智能社会
Intelligent Society
自动驾驶并不是一个新生事物，早在1979
年，斯坦福大学就发布了自动驾驶的雏形"Stanford
C a r t"。自动驾驶的发展呈波浪式前进模式。最近
的一波浪潮始于2015年前后，随着深度学习算法 的进一步成熟和汽车电动化的浪潮重来，全球范围 内的资本疯狂涌入自动/无人驾驶领域，一大批以 L4无人驾驶为目标的初创企业如雨后春笋般涌现，传统车企和科技公司也纷纷入局。
2020年2月，美国加州车联管理局（DMV ) 发布n Autonomous Vehicle Disengagement Reports 2019"。这份2019年度的自动驾驶脱离报告显 示，全球无人驾驶领头羊W aym o公司的无人驾 驶车辆脱离率从2018年的0.090降到2019年的 0.076，取得了突破性进展。
这一切让我们仿佛看到了自动驾驶的曙光。
国内外技术标准发展态势
分级标准及其演进
目前，全球范围内的自动/无人驾驶技术 分级标准有4个：N H TSA标准、S A E标准、ERTRAC标准、中国汽车工程协会标准。
1.NHTSA标准。2013年，美国交通部下辖 的国家公路交通安全管理局（NHTSA)率先发布 了自动/无人驾驶汽车的分级标准，定义了4个自 动驾驶等级。
L1 (特定功能的自动化）。驾驶员完全主导。车辆会介入控制1项或者多项。多项功能同时出 现的时候，这些功能的工作是分开的。驾驶员可以放弃部分控制权（方向盘、油门&刹车之一），由系统接管。
L2 (组合功能）。驾驶员和汽车分享控制权。系统同时具有纵向和侧向的自动控制功能，且具备 两项以上。驾驶员可以放弃主要控制权，驾驶员需 要观察周围情况，并提供安全操作。驾驶员必须随 时待命，在系统退出时随时接上。
L3 (有限度的自动驾驶）。在某些环境条件 下，驾驶员可以完全放弃操控，交给自动化系统进 行操控。如果系统需要人员做一些操作，驾驶员偶 尔帮帮忙。驾驶员不需要全心关注看车外的情况。
L4 (全自动驾驶）。只要输入出发地和目的 地，责任完全交给车辆端。
2.SAE标准...2014年1月，国际自动机工程师学会SAE International发布了J3016自动驾驶分级标准，定义了 5个自动化驾驶等级，L1〜L3等级与N H TSA标准相同，NHTSAL4 标准（全自动驾驶）分为L4 (高度自动化）和L5 (完全自动化）。2018年6月，S A E对J3016 重新修订，发布J3016 (TM )“Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving A utom ation System s for O n-R oad M otor V eh icles”，明确了自动驾驶分类标准的适用范 围（解释了何种情况下汽车适用于这一分类，何种 情况下不适用）。
3.NHTSA标准与SAE标准的异同。NHTSA 标准和S A E标准拥有一个共同之处，即自动驾驶 汽车和非自动驾驶汽车之间存在一个临界点，即汽
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车本身是否能控制一些关键的驾驶功能，比如转 向、加速和制动。
N H TSA 标准与S A E 标准在某种程度上比较 相似，但用语更加简单，没有过多的详细说明。相 比之下，S A E 的说明更加具体，同时也参考了不 同公司在自动驾驶研究上的发展趋势。
2016年9月，美国交通运输部（USDOT ) 发布了关于自动化车辆的测试与部署政策指引， 明确将SAE International J 3016标准确立为定义 自动化/自动驾驶车辆的全球行业参照标准。美国 交通运输部之所以选择S A E 的分级标准，主要是 考虑到S A E 对分级的说明更加详细、描述更为严 谨，且更好地预见到了自动驾驶汽车的发展趋势。
4.
ERTRAC 标准。2015年7月，欧盟道路交
通研究咨询委员会ERTRAC 发布了 “Automated Driving Roadmap ”（自动驾驶路线图）。 E R TR AC 采用与S A E 相同的自动/无人驾驶
分级标准。2019年3月， E R T R A C 更新发布了 “C on n ected A u to m ated Driving Roadmap ”（网联式 自动驾驶路线图）。该路线图 提出基于数字化基础设施支撑
的网联式协同自动驾驶构想， 将基础设施的网联技术与车辆 的智能等级相结合。该路线
图提出了支撑自动驾驶能力 的基础设施级别ISA D 概念。 IS A D 分为5个等级。其中 A -C 级为数字化基础设施：A 级为通过协同决策实现自动 驾驶，B 级为协同感知，C 级 为动态数字信息；D -E 级为 便利基础设施，D 级仅能支持 数字地图，E 级则无法支持。
5.我国车联网标准。
2016年10月，中国汽车工程协会发布《节能与 新能源汽车技术路线图1.0》，该路线图将车辆智 能化细分为5个等级：辅助驾驶（D A )、部分自 动驾驶（PA )、有条件自动驾驶（CA )、高度自 动驾驶（HA )和完全自动驾驶（FA )。
2020年10月，中国汽车工程学会发布《节 能与新能源汽车技术路线图2.0》，提出到2025 年，PA /C A 级智能网联汽车占汽车年销量的50% 以上，H A 级汽车开始进入市场，C -V 2X 终端 新车装备率达5
0%; 2030年，PA /C A 级智能网 联汽车占汽车年销量的70%, H A 级超过20%, C -V 2X 终端装配基本普及。2035年，各类网联 式自动驾驶车辆广泛普及。
国内外产业化发展态势_________________
管中窥豹，我们可以从自动/无人驾驶项目
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在全球各地的路测情况来了解当前自动/无人驾 驶的产业化发展态势。截至2018年年底，根据 彭博慈善基金会和阿斯彭研究所的联合统计，目 前全球共有47个城市幵展自动/无人驾驶幵发项 目的测试，其中以美国加州和中国北京最为引人 瞩目。
美国加州路测情况美国加州作为全球第一个幵放商业性质的自 动/无人驾驶路测的城市，吸引了众多主机厂、供 应商及自动驾驶初创公司在此进行自动/无人驾驶 研发和路测。
加州车辆管理局D M V 更是制定了相应的 法规和监管措施，要求参与测试的公司每年递交 测试车队规模、测试里程、脱离次数及其每次脱 离情况说明。加州D M V 对各个参与测试公司的 数据进行汇总，并发布每年的“Autonomous Vehicle Disengagement ReportsM (自动驾 驶脱离报告）。2020年2月27日，D M V 发布 最新一份报告，该报告显示：（1 )截至2020年 2月26日，全球共有64家公司持有D M V 颁发 的有效许可证，而2018年为48家公司。这64 家公司可以在配有安全驾驶员的情况下在加州公 共道路上幵展自动/无人驾驶路测。截至2020 年2月26日，全球共有5家公司（Aurora ， A u to X , Pony .a i , Waymo 和 Zoox )
持有
2U 19年加州自动驾驶脱离报告（MPI 排名前十）
测试车辆
(单位：辆）测试里程
(单位：万雜）
脱离次数
M PI 百度410.83618050waymo 148145.4111013219Cruise 22883.16812221AutoX 832.05310684小马智行2217.48276475Nuro 33 6.88342022Zoox 32 6.7421595滴滴12 1.9381534plus.ai
2
0.19
2
940
D M V 颁发的营运许可证，这5家公司可以使用 自动驾驶车辆运送乘客。（2 )截至2020年2月 26曰，共有36家提交2018年12月1日到2019 年11月30日之间的路测数据。2019年参加测 试车辆MPI (每两次人工干预之间行驶的平均里 程数）平均值为508公里，比2018年提高了 21 倍；M PI 排名前10的公司中，有5家都来自中
国，百度更是排名第一。
中国北京路测情况
自动驾驶路测。2017年12月15曰，北京交 通委等部门发布了《北京市关于加快推进自动驾驶 车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》和 《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试 行）》等文件，拉幵了北京市自动/无人驾驶路测 的序幕。2020年3月2曰，北京智能车联产业创 新中心发布《北京市自动驾驶车辆道路测试报告 (2019年）》，该报告显示：（1 )截至2019年 年底，北京市累计幵放海淀区、顺义区、幵发区和 房山区151条道路、503.68公里测试道路。北京 市为13家企业的77辆车发放一般性道路测试牌 照，其中6家互联网公司、6家主机厂和1家地图 厂商。（2 ) 2019年度参加测试的总里程为88.66 万公里。百度以52辆测试车、75.40万公里测试 规模遥遥领先，小马智行以5辆测试车、11.12万 公里列居第二。传统主机厂中，只有丰田的测试里 程破万，达到1.11万公里。
无人驾驶路测。2020年11月12日，北京交
通委等部门发布了《北京市自动驾驶车辆道路测试 管理实施细则（试行）》4.0版本，首次允许测试 主体在公幵道路进行无人化自动驾驶测试。2020 年12月7曰，北京市自动驾驶测试管理联席工作 小组向百度A p o llo 颁发了首批5张无人化路测 (第一阶段）通知书。这意味着北京市“自动驾 驶”发展进入“无人驾驶”新阶段。
毋庸置疑，W aym o 是全球自动/无人驾驶的
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Intelligent Society 领头羊，其历年参加DMV测试的情况如下表:
年份测试车辆
(单位：
辆）
测试里程
(单位：
2017年9月汽车销量
万英里）
脱离次数
(单位：
次）
MPI
(单位：
英里）
脱离率
2015 !4942.433411244.370.8 20167063.581245127.970.195 20177535.25635595.950.18 2018111127.1511411154.270.09 2019 丨148145.4111013219.430.076
百度参加了美国加州和中国北京的自动驾驶路 测。2019年，百度在美国加州的测试规模为4辆测 试车、10.83万英里测试里程，虽然规模较小，但取 得了惊人的成绩。在DM V的核心指标M PI中，百 度
在该年度的测试中以18050英里排名全球第一，领先第二名Waymo接近5000英里。2019年，百 度在中国北京以52辆测试车、75.4万公里测试里程 等两项数据均位列第一，并且在13家参测企业中唯 一一家拿到40张载人测试牌照，非常难得。
目前的挑战
加州和北京的路测结果看起来很美好，但自 动/无人驾驶比大家预想的更难，自动驾驶在安全 性、监管和商业模式方面面临着重重挑战。
安全性方面的挑战
如果没有有效解决安全性这一难题，自动/无 人驾驶汽车上路就遥遥无期。
2020年5月美国高速公路安全管理局(N H TSA)发布报告称，2019年美国交通事故 死亡率为每1亿行驶英里（1.61亿公里〉死亡1.10 人，交通事故率为每47.9万行驶英里（77万公 里）发生一起交通安全事故。
2020年2月美国加州车辆管理局发布报告 称，2019年参加加州路测的36家公司共643辆 汽车，其M PI平均值为508公里，即每行驶508 公里发生脱离，需要人工接管。
由此可见，自动驾驶与人类驾驶之间存在几个数量级的差异。要有效解决这些问题，需要极大 地提升现有自动驾驶汽车的感知和决策控制能力。
监管方面的挑战
一是现行法律法规的制约。现行的法律法规，如《道路安全法》《道路交通安全法实施条例》都 制约自动/无人驾驶汽车上路。
二是现行道路基础设施的制约。现有的道路 基础设施建设与自动驾驶汽车发展缺乏协调和统 筹，道路本身的智能化建设推动力度亟待加大。交 通设施、交通标志的设置及维护，与自动驾驶的需 求存在较大差距。
商业模式方面的挑战
一是2C模式的购置成本。2C模式下，终端消 费者需要考虑自动/无人驾驶汽车的购置成本。现有 技术条件下实现L4级别的汽车，价格接近百万元，普通消费者是否愿意接受呢？根据德勤的《全自动驾 驶的未来~先进汽车技术消费者需求调查》显示，2016年，中国消费者愿意为自动驾驶额外付费700 美元，美国消费者为925美元，韩国消费者为415 美元。由此看来，目前消费者愿意支出的额外付费与 现有自动驾驶汽车的价格存在着巨大的差S巨。
二是2B模式的出行成本。2B模式下，自动 驾驶的使用方从终端消费者切换到出行公司，出行 公司更多的是考虑出行成本。根据百度公司近期在 湖南长沙开展的自动驾驶出租车示范运营情况来 看，自动驾驶出租车的每公里成本在20元左右，其中车辆成本和运营成本各占一半，与现有国内 一线城市的出租车约为3元/公里、网约车约为5 元/公里存在巨大差异。
可以推导得出，如果运营方不进行大规模烧 钱补贴的话，目前阶段的自动驾驶出租车依然不是 面向大众市场的产物。I©
作者单位：中国电信研究院
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