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中新經緯12月25日電 題：無人駕駛最快實現商用的為何是出租車？
作者 盤和林 工信部信息通信經濟專家委員會委員
盤和林蘿卜快跑無人駕駛出租車的落地爆火、特斯拉Robotaxi的亮相，無疑是2024年最受關注的事件之一。這些事件，預示著無人駕駛商業化加速前進，也讓2024年被認為是自動駕駛商用的突破之年。
為何是無人駕駛出租車？
嚴格意義上說，“自動駕駛”并不等同于“無人駕駛”。按照2022年3月實施的《汽車駕駛自動化分級》標準，汽車駕駛自動化功能分為從無駕駛自動化(0級)直至完全駕駛自動化(5級)在內的6個等級。其中，0-2級為駕駛輔助，3-5級為自動駕駛，也就是一般人理解的“無人駕駛”。蘿卜快跑無人駕駛出租車和特斯拉Robotaxi都屬于L4級，即系統在其設計運行條件下持續地執行全部動態駕駛任務并自動執行最小風險策略――這一級別的車輛已經沒有方向盤，但仍然需要配備人類遠程安全員。
L3級以上自動駕駛技術(也稱高階自動駕駛)其實早就存在，不過受制于技術成熟度和成本問題，一直處于實驗和小規模的試點階段。2024年，自動駕駛試點范圍得以進一步擴大，全國已有超過50個城市出臺自動駕駛試點示范政策，北京、上海、廣州、深圳、武漢等地開展了無駕駛人車輛公開道路試點示范。尤其是武漢的無人駕駛出租車，不僅吸引了當地人乘坐，還吸引了很多外地人嘗鮮，讓自動駕駛的商業化應用更真實地展示到普通民眾面前。雖然目前看還只是一小步，但商用落地對自動駕駛技術的發展意義重大，它讓自動駕駛技術研發更有可持續性，也給了資本市場投資人更強的信心。
那么，為什么無人駕駛出租車會成為高階自動駕駛商業化應用落地最快的場景？主要還是當前的自動駕駛技術水平有限，L4水平需要在限定區域內(可以是城市的某一個區域或某一固定路線)實現完全無人駕駛。這是因為算法適應性問題，即開放環境下各地環境存在差異，而現有技術僅能支持在環境參數穩定的固定區域運行，換一個地方就要重新學習。然而，出租車不僅可以快速實現規模化運營降低成本，也可以限制在固定的城市區域或路線內運營，所以它是最理想的初期應用場景。
高階自動駕駛乘用車仍處于商業化前夜
當然，我們也不能說普通乘用車就不適合完全無人駕駛，如果技術發展到一定程度，無人駕駛技術也可以應用在普通乘用車上。現階段在普通乘用車上的自動駕駛功能仍處于輔助駕駛階段(L1-L2)，多數處于L2級水平。L3級別目前處于商用化前的階段，有很多品牌車企陸續計劃發布相關車型。比如，梅賽德斯奔馳配置L3級自動駕駛功能的新車DRIVE PILOT預計2025年春季在德國發售。
國內政策方面，今年6月，工業和信息化部批準了比亞迪、蔚來、長安汽車、廣汽集團和上汽集團等9家中國汽車制造商在公共道路上對L3級別自動駕駛技術進行測試，為L3的商業化應用打開了政策通道。不過，不同于現在搭載L4技術的無人駕駛出租車，L3級別的自動駕駛仍需要駕駛員，是限定條件下的“自動駕駛”，如自動加減速、自動轉向，且目前L3級別以上的自動駕駛技術成本較高，搭載普通乘用車短期內還看不到盈利前景。因此企業要在自動駕駛技術上獲利，就只能積極投入已初步實現商用的無人駕駛出租車。
筆者認為，完全無限制的無人駕駛或在10年后才能實現，商業化可能還需要更長時間。當前無限制無人駕駛采用的是以人工神經網絡算法為主的機器視覺和決策解決方案，這種算法是模仿人類行為，且要通過窮盡來避免人類行為的缺陷。畢竟，早期技術實現類人功能通常是簡單的，但小數據噪音造成的缺陷也是致命的。解決這些缺陷需要長時間的數據積累。
此外，硬件條件不夠也限制了無人駕駛的應用。現階段機器視覺并沒有能力分辨所有物體，會有視覺錯誤，機器眼睛和人類眼睛有很大差別。當然，融合感知方案可能更安全，但融合感知也存在算力不足的問題，算法要結合多個感知傳感器來做判斷，這顯然并非當下的算力能夠支撐的。
所以，無人駕駛技術要超越人類駕駛員，達到用戶使用期待，仍需要繼續進行數據積累，要讓AI(人工智能)更準確地識別復雜的路況，擁有更快的反應速度，這需要軟件(算法)和硬件(算力芯片)的共同進步。(中新經緯APP)
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責任編輯：宋亞芬
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