進入2019年，自動駕駛熱度持續攀升。

　　天津、常州、長沙等地陸續為不同類型的自動駕駛車輛發放路測牌照，廣東、武漢等地也相繼發布智能網聯汽車道路測試管理規定，為自動駕駛商業化提前鋪路。

　　無人駕駛已經“在路上”，許多專家對此充滿信心。從先鋒概念到路測實驗，從破解技術瓶頸到探討政策法規，“扔掉方向盤”的無人駕駛時代正加速到來。

　　無人駕駛汽車已“上路”

　　車身“長”滿傳感器，自動變道、轉彎，前方有車輛自動減速避讓……近日，濟南市5G通信智能網聯汽車測試道路正式開放，由中國重汽集團研發的無人駕駛公交車在全長4.8公里的測試道路上進行了公開路測。

　　可別小看了它的“本領”：作為國內首批獲得自動駕駛路測牌照的企業，中國重汽無人駕駛公交車集自動駕駛系統、車聯網系統、平臺監控系統、安全控制系統、自動開關門系統和到站自動停車系統于一體，配有激光雷達、高清攝像頭、組合導航定位、智能計算單元等電子設備，能實現道路交通環境360度感知，即便是在夜間、大霧、雨雪等復雜情況下，也可保持良好的工作狀態。

　　稍早前，一輛張貼“蘇D0002試”測試牌照的紅色巴士，搭載眾多智能駕駛設備和首批13位乘客，不緊不慢地行駛上了常州市天寧區的測試路段。

　　測試行駛時，試駕車的車速為每小時20至30公里，當兩側出現車輛匯入、超車時，會根據路況信息減速、加速，靈活避讓，并保持安全距離;當行駛至路口時，試駕車遇到紅燈能很快停下，綠燈亮起后又繼續自動前進。

　　行駛在武漢開發區龍靈山公園中的“阿波龍”無人駕駛小巴則更進一步，這個全國首個無人駕駛商業示范運營項目，正式進入運行階段。

　　據了解，這輛無人駕駛小巴由百度聯合廈門金龍汽車集團股份有限公司聯合研發、制造，車上裝有毫米波雷達、攝像頭等，可以精確識別路面的交通線、車輛及行人，其定位精度達厘米級，可通過車載計算中心作出決策，實現無人駕駛。

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　　“把這些新聞串聯起來，人們突然意識到，曾經還停留在電影大片里的無人駕駛汽車，已經踩下‘油門’開始在現實生活中‘上路’了。”河北科技大學信息科學與工程學院副教授王震洲說。

　　為迎接“飛馳而來”的無人駕駛汽車做準備，目前，在我國的許多城市，如北京、上海、杭州、深圳、廣州等地，都相繼開放了道路實測，啟用封閉測試場的地方則更多。在歐洲，一些志愿者家庭還參加了自動駕駛汽車在公共道路上的測試。美國已有十幾個州開放了公共道路測試，其中，加州還允許開展車上無駕駛員的測試。

　　“2018年3月，上海發放了全國首批自動駕駛汽車開放道路測試號牌。與國外相比，國內車企積累的路測里程總數還有待大幅提升。”王震洲說，各地雖陸續允許車企到開放道路測試，但所開放的道路場景庫還不豐富，目前在特殊天氣、環境下的數據積累依然不夠，“比如一些已放開自動駕駛車輛上路測試的城市仍然禁止在雨雪天或夜間測試，高速公路、中心城區的路測也仍未放開。”

　　無人駕駛汽車已經“上路”，人們關心何時才能“扔掉方向盤”?

　　回答這個問題，“硅谷鋼鐵俠”埃隆·馬斯克給出的答案，讓許多人看到了希望：“預計到今年年底，特斯拉將實現完全自動駕駛功能，這意味著(無人駕駛汽車)今年將能夠在停車場找到你、接你，并不受干擾地把你送到目的地。”

　　無人駕駛汽車“暢行”還需再闖關

　　時至今日，許多人還對發生在2018年的一起交通事故記憶猶新：在美國亞利桑那州坦佩市，一名女子被Uber無人駕駛測試車撞倒后不治身亡，成為全球首例無人駕駛車輛致行人死亡的事故。

　　“怕它不來，又怕它亂來。”這是很多人面對無人駕駛汽車時的復雜情緒。當人類“空”出駕駛位，無人駕駛汽車會帶來新的危險嗎?

　　“首先，我們必須承認，不管是否有駕駛員存在，也不論是乘坐飛機、火車還是輪船，世界上都沒有100%安全的交通工具。安全總是相對的，在絕大多數情況下，電腦的反應速度是人腦所不能比的。”王震洲說。

　　他舉了個例子：遇到突發情況時，普通人踩剎車的反應速度大約是0.4秒，而無人駕駛汽車在5G場景下的反應速度甚至不到1毫秒。“長遠來看，隨著技術、設備的不斷完善升級，無人駕駛汽車必將贏得越來越多人的信任。”王震洲說。

　　專家認為，由于車聯網技術涵蓋汽車、信息技術、交通、通信等多個行業，如何對人、車、路的信息進行高效收集、分析、利用，使其協同發揮作用，將成為未來無人駕駛汽車發展的重中之重，“僅就目前而言，全工況的無人駕駛技術仍處于研發階段，最終的實用性測試和驗證還需要較長時間。”

　　而除了道路交通安全，無人駕駛汽車的信息安全同樣引人關注。

　　有人曾對2018年中國消費者智能互聯汽車認知進行調查，數據顯示，有28%受訪者擔心遭受黑客的攻擊，導致車輛智能網聯系統紊亂或失效;還有23%消費者擔心車上娛樂互動APP太多，給車輛安全行駛帶來隱患。

　　部分企業已經有了積極行動。去年，百度宣布成立了“Apollo汽車信息安全實驗室”，隨后發布國內首個自動駕駛領域的安全報告，并集聚各方面人才，就該領域的信息安全問題展開交流與探討。

　　為了及時升級修復智能汽車安全問題，特斯拉與白帽黑客和安全研究人員建立了穩定的合作關系，他們定期將漏洞報告給特斯拉，從而快速修復這些漏洞。與此同時，通用汽車也發布了一項高額的漏洞懸賞計劃，目的是讓白帽黑客為其挖掘潛在的網絡安全問題和產品的潛在弱點。

　　“傳統汽車要解決物理安全問題，聯網汽車要解決網絡攻擊問題，智能汽車要解決全方位的黑客入侵問題。想讓無人駕駛汽車‘跑’進生活，信息安全已不再是可有可無的‘附屬品’，而是關鍵基礎。”王震洲說，“畢竟，誰都不想在舒適汽車里‘吃著火鍋唱著歌’時，突然被黑客劫持。”

　　通關“上路”，無人駕駛汽車還面臨法律和道德的雙重困境。

　　仍以Uber無人駕駛測試車的這起意外事故為例，當行人被撞傷致死，人們爭論：到底該歸咎于汽車制造商，還是追究運營商的責任?

　　“雖然技術發展突飛猛進，但不可否認，無人駕駛汽車和目前全球的政策法律仍未‘同步’。”王震洲說，一方面，無人駕駛汽車在運行過程中難免犯錯，由于出現故障而導致的事故，怎樣厘清責任主體及保險賠付等仍是需要探索的問題;另一方面，無人駕駛技術如果將保護車輛和車內人員作為第一要務，可能會傷及其他人，而這又會涉及交通道德問題。

　　想象一下這樣的場景：在喧囂的城市公路上，一輛剎車失靈的無人駕駛汽車朝5名行人飛馳而去，要挽救他們的生命，唯一的方法就是調轉車頭，但這樣卻會撞死另一個無辜的人。

　　專家表示，設計類似的“道德困境”是為了更好地收集數據，正確看待這個問題，人們應將討論重點轉向風險分析，即作出怎樣的選擇能使風險變得更大或更小，而不是說誰會死亡。

　　無人駕駛汽車“駛”入生活尚需時日

　　雖然無人駕駛汽車讓人“又愛又恨”，既有安全上的顧慮，也有法律法規上的不完善，但不可否認，其未來的發展趨勢已經不可逆轉。大規模量產或商業化上市，或成緊跟無人駕駛汽車路測后的一個全新階段。

　　為了明晰發展路線，業內普遍將自動駕駛汽車分為L0到L5級，L0級即是傳統的人工駕駛，L1到L5級則分別是輔助駕駛、部分自動駕駛、條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛。L4和L5級可統稱為“無人駕駛”。

　　“目前，轉型中的傳統車企和互聯網造車新勢力所瞄準的自動駕駛等級，主要集中在L3級、L4級和L5級。”王震洲說。

　　這是一個巨大的市場空間。據普華永道機構預測，從2020年基本沒有L4和L5級，到2025年，全球7500萬輛汽車銷量中，L4級汽車大概能到600萬輛;到2030年，全球汽車銷量大約是8200萬輛，其中，L4級2800萬輛，L5級1200萬輛。按預測，到2030年，中國的L4級+L5級車能達到3310萬輛。

　　“盡管無人駕駛技術已經取得了許多突破性進展，但要實現大規模量產，‘跑’進生活還需要一段時間。”王震洲說。

　　他舉了一個例子：傳感器就像人的眼睛、鼻子、耳朵，其好壞直接影響無人駕駛汽車的品質。比方說激光雷達，它目前的產業成熟度還不高，量產水平上不去，價格成本也比較高。但從整個產業發展來看，隨著技術逐步走向成熟，其性價比會越來越高。此外，還有毫米波雷達、超聲波雷達等傳感器，未來都將融合發展，就像“人”一樣，無論白天黑夜、風霜雨雪，使汽車都自如應對。

　　想讓無人駕駛汽車一路暢行，光靠汽車自己去“觀察”還不夠，城市路邊的傳感器也需要與它隨時“交流”。“我們看到各種各樣的地磁線圈，路邊的攝像頭，甚至也有一些雷達設備，都屬于大的傳感器范疇。”王震洲說。

　　專家表示，無人駕駛汽車的普及是一項系統工程，需要核心技術的升級、道路交通設施的完善、信號的改造、5G通信的普及等等，只有各因素都同步前進，無人駕駛的市場應用才能迎來騰飛，“在未來，人們在車里感受到的更多是一種生活方式，而不再是駕駛體驗。這是一個漸進過程，但終會到來。”