人工智能、5G通信、激光雷達等新技術密切協同，給汽車裝上“大腦”

　　邁上自動駕駛“智高點”（創新驅動 開辟新領域①）

　　黨的二十大報告提出：必須堅持科技是第一生產力、人才是第一資源、創新是第一動力，深入實施科教興國戰略、人才強國戰略、創新驅動發展戰略，開辟發展新領域新賽道，不斷塑造發展新動能新優勢。

　　黨的十八大以來，在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，科技界、產業界協同創新、奮勇攻關，在許多科技、產業前沿領域不斷突破。從今天起“創新驅動 開辟新領域”欄目陸續推出相關報道，敬請關注。

　　——編 者

　　在北京中關村亦莊園，記者體驗了一把自動駕駛：打開手機上的“蘿卜快跑”應用軟件，輸入目的地，輕點幾下，一輛自動駕駛汽車很快來到身邊。進入后座，輸入驗證碼，車輛開始行駛。行駛期間，屏幕上的車輛速度、軌跡和道路環境三維信息等清晰可見。約20分鐘后，汽車平穩抵達目的地。

　　作為汽車智能化、網聯化的關鍵環節，自動駕駛成為全球科技界、產業界競爭的新賽道。從為普通人提供出行代步，到在機場、物流、礦山等垂直領域大顯身手，我國自動駕駛技術進入全場景落地階段，產業活力迸發、前景值得期待。

　　汽車變“聰明”離不開多項技術協同發力，自動駕駛開辟智能出行賽道

　　自動駕駛涉及的技術非常多，包括感知、決策、控制等多個系統，其發展是人工智能、5G通信、激光雷達、高精地圖等多項技術協同發力的結果，任何一個環節“瘸腿”都跑不好。

　　以感知為例。感知能力提升，既依賴高性能的元器件，還離不開智能算法和數據分析。近年來，激光雷達的感知距離從150米增加到500米，讓自動駕駛車輛“看”得更遠。人工智能算法的優化，則對物體的識別更精確，讓自動駕駛車輛“看”得更準。

　　自動駕駛加速推進，以深度學習為代表的人工智能是主要驅動力。百度自動駕駛安全與政策負責人吳瓊告訴記者，近年來，智能算法模型不斷完善，特別是知識增強大模型的出現，讓自動駕駛的判斷力和理解力更強。

　　“自動駕駛興起還與5G技術密切相關。”中科院自動化研究所研究員王飛躍表示，更快、更穩定的傳輸，車與車、車與基礎設施等連接和信息交互成為可能，這是自動駕駛汽車上路的重要支撐。

　　安全是自動駕駛落地的關鍵。“百度科研人員為無人駕駛構建了三層安全體系：單車智能、監控冗余、平行駕駛。”吳瓊進一步解釋，單車智能主要體現在無人駕駛系統的反應速度高于人類駕駛員，僅為250毫秒。監控冗余系統則好比有兩個司機，如果一個司機開小差，另外一個司機能夠馬上補位。平行駕駛指的是5G云代駕，遠程保障無人駕駛系統的安全順暢運行。

　　據專家介紹，根據車輛涵蓋的功能范圍，從L0級到L5級，由低到高，國際上將自動駕駛分為人工駕駛、輔助駕駛、部分自動駕駛、條件自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛6個級別。L4級及以上稱為無人駕駛，L3級及以下則為智能輔助駕駛。

　　今天，借助最新的人工智能、雷達、地理信息等技術，汽車變“聰明”了：不僅能“看”，還沒有盲區；有了“智商”，懂得變道和轉彎、加速和剎車。準確的判斷和決策，助推L4級別及以上的自動駕駛落地成為可能。

　　自動駕駛開辟智能出行賽道。長遠看，無人車具有成本優勢，高級別自動駕駛商業出行業務前景廣闊。當前，在這一全球新賽道上，我國占據領先位置。

　　與互聯網、人工智能、信息通信等深度融合，正加速邁入智能網聯新時代

　　嘉善祥符蕩科創綠谷，無人中巴在站點之間往返，為乘客提供了公共出行的新選擇；上汽通用五菱柳州生產基地，沿著規劃的線路，數十臺無人物流車正為不同生產車間配貨。

　　在公開道路上，完全自動駕駛大規模落地條件還有待完善，但在一些特定場景，自動駕駛技術正施展拳腳：在機場、港口等相對封閉的環境，無人車開始承擔起繁重的運輸任務；在礦區等作業條件惡劣的場景，遠程無人駕駛行進自如。

　　隨著制造業人力和管理成本的上升，自動化、無人化的價值越發凸顯。“與實體經濟融合，自動駕駛能幫助制造業降本增效，提高產業競爭力。”馭勢科技聯合創始人吳甘沙說，自動駕駛的深入應用將助力我國建設制造強國、質量強國、網絡強國、數字中國。

　　專家指出，自動駕駛汽車正與互聯網、人工智能、信息通信等行業深度融合，加速邁入智能網聯新時代。

　　“我們可以將車連成一張網，每輛車就是一個智能終端，是整體網絡架構下的一個端點。”成都高新區新經濟產業局陳超表示，隨著汽車智能化、網聯化的發展，汽車不再是單純的工業品，而是兼具消費屬性的智能產品。

　　我國正搶抓機遇，加速布局智能網聯汽車產業。

　　北京將智能網聯汽車產業納入重點發展的特色優勢產業，到2025年汽車產業產值力爭突破7000億元；

　　上海出臺加快智能網聯汽車創新發展實施方案，設定2025年初步建成國內領先的智能網聯汽車創新發展體系，產業規模力爭達到5000億元；

　　在成都，依托電子信息產業基礎，成都高新區率先瞄準車載智能系統產業新賽道發力，打造中國智車谷。

　　“成都自動駕駛已經跑步入場。”陳超介紹，去年2月，他們正式發放了第一批智能網聯汽車道路測試車輛行駛號牌。在成都高新區新川創新科技園，率先建成全省首個智能駕駛示范場景，形成了研發、測試、示范體系化的智能網聯汽車發展環境。

　　技術創新方面，我國率先提出“人、車、路、云”一體化的智能網聯汽車系統。不同于一些國家側重單車智能路徑，我國智能網聯汽車是單車自動駕駛與網聯式汽車融為一體的新產品、新模式、新生態，走出了一條獨特的路徑。

　　智能網聯的發展，與汽車電動化息息相關。業界專家表示，搭建智能網聯產業體系，電動汽車具有天然的優勢。在汽車電動化時代，我國的電池、電驅動技術步入世界前列，新能源汽車在全球競爭中已贏得先機。充分發揮好這一優勢，將有助于更好把握智能網聯汽車產業的新機遇。

　　技術創新、政策創新持續發力，助力自動駕駛快速發展

　　“自動駕駛落地程度，取決于政策創新高度。”吳瓊認為。

　　我國較早探索支持無人駕駛的政策體系。2017年12月，北京市對自動駕駛車輛在開放公路的測試工作提出了管理規范，成為我國首個正式允許自動駕駛車輛上路測試的城市。

　　之后，我國密集出臺了一系列支持措施，既有國家層面的產業發展規劃，又有地方配套的細致管理辦法。

　　業內專家表示，隨著自動駕駛的快速發展，依舊有一些亟待解決的問題：比如人車共駕過程中駕駛員的定義、自動駕駛事故的責任劃分等。

　　科技創新離不開制度創新。據吳瓊介紹，我國自動駕駛技術和應用已處于世界前列，要保持領先態勢，還需持續的政策創新護航。

　　從技術層面看，硬件上，自動控制器、傳感器性能還待提升；軟件上，相關算法還有優化空間。同時，還需不斷積累真實場景中的路測數據，提高自動駕駛對極端場景的適應性。

　　“夜間在復雜地形行駛，以及碰到暴雨、大雪、濃霧等惡劣天氣時，自動駕駛系統的判斷、決策能力還存在短板。解決這些難題，需要從大量的真實路況環境中學習。”吳瓊說。

　　在智能網聯汽車層面，我國仍有部分基礎技術及器件受制于人，在操作系統、車載芯片等產業鏈的關鍵環節存在“卡脖子”風險。專家建議，應利用市場規模優勢，集中力量協同攻關，把關鍵核心技術掌握在自己手中。

　　從政策層面看，專家們建議，在保證安全前提下，開放更多無人駕駛測試、示范與運營試點環境，以更多的有效數據促進技術成熟；從國家層面研究自動駕駛汽車規模化商用、無人化的規則，為相關產業發展打下基礎。

　　“過去10年，從政策支持到法規保障、從技術創新到產業協同，在自動駕駛領域，形成了創新合力，在這條新賽道上占據了有利身位。”吳瓊表示，面向未來，我們有基礎、有條件、有信心繼續突破，邁向自動駕駛“智高點”。