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                  加快研发测试 “无人驾驶”汽车何时上路

                  2019-04-12 08:54:51 来源: 中国新闻网(?#26412;?
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                  (原标题:中外企业加快研发与测试 “无人驾驶”汽车何时上路)

                  当前,L1和L2级别半自动驾驶已经大规模量产;L3级将在今年落地,明年会有更多应用;L4级也有一些龙头企业在积极探索。但是,针?#28020;?030年左右就可实现无人驾驶产业化”的预测,专家则持谨慎态度。要真正实现完全意义上的无人驾驶,还面临着安全、成本等一系列难题,需要产业界和全社会合力推动解决

                  没有方向盘,没有油门和刹车,内部形同客厅,车内感应器会分析周围情况,并巧妙地穿过步行者和停放的汽车,有序前进……4月2日,一辆无人驾驶汽车在湖北襄阳新落成的国家智能网联汽车产?#20998;柿考?#30563;检验中心吸引了不少参加“智行隆中”活动的嘉宾试乘体验,引起众人啧啧称赞。

                  东风汽车集团有限公司副总经理尤峥介绍,这是东风与华为?#39184;?#30740;发的首款集成LTE-V/5G无人驾驶汽车Sharing-VAN,该车不仅可以用于载客,还可应用于智慧物流、移动零售等场景。近年来,随着新一代信息?#38469;?#19982;汽车产业加速融合,国内外企业纷纷加快无人驾驶汽车研发与测试。无人驾驶汽车也再次成为热议话题,它究竟离我们还有多远?

                  “没有想象得那么快”

                  清华大学苏州汽车研究院院长成波说,智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,融合现代通信与网络?#38469;酰?#23454;现车(V)与人、车、路、云等(X)智能信息交换和共享,使车辆具备复杂环境感知、智能化决策、协同控制功能,能实现安全、节能、环保、舒适行驶,逐?#25945;?#20195;人操作的新一代汽车。

                  据介绍,国际汽车工程师学会构建了自动驾驶的六级分类标准:L0指人工驾驶;L1至L4的驾驶过程均由驾驶员与系统合作,或?#19978;?#32479;部分完成;L5则是指完全自动驾驶,即无人驾驶。

                  ?#36824;?#38024;?#28020;?030年左右就可实现无人驾驶产业化”的预测,成波则持谨慎态度。“无人驾驶?#20146;?#21160;驾驶的最高境界,半自动化不等于真正的无人驾驶。”成波说,部分替代人或在局部区域替代人驾驶,乐观一点到2025年就可以实现。比如,自动泊车等功能不难做?#20581;?/p>

                  “当前,L1和L2级别的半自动驾驶已经大规模量产;L3级将在今年落地,明年会有更多应用;L4级也有一些龙头企业在积极探索。”成波举例说,去年奥迪推出了世界第一台量产的L3级自动驾驶汽车奥迪A8;韩国起亚发布了L4级智能驾驶概念车NiroEV;日产发布的“量产版”IMX概念车也宣称搭载了L4级智能驾驶。“但是,距离真正实现L5级无人驾驶,恐怕并没有大家想象得那么快。”

                  英国汽车制造商和贸易商协会也指出,鉴于目前的?#38469;?#36335;线和?#23548;?#24212;用情况,完全自动驾驶直至2035年之前都不太可能实现。

                  安全仍?#20146;?#22823;问题

                  “无人驾驶汽车能不能实现,最大的挑战在于安全。”成波说,随着信息?#38469;?#19982;汽车?#38469;?#30340;融合,汽车安全已从被动安全升级到主动安全,从碰撞安全升级到行驶安全、功能安全和信息安全。

                  目前,无人驾驶汽车基本上不设防,存在ECU、Can-bus总线、车内通信、车载T-Box、手机和车机APP、远程服务提供商TSP、车载综合信息处理系?#22330;VI等7个?#36824;?#20987;面,以及电控单元、智能钥匙、胎压监控等超过30个?#36824;?#20987;点,“在大面积联网使用时,汽车既可造福人类,也有可能带来危险。”成波说。

                  “如果没有安全底线,就很难大规模产业化。”成波认为,人工智能虽然可以感知、理解、识别复杂的环境,但也很难做到万无一失,不可能完全避免交通事故。因此,还需要通过深度学习、用大数据反复训练。

                  近年来,特斯拉自动驾驶(L2)在全球发生多起?#26053;?#20107;故。研究发现,在路面放置干扰标识,可以轻而易举地使自动驾驶系统作出错误判断,甚至驶上逆行车道。?#28304;耍?#29305;斯拉回应称,驾驶员可随时通过人工操作方向盘或刹车来纠正。专家指出,这?#20174;沉四殼白?#21160;驾驶?#38469;?#20173;然不能将驾驶员的双手从方向盘上“解放”。

                  此外,自动驾驶?#38469;?#36208;向产业化还面临着成本难题。比如,一个激光雷达就要7.5万美元,比一辆普通车还贵。谷歌无人驾驶汽车仅激光设备和雷达感应器成本就在50万美元到70万美元,再加上特定的机械手等,一辆车成本至少200万美元,目前难以大规模推广应用。

                  产业化需多方给力

                  “尽管无人驾驶汽车在10年之内还难以大规模应用,但企业不能因此?#29260;?#23545;无人驾驶?#38469;?#30340;研究和路试。”清华大学汽车研究所所长陈全世表示,“?#38469;?#36827;步需要时间,需要不断试错,更何况无人驾驶是未来汽车产业发展大趋势,代表着行?#23548;际?#21046;高点”。

                  产业变革主要来自?#38469;?#39537;动和需求拉动。无人驾驶汽车可有效减少由于酒驾、疲劳驾驶、超速等人为因素造成的交通事故,同时能提高车辆利用率,减轻对环?#36710;?#27745;?#23613;?#22240;此,无人驾驶汽车不仅已成为产业变革的重要力量,更是国家间未来产业竞争的重点之一。从全球?#27573;?#30475;,美国、?#20998;蕖?#26085;本、中国等工业大国无不高度重视智能网联汽车产业,企业也重金布局,抢?#22025;?#26469;产业制高点。

                  “目前,在无人驾驶汽车产业化道路上,传统车企占据优势。”成波告诉记者,谷歌目前已完成超过400万英里自动驾驶道路测试,在美国凤凰城等地推出了自动驾驶出行服务。通用汽车在旧金山推出自动驾驶出租车服务,全面转型出行服务企业,目标是面向toB市场,直接发展量产L4级自动驾驶。

                  安全问题如何破解?#20426;?#19968;定要通过不断测试来解决。”成波表示,与传统汽车可靠性测试不同,无人驾驶汽车应该基于场景,提升决策感知系统对于功能安全、信息安全的环境适应?#28020;?/p>

                  “无人驾驶既有基于单车智能的自动驾驶,也有通过网联方式实现的远程驾驶,即网联式驾驶。”华为汽车行业解决方案部总经理何利扬表示,行业的长足发展最终要靠多方发挥优势、取长补短,这?#24425;?#21326;为携手东风汽车和国家智能网联汽车产?#20998;柿考?#30563;检验中心开展战略合作的主要原因。

                  此外,无人驾驶汽车要走向大规模应用,?#32929;?#21450;道路基础设施建设、法律法规完?#30130;?#20063;涉及人?#20146;?#36523;交通意识和法律法规意识的培养,需要统筹解决?#38469;酢?#21830;业、法律法规、城市治理等各个方面的问题。

                  侯杰 本文来源:中国新闻网 责任编辑:侯杰_NA3556
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