陈曦

2月26日上午，一辆憨态可掬的黄色小车行驶在天津新城市中心广场，吸引了附近路人的目光。中汽研数据资源中心管理部项目经理李川鹏介绍：“这是一台无人自动消毒车，从春节期间开始，每天两次为附近公共区域消杀。这种低速无人驾驶的最大优势是零接触式的消杀，节省人力的同时也避免了人员接触感染。”

无人自动消毒车、无人低速配送车、无人巡逻车、无人售卖车……在这次抗击疫情行动中，一支无人车大军组成了坚强的防线。在疫情严重的武汉，新建的火神山、雷神山两座医院也引入了很多低速无人配送车，用来承担部分患者的运送与药品、食品的配送工作。疫情下应用场景的增多，为无人驾驶特别是低速无人驾驶的爆发打开了行业想象空间。

低速无人车为何能率先应用

无人售卖车免费发放消毒液

“这次疫情中，中汽研在无人驾驶应用模式方面做了三个尝试：一是无人消毒车，社区面临繁重的消杀任务，这辆车可以实现在园区内无人值守的循迹消毒工作，它们遇到行人会停障，遇到障碍物会避让；二是通过无人售卖车免费发放消毒液；三是通过远程驾驶给社区免费发放捐助的蔬菜。”李川鹏透露。

据介绍，这些应用都属于技术比较成熟的低速无人驾驶，所谓“低速”是指时速5-10公里，这个速度对现有传感器、算法都相对比较适用，无人车可以应对行驶中出现的任何情况。“低速无人驾驶落地的场景是健全的，但是如果把无人车放到高速复杂场景里，即使是三四十迈，在复杂的工况下，也会涉及很多技术难题。”

“低速和高速看似只是速度的变化，其实涉及的技术问题可不少。”李川鹏进一步解释：“自动驾驶技术涉及三个方面：一是感知，车辆去感知到路上周围的环境，感知就需要硬件，比如说雷达（形成周围的点云）、摄像头（反馈影像），惯导（地理位置坐标），也需要各个硬件的软件和算法；二是决策，相当于电脑的CPU，计算单元通过算法把采集到的数据加以计算，这是无人驾驶最核心的，无人驾驶能否迅速做出响应，很大程度取决于芯片性能和计算能力；三是控制，通过指令让车辆启动、加速、停车等等，传统车辆是机械式的，现在很多通过电子信号去精准控制，涉及信号模拟和转换技术，车辆本身也需要做适配。”

低速无人驾驶在上述三方面技术上更加成熟。感知方面，由于速度低，采集的信息更加密集；决策方面，决策时间可以稍长一些，反应可以慢一点；控制方面，也可以做到实时响应。高速行驶时车开得很快，感知难度加大，决策时间也非常短，硬件软件都需要提升。

离真正实现商用还有多远

虽然此次有很多低速无人驾驶的小车加入战“疫”，但也是小范围的使用。李川鹏提示：“速度并不是无人驾驶能否落地的决定因素。比如高速公路，虽然要求车速快，但是场景简单，完全可以实现道路的智能化，和汽车互联互通，可能比一般城市道路都要简单。”

场景越简单，无人驾驶技术也越容易落地一些。比如天津港集装箱码头就已经在应用无人驾驶技术，场地周围没有行人干扰，路径也是固定的，在A点B点之间往复行驶，算法需要判断的情况比较少。但是真实的路面上，车辆、行人、猫狗、天气因素、路边环境、障碍物等太过于复杂，未来需要无人驾驶各方面继续调优，还需要大量的复杂环境训练优化算法。“如果说未来无人驾驶汽车真正实现应用，最先落地的肯定是码头、机场这些环境相对简单的场景。”李川鹏说。

目前国内很多公司都很重视无人驾驶测试，国家划定一些开放的道路，发放牌照，让无人驾驶车辆在实际道路上进行测试。进行测试时，每辆车都会配备一名安全员。李川鹏解释：“测试也是学习的过程。安全员一旦踩刹车，人工干预了，车辆就会记录下来，供后台团队分析：为什么没有判断出来危险？障碍物尺寸太小？还是某个雷达有盲区？还是决策失误了？或者没有执行指令？把真实的路面上发现的问题反馈回来。”

“无人驾驶技术落地还有很长的路要走，需要大量的测试，跑的越长，遇到的情况越多，稳定性就会越好，采集的样本数量就会越多，算法越来越优化和完善。”李川鹏说。

未来单一场景和简单场景

将最先落地

这次疫情给了人们不小的启发，当无人驾驶技术与更多的场景相结合，其影响将不再限于单纯的驾驶领域、交通领域，生活的方方面面皆会因为它的到来而改变。“在未来实现无人驾驶肯定很复杂，但可以从低速简单场景最先落地，慢慢渗透到高速复杂场景，最终真正进入人们生活中，这需要一个过程。”

有的地方政府为支持无人驾驶技术发展，开始探索把路变成智能的，这是无人驾驶加快落地的另一条路径。道路上的交通设施，如路灯、交通信号灯、灯杆、车道线，都可以把道路信息采集下来，和汽车进行互通互联，协助安全驾驶，实现“车路协同”，未来无人驾驶很可能在这种智能道路上率先落地。

5G技术也能提供帮助，将会大大减少无人驾驶车辆各模块之间、车路之间通信的时延。无人驾驶从感知到决策、控制，或者车路互联都需要数据传输，5G通信可以大量节省传输时间，弥补计算单元的迟滞，也会提升整个无人驾驶系统的响应速度。”李川鹏说。

目前，5G在远程驾驶上的应用比较多，其带宽大、时延短、传输信量大的特点对远程驾驶非常重要，比如地下矿车作业场景，5G可以实现驾驶员在地面电脑前远程驾驶矿车，避免矿难事故人员伤亡。

这次疫情给低速无人驾驶带来了很多应用机遇，大家都来探索落地场景，无人车很出彩，给大家看到了一些希望。李川鹏表示：“不过，这次疫情带来的应用，还是试点和示范性质，真正大面积铺开还是有一些问题存在，比如这些无人车由谁来管理、运维，出现撞人事故究竟是谁的责任？法律层面上也有空白和不健全，很多无人车没有牌照，事故责任无法清晰界定。”

与经过很多代探索的汽车相比，无人驾驶才出现几年，作为新技术产物，它还有很多需要完善的地方。李川鹏举例说：“比如传感器设备、雷达等，目前还没有车规级的产品，没有那种经得起寒冷、炎热环境，和高原、海拔低环境严苛考验，应用条件范围比较大的产品，在某种极端情况下存在失效的可能。只有不断推动无人驾驶技术的应用，才能带动整个产业的发展，促进产业链相关环节的进步。当现在那些演示级产品向极限工况下探索，才会整体实现无人驾驶的未来。”