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4月28日，北京市智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)政策先行區(qū)正式對(duì)外發(fā)布《無(wú)人化載人示范應(yīng)用通知書(shū)》，首次允許自動(dòng)駕駛車(chē)輛“方向盤(pán)后無(wú)人”。

這讓中國(guó)自動(dòng)駕駛朝著“無(wú)人化”邁出一大步。

大洋彼岸的步子邁得更大。

當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月10日，美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)發(fā)布了關(guān)于自動(dòng)駕駛（ADS）汽車(chē)的最終規(guī)定，美國(guó)量產(chǎn)無(wú)人駕駛汽車(chē)從此可以沒(méi)有方向盤(pán)、剎車(chē)踏板等控制部件。

在當(dāng)下這個(gè)時(shí)間點(diǎn)，中美兩國(guó)幾乎同時(shí)在自動(dòng)駕駛政策上踩下一腳油門(mén)，并非出于偶然，而是技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展到達(dá)了一個(gè)臨界點(diǎn)。

自動(dòng)駕駛加速，為什么是現(xiàn)在？

汽車(chē)工業(yè)用了100多年時(shí)間，逐步形成了一個(gè)基于燃油技術(shù)的成熟產(chǎn)業(yè)，不論從技術(shù)、產(chǎn)業(yè)鏈，還是從商業(yè)模式角度看，都已經(jīng)非常成熟了。

然而，“百年未有之大變局”的時(shí)代引發(fā)共振，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)開(kāi)始了以電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化、低碳化為特征的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，在這一過(guò)程中，汽車(chē)的技術(shù)要素也在變化，從過(guò)去的發(fā)動(dòng)機(jī)、離合器、變速箱等這樣的工程機(jī)械要素為主，逐步擴(kuò)大，囊括了電化學(xué)（電池）、半導(dǎo)體芯片、人工智能算法、互聯(lián)網(wǎng)軟件等眾多全新技術(shù)要素，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)也隨之轉(zhuǎn)型成為一個(gè)全新的交叉型產(chǎn)業(yè)。

中國(guó)工程院院士、清華大學(xué)智能科學(xué)講席教授、智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(zhǎng)張亞勤指出，讓汽車(chē)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛的夢(mèng)想，只有在人工智能發(fā)展到一定階段才能實(shí)現(xiàn)。

從人工智能技術(shù)自身的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，它和汽車(chē)自動(dòng)駕駛可謂“天作之合”。只有在目前物理世界的數(shù)字化的大背景下，我們才可能擁有足夠量級(jí)的、可供支撐汽車(chē)自動(dòng)駕駛的大數(shù)據(jù)。城市在數(shù)字化、交通也在數(shù)字化，大量路側(cè)感知設(shè)備，給深度學(xué)習(xí)提供了豐富的大數(shù)據(jù)支持。大數(shù)據(jù)、算法突破、算力大幅提升，這三者完美結(jié)合，才使汽車(chē)自動(dòng)駕駛成為可能，從而徹底重塑汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的格局與面貌。

人還是機(jī)器？辯證看待安全

生產(chǎn)力的發(fā)展與生產(chǎn)關(guān)系相互作用，技術(shù)的進(jìn)步從來(lái)不只是技術(shù)問(wèn)題，更是復(fù)雜的社會(huì)問(wèn)題，公共安全與社會(huì)接受度是必需考慮的重要維度。

就在北京市《無(wú)人化載人示范應(yīng)用通知書(shū)》發(fā)布后不久，一張百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼CEO 李彥宏的朋友圈截圖在網(wǎng)上流傳。

“無(wú)人駕駛肯定會(huì)出事，甚至?xí)鏊劳鍪鹿?，只是這個(gè)概率比有人駕駛低多了?！崩顝┖甏朔硎?，或意在影響大眾對(duì)安全的認(rèn)知，呼吁重視自動(dòng)駕駛政策滯后問(wèn)題。

“要低至少一個(gè)數(shù)量級(jí)”，張亞勤院士跟評(píng)，無(wú)人駕駛比有人駕駛更安全，這既是統(tǒng)計(jì)事實(shí)，也是業(yè)內(nèi)共識(shí)，但與對(duì)公眾認(rèn)識(shí)來(lái)說(shuō)，可能還是反直覺(jué)的。

去年12月，中汽中心、同濟(jì)大學(xué)、百度三方曾聯(lián)合《自動(dòng)駕駛汽車(chē)交通安全白皮書(shū)》，通過(guò)國(guó)內(nèi)最大的道路交通數(shù)據(jù)庫(kù)CIDAS，篩選出2011年至2021年因乘用車(chē)導(dǎo)致的6967場(chǎng)事故，發(fā)現(xiàn)約81.5%的乘用車(chē)事故是人為因素導(dǎo)致，其中，約79.9%是主觀錯(cuò)誤，約20.1%是由于駕駛?cè)四芰κ芟蕖?

具體而言，駕駛?cè)酥饔^錯(cuò)誤可分為未按規(guī)定讓行、車(chē)速過(guò)快、違規(guī)使用車(chē)道、酒駕、違反交通信號(hào)以及疲勞駕駛。其中，未按規(guī)定讓行占比高達(dá)43.4%。

駕駛?cè)四芰κ芟蘅杉?xì)分為未留意其他交通參與者的行為、沒(méi)有保持安全距離、駕駛熟練度低、其它錯(cuò)誤駕駛行為。

由此可以發(fā)現(xiàn)，絕大部分事故原因與人的違規(guī)緊密相關(guān)。

機(jī)器不受疲勞和情緒影響的，其相對(duì)完善的決策規(guī)劃能確保車(chē)輛按照交規(guī)行駛，這意味著能夠大幅減少人類(lèi)駕駛的主觀錯(cuò)誤，避免80%的事故致因。

另一個(gè)重要層面是感知，人類(lèi)在駕駛中，主要是用雙眼來(lái)接受信息的。

理論上，多傳感器的融合可以獲取到比人眼更多、更高維度的數(shù)據(jù)，可以感知到肉眼不可見(jiàn)的物體。

激光雷達(dá)可以直接采集距離信息，實(shí)現(xiàn)三維環(huán)境匹配及盲點(diǎn)探測(cè)；攝像頭可以實(shí)現(xiàn)物體的快速辨認(rèn)和車(chē)道識(shí)別，所采集的信息包含色彩和更多細(xì)節(jié)；雷達(dá)可以進(jìn)行速度和距離的測(cè)量，發(fā)出碰撞預(yù)警并進(jìn)行緊急制動(dòng)。所有傳感器聯(lián)合起來(lái)構(gòu)成對(duì)車(chē)輛所處環(huán)境全方位的立體掃描。

這是現(xiàn)階段自動(dòng)駕駛中機(jī)器可以超越人的環(huán)節(jié)。

“基于行業(yè)的普遍共識(shí)，對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性要求至少要高于人類(lèi)駕駛一個(gè)數(shù)量級(jí)，達(dá)到99.99999%的水平”，張亞勤曾在采訪中表示。