8700套,多地开展了云控基础平台建设。

  在我国,基于网联的“车路云一体化”自动驾驶路径正逐渐成为业界共识。秦孔建说,开展“车路云一体化”建设是巩固扩大智能网联新能源汽车产业竞争力,实现持续引领发展的关键,同时我国在体制机制上有较大的优势,“我们能够集中力量办大事,这种优势在‘铁公基’等基础设施建设成效上已充分体现”。

  此外,秦孔建认为我国在通信、卫星、基础设施建设等领域的技术和产业积累,也为发展“车路云一体化”提供了良好的基础。“比如,目前各国在车路协同领域普遍采用的C-V2X(蜂窝车联网)国际标准,就是由我国率先提出和实践的,我国具有明显的先发优势”。

  完善自动驾驶产业生态 关键在于立法

  中国汽车工程学会等机构联合发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告显示,在中性预期情景下,2025年、2030年“车路云一体化”智能网联汽车产业产值增量预计为7295亿元、25825亿元,年均复合增长率为28.8%,产业发展将积极推动我国经济增长。

  当前,我国已经进入了自动驾驶汽车的产业加速发展期。但在不少业内人士看来,我国的自动驾驶仍在测试示范、训练大模型、推动技术成熟阶段,大规模商业化运营仍需时日。

  “商业化运营的前提是技术成熟。”国家发展和改革委员会综合运输研究所城市交通中心主任程世东提到,目前,我国与世界最顶尖的无人驾驶技术仍有差距,在实践中也多处于测试阶段。

  秦孔建认为,从技术层面来看,我国在智能传感器等方面已经实现了加速发展,比如激光雷达等关键传感器已实现国产替代,国内产品完全可以支撑产业化、规模化应用。“但在自动驾驶技术的下一步演进中,人工智能的应用成为竞争焦点,可能会拉大我们与先进国家的差距”。

  “自动驾驶正呈现出迭代创新的特征,而且它的生态也越来越丰富。”中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟在20日召开的“2024中国联通合作伙伴大会-人工智能赋能智慧车联网论坛”上表示,当前,人工智能大模型正深入参与到自动驾驶汽车的研发和产业化中,人工智能技术在解决汽车“怎么好开”上发挥着巨大的作用。

  “自动驾驶的研发,已经形成了以‘数据+算法+算力’为核心的开发模式。”秦孔建说,自动驾驶汽车要实现商业化、规模化,需要足够的数据积累和算法训练。他建议,要尽快统筹布局和规划自动驾驶开发所需的高质量汽车驾驶数据采集、存储和计算的大平台,行业层面共同打造“数据+算力”整合的研发资源协同优势。企业、科研机构等要形成合力,加强高性能芯片和自主可控的智能车载系统的研发,“解决算力芯片问题将是推动自动驾驶技术演进的关键”。

  除了技术攻关,自动驾驶走向大规模商业化还需进一步完善产业生态,其中的关键,便是要加快相关的法律规范和行业标准体系的建设。据了解,目前,我国还没有在全国层面对自动驾驶汽车进行立法,更侧重于实施地方“先行先试”策略,探索自动驾驶的商用政策、法规与标准体系建设。

  2022年7月,深圳发布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》,这是我国首部对智能网联汽车产品系统性管理的地方性法规,条例在“事故及违章认定”中对事故责任予以明确划分。近日公布的《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》提出拟支持自动驾驶汽车跑网约车,并明确“无驾驶人的事故责任由车辆方承担”。记者梳理后发现,全国已有超过40个省市出台了自动驾驶汽车道路测试管理细则。

  “地方为满足无人驾驶汽车示范运营需求,会出台一些地方规范,比如要求购买保险、遵守交通法规、配置安全员等,这是很好的立法尝试。”西南政法大学科技法学研究院副院长郑志峰表示,在接下来的自动驾驶立法过程中,要在全国层面进一步明确自动驾驶汽车产品的准入标准、车辆的管理使用规则、事故责任承担规则等。

  “同时,要在自动驾驶汽车的网络与数据安全等方面作出更明确的要求,确保自动驾驶汽车采集的海量数据安全可靠。”郑志峰说,还要关注到自动驾驶汽车推广使用后,可能带来的伦理问题。“比如‘电车难题’,自动驾驶汽车不能歧视车外人员等。”

  相关标准已经在路上。从《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》到《智能汽车基础地图标准体系建设指南(2023版)》《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)》,多份文件的发布,进一步确立了相关国家标准体系的建设方向。

  关于智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作,工信部装备工业一司相关负责人表示,试点前期将依据成熟标准进行方案制定和建设实施,过程中积累实际经验和相关数据,支撑标准体系完善和相关标准制定,力争2026年搭建统一共用的智能网联汽车“车路云一体化”标准体系。

  中青报·中青网见习记者 贾骥业 记者 朱彩云 来源:中国青年报

  2024年07月30日 06 版 【编辑:陈海峰】

选择用户
全部人员 全选 撤消
谢志刚
李岩
李海涛
谢志强
李亚琴
潘潇潇
杨亚男
高荣新
郑文静
金琳
张银波
张欣
陈曦
刘涛
王长青
高广柱
孙圆
行政专员
付雪枫
张雪莲
张璐
刘相群
张明璇
李静
孙静
王晨
赵夏
马洪亮
张兰
黄莉
李潍伊
常恩宁
侯昭宇
韩岩峰
冯亚红
林洋
陈静
刘婧
魏保国
唐彦秀
张楠
刘瑞萍
付严明
荣伶
马建国
邓爱青
系统管理员