無人駕駛是現今最熱門的汽車前沿科技，伴隨着5G時代的來臨和人工智能技術的深度融合，無人駕駛被越來越多的提上日程，更有觀點認爲，2020年底，小規模量產的商用化無人駕駛就會進入人們的生活，無人駕駛看似很遠，但其實距離我們很近。近日，人民網汽車頻道記者來到了南京“智谷”，在這裏，體驗了正在研發的L4級別無人駕駛，雖然距離我們想象中徹底的無人駕駛還有一段距離，但是在這裏，記者明顯的感受到，無人駕駛正在一步一個腳印地向前發展。

體驗無人駕駛 未來可能並不遙遠

位於南京紅楓科技園的人工智能小鎮，70餘平方公里的園區內有着超過120家人工智能企業、15家人工智能新型研發機構。中智行就是其中之一，在這裏，無人駕駛技術正在不斷反覆地進行試驗和測試。

說起中智行，很多人可能會表示沒聽過，當然這也並不奇怪，畢竟中智行還是一個剛滿1歲的初創公司。簡單來說，中智行全稱爲“中智行科技有限公司”，致力於打造中國的5G 人工智能相結合的無人駕駛技術，並在此基礎上提供出行服務。此次人民網記者就受他們之邀來到人工智能小鎮，體驗無人駕駛技術。

走進小鎮，幾輛頭頂“黑色殼體”的紅旗轎車立刻吸引了記者的注意力。黑色的殼體上佈滿了大量的儀器，一條黑色的“大線”連接着車輛的後備廂。中智行的技術總監張振林向記者介紹，黑色的殼體是無人駕駛的“眼睛”，上面整合了單目攝像頭、激光雷達、衛星導航和慣性陀螺儀等硬件系統。據張振林表示，它們可以實時蒐集車輛周邊的信息，生成三維立體地圖，精確度目前達到2cm。後備廂內則是無人駕駛的算法單元，相當於無人駕駛的大腦，工程師和程序員通過遠端操作，對車輛進行控制。

當技術發展到一定程度後，除了能夠模擬人類對實時的交通路況進行判斷，並做出反應外，無人駕駛還能夠通過雲端連接，瞭解周圍路網內的實時交通狀況，與整個交通環境融爲一體。當然，中智行打造的無人駕駛汽車依然處於試驗階段，但是通過一天的體驗，我們能感受到無人駕駛技術正在切實的發展，並很可能在兩三年後，正式出現在我們的面前。

進入這輛被改裝後的紅旗轎車，駕駛員的位置上依然有人。但他的職責並非駕駛員，而是被稱作安全員。由於目前法規的限制，在任何情況下，主駕駛席都必須有人。另外，由於無人駕駛技術尚未完善，我們也確實需要一位安全員在緊急情況下對車輛進行必要的干預。

車輛的行程是預先設計好的，安全員並不負責指揮車輛行駛的方向。在這一段行程中，我們行駛了大約3公里的路程。人工智能小鎮內的路況相對簡單，車輛和行人都比較稀少。在這樣的情況下，車輛在無人干預下，順利地完成了直線行駛、併線轉彎，甚至還完成了大約40公里/小時左右時速的直線穿樁以及U型掉頭彎。

值得一提的是，在行駛過程中，道路上忽然出現了一位環衛工人橫穿馬路。無人駕駛車準確地識別到了行人，並提前制動，隨後控制車輛繞過了行人。但是這套無人駕駛也並非萬能。在一段路況中，道路的右側爲停車位，雖然沒有車輛停泊，但是系統預設的地圖中默認該道路不能駛入。而道路中間爲雙黃線，根據交通法規，車輛也不能進行併線超車。在這樣的情況下，當預設道路中間出現了一輛停止的車輛時，無人駕駛系統雖然能夠準確地判斷出障礙物並停車，但是卻無法做出超過障礙物繼續前行的判斷，只好由安全員進行操作，繞過了停止的車輛繼續前行。

對此，中智行的工作人員告訴記者，對於類似的情況，在中智行的無人駕駛試驗過程中，經常遇到，每一次發生，工作人員都會記錄下相關情況，並存入人工智能程序中的記憶單元，當數據樣本足夠多時，這樣的問題就會被無人駕駛系統學習並掌握。此後，當坐在後排的程序員通過連接車輛控制單元的控制裝置，輸入了幾行代碼後，問題就得到了解決。

目前中智行改造的無人駕駛車輛已經可以實現絕大多數路況的完全無人駕駛，像是識別信號燈、併線、轉彎、掉頭，甚至是繞樁都不在話下。另外面對突發情況，無人駕駛車輛也能做出一定的合理反應，雖然想要和整個路網融匯貫通還不能做到，但是這套系統也確實展現出了一定的學習和處理的能力。

技術路線：與傳統車企不同的直切L4級別

目前，越來越的多的汽車企業和科技公司開始研發無人駕駛技術，而在提到無人駕駛時，我們經常會提起無人駕駛的級別。這究竟是什麼意思，讓我們簡單介紹一下。

針對自動駕駛的等級劃分，目前主要有兩個標準，一個是由美國交通部下屬的NHSTA(國家高速路安全管理局)所制定，另一個則是由SAE International(國際汽車工程師協會)所制定，其中SAE的標準更爲清晰、簡潔，所以目前的通行標準是SAE International的標準分類。

目前，常見的汽車廠商，已經具備了L2級別的自動駕駛技術。我們常見的如ACC自適應巡航、自動泊車、彎道併線輔助等技術，就能夠很好的達到L2級別的自動駕駛技術。

無人駕駛和自動駕駛的分界點，在於L3級別和L4級別。在L3級別，依然需要人工參與進行駕駛，自動駕駛技術依然以輔助人爲重點。而達到了L4級別，則從目的地設定、路徑選擇、到實時操控，全部不需要人工進行操作了。但是L4級別依然需要處於特定的環境當中，而達到了L5級別，就能實現全路況的無人駕駛。

在無人駕駛的技術路線選擇上，目前主流車企的主張是從智能駕駛開始，循序漸進演進到無人駕駛。但是在位於南京“智谷”的中智行程序員們的認知中，繞過智能駕駛，直接達到無人駕駛纔是在未來能夠勝出的發展模式。

這主要是出於安全的考慮，中智行認爲，目前L3級別以及以下的自動駕駛技術採用的圖像識別技術依靠的是車載攝像頭和智能傳感器。但這項技術至今未能取得突破，五年前，車載攝像頭圖像識別的準確率是88%，目前也只有92%。而智能傳感器判斷前面是否有行人或者物體的準確率只有80%左右。如果判斷一輛自行車的準確率只有81%，風險過於巨大了。

對於激光雷達，目前最大的障礙是，激光雷達成本過於昂貴，所以很難普及。但是，相關成本可以隨着產銷量的提高、規模化生產的逐漸形成不斷降低。有人預計百萬量級規模的銷量，會使得無人駕駛系統的成本低於500美金。這樣的價格就非常具有競爭力。

場景設計：打入出租車市場現實規模化出行服務

目前中智行的定位很明確，它要做得是以無人駕駛爲基礎的共享出行服務，以此切入市場爲城市建立智能便捷的交通管理系統。

共享出行，聽着貌似和現在的滴滴有些像，不過中智行與滴滴的商業模式有着本質區別。滴滴依靠平臺收取佣金的方式實現盈利，但是這離不開滴滴司機的加入，車也離不開人的操控。而中智行對於未來共享出行的定義是無人駕駛，也就是說未來我們可能叫到一輛沒有司機的無人駕駛網約車。相比較現有的交通體系，無人駕駛網約車擁有許多優勢，首先省去了駕駛員這個人力成本後，經濟性會得到明顯提升。再者完全自動駕駛實現後，理論上出錯率將遠遠小於人類駕駛者，通行效率將大大提高。沒有了司機之後，乘客出行的安全性更有保障，整個出行的操作流程也將更加規範化和標準化。

此外，網約車相比物流車更容易實現規模化，而規模化是降低成本，收集數據，使無人駕駛量產的最佳途徑。舉例來說，如果資金投入一樣，網約車、出租車能夠製造出100萬輛，物流車可能只能製造出10萬輛。出租車因此帶來的數據樣本遠大於物流車，而行駛數據對於產品與技術的進步至關重要，越多的數據，對於無人駕駛技術的研發意義重大。

前景展望：我國發展無人駕駛有優勢

不僅僅是中智行，國內外已經有數十家企業開始了無人駕駛這項競賽，而且國外玩家如Waymo在進度方面已經走在了國內企業的前面。比如Waymo已經在美國加州和亞利桑那州取得了完全無人駕駛的上路資格，即沒有任何司機的無人駕駛車可以上路。

儘管外國公司在技術和試驗上更加完備，但是中智行創始人，南京市人工智能諮詢專家、前百度無人事業部總經理王勁認爲，我國無人駕駛技術同樣具有自身獨特的優勢。

第一是技術。目前技術最大的瓶頸在安全性，突破依靠人才的儲備。在這方面，中國有很大機會在全球實現最早的無人駕駛。因爲王勁堅信，包括自己在內的衆多優秀的程序員，是技術突破的基石。

第二是資金。目前我國已經是世界第二大經濟體，越來越多的資本正在投入到無人駕駛領域的開發當中。

第三是產業，無人駕駛的發展將會融合高科技產業(谷歌、華爲等高科技公司)、汽車產業(傳統主機廠、造車新勢力)以及出行產業，比如美國的優步、中國的滴滴等公司。彼此間取長補短，形成共贏。王勁認爲，在無人駕駛領域，上述三個產業的融合非常重要。在未來，誰能更好的融合這三個產業，誰就能在無人駕駛領域勝出。

第四是無人駕駛車的成本。目前無人駕駛車發展速度很快，每半年成本就會下降接近一本，使得技術的發展更快更高效。

第五是市場。在商業模式上，形成規模化的生產，立足網約車市場，獲取數據樣本，是兼具市場效應和發展效應的模式。

第六是國內的政策法規。從中國政策法規的角度來講，並不存在瓶頸，國內法律法規基本與無人駕駛技術的發展能夠匹配或者銜接，這讓整個行業都十分有信心。

不管怎樣，未來無人駕駛將會是大勢所趨，而中智行展示無人駕駛技術也在切實地發展。任何新技術都需要先行者的參與，困難會有，機遇同在。相信產業融合的契機將使中國汽車產業迎來全新的快速成長。