導語：如何才能寫好一篇無人駕駛汽車，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

無人駕駛世界”進入倒計時

在題為《無人駕駛汽車技術：如何最大化實現其社會效益》的報告中，蘭德公司認為，在十至十五年內，無人駕駛汽車將得到大規模應用，其技術保障是汽車的智能化。

無人駕駛汽車的研究歷史有三個階段：1980到2003年的第一階段，研究界對于如何實現無人駕駛汽車存在兩個思路：一是針對路，通過自動化公路基礎設施實現，二是針對車，通過汽車智能化實現；2003到2007年的第二階段，美國國防部先進項目研究局（DARPA）舉行了三次無人駕駛汽車挑戰賽，促進業界與學界的合作，使研究取得質的飛躍，確定了汽車智能化的方向；2007年之后是第三階段，私營部門開始進入無人駕駛汽車研發。

如今，在這一領域逐鹿的主要有三路人馬。一類是IT企業，如谷歌和蘋果。谷歌在2010年10月研發出全球第一輛無人駕駛汽車，并在2014年1月初宣布成立“開放汽車聯盟”，其目標是將安卓操作系統引入車載系統。蘋果于2013年iOS in the Car計劃，期望將iOS7系統全面整合至汽車車載平臺。第二類是車企，面對IT企業的跨界“入侵”，車企當然不愿放松對汽車的主導權。大部分車企都制訂了上市時間表，比如尼桑和日產最近宣布將在2020年銷售無人駕駛汽車。最后一類是電信運營企業。無人駕駛汽車的車車通信、車路通信是重要問題，3G/4G移動網絡是重要的通信渠道之一，因此電信運營商也不愿放過在其中分一杯羹的機會。

“交通革命”影響未來城市格局

無人駕駛汽車將是一場“交通革命”。麥肯錫全球研究所最新的研究報告顯示，在未來12項可能改變生活、企業與全球經濟的顛覆性科技中，居于第六位的是“自動或半自動導航與駕駛交通工具（即無人駕駛汽車）”。

零事故、零排放、零堵塞是無人駕駛汽車的終極目標，也是其被看好的主要原因。蘭德公司報告指出，人工駕駛汽車具有很大的負外部性，一個司機駕駛汽車1萬英里，除了己耗費的時間等成本外，單交通堵塞、事故等社會成本平均達1300美元。無人駕駛汽車將能有效解決這一問題。

首先，無人駕駛汽車能極大減少交通事故率。司機失誤是當前交通事故的主因，2011年，美國酒駕造成的交通事故占到交通事故總量的39%。無人駕駛汽車解放了人的雙手，汽車的安全性也大大提升；其次，無人駕駛汽車可減少交通堵塞，這是因為它的運行效率高、交通事故少；再次，無人駕駛汽車將改善土地資源的使用，既然人們不用親自駕車，那么就能忍受住地與工作地的通勤距離變長。這一方面可能會使郊區和遠郊興起，改善城市中心用地緊張局面，另一方面可使多人共享，降低個人汽車保有率，節省停車空間；最后，無人駕駛汽車可以節能，僅在加速和減速上就可省油4%-10%；此外，因事故減少，汽車重量可造得更輕，這既省油，又鼓勵電能、生物能等新能源的應用。

不過，一批之前在駕車上被邊緣化的人，比如殘疾人、老人和小孩，都能使用無人駕駛汽車，這可能使全社會的汽車行駛里程增加。無人駕駛汽車還可能搶走公共交通的生意，并使經營“事故經濟”的交通保險等行業遭受沖擊。

決策者面臨“挑戰”

無人駕駛汽車的發展勢頭引起監管層的注意，并給決策者帶來挑戰。美國一些州及歐盟已經開始進行測試并制定關于無人駕駛汽車的初步法案。谷歌的無人駕駛汽車已安全行駛超過50萬公里，歐盟已擇定5座代表性城市，于2014年2月正式啟動無人駕駛出租車示范項目。

“對無人駕駛汽車的監管不宜過早。”蘭德公司說，早期的監管可能落后于技術發展，過嚴的監管可能制約無人駕駛汽車，而且各地太早制定監管政策，不利于今后建立統一監管標準。報告認為，一旦無人駕駛汽車的表現與人工駕駛汽車的平均表現相當，監管層就應當放行，不應等到其技術達到完美狀態再開閘上市。

不過，蘭德公司報告指出，決策者應對無人駕駛汽車帶來的挑戰未雨綢繆。

篇2

現在貨運無人機可能還不適合大面積部署，但在一些特殊情況下，無人機還是展示出了很大的優勢，例如迅速遞送醫療用品。德國的Defi-Copter項目正嘗試通過自動控制的無人機向偏遠地區第一時間遞送用于急救的心臟除顫器，一架無人機的服務半徑可以達到10km，到達目的地后無人機將帶著降落傘的心臟除顫器拋下。無論是像Defi-Copter所用無人機的開發公司Height-Tech、Aibotix和Microdrones這些德國公司，還是像Linkall這樣的國內創業公司，都早在幾年前就開始進行無人機研發了。無人機在快遞以外的領域也更早地投入了應用，例如航拍以及檢測風力發電機、橋梁或者輸電線纜，甚至在大型活動中對人群進行監控。我們可以用300歐元就能從Parrot公司買到玩具無人機，或者也可以像DHL一樣花40 000歐元從Microdrones公司買一架md4-1000。專業無人機的高價格并非因為他們的飛行組件，而是由一些附加設備導致的，例如Microdrones md4-1000上通常加裝的設備，除了攝像頭以外，還包括熱成像鏡頭和氣體檢測組件。除了這些附加設備之外，各種無人機上的飛行組件并無太大區別，它們大都是由螺旋槳提供動力，并由一些傳感器協助控制，例如檢測無人機方向的陀螺儀和檢查與周圍障礙物距離的超聲波傳感器。這些傳感器收集的信息會交由機上的小型電腦進行處理，并對飛行做出控制。Parrot無人機上就搭載了1GHz ARM Cortex A8處理器和1GB的內存。

無人機的控制方式基本上分為手動遙控和軟件自動控制兩種。Microdrones的無人機會根據Google的衛星地圖或者無人機自身航拍的圖片來決定飛行線路。在POI-Orbit模塊的幫助下，它也可以自動圍繞某個物體盤旋，例如在風力發電機檢測中，無人機就可以環繞其中一個發電機拍下多個角度的照片。

美國交通部發言人表示，即使無人機能夠自動駕駛，但仍然需要將使用范圍限定在用戶的視線范圍之內，以防發生事故。另外，無人機的飛行高度不得超過100m，無人機也不得進入私人領地。在這些規定范圍內，私人可以自由使用無人機，而商業使用則需要各州航空管理局的批準。除了這些政策上的限制之外，快遞無人機還要解決一些應用上的問題，例如，收件人是否需要有特殊的無人機降落區？怎樣防止對無人機的攻擊以及對貨物的偷盜？亞馬遜和DHL都沒有給出答案，他們的快遞無人機現在也還只是一個技術試驗而已。

雷達、攝像頭操控汽車

自動駕駛無人機要避免被風卷走或者撞到樹上已經是一項技術活兒了，但這跟全自動無人駕駛汽車比起來還是小巫見大巫。無人駕駛汽車所處的環境要復雜得多，有狹窄的街道、交通規則、交通信號燈和標識，還有一些非理性的行為和無法預測的生物。所以自動無人駕駛汽車的普及就更像科幻小說里面的場景了。如果全部交通都自動化，那么在理想狀態下，就再也不會出現堵車、交通事故和停車等難題，而且將會大大減輕交通造成的環境壓力，而人們的出行也將會更廉價、更便捷。

但這個設想離現實還有很長的一段距離，它所需的人工智能方面的提升并非可以一蹴而就的。幾十年前我們就開始朝著這個目標努力，80年代出現的防抱死系統（ABS）和牽引控制就是電子硬件對油門和剎車進行輔助操作的例子。后來還有車道偏離預警系統和倒車雷達，這些技術會在汽車偏離車道或者撞到障礙物之前發出聲音進行提醒。

幾乎所有的汽車廠商都在開發新技術，并對這些科技進行整合。寶馬和奧迪的某些車型能夠在堵車時自動駕駛，某些沃爾沃車型可以自動停車，只不過需要車主拿著智能手機站在停車位前。在新加坡，一輛自動無人駕駛的公共汽車已經可以搭載8人以20km的時速行駛在1km長的固定路程上。這輛Induct Navia采用了光學雷達（LiDAR）進行導航，Google自動無人駕駛汽車也采用了相同的技術，福特近期也在開始對這項技術進行試驗和檢測。

光學雷達，顧名思義，就是以光束作為脈沖信號的雷達。Google自動無人駕駛汽車上的光學雷達同時發出64道激光光束，每秒進行上百萬次的測距工作，并以此繪制周圍環境的3D模型。由光學雷達得出的模型，再加上普通雷達、普通攝像頭和GPS系統，這些都是汽車自動駕駛行為的判斷依據。Google從2009年起便開始了自動無人駕駛汽車的測試，到目前為止，Google自動無人駕駛汽車已經安全行駛了超過500 000km，并保持零事故的記錄。Google的目標是能夠在2018年推出商用自動無人駕駛汽車，Uber這家美國的出租車和豪華轎車出租服務創業公司，已經聲明計劃將從Google購買2 500輛自動無人駕駛汽車了。

奔馳也對外展示了他們的自動無人駕駛汽車，配備了Intelligent Drive系統的奔馳S500在無人駕駛的情況下在從曼海姆到普福爾茨海姆的公路上行駛了100km。

Intelligent Drive系統綜合了奔馳已經推出的Distronic Plus巡航定速系統和方向盤控制輔助系統以及已經在E系和S系配置的Stop & Go Pilot交通堵塞自動駕駛功能。對周圍環境的分析由后視鏡前方的3D攝像頭、兩個普通攝像頭、幾個雷達測距設備、超聲波檢測器和紅外線熱感應攝像頭合作完成，他們為行駛中的汽車提供每小時300GB/h的環境數據。汽車上的計算機根據這些數據做出是否閃避障礙物或者是否通過路口這樣的決定。現在奔馳自動無人駕駛汽車的最高時速已經達到了100km。車載計算機向一個特殊繪制的地圖進行每秒10次的數據同步，這個地圖的精度達到了100mm級別，并且記錄了所有交通信號燈的規律以及路上行人穿越道路的數據，這個地圖現在還只針對測試道路的區域，畢竟目前的衛星地圖對于這種要求來說還是太不精確了。這樣的地圖是奔馳的自動駕駛技術投入使用的關鍵前提，但它也需要頻繁地進行更新來反映道路情況的變化，所以它也是自動無人駕駛汽車真正商用的一大瓶頸。

自動駕駛技術面對的另一個難題是交通信號燈的識別問題。在這方面，設備面對著和人類駕駛員面對的同樣問題：信號燈經常以一個難以看見的角度出現，或者處在逆光之中。但識別并非是問題的全部，德國人工智能研究中心附屬機器人創新中心的負責人Frank Kirchner教授表示“問題的另一方面是將檢測識別出的對象放到環境中去怎么理解”，他的研究方向是為自動控制系統創建用于判斷并做出決定的模塊。人類可以很容易地將環境中的重要信息及噪音分離開來，然后靈活地進行反應，但這對計算機來說還是很困難的，尤其是面對環境中行為不可預測的行人和其他車輛時。奔馳的Car-to-X通訊系統，即不同車輛之間和車輛與智能基礎設施之間進行的通訊，可能是解決這一問題的一種方法。

1968年的相關法律有待修訂

篇3

想象一下：早上，你洗漱完畢，打開手機，點開一個類似滴滴打車或優步的打車軟件，叫了一輛車。不到1分鐘，車已停在你的小區門口。你坐上后座，說出目的地，然后開始打開手機查看今天的電子郵件，或者刷刷朋友圈。汽車在車流中流暢行駛，沒有任何一個路口堵車，沒有任何一起車禍發生，一切都那么順利。汽車以最優化的路線將你送到目的地。你收起手機準備下車，才發現駕駛座空無一人――這是一輛無人駕駛汽車。

這正是布魯金斯學會近日舉行的“將無人駕駛汽車從實驗室帶到國際市場”研討會希望實現的場景。研討會上，政、學、產界人士共聚一堂，探討無人駕駛汽車的理想場景與現實狀況的差距還有多遠，它需要多長時間才能從實驗室推向國際市場。

理想與現實

“我有10個兄弟姐妹，每次媽媽帶我們出門，她總要一邊開車，一邊不時看后視鏡觀察我們，甚至回頭來制止我們爭吵、打架――可以想見，我多么希望無人駕駛汽車時代的到來。”研討會上，新美國基金會研究員利瓦伊?蒂爾曼開玩笑說。

美國國務院負責科學、太空與健康的執行副國務卿助理喬納森?馬戈里斯等，熱烈地探討了無人駕駛汽車將給人們的生活、環境帶來的激動人心的變化。人們最關注的是無人駕駛汽車能降低交通事故率。

美國每年約有3萬人在交通事故中死亡。蒂爾曼說，他的父親死于車禍，當時汽車引擎失靈沖出路面，他的爺爺也死于車禍，原因是別人醉駕。如果無人駕駛汽車可以實現，那么這些死亡都可以避免。汽車可以自檢車況，就不會有引擎失靈事件。汽車不需要人來操控，醉駕就完全不會發生。即使人喝醉了，也能坐在后座上平安回家。無人駕駛汽車可以將交通事故率降低90%。

無人駕駛汽車是人類肢體的延伸。因為不再需要人力駕駛，人們就可以在路途上解放手腳和眼睛，將車上的時光變成消遣或工作時間。無人駕駛汽車對殘疾人的意義尤其重大，有了無人駕駛汽車，殘疾人就擁有了行動自由。

無人駕駛汽車的另一大前景，是促進共享經濟的形成。未來，個人毋需擁有汽車，只要按需使用汽車、按需付費即可。如此，可以減少汽車的保有量，減少燃料耗費和土地使用，從而減少環境污染，節約土地資源。

無人駕駛汽車的前景是光明的，但道路仍然曲折。一方面，無人駕駛汽車本身的定義還不明確。現在汽車已有自動上鎖、倒車輔助等部分自動化功能，可自動化到底達到何種程度才能被稱為無人駕駛汽車，還沒有定論。

另一方面，無人駕駛汽車可能會帶來就業崗位變化的問題。如果無人駕駛汽車實現了，美國的卡車司機們就可能面臨失業。不過，杰西卡?阿爾丘爾說，無人駕駛汽車也會創造一些新的崗位，可新崗位要求的技能更高，數量更少。

此外，無人駕駛汽車還面臨網絡安全和責任認定問題。如果無人駕駛汽車網絡被黑，可能會造成無法估量的損失。如果無人駕駛汽車出現了車禍，誰應對之負責？是車主、汽車制造商還是基礎設施提供者？所有這些問題，都是無人駕駛汽車從理想變為現實的障礙。

殊途可否同歸？

無人駕駛汽車雖然還處于試驗階段，但早日將其投放市場卻是汽車制造商和政府共同的愿望。一方面，越來越多的政府制定法律，允許無人駕駛汽車上路試驗。另一方面，企業也積極尋求可操作性方案，為無人駕駛汽車投放市場鋪路。比如，在內華達州，戴姆勒的無人駕駛汽車試驗的不是乘坐客人的小轎車，而是載貨的重型卡車，這降低了人員受傷的幾率，是比較務實的試驗方案。無人駕駛的重型卡車雖然不需要司機，但需要隨車跟一名物流經理，負責日常監測以及在發生問題時介入。

在推動創新產品擴散到市場方面，加州推動電動汽車的經驗值得借鑒。蒂爾曼說，現在美國、日本、中國都在推動電動汽車，起源正是來自加州政府。為了讓電動汽車走進市場，加州政府規定，每個在加州的汽車經銷商必須銷售一定配額的電動汽車。但是，如果有的汽車經銷商不善于經銷電動汽車怎么辦？這不是會降低市場效率嗎？加州政府又想了一招，建立起一個配額二級市場。善于經銷電動汽車的經銷商可將超額完成的配額賣出，而不善于經銷電動汽車的經銷商則可通過買入配額來完成任務。在這一政策的保駕護航下，電動汽車慢慢走入老百姓的生活。

美國對于無人駕駛汽車的期望不僅是推到國內市場，他們還在為進入國際市場作準備。布魯金斯學會的這次研討會，正是在美德兩個汽車制造大國的技術創新合作背景下舉行的。喬納森?馬戈里斯說，無人駕駛汽車是奧巴馬政府國家創新戰略的核心。奧巴馬政府2016年預算將無人駕駛汽車投資翻了兩番，并提議若干試點項目，為無人駕駛汽車安全試駕提供道路等基礎設施。美德科學技術合作聯合委員會不久前也確定了若干合作領域，無人駕駛汽車就是其中之一。

霍華德大學機械引擎系教授索尼婭?史密斯說，美德在無人駕駛汽車方面很有必要進行交流。以往的汽車發展，都是在單個地區，如美國的底特律、日本、德國，并沒有太多的國際合作。但無人駕駛汽車涉及太多的學科，既涵蓋空氣動力學，也涵蓋創意設計，不能單打獨斗。

篇4

關鍵詞：無人駕駛汽車；可靠性；綜述；展望

引言

近年來，互聯網技術的迅速發展給汽車制造工業帶來了革命性變化的機會。與此同時，汽車智能化技術正逐步得到廣泛應用，這項技術簡化了汽車的駕駛操作并提高了行駛安全性。而其中最典型也是最熱門的未來應用就是無人駕駛汽車[1]。

無人駕駛汽車，是可以通過計算機系統設置進而實現無人駕駛的新型智能化汽車[2]。無人駕駛汽車是人工智能技術、雷達、數學計算、監控設備與北斗導航系統協作實現的，它受計算機系統的控制，實現無人駕駛。目前，無人駕駛技術還停留在研發和實驗中，尚未被批準用作商業用途和用作私家車[3]。

據有關數據顯示，在意外事故中，以車禍占首位，占意外死亡總數的50%以上。僅以汽車交通事故為例，全世界因交通事故而死亡的人數已超過3000萬人，多于世界大戰死亡人數。基于高科技研究的無人駕駛汽車，無論在其安全性還是可靠性方面，都極具發展潛力。因此，無人駕駛汽車的研究與發展是降低車禍發生率、保障人民生命安全的重要任務[4]。

1 無人駕駛技術的研究成果

1.1 國外無人駕駛技術的研究成果

二十世紀五十年代起，英美等發達國家就開始涉及無人駕駛汽車領域的研究，并在某些方面取得了很大進展。1950年，世界上第一臺自主導航汽車由貝瑞特電子公司在美國研制成功，實現了在設定路線上行駛。1987年，奔馳公司投資贊助了慕尼黑國防大學實驗室，獨立設計了VaMoRs智能車，車速最高達到96KM/h。1994年，歐洲研制的VaMP和VITA-2機器人車輛在巴黎進行了測試，并在多車道高速公路上行駛了1000多公里，其中車速最高時達到130KM/h，并能自主完成跟蹤行駛[5]。2005年，在美國國防部主辦的無人車挑戰賽上，斯坦福大學的選手們改裝的大眾途銳多功能車經過7個半小時的長途車程到達終點，完成了全程障礙賽[6]。2010年，Google設計制造的無人駕駛汽車進行并通過了主要城市道路的駕駛測試，確定具有完備的感知能力和高水平的人工智能[7]。2014年，Code Conference 科技大會上，Google的新產品無人駕駛汽車亮相，和一般的汽車不同，Google 無人駕駛汽車沒有方向盤和剎車[8]。美國、德國、日本等發達國家和歐洲由于對無人駕駛技術的研究起步早，對無人駕駛技術的掌握和對無人駕駛汽車的研發與生產更成熟和可靠。

1.2 國內無人駕駛技術的研究成果

國內在此領域相對英美等國家起步較晚，目前仍處于初級階段，從二十世紀八十年代開始，以國防科技大學為主開始進行此方面的研究。

2001年，在賀漢根教授帶領下，研制成功時速達76公里的無人車[9]。2002年，國防科技大學與發達國家聯合研制的汽車實現了在公路上的無人駕駛[10]。2005年，國防科技大學完成的一個重大項目中，實現了2000公里的無人駕駛[11]。2006年，在東北亞的貿易博覽會上，中國研發的無人駕駛汽車在不封路的情況下，以80公里每小時的速度自主行駛。2011年，國防科技大學成功研制了紅旗HQ3無人車，在長沙-武漢高速公路上完成了無人駕駛實驗，創造了在復雜交通環境下無人駕駛的新紀錄。2012年，軍事交通學院研制的無人駕駛智能汽車配備了全球定位系統、超聲波雷達傳感器等先進技術儀器，以感知周圍環境，自動規劃行車路線[12]。2015年，長安汽車首輛無人駕駛樣車在重慶亮相，為國內第二輛原型車。長安已經完成了1級的智能駕駛技術應用，如全速自適應巡航、緊急剎車、車道保持等[13]。

我國無人駕駛汽車的蓬勃發展還需要長期堅持不懈的努力，面臨的困難還有很多，技術水平不足、關鍵零部件依賴進口、政策法規不完善等問題較為突出。

2 無人駕駛汽車的可靠性分析

無人駕駛汽車的可靠性依賴其關鍵技術的可靠性。其關鍵技術有導航技術和智能控制技術。

1965年，傅京孫教授提出了將人工智能的啟發式推理規則在學習系統中實踐，是我國最早提出的把人工智能和控制技術相結合[14]。1971年，他提出智能控制是自動控制與人工智能的二元交集論觀點。1977年，三元交集論被提出，即認為智能控制是人工控制、自動控制和運籌學的交集。

1989年，我國依靠通信衛星進行了雙星定位演示驗證試驗，并肯定了北斗衛星導航試驗系統技術體制的正確性和可行性。1994年，我國正式啟動北斗衛星導航試驗系統建設。2004年，啟動導航系統建設。2006年，張彥在汽車產品的可靠性工程中應用了灰色系統理論，主要體現在可靠性設計、分配、預測、試驗和評價，為無人駕駛汽車可靠性研究開辟了更廣的研究方向[15]。2008年，萬正高憑借我國汽車行業整車產品質量監督檢驗的部分結果，建立了汽車可靠性的數據庫，并開發了可靠性數據分析處理軟件[16]。2009年，北斗衛星導航系統成功發射了GEO衛星，驗證了相關技術的正確性。2015年，主席參加“互聯網之光”博覽會時，參觀了百度的展臺，并聽取了關于無人駕駛汽車研發的報告。

隨著無人駕駛汽車行業的深入研究，提高無人駕駛汽車的可靠性就顯得十分緊迫，對其進行可靠性試驗更顯得尤為重要和必要。

3 無人駕駛汽車面臨的問題及因素分析

雖然我國無人駕駛汽車發展迅速，但是分析無人駕駛汽車的發展現狀，仍發現了一些問題，主要表現為以下幾個方面：

3.1 技術不夠成熟，關鍵技術的可靠性需進一步論證

雖然國內外對無人駕駛汽車的研究與試驗都積累了一定的經驗，但是考慮到其安全性和應用，無人駕駛汽車的技術可靠性仍需進一步論證，特別是關鍵技術。Google研制的無人駕駛汽車雖然通過了實際城市道路的行駛測試，但是其通行也只是限制在美國的某些州而不是全美國；我國國防科技大學研制的無人駕駛汽車完成了高速公路無人駕駛實驗，但這也是在特殊條件下進行的測試，是仿真模擬[17]。因此，無人駕駛汽車技術的成熟還需進一步論證，對無人駕駛汽車的試驗也應多積累經驗[18]。

3.2 成本太高，大批量生產困難

智能化的現代，人類生活方便快捷，生活質量的提高伴隨著生活成本的提高，智能化的生活是由高科技的成本提供和支持的。越來越多的家庭擁有私家車，體現了傳統汽車制造業的繁榮和汽車價格的日趨降低。但是針對無人駕駛汽車這一全新的領域來說，高成本始終成為其不可避免的問題。雖然無人駕駛汽車可以降低事故率并帶給人們輕松的享受，但是低性價比則阻礙了其大批量生產和普及，因此，降低成本成為無人駕駛汽車普及的關鍵因素[19]。

3.3 對傳統汽車制造業及其相關產業沖擊大

隨著無人駕駛汽車的普及和汽車共享意識增強，傳統汽車銷售數量和售價將會出現一定幅度的下降。汽車行業秩序可能被打亂，傳統整車制造商的行業地位將受到新進入者的巨大沖擊。隨著無人駕駛汽車交通事故率的降低，人們為汽車及人員投保的意識和心理會受到一定影響，因而保險行業特別是車險的銷售會受到一定沖擊。

3.4 交通法規制定困難及人倫困境

無人駕駛汽車作為一種新型智能化產品，必然會給人類生活帶來新的改變，而已有的交通法規也將不適用于無人駕駛汽車的上路行駛，因此交通法規的修改甚至是重新制定將是一件重要的、困難的工作。當無人駕駛汽車與傳統汽車發生交通事故時，責任和賠償等一系列事務的處理勢必會觸及人倫道德的方面，而現有處理事故人員的素質及主觀因素也使這些問題的解決更為棘手。

4 無人駕駛汽車的展望

本文總結了無人駕駛汽車的國內外研究狀況，對其技術可靠性做出了論述，發現了國內外無人駕駛汽車出現的共同問題。雖然對無人駕駛汽車的研究從上個世紀就已經開始，期間也突破了很多技術難題并取得了一定成果，但距無人駕駛汽車真正走進人類生活還需要很長的研究與試驗過程。從當今來看無人駕駛汽車，其研究、發展和普及存在著很多尖銳的問題。

今后可從以下幾個方面對無人駕駛汽車進行研究或開展工作。（1）對無人駕駛汽車的可靠性及安全性繼續進行研究和試驗。（2）對無人駕駛汽車的制造成本進行突破并向批量生產過渡。（3）對傳統汽車制造業進行產業升級并帶動相關產業的發展。（4）根據試驗結果進行交通法規的修改制定并大力宣傳無人駕駛汽車。（5）大力發展無人駕駛汽車在服務業、工業和私人方面的應用，擴大其消費市場。

參考文獻

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篇5

日產汽車公司總裁兼CEO卡洛斯·戈恩表示，“我曾在2007年承諾，到2010年，日產汽車將大規模向市場投放零排放車型。如今，日產聆風已成為史上最暢銷的電動汽車。現在，我承諾日產汽車到2020年會有能力投放一項全新的突破性技術——自動駕駛技術，我們正在朝著這個目標邁進。”日產汽車已深入研究自動駕駛技術多年，并與來自美國麻省理工學院、美國斯坦福大學、英國牛津大學、美國卡耐基梅隆大學和日本東京大學等世界頂尖大學的科研團隊緊密合作。

作為本次Nissan360活動的重頭戲，我們在封閉場地，親身體驗了裝載激光掃描儀、全景式影像監控系統以及高級人工智能和傳動裝置的日產聆風電動汽車。從外觀來看，實驗車與普通的聆風并無太大差異，最明顯的特征就是分布在車身四周的6個激光掃描儀（車頭、車尾、兩個后門各1個，前輪前方的翼子板左右各1個）。雷達的探頭據目測達到了10個（前6后4），攝像頭則被布置得比較隱秘，最明顯的主攝像頭在前風擋的中上部，車內后視鏡的前面的位置。坐進車內，加裝在中控臺上方的兩塊顯示屏迅速吸引了我的目光，一塊屏幕實時顯示車輛前方攝像頭拍攝到的畫面，另一塊則實時顯示激光掃描儀掃描前方路況后呈現的畫面。

在專家的陪同下，工程師開動了汽車，我坐在副駕駛的位置緊盯著屏幕。很快，車子進入了模擬的高速公路路段，工程師打開定速巡航后，雙手離開方向盤，雙腳也離開油門和制動踏板，聆風開始自動以約80km/h的速度巡航。很快，出現了封閉最內側車道的警示障礙，車輛在識別后智能變換到右側車道繼續行駛，而此時此刻駕駛員只是淺淺一笑向我示意他什么都沒做。

緊接著，一輛天籟轎車出現在我們前方，實驗車自動放慢車速，保持安全距離跟隨前車前進。當天籟減速并停下時，我們的車輛自動制動，迅速變換車道繞過前車后又返回到正常車道，動作一氣呵成。當然，這些動作全部都是實驗車自己只能完成的。最后一項演示最為有趣，也最貼近生活。場景模擬的是我們去超市購物的停車和取車過程。抵達“超市”的門口后，扮演司機的工程師下車后按下鑰匙上的鎖車鍵，車輛自己駛向旁邊的露天停車場。這時，一輛車恰好要從車位駛出，實驗車選擇停在一旁等待，待該車離開后自動停車入位，看得我目瞪口呆。片刻，模擬購物完的專家在剛剛下車的地方按下開鎖鍵，我們乘坐的車輛便自動從車位駛出，開到他的面前，他上車后繼續駕駛。特別需要聲明的是，完成上述三個演示的車輛均未使用導航系統，也就是說這一切動作都是車輛根據實際情況自動判斷并完成執行的，而非按事先設定好軌跡的規定動作。據稱，這套自動駕駛技術如果配合標準車載導航系統，可以實現根據導航令汽車自行選擇抵達目的地的路徑。

日產汽車已開始在日本建造一個專門用于自動駕駛的試驗場，預計于2014財年底竣工。試驗場為磚石建造而非模型堆砌，真實還原了城市景觀，可用于進行有可能超出公路限制的車輛測試，從而確保自動駕駛技術的絕對安全。

眾所周知，自動駕駛將是對未來汽車發展產生革命性影響的技術。據統計，美國每年發生車禍600萬起，造成的損失高達1600億美元，車禍成為4～34歲美國人死亡的首要原因。同時，這些交通事故中，有93%是由人為錯誤導致的，其中最具代表性的一個因素就是駕駛員注意力不集中。而如果自動駕駛技術得以應用，就能夠事先察覺到會釀成此類悲劇的情況并及時做出反應。同時，自動駕駛還意味著減少駕駛者的投入。在美國，駕駛者平均每天會有48分鐘用于路面行駛，隨著自動駕駛的普及，駕駛者每年會有數百小時的時間可得到更加有效的利用。對于老年人和殘障人士而言，可自動駕駛的汽車無疑會讓他們真正做到獨立出行。

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關鍵詞：文獻計量學；無人駕駛汽車；數據分析

DOI：10.16640/ki.37-1222/t.2017.01.248

0 引言

無人駕駛汽車屬于智能汽車的一種，主要是依靠車內以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛，可以實現更加可靠和安全的行駛[1]。由于無人駕駛汽車這些優點，它將是未來汽車發展的一個方向。雖然我國對無人駕駛汽車也有所研究，但是沒有國外先進和成熟，我國對于智能汽車的研究大多局限于引進理論介紹，沒有具體的方向指導。文獻專利計量學是一種先進的數據發掘工具，通過研究無人駕駛汽車（智能汽車）歷年文獻，能夠掌握核心技術和未來發展方向。

1 文獻計量學方法

文獻計量學通常依托于數據挖掘技術與數理統計分析方法，能夠有效獲取并分析個人無法處理的海量客觀數據信息。它是采用數學及統計學等計量方法研究文獻的體系及計量特征，從而獲得文獻的分布、數量、變化規律和定量管理等情報信息[2]。這個方法最早由美國目錄學家Alan Pritchard提出，他將數學及統計方法運用到圖書館與其他交流介質的研究中[3]。不少學者通過該種方法取得了科研成果，如Alan Porter提出了“技術機會分析”方法[4]；Liu 通過詞頻與引證分析對兩國的創新工作進行了比較研究；Fu 對 1993-2008 年間污水處理研究時，運用詞頻分析的方法對該領域的技術研發方向進行了統計歸納。通過其他大量的學者研究，文獻計量學方法日趨成熟，被運用到各種領域中。

在此基礎上，很多學者將文獻計量學方法引入技術分析與預測中，從而實現定性分析與定量分析的整合。

2 無人駕駛汽車技術計量學分析

2.1 關鍵詞萃取

由于無人駕駛汽車產業相關的技術缺乏直接的國際專利代碼（IPC），因此本文采用檢索詞檢索。檢索方式通常是檢索出的文獻在標題、關鍵詞或摘要中含有檢索詞。在具體檢索時，對無人駕駛汽車，本文在摘要中檢索相關檢索詞。本研究的文獻來源是SCI/SSCI 期刊文獻數據庫。

利用文獻管理軟件NE對海量信息進行有效歸總和統計分析，NE是一種進行文獻計量學研究的方便的、行之有效的新工具[5]。通過選擇SCI/SSCI 期刊文獻數據庫進行檢索，得到從2006年到2016年8月23日的2302篇期刊文獻數據。

圖1是歷年來無人駕駛汽車文獻數的統計信息（由于2016年未完，故2016年文獻數未列入），可以看出對于無人駕駛汽車的研究有慢慢增長的趨勢，雖然在少數年份數目有所減少，可以發現在2008年，專利數和期刊文獻數都突然減少。這也說明了無人駕駛汽車（智能汽車）的研究跟經濟環境相關關系是非常顯著的。但是總體趨勢是漸增的，這說明對無人駕駛汽車的研究將會使熱點話題。

2.2 數據分析

SCI期刊文獻數據庫作為全球化文獻檢索重要的數據源，用其中的文獻進行科學統計研究與評估分析是非常具有科學性的。通過圖2的雷達圖，可以看出美國的在智能駕駛研究方面最為凸顯。還可以發現，我國對于無人駕駛汽車的研究占據著一定的地位，十年內發表文獻296篇，占總數的16.28%，緊追美國之后。這也說明我國在無人駕駛汽車研究方面走得比較靠前，這是我們的一大優勢，也是我們實現汽車行業彎道超車的一大機會。此外，臺灣省、西班牙、韓國、英國和日本在研究上也占一定的份額。

從圖3的增長速度上來看，中國對于無人駕駛汽車（智能汽車）的研究活動異常活躍，2010-2015年相對2006-2010年，國內無人駕駛汽車（智能汽車）研究文獻數量增長了235%，即后5年文獻量是前5年文獻量的將近兩倍半，是增長速度最快的地區，其次是西班牙，增長了230%。在參與份額上，國內無人駕駛汽車（智能汽車）研究文獻數量也增長顯著，漲幅為7.6%，而美國卻下降了7.5%。

隨著無人駕駛汽車（智能汽車）的發展，可以預見，美國和中國將繼續統領無人駕駛汽車（智能汽車）的理論研究，西班牙、臺灣和韓國將有可能成為美中的有力競爭對手。這樣看來，我國的無人駕駛汽車（智能汽車）的研究前途比較寬廣，值得政府、企業、科研機構繼續投入政策支持和科研投入，實現彎道超車的機會還是比較大的，這需要也值得我國的相關科研人員和企業、政府繼續努力。

通過數據挖掘和統計分析軟件NE的處理和專家修正，從2302篇SCI文獻的關鍵詞中提取了技術核心高頻詞44個，具體見表1。

3 總結

本文通過大量的SCI文獻的數據挖掘，發現我國對于無人駕駛汽車（智能汽車）的理論研究還是比較詳實和全面的，期刊文獻發表數量僅次于美國。增長速度是最為快速的，但是在權威學者數量方面卻表現較為不是十分令人滿意，無人駕駛汽車（智能汽車）的權威學者主要集中在西班牙。

通過期刊文獻計量學的統計運用與專家意見綜合，本研究發現，無人駕駛汽車技術研究集中在五個方向； 1）車輛位置和姿勢控制；2）數據采集轉換裝置；3）計算機邏輯算法；4）道路交通控制系統；5）即時車輛路徑控制。這五大研究領域不是獨立存在的，每個領域之間都有關聯，互為基礎又互相促進。并且給出各個領域相關系數大的技術研究“實體”，指出了未來的研究方向。對我國無人駕駛汽車（智能汽車）領域的科學研究工作具有積極的理論與實踐指導意義。

參考文獻：

[1]閆民.無人駕駛汽車的研究現狀及發展方向[J].汽車維修，2003.

[2]邱均平.文獻計量學[M].北京：科學技術文獻出版社，1988.

[3]A P.STATISTICAL BIBLIOGRAPHY OR BIBLIOMETRICS[J].Journal of Documentation.1969.

[4]Scott W.Cunningham，Alan L.Porter， Nils C. Newman.Special issue on tech mining[J].Technological Forecasting & Social Change，2006.

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日前在烏鎮舉行的第二屆世界互聯網大會上，百度的無人駕駛汽車吸引了眾多目光。而在此之前的12月10日，百度無人駕駛車在國內首次實現城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛，最高時速達100公里；整個過程未發生任何危險，未留下違章記錄，這條消息無疑讓所有汽車關注者興奮不已。不過，這一"解放人類"的技術真正走向市場究竟還有多遠？

顛覆傳統格局

聽起來似乎十分科幻的無人駕駛技術，如果從技術上解析，其本身并不神秘。說到底，無人駕駛就是將汽車技術與 IT技術相結合，通過數量較多、敏感度較高的傳感器和其他相關信息采集設備，在汽車行駛過程中收集大量數據，并對數據加以分析判斷并發出正確指令，引導車輛向前行進或停止。無人駕駛是人類的科技成就，是汽車工業的跨越和突破，又是一場“交通革命“，將影響未來城市格局。麥肯錫全球研究所的研究報告顯示，無人駕駛將是未來可能改變全球經濟的一項顛覆性科技。

首先，無人駕駛汽車能極大減少交通事故率。司機失誤是當前交通事故的主因，無人駕駛汽車解放了人的雙手，汽車的安全性也大大提升；其次，無人駕駛汽車可減少交通堵塞，這是因為它的運行效率高、交通事故少；再次，無人駕駛汽車將改善土地資源的使用，既然人們不用親自駕車，那么就能忍受住地與工作地的通勤距離變長。這一方面可能會使郊區和遠郊興起，改善城市中心用地緊張局面，另一方面可使多人共享，降低個人汽車保有率，節省停車空間；最后，無人駕駛汽車可以節能，僅在加速和減速上就可省油4%-10%；此外，因事故減少，汽車重量可造得更輕，這既省油，又鼓勵電能、生物能等新能源的應用。

不過，一批之前在駕車上被邊緣化的人，比如殘疾人、老人和小孩，都能使用無人駕駛汽車，這可能使全社會的汽車行駛里程增加。無人駕駛汽車還可能搶走公共交通的生意，并使經營"事故經濟"的交通保險等行業遭受沖擊。

不可否認的是，未來無人駕駛將成為汽車發展的必然趨勢，享受無人駕駛技術將給人類社會帶來巨大福利。未來的交通系統將是基于車車、車路信息交互的智能系統，將是汽車智能和科技進步的終極形態，也將徹底解放人工勞力，其廣闊前景已不容置疑。

研發方興未艾

其實，無人駕駛汽車雖是汽車領域里頗具前瞻性的概念，但卻并不是一項橫空出世的新技術。幾十年來，人們一直幻想汽車無需人駕駛，早在1939年，美國通用公司就已經向外界展出了旗下無人駕駛概念車――Futurama，而這也是無人駕駛汽車最早的雛形，但受困于當時的技術限制，使得汽車無法處理行駛中將要面臨的復雜數據，所以這一“幻想”一直等到上個世紀70年代，計算機技術取得突破之后才算正式有了開端，一些歐美發達國家率先開展針對無人駕駛汽車的研究。

無人駕駛汽車的研究經歷了三個階段：1980到2003年的第一階段，研究界對于如何實現無人駕駛汽車存在兩個思路：一是針對路，通過自動化公路基礎設施實現，二是針對車，通過汽車智能化實現；2003到2007年的第二階段，美國國防部先進項目研究局（DARPA）舉行了三次無人駕駛汽車挑戰賽，促進業界與學界的合作，使研究取得質的飛躍，確定了汽車智能化的方向；2007年之后是第三階段，更多的行業、企業開始介入無人駕駛汽車的研發。

如今，在這一領域逐鹿的主要有三路人馬。一類是IT企業，在百度之前，谷歌和蘋果就已經向世人展示無人駕駛汽車。谷歌在2010年10月研發出全球第一輛無人駕駛汽車，并在2014年1月初宣布成立"開放汽車聯盟"，其目標是將安卓操作系統引入車載系統。蘋果于2013年iOSintheCar計劃，期望將iOS7系統全面整合至汽車車載平臺。第二類是車企，面對IT企業的跨界"入侵"，車企當然不愿放松對汽車的主導權，都制訂了上市時間表，如尼桑和日產最近宣布將在2020年銷售無人駕駛汽車。最后一類是電信運營企業，3G/4G移動網絡是無人駕駛汽車重要的通信渠道之一，當然不愿放過分一杯羹的機會。

針對未來汽車產品這一趨勢，國內車企研發紛紛提速，無人駕駛技術成為重要的研發目標。如今，上汽、一汽、廣汽、吉利以及比亞迪等國內車企已進軍該領域……無人駕駛研發方興未艾。

普及尚待時日

國內汽車業界人士在談及無人駕駛智能汽車現狀時指出，在無人駕駛汽車的研發上，國內面臨的共同問題是核心技術缺失；關鍵零部件，長期被國外大企業所壟斷。同時，國內在無人駕駛汽車智能化方面的研發、投入，還相對較少，懂得智能汽車技術尖端人才極為匱乏，而且科研單位與整車企業之間對無人駕駛汽車智能化理解的差異也較大，產學研尚不能緊密地結合，我國的國民交通守法意識淡薄，也在一定程度上阻礙著無人駕駛汽車智能化產業的發展。另外，國內對無人駕駛汽車智能化發展路徑，智能汽車標準，尚未達成共識，一直爭議不斷。北汽集團董事長徐和誼曾談到，“中國無人駕駛汽車智能化發展，是先天不足、后天失調，每走一步都困難重重。”

與此同時，無人駕駛汽車普及的最大問題就是如何讓消費者相信產品是足夠安全的，雖然從理論上而言，利用計算機和傳感器來處理路況的無人駕駛汽車反應速度可以成倍領先于人類駕駛者；但在實現自動駕駛的道路上，最難捉摸的是種種人為原因造成的復雜情形防不勝防，甚至遠遠超乎想象；這也從另一個側面印證了人的行為太難以捉摸。因此在沒有實現智能交通以前，無人駕駛汽車只能是一個華而不實的高科技玩具。大多數業內專家表示，“零事故”是無人駕駛汽車實現量產的首要指標，這需汽車企業繼續在研發方面努力；此外，外部環境以及道路交通法規的修改和磨合，也是不得不考慮的因素。

篇8

國家自然科學基金委員會近日稱，我國自主研發的無人駕駛汽車今年將測試從北京行駛到天津，2015年將測試從北京行駛到深圳。什么是無人駕駛汽車？無人駕駛汽車如何安全行駛？研發的障礙在哪？無人駕駛時代我們的生活面貌又將有怎樣的改變？本期就讓我們一起走近無人駕駛汽車去感受科技的魅力吧！

聽聽專家們談無人駕駛汽車

關于無人駕駛汽車，相信好奇的大家肯定有許多關心的問題，《科學啟蒙》小記者們相繼電話采訪了清華大學汽車系副研究員王建強老師、武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室李必軍教授和中國科學技術協會科學技術普及部楊文志部長，下面就來聽聽專家們的聲音吧！

問：什么是無人駕駛汽車？

答：無人駕駛汽車是一種智能汽車，主要依靠車內的以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛。它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

問：導航、遙感等設備會不會對密閉在車內的人體產生巨大輻射？交通效率的提高帶來車輛密度的增加，污染會不會更嚴重？黑客會不會在無人駕駛汽車網絡中散播病毒，制造出超大規模的交通事故？

答：隨著新一代移動通信技術的應用，通信能力會變強，輻射卻更小；人們對車輛的需求總量是相對穩定的，無人駕駛車提高了車輛的安全和通行效率，可降低污染；對黑客也無需過于擔憂，正如我們不會因為互聯網能傳播病毒而拒絕普及互聯網一樣。

問：我國的無人駕駛汽車情況如何？

答：我國從20世紀80年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大、學在1992年成功研制出我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車；2005年，首輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學研制成功；2011年，由國

問：什么是無人駕駛汽車？

答：無人駕駛汽車是一種智能汽車，主要依靠車內的以計算機系統為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛。它是利用車載傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

問：導航、遙感等設備會不會對密閉在車內的人體產生巨大輻射？交通效率的提高帶來車輛密度的增加，污染會不會更嚴重？黑客會不會在無人駕駛汽車網絡中散播病毒，制造出超大規模的交通事故？

答：隨著新一代移動通信技術的應用，通信能力會變強，輻射卻更小；人們對車輛的需求總量是相對穩定的，無人駕駛車提高了車輛的安全和通行效率，可降低污染；對黑客也無需過于擔憂，正如我們不會因為互聯網能傳播病毒而拒絕普及互聯網一樣。

問：我國的無人駕駛汽車情況如何？

答：我國從20世紀80年代開始進行無人駕駛汽車的研究，國防科技大、學在1992年成功研制出我國第一輛真正意義上的無人駕駛汽車；2005年，首輛城市無人駕駛汽車在上海交通大學研制成功；2011年，由國防科技大學自主研制的紅旗HQ3無人車，首次完成了從長沙到武漢286千米的高速全程無人駕駛實驗，創造了我國自主研制的無人車在復雜交通狀況下自主駕駛的新紀錄。

問：無人駕駛汽車研發的障礙有哪些呢？

答：一是遭遇雨、雪、霧天氣怎么辦？惡劣天氣條件下對路況的感知準確度和實時性的完善仍需時日。二是大家不遵循交通規則怎么辦？很多情況下交通參與者處于無序狀態，不遵守交通法規，行為難以預測，使得無人車輛難以規劃行車路徑。三是無人駕駛車成本太高怎么辦？要想增加識別準確度，不得不用昂貴的傳感器，這不利于商業化推廣。但使用低成本的傳感器，復雜路況下又難以達到需要的識別準確度。此外，在法律與道德上也有障礙要克服。無人駕駛車出了事故誰負責？是車主、乘客還是制造商？這些都需要依據法律來進行責任界定；無人駕駛車安全設計原理以保護車內乘客為優先選擇，這是否會對路人的安全造成新的更大隱患？

問：無人駕駛汽車將怎樣改變我們的生活？

答：無人駕駛汽車會對人們的生活方式產生難以想象的巨大影響，從而成為下一種改變人類生活全貌的交通運輸工具。無人駕駛時代，你將很難再在路面上看到交警，甚至路面紅綠燈、路標等也將基于無人駕駛統一控制平臺實現電子化，從而節省了公共交通支出；無人駕駛時代，車路互動，車輛會根據路面情況自主避開擁堵路段，這些都會讓路面顯得更為通暢，降低人們的出行成本并減少環境污染；無人駕駛時代，無人駕駛汽車會在你喝醉的情況下將你安然送到家，而且駕駛將從一項技能變成一種娛樂甚至藝術，正如騎馬在失去交通運輸功能后變成一種消遣一樣。

看看國外的無人駕駛汽車

英國版：外形就像外星飛船

這款名叫“優爾特拉”的汽車由英國的先進交通系統公司和布里斯托爾大學聯合研制，超前的獨立艙沒有駕駛員，也沒有喋喋不休的談話聲伴隨你的旅途，只有一個裝在墻上的按鈕，按鈕旁邊寫著“開始”。

該無人駕駛汽車有4個座位，形狀似氣泡，看起來就像一艘外星人飛船。這種汽車依靠電池產生動力，而且乘客可以通過觸摸屏來選擇他們的目的地。它們的時速可達25英里，而且會自動沿著其狹長的道路系統行駛。一旦乘客選擇好了目的地，控制系統會記錄下要求，并向艙車發送一條信息，隨后艙車會遵循一條電子傳感路徑前進。旅程期間，如果需要的話，乘客可以按下按鈕和控制人員通話。

法國版：采用巡航導彈技術

法國一家公司花費10年心血研制出“賽卡博”無人駕駛汽車，外形看起來像未來的高爾夫球車。該車使用類似于給巡航導彈制導的全球定位技術，通過觸摸屏設定路線，“賽卡博”就能把你帶到想要去的地方了。

這款無人駕駛汽車裝有充當“眼睛”的激光傳感器，能夠避開前進道路上的障礙物，還裝有雙鏡頭的攝像頭，來按照路標行駛。人們甚至可以通過手機控制駕駛汽車。每一輛無人駕駛汽車都能通過互聯網來進行通信，這意味著這種無人駕駛汽車之間能夠做到信息共享，由此，多輛無人駕駛汽車能夠組成車隊，以很小的間隔順序行駛。該車也能通過交通網絡獲取實時交通信息，防止交通阻塞的發生。在行駛過程中，該車還會自動發出警告，提醒過往行人注意。

德國版：外觀像普通轎車

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無可否認，這只是自動駕駛一種有限的形式：汽車一直在同一條路上行駛，通過攝像頭和一個“LiDAR”激光雷達掃描儀來察看車道行駛標志，并與前車保持固定車距。但這正是全球汽車制造商眼中自動駕駛技術的未來――作為一種駕駛輔助功能，逐漸從豪華車型擴展到大眾車型，就像電動車窗和動力轉向裝置那樣。穆勒先生表示，按照上述看法，自動駕駛功能將減輕駕駛汽車的壓力，使駕駛者到達目的地時感覺更輕松，但人們還是會像現在一樣購買和保有汽車。

要想了解對于無人駕駛技術前景的不同看法，不妨前往倫敦市外希思羅機場的“短艙停車”區。

無人駕駛的電動短艙在專用高架路上行駛，將旅客從停車場運送至航站樓。你可使用觸摸屏亭喚來一輛短艙，并指定自己的目的地。一輛短艙可容納四人，會自動駛來，停好車，并打開車門。你進到車內坐好，然后按下啟動按鈕――這是唯一的控制鍵――短艙就會將你送到目的地，一路上會避開其他短艙，當你抵達目的地后，它會干凈利落地停好車，隨后再去接送下一撥旅客。

同坐在無人駕駛的奧迪中一樣，剛開始乘坐短艙的半分鐘很刺激，但很快就沒什么感覺了。兩者的不同之處在于，可以召之即來揮之即去的無人駕駛汽車，能做的遠不止使駕駛變得更輕松――它們可能徹底顛覆諸多行業，并重新定義都市生活。未來幾年，駕駛輔助技術將逐漸普及，但真正無人駕駛汽車的出現，將使現有的汽車看起來像當年被淘汰的蒸汽機和固定電話一樣過時。如果無人駕駛汽車普及，世界將會是什么樣子？

一個類似的例子是從馬車向汽車的轉變。汽車最初被稱為“無馬馬車”，正如今天的無人駕駛汽車一樣，是以去掉某種特性來定義的。但是，“無馬馬車”被證明是一個完全不同的物種，促進了郊區化，并成為人們自我定義的符號。

無人駕駛汽車也將產生意想不到的影響。它們的外觀將有所不同。早期的汽車外觀與其前身馬車十分相似，若干年后才脫胎換骨。同樣的道理，自動駕駛汽車需要與現有汽車外觀完全不同。谷歌未來感十足的短艙已經在加州的公共道路上行駛，而有些已經摒棄方向盤和踏板的概念車，則設計成乘客面對面圍坐在桌邊。

無人駕駛汽車還將挑戰汽車所有權這一觀念。

對大多數人而言，汽車是其擁有的最貴重物品之一，然而，汽車平均96%的時間都在閑置。由于這樣能方便我們隨時用車，我們對上述情況見怪不怪。然而，如今我們可以使用智能手機應用，隨意獲取出租車服務、汽車共享計劃或租車服務。谷歌估計，通過共享，無人駕駛出租車的利用率可能超過75%。若果真如此，滿足同樣數量的人的出行需求，所需的汽車數量將小得多。斯坦福大學計算機科學家、谷歌自動駕駛汽車項目前負責人塞巴斯蒂安?史朗預測：“未來路上行駛的汽車將少得多，其數量可能僅為現在的30%。”

經合組織下屬部門、智庫機構國際運輸論壇的路易斯?馬丁內斯表示，認為無人駕駛汽車的擁有和使用將同今天的汽車一樣的看法，是“缺乏根據的假設”。他表示，無人駕駛汽車可能替代一座城市中的所有轎車、出租車和公交車出行，在大大減少汽車數量的情況下，滿足同樣的出行需求。經合組織的一項研究在里斯本模擬了無人駕駛汽車的使用，研究發現，共享“拼車無人出租”（taxibots）可使所需的汽車數量減少80%到90%。類似的，美國猶他州大學的丹?法格南特利用得克薩斯州奧斯汀市的交通數據研究發現，一輛高效率共乘的無人駕駛出租車，可以取代10輛私家車。這與以下發現相吻合：每多一輛車加入汽車共享服務，通常能使路上行駛的汽車數量減少9輛至13輛。簡言之，無人駕駛汽車可使城市機動車數量減少高達90%。

幾家歡喜幾家愁

這一切對汽車制造商而言將是巨大的變革。他們最終將向車隊運營商而非單個駕駛者銷售無人駕駛汽車。馬丁內斯先生表示，汽車制造中的價值將從硬件轉向軟件，從產品轉向服務。這將撼動現有的汽車制造商，如同智能手機顛覆了諾基亞和柯達一樣。谷歌、優步、特斯拉等高科技企業已不請自來，欲從中分得一杯羹。

然而，汽車行業的高管堅稱，很多人還是會希望擁有自己的汽車，并表示汽車租賃的普及意味著汽車行業已經轉變為服務模式。這聽起來像是自欺欺人，甚至是睜眼說瞎話。

汽車制造業并非唯一一個面臨動蕩的行業。同樣面臨動蕩的，還有僅在美國年產值就高達1980億美元的汽車保險行業，因為汽車保險的被保險人從數百萬消費者變為少數幾家車隊運營商。今年2月，美國三大保險公司――辛辛那提金融、墨丘利通用以及旅行者保險――在提交給美國證交會的文件中指出，無人駕駛汽車可能擾亂其業務。類似的，汽車零部件公司LKQ在提交的文件中指出，路上行駛的車輛減少、事故數量減少，可能導致該公司銷量下降。

更顯而易見的是，無人駕駛汽車對出租車司機而言將是一個噩耗。美國哥倫比亞大學的一項研究發現，在紐約，一支由9000輛無人駕駛汽車組成的車隊，能取代紐約總數為1.3萬輛的出租車。乘客等車的時間將縮短，每英里支付的車費將減少，因為司機的薪水是出租車運營商最大的成本項目。難怪優步對無人駕駛汽車那么有興趣。去年，優步首席執行官特拉維斯?卡拉尼克表示：“當汽車實現無人駕駛，無論在哪里，通過優步打車出行的成本都會低于保有一輛汽車。”最近，優步的首輛測試用車被發現行駛在匹茲堡街頭。

其他行業的員工也將遭殃。礦業巨頭力拓已經在澳大利亞的三個作業地點使用53輛無人駕駛貨車。由戴姆勒打造的首款獲準在公共道路進行測試的無人駕駛卡車，于今年5月上路行駛。美國350萬卡車司機還支撐著其它行業，如汽車旅館和餐館等。同對無人駕駛汽車的反對相比，眼下關于優步、Lyft以及其他用車服務（這些服務至少還是需要司機）的爭論可謂和風細雨。

安全第一

但無人駕駛汽車也將帶來巨大的好處。據美國國家公路交通安全管理局稱，目前94%的車禍源自人為失誤，其中三大原因是酒駕、超速以及分心。世界衛生組織稱，全球每年因車禍死亡人數約120萬，相當于每天發生一次“9?11”襲擊。

無人駕駛汽車不可能酒駕、超速或因手機短信分心，因此事故發生的頻率應該會大大降低。過去六年來，谷歌的無人駕駛汽車已經行駛了180萬英里（約合290萬公里），共計被卷入12起小事故，事故沒有造成任何人員傷亡，而且事故責任方都不是谷歌汽車。據非營利組織伊諾運輸中心的一項研究估算，如果美國道路上行駛的汽車中有90%為無人駕駛汽車，交通事故的數量將從每年550萬起降至每年130萬起，車禍死亡人數將從3.24萬降至1.13萬。

一旦無人駕駛汽車面世，有些地方可能基于安全考慮禁止普通車輛通行，首先這樣做的將是城市中心地帶、度假村、商業園區以及校園。摩根士丹利一份關于無人駕駛汽車的報告預測，人們的態度很快就會從“我不想同機器人共享道路”變為“我不想同其他開車的人共享道路”。谷歌總部位于加州山景城，當地人現在已經習慣看著谷歌原型車在街道上行駛。有些人甚至抱怨谷歌原型車開得太過小心，比如說它們等待行人過馬路的時間就長到后車駕駛員不勝其煩。令人印象深刻的是，似乎沒人害怕這些原型車。

除了更安全外，無人駕駛汽車將使車流更為順暢，因為它們不會不規律地剎車，可以設定避免擁塞的路線，并可以縮短車距以提高道路承載能力。據得克薩斯州立大學的一項研究估算，如果無人駕駛汽車在美國的市場滲透率達到90%，將等于道路承載能力提高1倍，并將使高速公路上的延誤減少60%，使市郊道路上的延誤減少15%。而且無人駕駛汽車中的乘客將能夠做其他事情。

據摩根士丹利測算，美國每年由此帶來的生產率提升將價值高達1.3萬億美元，全球的生產率提升將達5.6萬億美元。兒童、老年人和殘疾人能獲得更大的獨立性（在谷歌的一則視頻中，一名盲人乘坐無人駕駛汽車去干些雜活）。

由于汽車都在使用狀態，所需要的停車位將大大減少。在美國，停車占用了高達24%的城市面積，有些市區每輛車對應著高達3.5個停車位;即便如此，在城市商業區，人們30%的行駛里程用在了尋找停車位上。通過釋放浪費在停車上的空間，自動駕駛汽車能使更多人生活在市中心;它們也將使住在遠郊變得更為容易。法格南特先生指出，如果人們能在通勤途中睡覺，那么通勤時間長一點也是可行的。法格南特先生還預測，“城市密集化與遠郊擴大化將同時發生。”

前路坎坷

即使無人駕駛汽車將較少出現車禍，但當它們卷入交通事故時，肯定會比人類駕駛者適用更高的標準。馬丁內斯先生表示，無人駕駛汽車將呈現“新的車禍情形”。當影響無可避免時，無人駕駛汽車是應試圖使對自身乘客的傷害最小化，還是使整體危害降到最低？無人駕駛汽車引出了實驗哲學領域或“手推車理論”的生命追問問題：該領域中涉及失控車輛的理論道德困境突然顯得極為切題。

篇10

而就在這幾天，阿里和上海汽車集團傳來消息，首款搭載阿里YUNOS的城市SUV將在6月份上市。

其實，阿里與上汽的合作早在去年就已經開始，而百度的無人駕駛汽車項目雖然已經有些時日了。而在國外，蘋果的汽車項目正在秘密開展，而谷歌的無人駕駛汽車剛剛撞了公交。

傳統上，汽車和互聯網是兩個行業，為何現在的互聯網巨頭紛紛盯上汽車呢？這些互聯網巨頭想要得到什么呢？

一、汽車上的O2O入口

最近一段時間，在中國的O2O市場風云變幻。去年阿里和美團分離，然后入股餓了么，百度200億力推糯米。巨頭們都意識到，O2O消費規模達到萬億，誰占領O2O市場，誰就可以新建一個阿里巴巴。

2016年，百度成立百度金融事業部，美團搞起來自己的支付工具，大家基本都是按照阿里當年從電商支付到螞蟻金融的路線來走，而爭奪的焦點就是O2O的入口。誰占領更多的入口，誰就有更多的交易，誰就能發展起來以交易為基礎的金融服務，進而新建一個阿里巴巴。

而汽車的車主通常消費能力比較強，是O2O的優質用戶，而汽車本身也是一個O2O的入口，誰能利用汽車作為O2O的入口，誰就掌握了一大批優質的O2O客戶，這對未來的O2O爭奪戰大有裨益。

車機原本是隨車娛樂與導航的進化，我們過去汽車娛樂用卡帶，用CD，用U盤下載的MP3，現在有車聯網了，我們可以在線聽QQ音樂，這就是娛樂替代，類似還有實時聯網地圖導航，替代掉SD卡上的地圖導航。

而隨著O2O的發展，車機是可以附帶生態與O2O的，通過車機可以是提供足夠多的地圖POI信息點，甚至可以直接完成O2O的消費。

汽車的O2O入口功能是互聯網巨頭爭奪汽車的第一個誘因。

二、最高級的O2O入口和無人駕駛的收益

這次百度在兩會的提案并沒有說車聯網和O2O的事情，而是直接提了無人駕駛，這是為什么呢？

這是因為無人駕駛實質上是汽車O2O的最高入口。目前的汽車O2O入口只是在車機層次，這個入口是可以替換的。我換誰家的OS，甚至用誰家的APP，就用誰家的入口。

而無人駕駛是一套完整的系統，這個系統在駕馭汽車的同時，還掌握了所有的控制權，其中也包括O2O入口。

車機OS與汽車功能沒有關系，廠商可以選擇，而無人駕駛系統是一個高難度的系統，與汽車硬件緊密相關，汽車主機廠商自己又開發不了，只能用供貨商的解決方案。

所以，掌握了無人駕駛至高點的廠商就掌握了汽車O2O的最高入口。

除了O2O入口，自動駕駛系統本身也蘊含著巨大的商業利益，汽車上一套ESP這種簡單系統都要數千元，無人駕駛系統理論上可以按照到任何一臺汽車上面，其價格恐怕要萬元級別。

這個萬元級別的系統乘以中國一年2000多萬的汽車銷量，利益也大的驚人，所以無人駕駛成為互聯網企業的爭奪之地。

三、互聯網企業在無人駕駛上的路線優勢

無人駕駛汽車其實可以視為是一種機器人。從原理上來說，是傳感器感知路況和周邊情況，然后傳輸到CPU，CPU根據人工智能對情況做判斷，然后通知電傳系統，電傳系統根據信號操控機械裝置，最后機械裝置操控車輛做各種動作。

在這個過程中，電傳機械控制這方面基本已經完善，如今大部分汽車都是電傳控制了，你的剎車、油門、換擋、甚至方向都是一組電子信號，你操作的動作被解讀處理，然后傳給機械系統，無人駕駛無非是把這些信號脫離人的控制交由電腦處理，并不需要費太大周折。技術的難點在前兩步，怎么用傳感器準確的感知周圍的信息？人工智能如何做判斷？

無人駕駛目前是有兩條路線的，一條就是傳統汽車主機廠商走的四個階段的漸進路線，用車上的攝像頭，雷達做傳感器，通過一些相對簡單的計算，實現輔助和半自動的駕駛功能。這個路線發展到一定高度，因為計算能力和軟件的難度，要達到完全無人駕駛基本上不可能，只是短期內會給汽車增加一些賣點。

還有一條路線是直奔主題的互聯網企業路線，這條路線目前做的最成熟的是剛撞了車的谷歌。其采用目前價格還極其昂貴的激光雷達作為主要傳感器，傳感器采集到的信息和攝像頭采集的圖像采用高水平的人工智能來識別判斷。谷歌已經接近實用，百度也在去年完成了城市、環路及高速道路混合路況下的全自動駕駛測試。理想情況下，谷歌能夠在3、5年內實用化，而隨著激光雷達的量產降價，10年內就可以出現在量產汽車上。

所以，在無人駕駛上，互聯網企業事實上領先汽車主機廠的。

除了技術路線優勢，互聯網作為互聯網廠商，還有很多無人駕駛的外圍技術。譬如3D高精度地圖，圖像識別，語音語義識別，人工智能的深度學習，大數據的處理器方式。這些東西都是汽車主機廠無力研發的。

所以，到了無人駕駛階段，互聯網企業相比汽車主機廠有更高的高度，未來會是互聯網企業把成熟的無人駕駛系統賣給各個汽車主機廠商。

四、互聯網企業能如愿嗎？

這次兩會，提出來無人駕駛的不僅僅有百度的李彥宏，也有吉利的李書福。

而在國際上，雖然谷歌的無人駕駛技術眾所周知，但是從奔馳、寶馬、沃爾沃，到新生的特斯拉，都在積極嘗試自動駕駛技術。

但正如上文所說的，從技術路線看，汽車廠商遠不如互聯網企業。汽車廠商路線到了一定高度就會停滯不前。更糟的汽車廠商漸進路線的技術積累無法用到未來的高級階段。汽車廠商或者自己從頭再來，或者去買互聯網廠商的技術。

無人駕駛相對有人駕駛，具有安全和效益的上的巨大優勢，一旦技術成熟，成本下降，是會很快普及的。

所以，在無人駕駛上，互聯網企業有很大的概率達到自己的目的。一方面把無人駕駛系統賣給各個汽車主機廠，獲取高額利潤，一方面利用無人駕駛系統最高的入口權利，獲取各種O2O的入口，獲取衍生利潤。