一年10多城出臺路測政策 無人駕駛汽車時代或提前到來

自動駕駛是百年汽車工業(yè)的一個嶄新高度，也是人們對智慧出行夢寐以求的目標。連日來，羊城晚報記者調查走訪了解到，隨著自動駕駛風口的到來，全國范圍內自動駕駛路測競爭不斷升級，各車企和科技公司也都加快了在自動駕駛領域的布局。有業(yè)內人士預計，可以替代人工駕駛的完全自動駕駛汽車最快或在2023年上市銷售。

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10多城啟動路測“闖關”

自動駕駛風口已到，沒有城市和企業(yè)愿意慢人半拍。記者查詢了解到，作為自動駕駛產業(yè)落地的戰(zhàn)略性一環(huán)的“路測”，在剛剛過去的一年多里，已先后有包括廣州、北京、上海、深圳、天津、重慶、長沙在內的超過10個城市出臺相關道路測試政策。

其中，僅珠三角就有廣州、深圳和肇慶參與角逐。三市除完成政策層面的突破之外，還均實現(xiàn)了一定的探索。諸如廣州首次探索無人車上路、深圳頒出第一張路測牌照、肇慶劃定路測線路及區(qū)域。

今年12月3日，作為目前國內首個省級自動駕駛路測管理規(guī)定，《廣東省智能網聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范實施細則（試行）》也對外公示。相對于此前其他地方出臺的相關規(guī)定，廣東細則給了自動駕駛測試更多的權限，不僅有半開放路面的測試，還有全開放路面的測試。

業(yè)內人士認為，路測是自動駕駛汽車必須完成的“闖關”，也是自動駕駛產業(yè)落地的戰(zhàn)略性一環(huán)，及時提供開放完善的路測政策體系及配套，不僅有利于助力本地企業(yè)成為潛在獨角獸，也有利于吸引外部動能落地。

企業(yè)加快研發(fā)布局

在一系列政策的支持和引導下，各車企和科技巨頭紛紛加快自動駕駛汽車的布局。羊城晚報記者采訪了解到，在剛過去的廣州國際車展上，就有上百家企業(yè)展示了自己的智能網聯(lián)汽車技術和產品，都實現(xiàn)了不同特點的智能化。

目前業(yè)界普遍把智能網聯(lián)汽車分為L1-L4四個級別，分別代表著輔助駕駛、部分自動駕駛、有條件的自動駕駛以及可以完全替代人工操作的完全自動駕駛。記者采訪了解到，部分企業(yè)正在進行的是L2級別車型的研發(fā)和測試，還有一些企業(yè)已經進入L3級別的研發(fā)和測試。

值得一提的是，在日前某出租車公司短暫推出自動駕駛出租車期間，記者在車輛安全員的陪伴下跟車體驗發(fā)現(xiàn)，在規(guī)定的路線內，自動駕駛車輛基本能完成障礙物緊急停車和避讓、紅綠燈路口、轉向、調頭等任務，但乘坐的舒適性還有較大的提升空間。相關車輛安全員告訴記者，在復雜路況下，車輛還需要安全員“接車”操作。

后年或成L3商業(yè)元年

那么，自動駕駛汽車何時能出現(xiàn)在城市街頭？比亞迪相關負責人在接受記者采訪時認為，2020年到2025年為自動駕駛L3的商業(yè)元年，L4則可能會在2030-2035年商業(yè)化。

廣汽研究院智駕技術部負責人郭繼舜則認為，各地智能網聯(lián)汽車道路測試政策的出臺有助于推動無人駕駛汽車提前到來。他透露，就廣汽的規(guī)劃，2020年第一季度量產L3級別的無人駕駛，屆時老百姓就可以買到它。L4級別的無人駕駛技術目前已有很好的積累，并有量產的條件，但結合法律法規(guī)頒布的時間及商業(yè)化契機等外在因素，計劃在2023到2025年量產L4級別的無人駕駛汽車，到時全國都可買到可在城市路況下使用的無人駕駛汽車。

行為決策成制約發(fā)展瓶頸

不過，業(yè)內專家則認為，智能網聯(lián)汽車從測試到完全實現(xiàn)自動駕駛并量產還有很長一段路。中國汽車工業(yè)協(xié)會常務副會長兼秘書長董揚此前曾表示，一個高度（自動駕駛）的智能網聯(lián)汽車，實際上需要智能車輛、智能道路、智能通訊這三個系統(tǒng)聯(lián)合發(fā)展，而現(xiàn)在都還處于初期的試驗階段。

“要實現(xiàn)無人駕駛包括多方面的關鍵環(huán)節(jié)：感知系統(tǒng)——感知周圍環(huán)境的感知器；語言系統(tǒng)——車與車、車與路、車與人之間的溝通與通信；認知系統(tǒng)——路在何方行車決策等等……”中山大學數(shù)據(jù)科學與計算機學院副研究員單云霄此前接受羊城晚報記者采訪時也表示，除了技術的成熟度尚未實現(xiàn)，擬人化的行為層是目前最難實現(xiàn)的一環(huán)。

“在某些特殊環(huán)境下，如果無人駕駛車始終遵守交通規(guī)則，那么可能永遠無法啟動。如果幫無人駕駛車模擬人類的行為，那么在編程上就實現(xiàn)了無人駕駛車能夠違反交通規(guī)則，這就涉及倫理問題了。”單云霄說。

比亞迪上述負責人則表示，除了基礎設施、標準法規(guī)、技術等問題，完全自動駕駛的研發(fā)還面臨著高昂的成本問題需要攻克。