浅谈限制智能驾驶汽车发展的因素

浅谈限制智能驾驶汽车发展的因素

“大概2025年，在一定局部区域内能够实现无人驾驶，但真正实现完全智能驾驶的时间，没有想象的那么快。”清华大学苏州汽车研究院院长成波对记者表示，智能驾驶最 大挑战是需要解决安全问题，虽然人工智能对复杂环境进行感知和识别的能力比人的能力更强，但很难做到万无一失。此外，目前针对智能驾驶的政策、法律法规以及配套的基础设施都还不完善，智能驾驶真正实现商业化落地还有很长的路要走。

可以说绝大多数智能软件都不具备人类的“本能”，或许“本能”是人类能区别于其他的根本。在智能驾驶里，一切过程都是僵化并且提前规划好的，但难免还是有1%的时间会遇到突发事件，人类可以依靠本能处理，这个本能的瞬间是人类具备的先天性的短时间处理大量复杂信息的能力。由于这种担心，人类并不愿意将智能驾驶快速引进，因为即便只是有1%的不可控，一旦在公共街道上出现故障，必然“人命关天”，所以现在智能驾驶虽然有所进步，但大多都处在人烟稀 少的地方，比如农田、矿场，这些地方有既定线图也有既定速度，发生意外伤亡也可以降到最 低。

技术的迅速发展和量产的缓慢进行本身就是一种矛盾，而智能驾驶立法则正取决于其矛盾有多尖锐。当前，第 一层矛盾则是车企在无人驾驶上投入了高昂费用，却迟迟无法从市场中得到对等的回报。另一层矛盾是消费者已经用钱为技术买单，但相关技术却无法发挥应有的作用。这样的矛盾都将成为加速立法的重要因素。

全智能驾驶的诞生就是为了将驾驶人从方向盘上解放。因此，基于这样的初衷，原有道路交通安全法中“驾驶员不得拨打接听手持电话”、“不得连续驾驶超过4小时未停车休息”、甚至“驾驶员不得无证驾驶”等等都成了需要重新审视的问题。仅是修改现有的法律很难同时满足智能驾驶车辆和传统车辆。没有健全的法律，全智能驾驶车辆是商业化落地几乎不可能。

智能驾驶技术的本质是用机器视角去模拟人类驾驶员的行为，其技术框架可以分为三个环节：感知层、决策层 和执行层，具体涉及传感器、计算平台、算法、高精度地图、OS、HMI等 多个技术模块。目前智能驾驶L3商业化技术已经成熟，L4级/L5级加速发展进入验证试点阶段。