无人驾驶：解决城市拥堵，提高出行效率的关键？

（齐鲁晚报·齐鲁壹点记者冯子涵）

在今年百度世界2020大会上，李彦宏称“凭借着自动驾驶技术的发展，在全国的这些一线城市中，5年内即可实现取消限行、限购，10年内堵车问题就可以得到基本解决。” 李彦宏的5年说法究竟能不能实现？齐鲁晚报联合看懂小程序推出线上论坛，邀请四位行业专家共话无人驾驶，让我们来看看专家是怎么说的。

Q1：针对李彦宏的这番言论，各位专家是如何认为的？

华东师范大学博士、上海对外经贸大学人工智能与变革管理研究院区块链技术与应用研究中心主任刘峰：

从现在的无人驾驶技术进展来看，一定程度的规模化商用不再遥远。无论是以百度、滴滴为首的数据公司，还是车企公司奥迪、奔驰都在争抢该赛道。然而无人驾驶技术与大城市无拥堵之间并无直接关联。或者说技术的革新能够带来一定程度大城市的交通拥堵情况的缓解，但最终要完全解决拥堵，还得从包含城市智能大脑、交通协同治理、区域产业合理调配、面向通勤的立体化公共交通创新等多个维度形成组合拳，才能从根本上解决大城市交通拥堵的问题。

资本进入能助推智能驾驶产业快速发展，同时也会因为过快的扩张带来安全隐患，需要注意。

北京科技大学副教授岳献芳：

（无人驾驶是）追求的理想，心中的方向，还需要技术的更新更快发展以及各方面的配合。

中国社会科学院法学研⁧究所、 珠海经济特区法治协同创新中心博士后邓伟强：

中国的无人驾驶的应用场景和测试方案已走在全球前列，深信前景没有上限。然而，中国的方案还需要破圈，可以形成可复制的海外商用方案，普通话智能语音交互系统、海外地图导航和良好的地线基础建设的破局，云端海量信息的知识产权保护，以及4S店保养维修等实际应用问题，仅靠车企作出突破显得异常困难，似乎有必要抱团外拼，才能达到以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局的要求。

原某大型民营企业智能驾驶负责人孙杰：

资本在2016年开始助力国内智能驾驶方向，使智能驾驶得到了非常快速的成长，同时我国的自动驾驶头部企业，比如图森未来，小马，智加等均得到了长足发展。

仅就无人驾驶方向来说，在包括硬件（线控、高算力计算平台，传感器等）、软件系统（包括各Top公司及大众等企业在更具鲁棒性系统方面等）、算法（包括但不限于感知、决策、规划、控制、定位，以及多源传感器融合等的应用）等技术进步得到了非常好的发展。类似华为MDC600以及NV的ORIN都是值得期待的平台。距离量产越来越值得期待。但是距离大众可受益，尚需时日，目前还处于有限场景的应用，包括港口码头，矿山，保洁等的应用。

Q2：无人驾驶突破场景展示，真正走进民众的身边还需要多远的路要走？

⁨孙杰：

随着无人驾驶技术的发展和得益于国家对无人驾驶的支持，无人驾驶得到了很好的发展，目前脱离场景而谈无人驾驶，还是需要付出更多努力。在有限场景下，2023年很可能会成为智能驾驶量产的元年。

Q3：当前我们现在无人驾驶现在发展的瓶颈是什么，与国外的差距大吗？

岳献芳：

按照美国汽车工程师学会（SAE）的定义，无人驾驶分为从0级（完全手动）到5级（完全自动）6个等级。在今年3月，工信部出台了中国版的自动驾驶分级标准，L3为有条件自动驾驶，L4为高度自动驾驶，一定程度上借鉴了国外的标准，可以想象一下进度和差距。Apollo从2017年版进化到2020版，不管对内对外给它的定位是哪一级别，商业化都是重要的考核指标。

‬刘峰：

从目前来看，无人驾驶智能车领域最核心的技术还存在着短板，如电池、智能驾驶核心算法等对比国外还存在着较大的距离。

Q4：无人驾驶的成果与民众关系紧密吗？这种技术成果只会出现在驾驶汽车这个领域中吗？

刘峰⁩：

可以说无人驾驶技术的成果与民众息息相关，一方面无人驾驶技术对于消费者个人而言，提升了消费体验，摆脱长时间驾驶的疲惫；另一方面无人驾驶技术的持续革新，还能将传统的驾驶空间升级为娱乐与消费空间，实现跨维度跨产业变革，给驾驶舱经济带来无限遐想。

孙杰：

在全球来说，无人驾驶的核心在于自主研发，目前有不少团队还是以在某些开源基础上的优化，尤其是核心算法部分，我国优秀的算法research同学，做出来很大的贡献，到受限于无人驾驶是系统性，某点的进步，有益于系统发展，但仍不能作为最核心的部分。

但无人驾驶技术不会只停‪留在汽车这个领域，无人驾驶虽然仍依赖于场景的限制，但是其技术的普适性还是有很多的应用领域，比如基于感知的机械臂，同样是通过不同的感知技术和决策规划，控制，预测等技术的应用。技术无边界，应用广泛。

Q5：无人驾驶在开发到普及的过程中会存在怎样的法律问题丞待解决？

孙杰：

法律问题是目前很多企业呼吁解决的问题，自从2017年苗部长亲自试乘图森未来自动驾驶卡车以来，测试牌照逐步发放，测试场地及路段不断增加，这是非常利好的。但是自动驾驶汽车上路还是需要或者期待法律政策（路权、交规、智能驾驶汽车规范等）的支持。

刘峰：

法律问题目前还未能覆盖到，毕竟人-机-环的大环境中，构建起来的“人理-机理-物理-事理”大闭环中还有大量未厘清的地方，对于制定法律同样如此，比如人机混合决策犯错，法律如何界定。界定的定量问题，人工智能决策下的机器是否需要跟人一样承担责任都是还未厘清的问题。

岳献芳：

无人驾驶的法律规范顶层设计，与现行驾驶证、行驶证制度如何衔接，事故责任主体划分，与对现行法律明确保护的重要数据和个人信息的关系等方面应该是需要进一步发展和完善的。但是业界也有国内人工智能低估的认识，所以依然可期。

Q6：当前无人驾驶发展的瓶颈在哪些地方？

刘峰：

目前来看，技术是一个侧面，全世界都在投入，但我个人认为最大的问题还在于相关法律法规的完善，如何对待人工智能，人工智能在具体决策中法律地位的厘清，以及我国法律在人工智能领域还存在一些空白需要逐渐的给出法律假设、监管沙盒来逐渐适应未来人工智能在无人驾驶中海量应用里扮演的角色。

5年或者10年，从科技发展的角度来看，都是一个不短的跨度。但如果要大规模商用， 从学术研究到产业大؜规模应用，还要配合政府立法的话，5到10年都太乐观了。一个技术想要真正落到产业中 ，形成大规模应用还需要一个大周期。

孙杰：

技术是一个不断发展的过程，政策法规，再就是数据，都是需要逐步完善的。大规模商用，还是需要和场景结合更好解释，在有限场景的大规模应用，还是值得期待的，如果一定要把大规模商用定位为L5，那可能需要更多的耐心和投入。

Q7：如何看待阿里、百度国内这些巨头公司之间的无人驾驶发展技术？

刘峰：

百度和阿里背后有着驾驶大数据：百度地图与高德地图。对于无人驾驶的相关智能算法与模型进行训练，有着天然的优势。海量的数据支撑他们能够进行更全面的科研迭代。

岳献芳：

中国人工智能技术商业化落地速度很快，尤其是计算机视觉、生物识别、自然语言处理、机器学习等技术开始得到广泛应用，但是偏重于已有的强项信息流。

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