自动驾驶的“慢慢”发展路

“懒”是推进科技进步的第一生产力，现代社会，“懒”是一种常态，从一定程度上来看，人类越“懒”，科技进步就越快。放眼“吃穿住行”这4个与人们生活息息相关的行业，也处处印证着这句话，为了处理吃完饭后的碗筷，洗碗机器人越来越受欢迎；为了大批量制衣，流水线作业、智能化工厂实现了应用；为了减少打扫房屋，智能扫、拖机器人需求量快速提升。

对于与人们日常接触频次最高、需求量巨大的“出行”行业，“懒”的需求也促生了该行业技术的发展与进步，为了让人可以从驾驶汽车这个任务中解放出来，自动驾驶概念被提出，并在技术人员的努力下逐渐成为现实。那自动驾驶汽车发展到现阶段还靠谱吗？

自动驾驶的“慢”步之路

但相较于“吃穿住”这3个行业，“行”这个行业的技术发展似乎非常缓慢，也显得更为谨慎，究其原因，主要是因为，“行”相较于其他3个行业的使用场景，复杂程度更高、危险性也更大，激进的普及可能会造成财产安全，甚至生命危险。因此自动驾驶技术的发展和演变需要采用逐步过渡的方式。

为了让自动驾驶的发展有据可循，有法可依，国际汽车工程师学会（SAE）根据自动驾驶的技术进程，将自动驾驶发展阶段分成了L0级～L5级共6个等级，其中L0级的主要操作者和交通监控者都是人类驾驶员，而到了L5级，人类就可以完全解放双手，将开车的任务完全交给汽车。

国内针对自动驾驶技术进程也制定出了相关的等级划分，2022年3月1日，由工业和信息化部提出、全国汽车标准化技术委员会归口的GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准正式实施（编辑语：后台回复“40429”，获取标准《汽车驾驶自动化分级》），该标准根据在执行动态驾驶任务中的角色分配以及有无设计运行范围限制，将驾驶自动化分成０级驾驶自动化至５级驾驶自动化，5级驾驶自动化则是对标L5级自动驾驶。

自动驾驶的发展路径其实非常清晰，但似乎经过多年的发展，自动驾驶的技术并未得到明显的提升，更多车企对于自动驾驶的尝试更多是依托于高级辅助驾驶的方式，来减少驾驶员驾驶汽车时的疲劳感，更多的功能，是用来优化驾驶员驾驶体验，提升驾驶员驾驶安全性的。对于自动驾驶的尝试，更多是以定速巡航、自动泊车等这些交通环境简单，驾驶条件单一的场景中，这些功能多以体验为主，在使用过程中，还是需要驾驶员不断去观察四周，注意交通状况，并不能正真让驾驶员脱离驾驶的场景。

自动驾驶“慢慢”发展之因

前文提及到，“行”相较于其他3个行业的使用场景，复杂程度更高、危险性也更大，激进的普及可能会造成财产安全，甚至生命危险。自动驾驶发展如此之“慢”，其中涉及了诸多原因。

技术不够成熟

想要让自动驾驶汽车发展起来，离不开感知系统、决策系统、控制系统这3项。

其中感知系统负责自动驾驶汽车“看”的问题，这就需要高精度地图、车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等硬件设备的辅助，但这些感知硬件各有优劣（相关阅读：感知硬件，自动驾驶汽车“看”路奥秘），在诸如黑夜、大雪、大雨等极端场景下，对于环境的感知还不够完善，因此自动驾驶感知硬件仍旧需要优化和提升。

决策系统是自动驾驶汽车“思考”模块，涉及到深度学习、人工智能等技术，为了让自动驾驶汽车可以符合人类出行需求，决策系统在逻辑设计上就需要符合人类驾驶员思考方式。也需要可以灵活处理各种复杂的交通状况，可以在出现问题时，在确保驾驶员安全与确保行人安全的抉择上选出最优解，这就需要决策系统开拥有“独立自考”的能力。但现阶段决策系统并未实现“独立思考”的能力，无法将其实际应用到自动驾驶上。

控制系统主要负责完成决策系统下达的指令，由于决策系统工作的好坏，将直接决定自动驾驶汽车的行驶路径，关乎乘客的出行安全。当自动驾驶汽车可以独立完成出行任务时，控制系统没有在人类驾驶员控制的情况下，需要其快速、高效、完整、独立地执行决策系统的工作。在自动驾驶汽车上，电子化、集成化趋势将愈发明显，线控系统将得到应用，控制系统就需要能在自动驾驶汽车出行前，自行完成自我检查，在出现问题时可以及时反馈，以免乘客出现危险。

此外对于自动驾驶汽车更多依托于电动汽车上（相关阅读：自动驾驶与汽车“新四化”），这也需要电动汽车拥有更高的电量荷载，才能让多个感知硬件和传感器的使用后，还能确保出行要求，这也需要对电动汽车动力电池的技术提升。

成本居高不下

成本是影响自动驾驶汽车落地的主要原因之一，商品想要在市场实现流通，让消费者买得起、用得起是非常重要的。自动驾驶汽车相对传统汽车，在成本上将需要更多的投入，主要体现如下：

1）研发成本：自动驾驶汽车需要大量的研发和测试工作，涉及到多个领域的技术，在感知系统、决策系统、规划系统等技术上，都需要不断地进行研究和创新，需要投入大量的资金、人力和物力。

2）感知硬件成本：相较于传统汽车，自动驾驶汽车上需要加装更多的感知硬件和传感器，这将需要更多的硬件成本投入，这无疑是一笔很高的成本支出。

3）深度学习投入：自动驾驶想要足够应对复杂的交通环境，就需要进行大量的算法学习，这些工作需要大量的计算资源和学习时间，研发成本进一步提升。

4）大量的测试：自动驾驶汽车想要具备足够的安全性和可靠性，需要进行大量的安全测试和认证，同时需要在设计和生产过程中遵守严格的安全标准和规定，这些要求增加了汽车主机厂的制造成本。

法规不够完善

法律法规也是影响自动驾驶发展缓慢的主要原因，在自动驾驶法律法规的制定上需要考虑以下几点：

1）道路交通法规：自动驾驶汽车的想要在道路上行驶，需要遵守道路交通法规，对于自动驾驶汽车的行驶，是否需要专属的法规标准，依旧需要明确。且自动驾驶汽车的行驶行为也需要与其他车辆、行人、自行车等进行协调，因此需要对自动驾驶汽车的控制和规范进行严格的法律规定。

2）产品质量法规：自动驾驶汽车是一种复杂的产品，需要经过多个领域的技术研发和测试，同时需要具备高度的安全性和可靠性。因此，需要对自动驾驶汽车的生产、质量检验、安全认证等进行严格的法律规定，以确保产品质量和消费者权益。

3）隐私保护法规：自动驾驶汽车搭载了大量的感知硬件、传感器和计算设备，可以收集大量的驾驶行为数据、车辆信息、路况信息等等。这些信息的收集和使用需要遵守相关的隐私保护法规，以保护用户的隐私权和数据安全。

4）责任认定法规：自动驾驶汽车的上路运营涉及到多方的责任问题，包括汽车制造商、软件开发商、驾驶员等等。因此，需要建立起相应的责任认定法规，以确保在事故发生时能够明确责任，保护消费者和相关利益方的合法权益。

5）保险法规：自动驾驶汽车的上路运营需要购买相应的保险产品，以覆盖车辆损失、人身伤害等风险。因此，需要建立起相应的保险法规，以确保保险产品的权益保障和理赔程序的顺畅进行。

隐私不够保障

隐私安全是近些年互联网发展过程中日益凸显的一个话题，随着自动驾驶的实现，自动驾驶汽车也将成为与手机、电脑类似的，服务于人类的娱乐硬件设备。自动驾驶为了可以确保行驶安全，需要搜集大量的道路信息，为了让乘客可以享受更加优质的服务，也需要获取用户信息，这些问题都将引起剧烈讨论。

用户隐私

当自动驾驶汽车成为现实后，乘客可以在自动驾驶汽车上观影、音乐等，自动驾驶汽车将成为提供娱乐的第三空间，为了可以提供个性化服务，自动驾驶汽车必定会去学习乘客的兴趣和喜好，因此对于这些用户隐私信息的保护将必不可少。

交通隐私

交通信息获取是自动驾驶汽车发展过程中，除乘客信息获取外外，另一大非常需要获取的信息之一。为了让自动驾驶汽车可以安全地行驶，就需要自动驾驶汽车认识路，对于周边的环境就需要非常熟悉。在诸多汽车主机厂的解决方案中，使用了高精度地图的方式，来指导自动驾驶汽车认识道路。高精度地图中，对于道路信息、交通信息的获取将非常精确，大到城市建筑，小到路边的基础设置，都会在高精度地图上显现，这些信息将很好的反应城市的构建，是非常重要的交通隐私。

为了让自动驾驶汽车可以在各种环境下都可以行驶，这就需要所有地方的 高精度地图，而对于部分重要的设施设备和建设，并不能透露，这将导致高精度地图获取无法足够完善，这也将导致自动驾驶汽车无法快速地得到全面应用。

认可不够足够

由于现阶段自动驾驶技术并不完善，市场应用并不广泛，社会的认可度也并不高，消费者由于对自动驾驶汽车存疑，更多还是抱着尝鲜的态度进行小范围体验，想要在生活中实际使用，依旧存在困难。

总结

总的来说，现阶段自动驾驶汽车发展依旧缓慢，各方面都有限制和挑战，想要让自动驾驶得到普及，需要多方参与、针对讨论、逐个突破，自动驾驶对于城市建设和交通建设起着非常重要的作用，其发展意义不言而喻，随着技术的提升、法规的完善、成本的降低，自动驾驶将会从“慢慢”之路走向“灿烂”之路。