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        自動駕駛成為業界香饃饃

        評論

        “人力成本增加、管理成本增加、司機緊缺、安全問題突出等,是客貨運輸面臨的大問題,并且它們對可靠性的要求非常高。”在近日舉行的第19屆COTA國際交通科技年會上,江蘇省交通運輸廳副廳長金凌表示,高可靠性自動駕駛貨運系統和客運系統將技術極致化,將安全與能耗做到最優,將會是自動駕駛發展的切入點。中國自動駕駛處于探索期,無論在技術還是成本上都存在改進空間,未來發展依賴政策環境、法規標準、技術發展、基礎設施建設等多方支持。

        自動駕駛成為業界香饃饃

        21世紀,低下的通行效率以及頻發的交通事故已成為當前民眾最為頭疼的問題,從駕駛和擁堵中解放出來成為人們的新訴求。統計表明,在我國九成以上交通事故都是因駕駛不慎導致,而自動駕駛可以有效減少交通事故發生率。

        隨著汽車逐步進入電子化的時代,人工智能尤其是深度學習技術逐漸成熟,算法開始能夠識別物體屬性,做出類人的合理決策,自動駕駛逐步成為可能,技術發展如火如荼,其背后無限的商業想象空間也令業界向往。

        “自動駕駛正成為‘科技巨頭’企業的香饃饃。”金凌說,從2009年起,十年間,谷歌、百度、特斯拉、優步、蘋果、阿里巴巴等科技企業先后進入自動駕駛領域,且投入不菲。因為看到廣闊產業前景,國內切入到自動駕駛相關領域的企業也在逐漸增多。從區域分布上來看,北京、廣東、上海成為自動駕駛企業最為集中地區,占比近72%。“江蘇的相關企業也在迅速增加,研發能力也在增強,現在企業占比已經達到6%,并在繼續增長中。”金凌透露。

        但也有業內人士表示,目前中國道路環境復雜,汽車制造、互聯網通信起步較晚,如何通過政策法規推動自動駕駛發展,讓其盡快商用化,使自動駕駛真正來到我們身邊是當下需要思考的問題。

        缺乏政策法規支持產業進程受阻

        “制約自動駕駛迅速普及的因素包括技術成熟度、成本和政策法規,而政策法規是最大的攔路虎。”在談及國內外自動駕駛的政策環境時,金凌給出自己的觀點。

        通過整理,科技日報記者發現,國外的自動駕駛政策更多涉及公共安全領域。這其中包括兩大類,一是信息安全問題,二是交通安全法。從聯合國發布的文件來看,世界車輛法規協調論壇2016年11月通過汽車自動駕駛安全標準,該標準主要包括組織白帽黑客攻擊的措施及探測到攻擊時警告駕駛人并防止失控的措施等。美國、英國、日本等也先后發布相關法規,比如美國出臺的《聯邦自動駕駛汽車政策》,是第一部有關自動駕駛政策的法規。

        在我國,近年來也先后出臺了一些政策,這些政策更多的是聚焦于產業政策,而非交通管理層次。同時,在政策層面缺乏一個有權威性的組織。

        “目前自動駕駛還是相當于工業產品的中試階段,政策是圍繞上路測試來服務,沒有為自動駕駛的商業條件和交通管理來制定。”金凌認為。

        可喜的是,如今我國北京、上海、江蘇、廣州、深圳、重慶等多個省市正密集研究制定自動駕駛(智能網聯)法規條例。2018年9月,江蘇省經信委(現江蘇省工信廳)、省公安廳、省交通廳聯合印發 《江蘇省智能網聯汽車道路測試管理細則(試行)》,優化道路測試環境,保障道路交通安全,推動產業發展;2018年11月,全國首張營運貨車自動駕駛路測牌照亮相蘇州。

        客運物流將率先大規模應用

        “我們最大的優勢是有別于國外分散的市場,把各個省的統一市場建立起來,比歐盟還要大。”金凌認為。

        金凌表示,我國制定自動駕駛商用化政策要遵循6方面原則,一是安全第一原則,二是靈活變通、技術中立的原則,三是以性能表現作為評價標準,四是法規統一原則,五是融入交通運輸系統,六是與傳統車輛共享道路環境。

        無人駕駛最先被大規模應用的場景,金凌認為應該是客運、物流產業,高可靠性自動駕駛貨運系統和客運系統將技術極致化,將安全與能耗做到最優,將會是自動駕駛發展的切入點。

        金凌表示,應根據自動駕駛發展路徑,引導商用化政策的制定,通過政策制定推進自動駕駛更好地發展。

        首先是從應用需求引導政策法規制定,率先應用在限定場景下的封閉或半封閉區域,如自動泊車、封閉場區內物流運輸,其次是干線物流、末端配送、固定線路的環衛領域、公交通勤、分時租賃、網約車、共享出行等領域。

        第二是從角色引導政策法規制定,針對管理部門、車企、技術廠商、生產廠商、行業應用企業等不同的用戶角色,制定相關的政策標準,用以規范、統一行業參與人員的行為。

        第三是從發展路線引導政策法規制定,根據技術發展路線、行業發展路線制定相關政策法規,引導自動駕駛更好地提供安全、便捷、舒適的交通環境。

        標簽: 自動駕駛

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