相对于这套“自愿准则而不是执法性文件”,一周前,美国众议院正式通过了“自动驾驶法案”,并移交参议院,法案一旦经参议院通过,可能成为美国首个针对自动驾驶汽车的全国性法律。
而在今年5月12日,德国联邦参议院通过了一部针对自动驾驶汽车的法律。
“自动驾驶法案”的首要目标是为自动驾驶汽车监管确立联邦框架。与此同时,法案将显著增加可以上路的自动驾驶汽车数量。那么,自动驾驶立法,能否真的让汽车早日摆脱方向盘?
尚未实现无人驾驶
近年来,世界各国对无人驾驶技术的关注逐渐从企业层面上升到了国家层面。美国政府2017年预算中,拨款40亿美元用于研发自动驾驶汽车,并斥资千万美元打造了一个智能交通系统级别的试验模拟城市MCity。德国众多大规模的无人驾驶项目中,越来越多的智能互联驾驶测试设施可以获得国家补贴。而在英国,政府准备投入千万英镑补贴智能汽车的测试设施建设和主要研发项目。
两年前,中国也将无人驾驶写入国家战略规划。2015年发布的《中国制造2025》中明确提出:“到2020年,掌握智能辅助驾驶总体技术及各项关键技术,初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系;到2025年,掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术,建立较完善的智能网联汽车自主研发体系、生产配套体系及产业群,基本完成汽车产业转型升级。”今年6月,我国首个“国家智能网联汽车(上海)试点示范区”在上海嘉定正式投入运营。
为研究自动驾驶,各国都在放大招,这项技术现在到底发展到何种程度了?
美国高速公路安全管理局、美国汽车工程师学会和中国汽车工业协会分别推出了自动驾驶分级标准。这些分级标准虽不完全一致,但大致是从驾驶辅助功能到部分自动化、有条件的自动化,再到高度自动化和完全自动化的进阶。
L1级是简单的驾驶辅助,现在很多车上已具备这样的功能。L2级是辅助型的半自动驾驶。到L3级是在一定的条件下,实现无人驾驶。L4级和L5级则是高度和完全的无人驾驶。
“包括特斯拉在内,目前几乎所有上路的自动驾驶汽车,都还处在L2等级,都要由人掌控。”中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅说。也就是说,目前的自动驾驶汽车还没有摆脱方向盘。
而在罗兰贝格管理咨询公司合伙人郑赟看来,目前欧美车企的技术规划或产品上市布局中,2020年车辆的配置基本上希望能够达到完整的L3水平,甚至大部分有望达到L4的水平。
进阶要靠人工智能
从L2到L3的跳跃,使汽车掌控权由人转移到机器,难在哪里?李德毅指出了三点:自动驾驶等级转换点如何估量?掌控权交接点如何度量?掌控权交接过程中的事故如何度量?
“人已经把汽车里的自动控制做到了极致,同时也触碰到了自动化的天花板,下一步需要依靠人工智能来完成。”李德毅说。也就是说,自动驾驶发展要想进阶,其中最可能的解决路径是人工智能。
事实上,目前不少企业都致力于应用人工智能技术实现更高级别的自动驾驶。在此过程中,人工智能逐渐被认为是实现自动驾驶汽车的关键所在,是推动自动驾驶商业化的核心。
人工智能立足于“机器学习”,是将人类学习过程“外化”。选择合适的模型,让模型学习样本,从而找出数据的内在规律,从而形成对未知路况的“经验”。事实证明,机器学习,更善于从海量数据中抽象提炼出若干有价值的因素,同时确定因素之间的相关性,并确立应对策略。但本地算法无法涵盖所有路况,设计者必须赋予无人驾驶系统一定的自主权,避免在特殊路况下该系统不知所措。
例如,在公路上快速行驶的驾驶员,对突然违规横穿马路的行人缺乏预期,而人工智能也很难从样本中学到,如何对付突然出现的障碍?
理论上,无人系统的传感器比人类驾驶员更早地发现违规行人。但如果行人采取快速奔跑,加速从车前闯过等不明智的做法。此时假设刹车距离不够,司机将左右为难,假如将刹车踩到底,发生碰撞的可能性就很大;如果一边变线一边刹车,则可能碰撞同向车辆,引发更严重的事故。再加上观察相邻车道的情况会导致判断时间紧缩,因此,连人类都很难做出最佳选择,人工智能就能搞定吗?
技术和法规哪个先行
在业内人士看来,除了技术壁垒之外,无人驾驶汽车面临的另一拦路虎是法律法规。
如今美国众议院通过联邦监管机构加速部署无人驾驶汽车,并禁止各州出台阻碍无人驾驶汽车发展的法规,这无疑会给无人驾驶带来一连串的连锁反应。通用汽车在一份声明中表示,虽然还有很多工作要做,但是众议院的措施有利于实现自动驾驶汽车的安全性、移动性和环境友好性。
目前百度公司在2015年路测成功并高调发布无人车项目,就是选择在美国路测的。而今年两会期间,全国政协委员、吉利集团董事长李书福和人大代表、百度公司CEO李彦宏不约而同地谏言“加快自动驾驶立法”,为无人驾驶汽车的研发、测试和商业化应用提供制度保障。
但也有一些专家学者对立法表示担忧。工信部原总工程师朱宏任在接受采访时表示,无人驾驶技术的立法问题非常复杂,涉及机器与人之间的社会伦理问题,美国加州也只是在一定范围和条件下准许实验,立法工作仍在研究之中。
中国汽车工程学会理事长付于武也认为,目前自动驾驶的实际应用还没有积累到一定程度,考虑立法还不太现实。对于自动驾驶,当前的重点应该是关注技术层面,在建立起方方面面的技术标准后,循序渐进地往前走。
旷视科技创始人印奇说:“人工智能最重要的是场景。中国人工智能产业缺的不是技术和人才,而是一个好的场景来落地。”比如目前无人驾驶汽车在封闭性或固定性场景中的低速行驶的这一落地和产业化,比如园区接泊车、仓库中的叉车等特殊车种。
尽管技术上还需突破,在法律上也有着桎梏,但创新工场的创始人李开复认为,现在正是无人驾驶发展的黄金时代,无人驾驶将成为最有可能颠覆已有世界的技术。试想一下,当自动驾驶汽车成为像电网一样的基础设施的时候,世界将会发生怎样的改变?我们拭目以待。