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高級別自動駕駛是指汽車自動駕駛評級標準中的第四(L4)和第五級(L5)，主要特點是汽車控制、狀態監視及失效應對都能夠無人進行，被認為是真正的自動駕駛，也是當前智能網聯汽車創新的重要方向。國內外眾多企業正為此爭相努力，但真正的高級別自動駕駛始終未曾現身。最近，美國麻省理工發布研究簡報《自動駕駛汽車、出行及就業政策：未來之路》(下稱《簡報》)，對高級別自動駕駛技術進行了多角度分析，認為其落地尚需時日。我國應把握其中蘊藏的機遇，在此新興前沿領域加力發展。

高級別自動駕駛技術落地面臨四大問題

技術存在明顯短板。《簡報》認為，雖然Waymo、Cruise、Zoox等領先企業確實取得了一些技術進展，但其展示的自動駕駛技術都有限制條件。例如，Waymo的自動駕駛汽車之所以能夠在亞利桑那州錢德勒地區展示完全無人駕駛功能，很大程度上得益于當地充足的光線條件和干燥的氣候，在其他地區則很難做到。總體來看，當前的自動駕駛技術仍存在明顯短板。比如，難以有效應對冰雪路面和復雜光線的環境，識別交警手勢、特種車輛等的可靠性不足。很多企業曾展示過可有效識別物體的感知技術，卻始終難以實現從“識別”到“理解”的技術跨越，自動駕駛車輛還不能從警察、行人等道路交通參與者的肢體動作中察覺其意圖，進而采取可靠的行動。

生產運營成本高企。《簡報》提出，L4、L5自動駕駛技術的應用普及將面臨傳感器、車輛系統、基礎設施等方面的成本問題。雖然這些成本會隨著技術發展而下降，但降速相對L2車輛緩慢，較汽車的常規價格仍然很高。在相當一段時間內，受限于公眾消費能力和汽車企業營銷策略，L4車輛數量少，難以通過規模生產降低成本。同時，高級別自動駕駛汽車的運營成本也令人擔憂。一項針對舊金山自動駕駛計劃部署的案例研究發現，由于自動駕駛車輛遠程操作人員的安全監管、執照、保險、維護和其他系統成本高企，自動駕駛出租車很難在市場上與人類駕駛員駕駛的普通出租車競爭。

運行存在區域限制。《簡報》指出，高級別自動駕駛的運行普遍依賴于車聯網基礎設施，而后者多部署在人口較多地區，這不利于自動駕駛的大范圍開展，特別是與城市和郊區相比，農村地區在短期內難以實現。自動駕駛所用的感知技術在很大程度上仍受天氣影響，難以保證雨雪天氣和復雜光線環境下的可靠性，所以，現階段國外道路測試都集中在陽光充足的地區。此外，衛星信號質量、高精度地圖覆蓋度方面的差異，也會將自動駕駛汽車的運行區間限制在不同氣候環境、不同運行場景，甚至同一城市的不同街道上。真正不受運行區間限制、可在廣闊區域連續運行的高等級自動駕駛技術的出現還要有一段時間。

帶來的社會影響尚難應對。《簡報》認為，高級別自動駕駛技術落地可能帶來短期內難以應對的社會影響。例如，自動駕駛出租車若占據可觀的市場份額，汽車供應鏈會受到影響，出租車行業從業者的工作也將從車輛駕駛轉向路線規劃、算法優化、設備維護等技術型工作。這些轉變將對汽車制造和服務行業數百萬家庭的生計造成影響，但各國主管部門還未能研究和制定適應性政策。同時，公眾的汽車消費心理尚未調整好。對許多用戶而言，汽車不僅是交通工具，還具有身份認同、階級地位及日常生活物品的攜帶、儲存等功能，自動駕駛技術所規劃的共享汽車不適合這些用途。因此，在未來較長時期內，自動駕駛汽車將作為人類駕駛汽車的補充和延伸，而非取代者。

高級別自動駕駛或是我國實現領先發展的領域

高級別自動駕駛方興未艾，給我國爭取領先位置提供了難得的機遇。高級別自動駕駛是國內外智能網聯汽車企業競逐的重點，雖然特斯拉等宣稱“已非常接近L5級自動駕駛”，并表示有望在年內實現L5級基本功能的開發，但尚未有被公認的成果。業界也逐漸意識到，高級別自動駕駛落地面臨的挑戰超出想象，相關企業不得不推遲商業化時間。智能網聯汽車被認為是汽車行業的顛覆性產品，我國正積極發展，目前總體技術水平與國外基本相當。若能在高級別自動駕駛領域率先實現突破，則有望掌控未來發展主導權。

我國具有多方面獨特優勢，能夠支撐加速高級別自動駕駛領域創新。從技術實力看，在數據云、高精度地圖、位置服務及網聯系統等技術領域，我國企業已推出自主解決方案或融合國內外技術的混合解決方案;在激光雷達、攝像頭、汽車計算平臺等自動駕駛核心技術領域也在加快取得突破。從基礎設施看，我國在5G、車聯網等新型基礎設施的技術能力和建設推進方面全球領先，已擁有超過20個智能網聯汽車測試示范區，10多個城市開放了智能網聯汽車測試道路，可為自動駕駛技術研發和產品落地提供堅實的支撐、廣闊的運行區域和豐富多樣的場景。從消費心理看，當今中國人更愿意嘗試新技術新產品，也愿意為購買自動駕駛車輛支付更高溢價，高級別智能網聯汽車在國內的應用推廣將較國外順利，新的商業模式也能更快的探索、實現。

核心技術、應用環境尚存挑戰，我國需加快推進相關工作。核心技術方面，我國在車控操作系統、車規級芯片等自動駕駛核心零部件研發方面與國外先進技術差距較大，尚不能夠通過國產化技術保障自動駕駛汽車產品的供應鏈安全。應用環境方面，我國道路交通場景的復雜性高于國外，行人和非機動車輛多、道路標識標線不清晰、交通參與者路權意識模糊、部分地區存在“碰瓷”等道路違法行為等，都給自動駕駛技術的研發與應用帶來了挑戰。同時，如何讓使用者對汽車安全性真正放心，也是決定實際消費行為的最重要因素。

從四方面發力推動高級別自動駕駛技術創新和落地

加大自動駕駛技術研發力度。重點圍繞車規級芯片、汽車操作系統、人工智能算法等組織開展研發，并充分考慮學科間、領域間的耦合作用，使系統綜合性能達到最優。堅持兩條腿走路，在推動核心技術國產化的同時，積極運用國外成熟技術產品，根據我國道路交通環境的實際需求，開展系統集成和優化，依托市場規模優勢，盡快推進高級別智能網聯汽車產品落地。

支持開放共贏的產業聯盟建設。一方面，通過產學研用相結合、上下游企業相結合和產業創新支撐服務體系建設，匯聚、優化行業創新資源配置，合力推進高級別智能網聯汽車從研發到應用這一系統工程。另一方面，通過產業聯盟組織多種形式的戰略協作，開展產品眾測，促進企業內循環，以此降低高級別自動駕駛技術的研發成本和技術風險。

加快推進政策與標準法規建設。研究確定不適應智能網聯汽車發展需要的政策缺項和制度盲區，針對高級別自動駕駛汽車上牌、交通事故認定、保險理賠等問題，出臺精細化的政策措施加以規范引導。針對消費者普遍關注的產品安全性，盡快制定出臺高級別自動駕駛技術測試評價標準和產品準入管理辦法，建立結果互認機制，規范產品研發與應用。

加快示范應用與商業模式探索。在滿足現有規章制度、保障安全的條件下，鼓勵在港口、物流園、工業園、公共綠化公園等具有明顯圍蔽特征的場地設立半封閉獨立駕駛功能區，進行實際應用示范，檢驗高級別智能網聯汽車產品的可用性、適用性和安全性。繼續推進智能網聯汽車路測工作，并在全國范圍劃定若干區域，允許高級別智能網聯汽車在代客泊車、網約出行、市政作業、短途物流等應用場景下開展商業化示范應用，加快可行商業模式的探索。

來源：賽迪智庫