當前,我國自動駕駛客車和卡車等已在城市、礦區(qū)、港區(qū)等場景示范運營,各方積極探索包括單車智能、車路云一體化等在內的自動駕駛發(fā)展技術路徑。不久前印發(fā)的《自動駕駛汽車運輸安全服務指南(試行)》《關于開展智能網聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》等一系列文件,再度為自動駕駛商業(yè)化應用按下“加速鍵”。在此背景下,應加速明晰自動駕駛發(fā)展技術路徑,通過規(guī)模化試點應用探索形成符合中國國情的技術解決方案。
初步具備應對復雜場景能力
目前,我國建設了17個國家級自動駕駛測試場和示范區(qū),30余個城市開放測試道路超過2.2萬公里,智能交通先導應用試點、國家級車聯(lián)網先導區(qū)、“雙智”試點等示范工程吸引百余家創(chuàng)新主體參與,全國累計發(fā)放自動駕駛測試牌照超過3000張、自動駕駛測試里程超過7000萬公里。這有效促進了自動駕駛融合感知、車路交互、高精度時空服務等前沿技術研發(fā),帶動了計算平臺、激光雷達、智能算法等全產業(yè)鏈的發(fā)展,形成了公路運輸、城市出行、港口轉運等場景自動駕駛解決方案。
可以說,我國自動駕駛汽車產業(yè)已初步具備應對復雜場景的技術能力和完整的產業(yè)鏈基礎。
近期出臺的多項政策文件,首次從國家層面明確自動駕駛汽車作為合法機動車在試點范圍內上路通行,允許自動駕駛汽車用于運輸經營活動。特別是《關于開展智能網聯(lián)汽車準入和上路通行試點工作的通知》在動態(tài)駕駛任務執(zhí)行、接管、最小風險策略、人機交互、網絡安全和數(shù)據(jù)安全等方面,明確提出技術要求,并設置了試點暫停與退出環(huán)節(jié)。這將促使自動駕駛相關企業(yè)加速補齊技術短板,比如無保護左轉、惡劣天氣下的目標精準識別、繁忙路口的自主決策等,以及延伸出的大量極端場景的安全應對,包括車身廣告印刷圖案、路邊行人手持標志牌等。
“車路云一體化”發(fā)展提速
根據(jù)《關于開展智能網聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》,未來自動駕駛將加速向“車路云一體化”方向發(fā)展。在云控基礎平臺、車路協(xié)同應用等建設成果基礎上,在路端,將加快規(guī)范車路協(xié)同信息交互接口要求,支撐構建標準化互聯(lián)互通體系;打通車機、OBU、RSU數(shù)據(jù)通信,使路側信息真正進入車機,為自動駕駛車輛提供安全預警和信息服務等。
在車端,為有效支撐自動駕駛汽車的試點應用,科研團隊將研究感知、決策、控制等共性關鍵技術,建立新的分析設計方法、開發(fā)流程,研發(fā)新的工具、設備等,從產品架構、研發(fā)模式、關鍵技術、商業(yè)模式等方面進行創(chuàng)新。
在場景覆蓋度方面,自動駕駛汽車將應用于公路貨物運輸、城市出行、物流與園區(qū)內運輸、特定場景作業(yè)等各領域,拓展貨車編隊、準全天候通行、“最后一公里”自主泊車等應用場景,逐步實現(xiàn)應用場景的全覆蓋。
在應用深度方面,自動駕駛汽車將在港區(qū)、礦區(qū)等特定作業(yè)領域率先實現(xiàn)規(guī)模化應用,應用規(guī)模達到千輛級;在城市出行與物流服務領域實現(xiàn)路網級商業(yè)化示范運營,不斷涌現(xiàn)千輛規(guī)模的城市級應用;在園區(qū)運輸領域實現(xiàn)常態(tài)化的商業(yè)化運營;在公路運輸領域實現(xiàn)高速公路示范應用零的突破,并同步探索跨境運輸場景。
打造一批可復制可持續(xù)的典型案例
當前,自動駕駛應用規(guī)模不夠,變現(xiàn)模式仍不清晰,通過準入試點將進一步擴大車輛規(guī)模,探索不同的商業(yè)和運營模式,有助于驗證高價值技術的經濟性,形成可復制、可推廣的典型案例,促進自動駕駛汽車的規(guī)模化應用。
為更好推動自動駕駛汽車推廣應用,建議做深需求分析,打造最佳應用,以一個場景或案例為突破口帶動新業(yè)務發(fā)展;建立科學的商業(yè)化服務運行機制,結合試點區(qū)域特點形成可持續(xù)的商業(yè)模式,以實踐效果反證模式的可行性;打造一批在國內具有標桿意義的車路協(xié)同交通基礎設施場景,實現(xiàn)特定交通環(huán)境下的車路協(xié)同自動駕駛規(guī)模化示范應用,形成基于車路協(xié)同技術的交通管理新范式。
如何防范和控制自動駕駛運輸安全風險,是進一步推動自動駕駛開展持續(xù)、規(guī)模化示范應用,示范運營乃至商業(yè)化運營的關鍵。
針對走在自動駕駛應用前列的商用車領域,尤其是智能重卡體積大、尺寸長、轉向時前后輪間存在較大的輪跡差,一方面建議商用車企業(yè)加強技術攻關,提升智能重卡超視距感知能力、橫縱向控制能力等,降低車輛運行風險;完善提升智能重卡應對復雜場景和高風險場景的功能和決策能力;加強車輛行駛狀態(tài)、路況狀態(tài)的監(jiān)控和調度,更好保障行車安全。另一方面,建議商用車企業(yè)重點梳理有別于傳統(tǒng)車輛運輸?shù)男碌陌踩L險,形成自動駕駛運輸安全風險問題清單,并提出相應的防控措施,從源頭避免自動駕駛運輸安全風險。
(本文作者系交通運輸部公路科學研究院智能交通研究中心主任)
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