【摘要】 分析了当前全球无人驾驶汽车的技术现状及所面临的产业化瓶颈。介绍了整车和IT企业无人驾驶汽车的发展路线，并对其产业化未来做了展望。
关键词：无人驾驶 技术路线 法律法规
0 引言
近年来，互联网技术的迅速发展给汽车工业带来了革命性变化的机会。与此同时，汽车智能化技术正逐步得到广泛应用，这项技术使汽车的操作更简单，行驶安全性也更好，而其中最典型也是最热门的未来应用就是无人驾驶汽车。也许这一趋势能使无人汽车比新能源汽车更早走入大众的生活。
无人驾驶，是指通过给车辆装备智能软件和多种感应设备，包括车载传感器、雷达、GPS以及摄像头等，实现车辆的自主安全驾驶，安全高效地到达目的地并达到完全消除交通事故的目标。美国NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）分5级定义汽车的自动化等级。
0级：由驾驶员驾驶；1级：具备1种以上自动化控制功能（如自适应巡航和车道保持系统ACC等）；2级：以汽车为主体执行多种操作功能；3级：当以汽车为主体的驾驶行不通时可指示驾驶员切换为手动驾驶；4级：完全可以无人驾驶。
如今，越来越多的企业开始涉足这块领域，将尖端的IT技术运用到汽车领域中，希望为消费者驾车出行带来更多美好体验。麦肯锡预测，到2025年无人驾驶汽车可以产生2000亿～1.9万亿美元的产值；市场研究公司IHS预测，2035年4级完全无人驾驶车每年销量可达480万辆。对任何一个行业而言，这都具有足够的市场诱惑。
1 无人驾驶汽车发展现状
无人技术的普及，永远离不开动机和技术这两个关键因素。前一个因素是需求问题，随着市场对汽车安全和智能化的要求越来越高，越来越多的企业与科研机构也参与到这个领域；后一个因素是技术问题。目前来看，无人驾驶技术的完全实现也只是时间问题了。
1.1 国外无人驾驶汽车发展现状
国外著名汽车企业及IT行业巨头谷歌都竞相着手研发无人驾驶汽车技术，研发进程十分迅速，不少研发车型已接近量产。在美国及欧洲，允许正在开发的自动驾驶车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、奥迪等正在开发的无人驾驶车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过80万km，实现了零事故。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。这些企业投入巨资研发下一代无人驾驶概念车所涉及的技术见表1。
汽车企业对于全自动驾驶的观点似乎略有分歧。事实上，部分汽车企业对全自动驾驶并不十分赞同。戴姆勒AG总裁Dieter Zetsche认为，奔驰的确会考虑在汽车中加入少量无人驾驶技术，但绝不会剥夺车主的驾驶乐趣而推行全自动汽车。沃尔沃、日产公司相对积极，沃尔沃一直致力于无人驾驶技术以求制造最安全的汽车；日产计划2020年推出商用版无人驾驶汽车。通用、丰田和大陆集团也计划2020年推出无人驾驶汽车。
从科技巨头到汽车制造商，再到各国政府、组织，越来越多的人将无人驾驶汽车看作整个汽车行业的未来，并积极投入金钱和精力进行相关研究。
2010年德国柏林自由大学科研人员推出了名为“德国制造”的无人驾驶汽车，它可以自动停下来搭载乘客。这款试验性车型，允许乘客利用智能设备向车辆发送消息，该车通过全球定位系统锁定乘客方位，确定出最佳路线，以最快的速度到达并搭载乘客。
2011年，美国内华达州通过允许无人驾驶汽车上路的法律后，谷歌成为世界上第一个获得无人驾驶汽车授权的公司。
2013年，英国政府拨款150万英镑，用来在伦敦以北的小城米尔顿•凯恩斯的道路上，进行无人驾驶汽车实地试验。这些别称为“豆荚”的自动驾驶汽车行驶速度为19 km/h，它们将在专用道路上搭载乘客前往市区各地。英国政府希望在2015年前先投入20辆有驾驶员管理的“豆荚”运营，并在2017年投入百辆无人驾驶的“豆荚”。
2013年底，美国密歇根大学批准了一项600多万美元的“安全驾驶”项目，建造用于测试自动驾驶汽车的设施。该大学与汽车行业及政府部门通力合作，计划在2021年向该州安娜堡市交付无人驾驶车车队，车队里所有的无人驾驶汽车都将联网。
1.2 国内无人驾驶汽车发展现状
在中国，无人驾驶汽车仍然处在研发试验的初级阶段。中国无人驾驶汽车行业尚未形成市场，表2反映了我国无人驾驶汽车企业技术发展格局。
表2 中国企业无人驾驶汽车技术发展格局
| 厂商 |
研发进展 |
| 一汽 |
一汽无人驾驶新技术的研究始于2001年，红旗HQ3无人驾驶轿车是一汽自主品牌轿车向高端技术发展的一个新成果；由国防科技大学研制的中国无人驾驶汽车红旗HQ3，2011年通过了试验，从长沙上高速，自行开往武汉，行程286km，其中自主超车67次，平均时速87km/h |
| 上汽 |
上汽2013年9月正式与中国航天科工三院在沪签署战略合作协议；上汽无人驾驶汽车试行还处于研发阶段 |
| 北京汽车 |
北京汽车无人驾驶汽车：计划于2014年达到上路水平，届时将选择适当路段，进行无人驾驶示范运营。目前，先期研发的技术包括有“自适应防碰撞”、“道路识别系统”、“自我纠正系统”、“自适应巡航”等技术 |
| 奇瑞 |
2013年，武汉大学与奇瑞合作开发无人驾驶汽车；改装后的车名叫“smart V”（价值大约170万元，相当于一辆宝马X6的价格） |
| 北京现代 |
北京现代合作研究机构：北京现代与军事交通学院合作研究；北京现代无人驾驶汽车试行情况：2012年11月，北京途胜驶入京津高速进行试验，其车顶与车前保险杠处安置雷达设备；并计划在2013年下半年，推出面向普通民众的体验计划 |
1.3 中外路线差异
从过去几年的发展来看，中外企业（机构）在无人驾驶汽车的发展路线上略有不同。
技术路线不同：谷歌的无人驾驶汽车走的是基于导航技术的路线，投入很高，也有很多创新技术的应用。而国防科技大学的无人驾驶汽车HQ3，其“大脑”是藏在后备厢里的计算机设备，车辆没有GPS等导航设备，完全是利用自身的“环境传感器”来识别道路标线，进而依靠车载的智能行为决策和控制系统，实现正常汇入高速公路的密集车流中自主驾驶。估计中国的无人驾驶技术路线未来将会与国外逐渐趋同。
研发主体不同：欧美无人驾驶技术多为信息和汽车行业推动，中国的无人驾驶研发主体多为高校和国防单位。虽然中国车企已经和高校联合，提前投入到智能辅助驾驶系统的研发中，但作为终极技术的无人驾驶，目前只有个别主流车企开始研发。
2 无人驾驶汽车产业化瓶颈
目前，无人驾驶汽车产业化的瓶颈问题主要有科技成果与产业化间差距、成本、驾驶行为以及法律法规等。
2. 1 技术难题
研发人员目前面临的最棘手的技术问题是如何提高汽车的视觉能力，如何将人类的视觉能力复制于电脑系统。人脑有几乎1/5用于图像处理，对人类的视觉能力我们还有很多没有弄明白的地方，目前所研发的电脑视觉系统还非常的低端和原始。一般无人驾驶汽车使用的激光扫描仪无法穿越固体障碍物，如果有行人突然出现在车道上，扫描仪是无法及时检测的。无人驾驶汽车不仅需要留意周边的其他车辆，还必须能够检测到周围的路人、车道、停止线、交通标识、交通灯等等一系列因素；也需要有预测诸如目前行驶的车道是否会在几百米之外终止、前方道路上是否有停泊车辆等问题的能力。此外，当路面上有积雪时，无人驾驶汽车经常会面临无法“看清”道路标志及其他线索的难题，而电脑必须利用这些信息才能进行正确的定位。
2.2 预测和回应人类的行为
目前还没有人能解决这个难题，但这却是确保无人驾驶汽车安全行驶必须解决的问题。当车辆需要在楼房建设区域、事故区域或是其他会有人通过手势信号来指挥行车的区域穿行时，无人驾驶汽车也将面临难题。这需要汽车可以精确地观察停车标志、交通信号灯、限速标牌、其他车辆的行为以及人类驾驶员会关注的其他通用信息，以判断以什么样的速度行车，以及何时何地需要转弯等。但是，当有人用手势信号来指示车辆通行时，尤其是当这些手势信号与交通信号灯或停车标志有冲突时，无人驾驶汽车就会感到困惑了（这种情况在城市的十字路口经常会发生）。
2.3 成本问题
在汽车界绝大多数人士看来，无人驾驶汽车产业化瓶颈主要来自于成本（见表3），所面临的挑战包括开发低成本、稳定可靠的传感器及大量的软件开发。
上述成本中未包括企业在研发及软件开发领域的成本，全球主流企业在无人驾驶汽车领域的前期研发投入都非常庞大。由于无人驾驶汽车更多依赖于汽车电子产品和软件，根据摩尔定律，未来随着无人驾驶技术研究的进一步深入，廉价的电子零部件替代品出现将会使无人驾驶汽车的成本快速下降。
表3 Google无人驾驶汽车成本列表
| 主要部件 |
预估成本/美元 |
| 用于改装的汽车 |
30 000 |
| 各种传感器 |
250 000 |
| 雷达 |
20 000 |
| 摄像头 |
5 000 |
| 激光测距仪 |
8 000 |
| GPS |
2 500 |
| 车轮编码器 |
2 500 |
| 惯性测试单元 |
7 000 |
| 其他材料 |
5 000 |
| 改装费 |
20 000 |
| 合计 |
350 000 |
2.4 法规难题
美国目前有4个州——内华达州、佛罗里达州、加利福尼亚州和密歇根州通过了允许对无人驾驶汽车进行路测的法规。尽管已经有不少例子证明政府为鼓励科技创新会对有关的法律法规进行调整，但在政府决定出台支持无人驾驶汽车的法律前，还需要数以百万公里的路测。
（1）市场准入标准。在美国，如果推出一款全新型号的机动车，首先需要符合一系列环保标准，并通过稳定性以及安全性测试后才能得以通过，而这些测试通常需要耗费不少时间。因此，对于无人驾驶汽车来说，首先要做的就是证明自己拥有完成自动驾驶、处理行人乱穿马路、汽车闯红灯以及软件突发问题的能力。而美国交通部目前还没有针对无人驾驶汽车的测试标准，而该部门的办事效率也通常没有谷歌那么高效。美国国家公路运输安全局表示，对于政府来说，如何制定出一个客观、可测试多种可能发生路况的无人驾驶车辆性能表现标准是一个非常巨大的挑战，甚至可能需要测试无人驾驶汽车背后的电路系统支持，并更加积极地建立起车载电子系统的标准。
（2）保险及责任认定难题。如何给无人驾驶汽车上保险也是一个大问题。无人驾驶汽车相比普通汽车更安全且事故率更低。这样的话，保险公司理应为这类涵盖了更多安全技术的汽车给出较低的保险金额。因为通常来说，保险公司都会给拥有更多安全配置的车辆给予较低的保险金额。但是，考虑到诸如ABS这类系统在某些情况下甚至有可能造成事故，保险公司对无人驾驶汽车还持观望态度。
兰德公司（Rand Corp）的一份报告总结：“对于配备了自主驾驶技术的车辆”，现有的责任案例法“似乎没有提出对车主或驾驶员的特别的责任考虑”。相反，该研究预测事故数量的减少以及与之相关的保险成本降低，将鼓励司机和汽车保险公司采纳该技术。这份研究报告也预测，汽车制造商的产品责任很有可能增加，这可能会放慢该技术的引进。然而兰德研究显示，如果证明无人驾驶汽车的安全性有谷歌所宣称的一半那么好，政府可能会出手干预并强制推行。
2.5 其他问题
无人驾驶汽车的一个最大特点，就是车辆网络化、信息化程度极高，而这也对电脑系统的安全问题形成极大挑战。一旦遇到电脑程序错乱或者信息网络被入侵的情况，如何继续保证自身车辆以及周围其他车辆的行驶安全，这同样是未来急需解决的问题。同时，无人驾驶汽车将彻底改变人们的驾乘方式，这种方式能否被乐于驾驶的人们所接受，以及如何适应不同的“马路文化”，都将是需要面对的问题。
3 无人驾驶汽车行业发展前景
虽然目前无人驾驶汽车产业化仍存在各种问题，但无人驾驶汽车实质上是建立在汽车主动安全技术、智能化技术逐步升级的基础上的，只要市场对这些技术有持续的需求，就能推动汽车向完全无人化演进。因此，相当多的企业对于其前景表示乐观。
目前，已经开发出来的无人驾驶汽车技术包括自适应巡航控制和车道保持、智能刹车、路标识别等。这些还属于主动安全系统的范畴，推动无人驾驶汽车的发展还需要开发更先进的传感器技术。另外，车-车、车-基础设施通信系统也将推动无人驾驶汽车的发展。美国IEEE预测，到2040年全球上路的汽车总量中，75%将会是无人驾驶汽车。市场研究公司IHS则预测，2025年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆，2035年将达到1180万辆，届时无人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。其中，2035年4级完全无人驾驶汽车每年销量可达到480万辆。IHS预测，到2035年，北美在无人驾驶汽车市场上的份额将达到29%，中国为24%，西欧为20%。未来，人类交通系统或将发生翻天覆地的变化。
但无人驾驶技术现阶段的发展重点还是辅助驾驶，以提高人工驾驶的安全性，要真正实现完全无人驾驶商业化运行可能还需20年。产业专家对于无人驾驶汽车市场的看法及预测意见尚存分歧；分析师对于2030～2035年之间的自动驾驶车辆数量预测，从2 000、3 000到9 500万辆都有。不同的预测取决于他们所预期的无人驾驶汽车市场在发展之前将面临的法律以及商业障碍的差异。
美国Navigant Research近期发表的一份报告预测，完全无人驾驶车辆（即最高等级）年销售量将由2020年的低8 000辆，在2035年增加至9540万辆；换句话说，2020年自动驾驶车辆在全球汽车市场的渗透率约仅0.01%，但在2035年可提升至75%。
3.1 整车企业的发展路线
目前，各整车制造企业采取的路线是：首先以高速公路为中心实现自动驾驶技术，然后逐渐推广到主要公路乃至普通公路。人们普遍认为，相比突然推出全自动无人驾驶汽车，循序渐进的引入和推广自动驾驶技术才是可行之道。戴姆勒-奔驰预测，汽车自主操控将首先在交通堵塞或泊车等低速驾驶的场合实现，这在未来几年就已经可以实现。而在需要正常驾驶的场合，部分车企（如通用汽车）会选择首先在路况和设置相对规范的道路（如高速公路）上实现无人驾驶。
无论是奔驰、宝马、沃尔沃还是比亚迪都认为，无人驾驶时代远比IT企业预想的要来得慢，而且驾驶员对于安全感的需求可能远远超过IT思维的预想。即使技术上已经很安全，但要打消车主对于自行转动方向盘的不信任，仍是一个艰难的过程。这看起来是一个符合逻辑的理由，但是这些汽车厂商内心真实的想法是：一方面通过辅助安全来迎合汽车智能化的趋势，另一方面在IT企业占主导的出行解决方案上，尽量拖延商业化的到来。
但是智能安全辅助功能研究已经很成熟，客观上为无人驾驶搭好了基础技术平台，而且接下来汽车厂商的研究重点是将车辆低速跟随和远程控制商业化，这个领域是汽车企业和IT巨头争夺无人驾驶为特征的个人智能交通的临界点。来自专业机构的分析，这个时间点会在2020年出现。
3.2 以互联网企业为代表的发展路线
IT企业将所有正在开发和尝试实现的汽车智能化和交通控制智能化技术集为一体。因此，无人驾驶技术也被视为“汽车智能化的终极目标”。
以谷歌为例，无论是开发安卓系统、做实景地图，还是发射自己的卫星，谷歌的这些技术将来都会转移到无人驾驶领域上。不过，谷歌的技术仍需要以传统汽车厂商制造的整车为载体，因此，谷歌与传统汽车厂商一起组建了“开放汽车联盟”（OAA）。其目的是让所有联盟中的汽车厂商在自己的汽车车载系统中使用谷歌的Android系统，进而再购买其开发的无人驾驶解决方案。目前，几乎所有欧美汽车制造商都已通过跨行业合作启动了无人驾驶项目，以期在无人驾驶汽车的竞争中把握主动权。
4 我国无人驾驶汽车产业化前景
中国无人驾驶汽车行业目前及将来一段时间内还将处于研发的初级阶段，国内无人驾驶汽车量产时间最早大概出现在2022年左右，因此2014～2017年中国无人驾驶汽车行业的发展，主要还是以技术研发为主，预计随着国外技术成熟度的不断提升，国内各车企参与无人驾驶汽车研发的积极性将水涨船高（见表4）。
（1）就当前技术水平来看，逐渐将无人驾驶汽车研制过程中形成的科技成果转化为对现有汽车的部分改进，应该是一个比较恰当的途径。手动档到自动档的转变、倒车雷达、基于车载摄像机的道路检测等汽车辅助驾驶技术都相继在商用汽车上获得了成功应用。辅助驾驶系统的推广应用，有利于无人车零部件提高产量、降低成本。而且随着这些技术的逐渐应用，无人驾驶将在潜移默化中成为现实。
（2）无人驾驶汽车使用的各种传感器、计算机在性能、技术方面已经取得了很大的进步，价格也将大幅降低，尤其计算机的降价更是明显和突出。但是对于我国而言，无人驾驶汽车目前使用的摄像机、雷达等关键设备几乎全部依靠进口，导致无人车设备或装置的价格仍居高不下，普通消费者无法承受。未来国家应加大投入，加强基础研究和原材料研究，实现关键设备和技术的突破。
（3）随着我国北斗导航系统的完善，基于导航技术的无人驾驶汽车的研发也将会得到国家以及相关部门的支持，保证我国无人驾驶汽车技术与国际研究水平的接轨。
表4 2013年中国无人驾驶汽车企业研发SWOT分析表
| 优势 |
低廉的劳动力成本；
政府科研资金对技术创新的投入，国家对新兴技术大力支持，无论在政策上还是资金上都给予很大扶持；
本土规模生产型汽车企业较多，企业规模收益稳定，国内市场知名度高，便于新产品推广 |
| 弱势 |
产品主要原材料进口依赖大；
国内企业生产效率较低；
国内研发水平较为落后，核心技术较差，知识产权水平有待进一步提升；
昂贵的科研经费及每年的持续投入；
高端技术人才紧缺 |
| 机会 |
我国汽车生产企业正在逐步认识到无人驾驶汽车的市场前景很大；
政府的政策扶持；
全国经济均处于转型背景下，技术升级是趋势 |
| 威胁 |
不成熟型产业，位置困难较多；
全球知名汽车生产企业掌握最前沿技术，国内企业技术研发方面，面临严重挑战；
经济下行背景下，企业盈利能力下滑风险加大，技术密集型产业，投资规模较大 |
