【專家：無人駕駛處理復(fù)雜路況和應(yīng)對極端天氣仍存在挑戰(zhàn) 在我國大規(guī)模普及還需10至15年】沈陽航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長、教授趙亮接受記者專訪時(shí)表示，目前，自動駕駛技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，已經(jīng)在某些特定環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了較高的自動化水平（L4級別），但整體上仍未完全成熟。主要不足包括應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)道路環(huán)境的能力、極端天氣條件下的可靠性以及對人類行為預(yù)測的準(zhǔn)確程度。
2024（第二十三屆）中國互聯(lián)網(wǎng)大會于7月9日至11日在北京召開。大會以“互聯(lián)三十載智匯新質(zhì)變”為主題，聚焦人工智能、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)要素、算力、數(shù)字政府、智慧教育、數(shù)據(jù)安全等熱點(diǎn)。
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《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者注意到，近日，無人駕駛出租車在武漢街頭與行人相撞事件引發(fā)社會廣泛關(guān)注。
在大會召開期間，圍繞出現(xiàn)故障的可能原因、影響車輛安全性因素、何時(shí)能大面積普及等問題，沈陽航空航天大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院院長、教授趙亮接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》（以下簡稱NBD）記者專訪時(shí)表示，目前，自動駕駛技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，已經(jīng)在某些特定環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了較高的自動化水平（L4級別），但整體上仍未完全成熟。主要不足包括應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)道路環(huán)境的能力、極端天氣條件下的可靠性以及對人類行為預(yù)測的準(zhǔn)確程度。
“無人駕駛實(shí)現(xiàn)100%安全仍是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)。我國無人駕駛車輛的大規(guī)模普及可能還需要10至15年。”
NBD：有市民反映，無人駕駛出租車在道路上運(yùn)營期間，出現(xiàn)車輛在綠燈狀態(tài)下停滯不前、紅燈時(shí)沖入路口中央、轉(zhuǎn)彎時(shí)卡頓不動等情況，并引發(fā)交通擁堵現(xiàn)象，對市民出行造成了一定影響。從技術(shù)角度看，為何會出現(xiàn)這些問題？未來能否避免？
趙亮：從技術(shù)角度來看，這些問題通常源于自動駕駛系統(tǒng)的感知、決策和控制模塊協(xié)調(diào)不足。感知模塊可能在識別交通信號或動態(tài)環(huán)境變化時(shí)出現(xiàn)誤判，特別是在復(fù)雜的城市交通環(huán)境中，傳感器數(shù)據(jù)可能受到干擾或遮擋。決策模塊在處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，可能由于算法的局限性或計(jì)算資源的不足，導(dǎo)致決策錯(cuò)誤。控制模塊在執(zhí)行決策時(shí)，可能因硬件性能限制或信號延遲，導(dǎo)致動作執(zhí)行不流暢。
以上缺陷可以通過優(yōu)化算法、融合、增強(qiáng)車載計(jì)算能力等技術(shù)手段改進(jìn)。最重要的是目前無人自動駕駛技術(shù)主要依賴單車智能，還缺少車-車、車-路旁、車-人的互聯(lián)互通。如果進(jìn)一步引入C-V2X（蜂窩車聯(lián)網(wǎng)）技術(shù)，在可靠互聯(lián)的加持下，能更大程度確保道路安全。
NBD：目前自動駕駛技術(shù)處于什么階段？未來能否實(shí)現(xiàn)100%安全的無人駕駛？
趙亮：目前，自動駕駛技術(shù)正處于快速發(fā)展階段，已經(jīng)在某些特定環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了較高的自動化水平（L4級別），但整體上仍未完全成熟。主要不足包括應(yīng)對復(fù)雜和動態(tài)的道路環(huán)境的能力、極端天氣條件下的可靠性以及對人類行為預(yù)測的準(zhǔn)確程度。無人駕駛實(shí)現(xiàn)100%安全仍是一個(gè)巨大挑戰(zhàn)，可能需要多個(gè)領(lǐng)域的突破和長期的積累。
NBD：您認(rèn)為我國無人駕駛何時(shí)能大面積普及？要提高自動駕駛安全性需要從哪些方面入手？
趙亮：根據(jù)學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的共識，我國無人駕駛車輛的大規(guī)模普及可能還需要10至15年。這一過程中需要解決多方面的問題。
在技術(shù)層面，當(dāng)前的自動駕駛技術(shù)雖然已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但在處理復(fù)雜路況和應(yīng)對極端天氣時(shí)仍存在挑戰(zhàn)。為了提高系統(tǒng)的魯棒性（注：魯棒性就是系統(tǒng)的健壯性，是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的能力）和可靠性，需要進(jìn)一步優(yōu)化感知、決策和控制算法。此外，的性能直接影響自動駕駛系統(tǒng)的感知能力，未來需要研發(fā)更高精度、更耐用的傳感器，并推動多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)發(fā)展，以提高感知的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。同時(shí)，自動駕駛系統(tǒng)需要處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這要求高性能的車載計(jì)算平臺，未來需進(jìn)一步提升計(jì)算能力，確保實(shí)時(shí)性和低延遲。
基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也是關(guān)鍵的一環(huán)。自動駕駛車輛的普及依賴于智能交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，包括車路協(xié)同系統(tǒng)、高精度地圖和5G通信網(wǎng)絡(luò)等。這些基礎(chǔ)設(shè)施可以提供更準(zhǔn)確的定位和實(shí)時(shí)交通信息，提升自動駕駛的整體安全性和效率。特別是高精度地圖，是自動駕駛車輛實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航的關(guān)鍵。需要建立全國范圍內(nèi)的高精度地圖系統(tǒng)，并保持實(shí)時(shí)更新，以確保導(dǎo)航的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，公眾對無人駕駛技術(shù)的接受度和信任度也要逐步提升，這需要通過長期的示范運(yùn)營和來實(shí)現(xiàn)。
趙亮：一是復(fù)雜路況，如行人、非機(jī)動車和突發(fā)障礙物等，特別是在城市中心區(qū)，這些因素對自動駕駛系統(tǒng)的感知和決策提出了很高的要求；二是極端天氣，如雨雪、霧霾等會嚴(yán)重影響傳感器的性能，導(dǎo)致感知數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確；三是網(wǎng)絡(luò)信號，網(wǎng)絡(luò)信號的不穩(wěn)定可能影響車輛與云端的通信，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傳輸延遲或丟失，增加故障風(fēng)險(xiǎn)，這在需要實(shí)時(shí)處理大量數(shù)據(jù)的情況下尤為明顯；四是道路設(shè)施，不完善的道路標(biāo)識和信號系統(tǒng)也會影響車輛正常運(yùn)行。
在網(wǎng)絡(luò)受限的極端場景下，為了提高無人駕駛的可靠性，必須增強(qiáng)本地計(jì)算和決策能力，在一定程度上減少對外部通信的依賴，同時(shí)通過多傳感器融合技術(shù)提高感知系統(tǒng)的魯棒性。例如，在雨雪和霧霾等惡劣天氣情況下，可以采用圖像處理技術(shù)去除圖像中的干擾物，確保感知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
NBD：不同城市道路規(guī)劃不同，自動駕駛系統(tǒng)適應(yīng)不同路況條件的關(guān)鍵是什么？如何提高自動駕駛道路預(yù)測的準(zhǔn)確性？
趙亮：適應(yīng)不同城市道路規(guī)劃的關(guān)鍵在于自動駕駛系統(tǒng)的靈活性和自適應(yīng)能力。具體來說，首先，多樣化數(shù)據(jù)訓(xùn)練是提升系統(tǒng)通用性和適應(yīng)能力的基礎(chǔ)。通過收集和訓(xùn)練大量來自不同城市、不同路況的數(shù)據(jù)，自動駕駛系統(tǒng)可以更好地理解和應(yīng)對各種復(fù)雜交通場景。例如，不同城市的道路標(biāo)識、交通規(guī)則和駕駛習(xí)慣可能存在差異，系統(tǒng)需要通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練來學(xué)習(xí)這些差異，從而在不同城市環(huán)境下都能表現(xiàn)出色。
其次，高精度地圖和實(shí)時(shí)定位技術(shù)是確保車輛在不同城市道路上實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確導(dǎo)航的關(guān)鍵。高精度地圖不僅提供詳細(xì)的道路信息，還包括車道級別的細(xì)節(jié)、交通標(biāo)志和信號燈的位置等。結(jié)合實(shí)時(shí)定位技術(shù)，車輛可以在復(fù)雜的城市道路環(huán)境中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)導(dǎo)航，避免因地圖誤差導(dǎo)致的導(dǎo)航錯(cuò)誤。
實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)和更新也是不可或缺的一部分。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)，自動駕駛系統(tǒng)可以在實(shí)際運(yùn)行過程中不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化決策能力。例如，系統(tǒng)可以通過不斷積累和分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，優(yōu)化路徑規(guī)劃和避障策略，從而提高整體決策的準(zhǔn)確性和魯棒性。
傳感器融合技術(shù)則通過結(jié)合多種傳感器的數(shù)據(jù)，提高對復(fù)雜路況的感知和理解。例如，雷達(dá)、激光雷達(dá)和攝像頭等傳感器可以互為補(bǔ)充，在不同環(huán)境條件下提供穩(wěn)定和可靠的感知信息。這種多傳感器融合不僅提高了系統(tǒng)的感知能力，還能夠在傳感器數(shù)據(jù)不完全一致的情況下進(jìn)行合理判斷，從而提升整體系統(tǒng)的可靠性。
為了進(jìn)一步提高道路預(yù)測的準(zhǔn)確性，需要不斷優(yōu)化預(yù)測算法，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，增強(qiáng)系統(tǒng)對動態(tài)變化的應(yīng)對能力。例如，可以引入先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，對交通流量和行人行為進(jìn)行預(yù)測，從而提前應(yīng)對潛在的風(fēng)險(xiǎn)。通過多層次數(shù)據(jù)分析和預(yù)測模型，自動駕駛系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測道路環(huán)境的變化，作出更為安全和高效的決策。
趙亮：在商業(yè)模式方面，需要探索可持續(xù)的商業(yè)模式，確保無人駕駛技術(shù)的經(jīng)濟(jì)可行性。這包括尋找盈利點(diǎn)，如無人駕駛出租車服務(wù)、物流配送等，同時(shí)考慮如何降低成本，提高市場競爭力。
在無人駕駛交通事故中，目前我國法律還在逐步完善中。如果出現(xiàn)事故，應(yīng)根據(jù)具體情況，由交通管理部門、企業(yè)和保險(xiǎn)公司共同調(diào)查和處理，明確責(zé)任歸屬，確保受害者得到合理賠償。例如，可以設(shè)立一個(gè)專門的調(diào)查委員會，對事故原因全面調(diào)查，依據(jù)調(diào)查結(jié)果明確責(zé)任方，并由公司賠償。
同時(shí)，企業(yè)應(yīng)建立完善的事故應(yīng)急處理機(jī)制，確保在事故發(fā)生后能夠迅速響應(yīng)并妥善處理。此外，國家應(yīng)加快制定和完善相關(guān)法律法規(guī)，明確責(zé)任劃分，為未來無人駕駛技術(shù)提供法律保障。這需要立法機(jī)構(gòu)、技術(shù)企業(yè)和社會各界形成合力，共同推動自動駕駛技術(shù)的健康發(fā)展。
