王福文

(南開大學(xué) 哲學(xué)院，天津 300350)

從長遠的眼光來看，汽車發(fā)展的方向是實現(xiàn)自主駕駛，而無人駕駛是自主駕駛的一種高級形式。從廣義上說，無人駕駛汽車是在網(wǎng)絡(luò)覆蓋下利用計算機技術(shù)、信息技術(shù)、感知技術(shù)和智能控制技術(shù)武裝起來的智能汽車，它是有著汽車外殼的移動機器人[1]。2017年7月5日在百度AI開發(fā)者大會上，百度公司創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏利用視頻直播向公眾展示了一段自己乘坐在百度公司研制的無人駕駛汽車里的場景。李彥宏稱，自己已經(jīng)行駛在前往會場的北京五環(huán)路上，而智能汽車正處在無人自動駕駛的模式。李彥宏的這段視頻將無人駕駛汽車再次拉入公眾的視野。

一、無人駕駛汽車的發(fā)展狀況

近年來，隨著市場對汽車主動安全和智能化需求的不斷提高，無人駕駛汽車巨大的社會和經(jīng)濟價值越發(fā)凸顯，越來越多的企業(yè)與科研機構(gòu)積極參與并推動無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)展。目前階段，能夠?qū)崿F(xiàn)完全無人駕駛的車輛還沒有正式批量生產(chǎn)銷售，但已經(jīng)有相當一部分實驗車型可以通過環(huán)境感知實現(xiàn)制動、停車等高度自主駕駛行為。

(一)國外無人駕駛汽車的發(fā)展狀況

20世紀70年代初，美國、德國、英國等發(fā)達國家便開展了對無人駕駛汽車的研究工作。1995年，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研制出無人駕駛汽車Navlab系列，逐步完成了橫穿美國東西部大陸的無人駕駛實驗。2005年，在美國國防部組織的“大挑戰(zhàn)”比賽中，由美國斯坦福大學(xué)改造的無人駕駛汽車，經(jīng)過沙漠、隧道、泥濘的河床以及崎嶇陡峭的山道最終獲得成功。近年來，隨著谷歌、特斯拉、奔馳、寶馬等紛紛加入到無人駕駛汽車的研究行列中，使得無人駕駛汽車技術(shù)有了突飛猛進的發(fā)展。

2014年7月，寶馬公司與百度公司就無人駕駛方面建立了長期合作關(guān)系，其中，寶馬負責硬件設(shè)計制造，百度則負責數(shù)據(jù)和服務(wù)。到2015年底，寶馬公司和百度公司共同研制的無人駕駛車輛順利地在北京城區(qū)完成了城市路況以及高速路況的混合測試。而豐田于2015年對自動駕駛項目撥款10億美元，同時與斯坦福和密歇根大學(xué)合作研發(fā)，值得一提的是，豐田是目前自動駕駛專利最多的車企，擁有1400多項專利技術(shù)。2016年5月25日，豐田公司對美國科技公司Uber進行戰(zhàn)略投資，一方面豐田公司幫助Uber公司進一步擴大現(xiàn)存的車輛租賃市場，另一方面豐田公司和Uber公司還將會在無人駕駛技術(shù)研究方面建立合作關(guān)系。2016年8月25日，一家從麻省理工學(xué)院分離出來的創(chuàng)業(yè)公司nuTonomy開發(fā)的無人駕駛出租車在新加坡率先完成試運營載客。該公司的無人駕駛出租車統(tǒng)一安裝了6套激光雷達檢測系統(tǒng)，而且儀表盤上還安裝了兩個高清攝像頭，以便能不斷檢測四周障礙物和交通信號燈。nuTonomy公司使用激光雷達數(shù)據(jù)能提供更準確的定位，不僅能檢測道路上的動態(tài)物體，還能檢測出汽車四周的靜態(tài)物體。與此同時，該公司還在研發(fā)用于指揮無人駕駛出租車的云計算產(chǎn)品，主要目標是部署無人駕駛出租車隊[2]。

(二)國內(nèi)無人駕駛汽車的發(fā)展狀況

從20世紀80年代末我國就已經(jīng)開展無人駕駛汽車技術(shù)的研究工作。1992年，國防科技大學(xué)研發(fā)出中國真正意義上的紅旗系列無人駕駛汽車；2005年，上海交通大學(xué)研制出第一輛城市無人駕駛汽車。從2009年開始，在國家自然科學(xué)基金的大力支持下，“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”分別在我國的西安、鄂爾多斯、赤峰、常熟等地成功舉辦了八屆。智能車未來挑戰(zhàn)賽是現(xiàn)存的國內(nèi)外唯一專門針對無人駕駛汽車的賽事，該賽事對中國無人駕駛汽車的研制起到了巨大的促進作用。在之前的幾屆比賽中，其參賽的無人駕駛車輛行駛的速度相對緩慢些，并且含有較多的人為控制因素。在2013年以后，國內(nèi)的一些相關(guān)研究單位有了突破性進展，其中參賽的無人駕駛車輛已經(jīng)能在復(fù)雜的交通環(huán)境中實現(xiàn)平穩(wěn)地自主行駛，并且能與其他無人駕駛車輛進行交互[3]。

與此同時，國內(nèi)的IT巨頭以及一些大型自主車企近年來也逐漸加入到無人駕駛領(lǐng)域開展技術(shù)研發(fā)。由百度深度學(xué)習研究院主導(dǎo)研發(fā)的無人駕駛項目于2013年起步，其核心技術(shù)包括高精度地圖、定位、感知、智能決策與控制四大版塊。2016年8月，百度公司和福特汽車公司一起投資激光雷達廠商Velodyne，雙方希望減少無人駕駛汽車激光雷達的生產(chǎn)成本。2016年9月1日，在百度世界大會上，李彥宏與全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商NVIDIA的創(chuàng)始人黃仁勛達成合作關(guān)系，雙方將共同組建從云端到汽車的自動駕駛平臺，而且向中國乃至全球的汽車制造商開放使用。2016年9月1日，京東集團宣布，其集團研制的我國首輛無人配送車開始進入了道路測驗階段，計劃下個月將進行試運營，并在2017年可能實現(xiàn)大規(guī)模的使用[4]。最近，樂視宣布在多處開展無人駕駛汽車研發(fā)工作。滴滴打車CTO張博宣布將無人車作為重大戰(zhàn)略布局，并很快實現(xiàn)無人車上路載客。綜上所述，盡管國內(nèi)車企和各大IT公司進入無人駕駛領(lǐng)域比較晚，但隨著國家戰(zhàn)略的支持和越來越多的企業(yè)和單位積極投入其中，中國智能汽車研究發(fā)展迅速，有望超過國際先進水平。

二、無人駕駛汽車發(fā)展面臨的問題

盡管無人駕駛汽車的技術(shù)發(fā)展相當迅速，但難免會出現(xiàn)一些意外交通事故。在2016年2月14日，谷歌公司研制的無人駕駛汽車在進行并道時，其處理器判斷后方行駛過來的客車會減速并讓其通過，所以沒有做出適當?shù)闹苿哟胧瑢?dǎo)致谷歌無人駕駛汽車變道時撞到了客車。雖然沒有造成車上人員的傷亡，但卻在一定程度上反映出人工智能的問題。2016年5月7日，特斯拉汽車在自動駕駛狀態(tài)下發(fā)生了交通事故，最終導(dǎo)致車上人員死亡。綜合谷歌公司無人駕駛汽車以及特斯拉自動駕駛汽車發(fā)生的安全事故，我們可以看出，無人駕駛汽車技術(shù)是多種學(xué)科相互交融的新生產(chǎn)物，它的發(fā)展不是一蹴而就的，其真正做到安全應(yīng)用到生活中還面臨許多挑戰(zhàn)。無人駕駛汽車在發(fā)展過程中面臨的挑戰(zhàn)主要有以下幾個方面。

(一)環(huán)境感知缺乏可靠性的問題

安裝在無人駕駛汽車里的環(huán)境感知傳感器很有可能無法正常工作。無人駕駛汽車上安裝的高清攝像頭以及超聲波探頭都極容易被一些強光、噪聲以及聲波吸附材料干擾從而難以獲取清晰而完整的圖像并很難準確測量障礙物的實際距離。除此之外，這些設(shè)備在雨雪、大霧等極端天氣下精確度衰減劇烈。還有，如何將上述各種設(shè)備采集到的信息實現(xiàn)高效快速的融合從而形成一個穩(wěn)定而智能的系統(tǒng)以應(yīng)對各種突發(fā)事件和挑戰(zhàn)還需突破。如果這些問題解決不好，都會威脅乘客的人身安全。

(二)環(huán)境感知傳感器設(shè)備成本高的問題

在谷歌無人駕駛汽車中最昂貴的設(shè)備就是激光測距器，一個激光測距器的成本大約在7萬美元，大概占到整個谷歌公司無人駕駛汽車成本的一半多。極高的成本顯然無法讓無人駕駛汽車的使用者輕易接受，這就直接影響到無人駕駛汽車的推廣和普及。除此之外，無人駕駛汽車只要與網(wǎng)絡(luò)聯(lián)網(wǎng)就一定會面臨網(wǎng)絡(luò)帶來的安全挑戰(zhàn)，建立可靠的防火墻又會增加其成本。如果無人駕駛汽車被網(wǎng)絡(luò)黑客通過互聯(lián)網(wǎng)入侵，從而遠程就能控制無人駕駛汽車，有可能故意制造安全事故。

(三)人工智能倫理困境的問題

無人駕駛汽車是智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的終極形態(tài)，它具備人工智能的一些典型特征。人工智能是自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉學(xué)科，不僅單純涉及技術(shù)層面，它還涉及到對社會現(xiàn)象的思考與判斷[5]。假如交通事故意外地即將發(fā)生，那么，這時候無人駕駛汽車的處理器如何選擇兩害相權(quán)取其輕的操作？如果為了避免或減少給人類帶來的傷亡，無人駕駛汽車的處理器該不該選擇撞毀自己？這些都是無人駕駛汽車需要面臨的倫理問題。

(四)缺乏配套的法律法規(guī)保障的問題

首先，我國關(guān)于智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)標準的體系還不健全，很難為不同發(fā)展階段的智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供相應(yīng)的測評準則。其次，無人駕駛汽車的智能系統(tǒng)則是由車輛制造商、各類軟件提供方以及其他合作方一起參加研制，在這樣的情況下確定事故責任主體是相當困難的。最后，目前的汽車保險并不適用于無人駕駛汽車，這就無法解決人們使用無人駕駛汽車的后顧之憂，這也會影響無人駕駛汽車的應(yīng)用與推廣。

三、促進無人駕駛汽車發(fā)展的對策

(一)改進智能決策與環(huán)境感知技術(shù)

谷歌無人駕駛汽車和特斯拉自動駕駛汽車發(fā)生的兩起交通事故反映出智能決策和環(huán)境感知技術(shù)還不是很成熟，而這兩項關(guān)鍵技術(shù)是直接決定無人駕駛汽車的可靠性與安全性的。無人駕駛汽車面臨的路況相當復(fù)雜，比如擁堵的車道、極端惡劣的天氣、交警手勢與交通信號燈發(fā)生沖突等。無人駕駛汽車應(yīng)該先做到準確無誤地反映周圍實際路況，然后再做出擬人化決策。所以，相應(yīng)的政策應(yīng)大力支持研究智能決策與環(huán)境感知技術(shù)。只有在智能決策領(lǐng)域和路況環(huán)境感知領(lǐng)域同時取得技術(shù)突破，無人駕駛汽車才能夠真正實現(xiàn)里程碑式的發(fā)展。

(二)在保證性能的基礎(chǔ)上最大限度地降低成本

無人駕駛汽車會給人類和社會的發(fā)展帶來諸多便利而且經(jīng)濟效益和社會效益也十分可觀，比如降低交通事故率、共享交通資源進而提高出行效率等。然而無人駕駛汽車需要使用傳感器、雷達、攝像頭、高精度定位導(dǎo)航系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、人機交互系統(tǒng)等大量昂貴設(shè)備，極高的成本會成為無人駕駛汽車應(yīng)用過程中的巨大障礙。要解決這個問題，首先要通過技術(shù)創(chuàng)新降低無人駕駛汽車的設(shè)備成本，然后借鑒新能源汽車應(yīng)用的成功模式：一是建立示范園區(qū)，以點帶面輻射推廣，通過增加使用數(shù)量來降低成本；二是進行資金補貼，等技術(shù)成熟后，通過減少補貼機制來刺激廠家降低生產(chǎn)成本[6]。

(三)加快車聯(lián)網(wǎng)和智能交通系統(tǒng)的建設(shè)

車聯(lián)網(wǎng)和智能交通系統(tǒng)能將人、車、路綜合起來，用系統(tǒng)的觀點進行考慮，將計算機、互聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)、控制技術(shù)綜合運用于交通系統(tǒng)中，并能夠緩解城市的交通擁堵，提高交通安全水平，使無人駕駛汽車預(yù)知道路環(huán)境的信息[7]。可以說，車聯(lián)網(wǎng)和智能交通系統(tǒng)是無人駕駛汽車技術(shù)發(fā)展的催化劑。此外，提高網(wǎng)絡(luò)的加載速度并擴大其所覆蓋的范圍以及保證網(wǎng)絡(luò)連接時的穩(wěn)定性，這些也都將是無人駕駛汽車技術(shù)得以應(yīng)用的必備要素，同時要提高網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)，減少網(wǎng)絡(luò)黑客侵入無人駕駛汽車的風險。

(四)積極構(gòu)建相關(guān)的法律法規(guī)保障體系

面對國外先進的立法實踐，我國立法機關(guān)應(yīng)當開展相關(guān)研究，借鑒發(fā)達國家立法成果并結(jié)合現(xiàn)存規(guī)范，加快我國的無人駕駛汽車立法并規(guī)范無人駕駛汽車的保險險種和費率。針對事故責任判定，可能需要在無人駕駛汽車中安裝功能強大的黑匣子，以便發(fā)生事故后通過數(shù)據(jù)分析進行責任界定[8]。如何評價智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)，需要制訂相應(yīng)的技術(shù)標準來進行衡量，技術(shù)標準的提出必須建立在大量的實驗數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上[9]。當今，無人駕駛汽車的國際競爭越來越激烈，現(xiàn)在一些企業(yè)已研制出成型的無人駕駛汽車，假如無法讓其合法地進行開放式的實際道路測驗，一是會阻礙我國無人駕駛汽車的發(fā)展并導(dǎo)致落后于國外發(fā)展水平，二是無法解決無人駕駛汽車偷偷上路測驗所產(chǎn)生的安全風險。

四、結(jié)語

無人駕駛汽車是一把雙刃利劍，我們更應(yīng)用辯證的思想去對待它。我們決不能因為無人駕駛汽車帶來的高效和便捷，進而放松對無人駕駛汽車技術(shù)潛在風險的警惕，也更不能因噎廢食，因為無人駕駛汽車技術(shù)存在許多挑戰(zhàn)從而放棄研制無人駕駛汽車的工作。隨著人類的不懈努力以及科技的不斷進步，無人駕駛汽車終將會駛?cè)肴祟惖娜粘Ｉ钪?，它將會從根本上改變?nèi)祟惖鸟{駛方式，它的應(yīng)用將極大減少駕駛壓力、提高出行安全，并為減輕交通擁堵開辟出新的解決方式，為社會的進步和人類的發(fā)展帶來更多便利。

[1] 陳慧巖,雄光明,龔建偉,等.無人駕駛汽車概論[M].北京：北京理工大學(xué)出版社,2014.

[2] 段建民,石慧,戰(zhàn)宇辰.基于機器視覺篩選GPS衛(wèi)星信號的無人駕駛汽車組合導(dǎo)航方法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,(1):111-114.

[3] 王雪玉.百度無人駕駛汽車：符號意義大于實際意義[J].金融科技時代,2016,(1):77-87.

[4] 王晨曦.爭奪無人駕駛測試場[J].經(jīng)營者,2016,(6):69-70.

[5] 李德毅.網(wǎng)絡(luò)時代人工智能研究與發(fā)展[J].智能系統(tǒng)學(xué)報,2009,(1)：1-6.

[6] 王欽普,趙佳,趙浩.無人駕駛汽車發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與建議[J].客車技術(shù)與研究,2016,(6):2-6.

[7] 魏明哲,魏云霄.智能無人車綜合控制系統(tǒng)[J].電子世界,2017,(3):197-199.

[8] Greenblatt N A.Self-driving cars and the law[J].IEEE Spectrum,2016,(2)：46-51.

[9] 張亞萍,劉華,李碧鈺.智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)與標準發(fā)展研究[J].上海汽車,2015,(8)：55-59.