作者:王莉萍 何峰 来源:《科学新闻》 发布时间:2009-7-13 16:42:26
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《科学新闻》:无人驾驶车的“路障”

 
《变形金刚Ⅱ》又来了。各大院线的银幕上正在热播机器人汽车,外形超酷、来去自如。
 
很多人的梦想就是在自家院子里停靠那么一辆机器人汽车,坐着兜兜风。然而,如果今天上班途中,你见到一辆车悠然地行驶着,而汽车的主人在车内看报纸,你会怎样?
 
“我会被吓坏的,那太吓人了。”一位同事很认真地回答。
 
但实际上,在2009年6月3日~5日摄氏35度的骄阳下,很多人在西安观看了中国首届“智能车未来挑战”比赛,亲眼目睹了无人驾驶车在路上行驶的盛况。
 
的确,无人驾驶车辆的使用早已不是什么科幻故事。
 
预测未来
 
经过8年讨论之后,国家自然基金委的重大研究计划——“视听觉信息的认知计算”在2008年立项。这是一项集信息科学、生命科学和数理科学等领域的交叉研究。值得关注的是,在该项目的总体目标中,基金委还希望构建一个无人驾驶车辆的验证平台。于是,基金委与重大研究计划指导专家组决定举办中国“智能车未来挑战”比赛。
 
无人驾驶车辆,也称为智能车或轮式移动机器人,它依靠车内以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现无人驾驶。利用车载传感器来感知车辆周围环境,并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息,控制车辆的转向和速度,从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
 
实际上,驾驶过程中人是最不可控和难以确定的因素。据公安部公布的数据,在导致人员伤亡的交通事故中,有90%以上是人为因素所致。无人驾驶则将最不安全的人“取缔”了。
 
从应用环境的不同,可将智能车应用分为两大类:全自动交通系统,即所有车辆都是自动驾驶;混合交通系统则仍有部分车辆是人驾驶。前者已经开始进入到实用化阶段,例如欧洲现有的短途低速应用和一些军事应用。上海交通大学副教授杨明说:“后者进入到实用化阶段还有很长路的要走,恐怕要10~20年。”
 
不过直到现在,在智能车研究领域,科学家们对全自动无人驾驶技术的预测还颇有争议。
 
中国科学院自动化研究所副所长王飞跃研究员认为,无人驾驶是一件遥遥无期的事儿,他在接受《科学新闻》采访时说:“再过50年,无人驾驶车也不一定能用上。智能辅助驾驶技术的前景会很好。”
 
而来自意大利帕尔玛大学的Alberto Broggi教授接受《科学新闻》采访时说:“今天我们已经拥有了一些智能车,在未来几年,它的需求量肯定会增长。大约五六年后,无人驾驶的全自动车就会出现,它们将行驶在特定的路段。比如在高速公路,为安全起见,可以开辟一到两个车道,专门供无人驾驶车辆行驶。”
 
不可逾越的智能
 
几经挣扎、最近不得不宣布破产的美国通用汽车公司正是无人驾驶车的先行者,早在1939年的纽约世界博览会上,通用就首次展出了无人驾驶概念车Futurama。
 
初期推动无人驾驶研究的是军事领域的专家们。美国军方在上世纪70年代开始关注无人驾驶技术。1995年,一辆由美国卡耐基梅隆大学研制的无人驾驶汽车Navlab-V,完成了横穿美国东西海岸的无人驾驶试验。在全长4587公里的美国州际高速公路上,整个实验98.2%以上的路程是车辆自主驾驶。德国联邦国防大学、意大利帕尔玛大学等研究机构也在同一时期分别进行过类似的测试。
 
“中国自上世纪80年代开始智能车研发。”国防科技大学教授贺汉根接受《科学新闻》采访时说,“我们已经启动了一个高速公路上行驶2000公里的测试项目,从北京到广州,人的干预将小于3%。”
 
这些实验似乎已经让世人看到无人驾驶车近在咫尺了。“我们认为不久就会用上智能车了,但是我们错了,实际上花费了比预期更长的时间。”Broggi说。
 
智能之路上最大的绊脚石是对这些无人驾驶的长距离测试有效率为95%~98%,当测试车辆出问题时,总需要有实验人员在旁边作弥补。测试表现的最好水平也达不到99.9%的驾驶安全要求。
 
杨明认为,“产生问题的原因,一方面,现有传感器的动态性能与人眼相比仍有较大差距,另一方面,现有的人工智能技术面对复杂的交通环境仍力不从心。”
 
“机械方面或者说自动驾驶技术我们已经掌握了,但是还不具备真正意义上的‘智能’。2007年美国无人车城市挑战赛(Urban Challenge),也只是在仿真的城市环境下进行,与实际相差还很远。”杨明说。
 
中科院生物物理所认知科学专家陈霖院士告诉《科学新闻》:“越是人类最本源的功能,越是难以分析。视觉科学已有200多年的历史,但是进展缓慢。比如,一个三五岁的孩子,很远就能认出爸爸妈妈,但是计算机很难完全分辨。”
 
“傻瓜”价位
 
通用公司在2008年作最后挣扎时,宣布将在10年之后,把智能车推向市场,希望藉此博得一个“技术更先进”的形象。但是,“与从一开始就向大众展现了明显优势——生态友好、更低的燃料消耗的混合动力不同,除了安全和舒适方面的优势外,‘智能’将怎样成为购买因素,这仍然还不是很清楚。”奥地利EFS汽车企业咨询有限公司CEO Truls Thorstensen告诉《科学新闻》。他进一步分析说,对于汽车制造商,在智能车上的投入主要是一种在品牌形象上的投入,这就类似于普瑞斯和混合动力技术对于丰田的影响。一旦成功确立了品牌形象,将有利于以后各种车型的定价。
 
未来购买一辆智能车,价格也并非高不可攀。Broggi说:“实际上,我们在研究的智能系统可以被安置在一辆普通的汽车上,而这个系统的价格对于一辆汽车而言,就好像一张碟片和播放机的价格比,或者说,就像现在车上的空调系统一样。因此,我猜测,未来每一个智能程序可能在2000美元左右。”
 
不过,Broggi运到西安参加表演的这辆智能车,成本却不是一个小数目。他说:“相对于车上的雷达、传感器等,车本身的价值相当于零。”据他粗略估计,这些用于无人驾驶的特殊装置价值200万欧元。
 
Thorstensen说:“至于类似雷达和传感器等技术的定价,可以确信的是,它们将越来越成为日常商品,将会变得非常便宜。例如GPS接收器,现在只需要2.40美元,这个价格只是它们上市时价格的一个零头。”
 
烫手的法规
 
在一些科学家的眼里,智能车能否最终在市场上售卖,并不是取决他们,而是一个集社会、法律多种因素的综合体。
 
美国加州大学伯克利分校教授张维斌认为:“主要的挑战不是来自于技术,因为我们已经拥有可行的技术,我们担心的是法律。麦当劳卖了一杯热咖啡(因为在没有标识的情况下烫伤了一个美国老太太而)付出了100万美元的赔偿费,哪个汽车厂商愿意做这个先行者?!”
 
Broggi教授解释说:“对于智能车商业化的规模生产,未来还要用很长的时间。主要就是需要制定法律规则。比如,如果在无人驾驶车道发生了一起交通事故,谁为这起事故负责?是谁的错?这些需要法律界人士思考。”
 
目前,撞车事故主要导致对人类驾驶员的诉讼,不大会出现高额诉讼。除非有证据表明汽车机械故障导致了撞车事故,汽车制造商不太可能成为多数事故诉讼的目标。
 
“如果汽车是由软件驾驶的话,这种情形将会改变。并且,由于汽车制造商比个人驾驶员有钱得多,相比面对人类驾驶员的情形,此时原告会寻找证据表明其所承受的伤害更严重。这将导致荒谬的结果,更安全的自动驾驶车投保费反而比人类驾驶车辆的投保费更贵。”Thorstensen说。
 
封闭应用
 
对无人驾驶应用的一个基本共识是,在相对封闭的环境下,智能车技术的使用已经开始,但是把智能车放置于混合交通系统,则还需要多方的突破。
 
1997年,荷兰Frog公司的Park Shuttle智能车系统在阿姆斯特丹国际机场就已经开始了应用。对于智能车未来的应用前景,中国工程院院士、西安交通大学校长郑南宁表示,车辆可以用在大学、公园、机场、码头等相对封闭的区域,作为短途客运工具。今后还可以用于城市道路交通,例如从地铁站到工业园区或居民小区的短途载客驳运。
 
目前在欧洲的智能车应用已经有4~5套,智能车在城市短途低速场合下的应用已经进入到实用化阶段。
 
另外,一个完善的智能交通系统也是未来确保无人驾驶上路的另一环节。Thorstensen说:“如果一辆自动车为了避免撞到小孩,作为此决策的直接结果,却撞上了另一辆车。为了确保车载系统在进行预测和决策时接收到足够的信息,一个全新的道路基础设施很有必要,它将能够为汽车提供诸如感知性输入等帮助。”
 
王飞跃对此持保留看法,他说:“尽管现在很多城市声称拥有‘智能交通系统’,在我看来,这都是信息技术优化,还不能算真正意义上的智能交通。”
 
目前,美国国会两次拨巨款支持智能交通系统的研发和应用,欧盟和日本也紧随其后,不但在发达国家,同时也在世界范围内推动了智能交通系统的发展。
 
谁与争锋
 
智能车面临的争议和种种困难,也使一些研发人员迅速地掉转船头,迈向更为现实的市场。
 
郑南宁认为,“智能驾驶平台并不意味着所有车都要实现无人驾驶,而要使有人驾驶更安全。智能驾驶汽车要为有人驾驶汽车提供辅助安全技术。”目前,智能辅助驾驶系统在不少高档轿车、大客车和大货车上已经开始了应用。
 
“美国是起步最早的国家,但是从目前看,我认为欧洲更有可能领先一步。”杨明说,“欧洲的研究人员更为灵活,汽车企业的参与热情与投入更大,当无人驾驶研究进入到低谷时,欧洲的同行首先转向了辅助驾驶功能的开发,这在近几年将更具有应用前景。”
 
王飞跃分析说:“欧洲更倾向于市场,目前它们辅助驾驶系统技术发展很快,无人能比。日本紧随其后。而美国一直是军事驱动,更在意将无人驾驶技术应用在战场上,他们也确实做到了。中国与这些国家相比,大约还落后10年至20年。”
 
不过,Thorstensen更推崇美国,他认为:“能够确信的是,用于这些汽车的软件将产于美国。我们察看今天的IT业版图,很清楚,几乎所有成规模的、有创造性的以及相关的软件公司都植根于美国。”
 
未来关于软件的管理规章、法律环境将成为一个敏感的话题,因为也许这些将决定未来最大的智能车潜在市场所在地。
 
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