中評社北京11月4日電／自動駕駛車輛的研究最早可追溯到20世紀60年代。目前，世界上已經建成多個自動駕駛測試基地或測試道路。中國正在北京、上海、長沙等地建設無人駕駛基地。
光明日報發表清華大學信息國家研究中心副教授杜明芳文章介紹，近年來，百度、上汽、一汽、比亞迪、華為、小米等企業相繼進入到自動駕駛汽車的研發生產領域，呈現出傳統車企、互聯網企業競相角逐的局面。總體上看，中國自動駕駛產業正處於快速上升期。同時，由於行業快速發展，也出現了一些亟待解決的問題。比如，相關政策法規不健全，特別是車路協同方面。再如，成本居高不下，有研究表明，L4級無人車相比於L1、L2，單車系統零部件支出會增長470%，因此需解決性價比問題。
據統計，中國汽車年銷量從2012年的1930.64萬輛增至2021年的2627.5萬輛，相當於美國與歐洲銷量之和，占全球汽車銷量的比重提升至32.42%。中國新能源汽車銷量從2012年的1.28萬輛躍升至2021年的352.1萬輛，連續7年位居全球第一。未來，這些汽車都將不同程度地配備自動駕駛功能。因此，可以樂觀地預測，中國自動駕駛汽車的市場潛能巨大、發展空間巨大。
文章分析，自動駕駛汽車的三個核心工作任務是“感知”“控制”“決策”。車輛在行駛過程中自行感知周圍道路環境，並依據感知信息完成處理融合過程，形成對全局的理解，通過各種智能算法應對環境變化並做出行為選擇，將感知和決策信息傳遞給控制系統形成執行命令，完成駕駛動作。為了完成以上任務，自動駕駛汽車總體技術體系主要由以下模塊組成：操作系統、地圖、組合導航定位、光學雷達、雷達、視覺、規劃、控制、通信、雲平台、車聯網、仿真。
自動駕駛涉及的底層核心技術較多，屬於技術密集型產業領域。目前，仍存在著一些阻礙其大規模商業化應用的技術瓶頸，主要體現在以下四個方面：一是道路環境理解技術。魯棒性強、自適應程度高、智能性強的算法和系統仍不多見。二是系統規劃技術。系統規劃以軌跡預測算法為中心，包括高層行為規劃和低層運動規劃，二者之間又需要緊密協同。目前，高層行為規劃能夠很好結合實際運行環境路網數據庫的非常少，這與路網數據庫自身系統的不完整有著較大關係。底層運動規劃方面缺少智能優化算法的支撐，行之有效的路徑規劃優化算法仍需在實車上做驗證。三是運動驅動與控制技術。中國自產電機、液壓缸等關鍵部件的質量總體上仍不高，特別是電控系統，其電路所採用的關鍵元器件仍以國外產品為主，故系統信息安全並不能從底層得到保障。四是車路協同技術。中國道路基礎設施對自動駕駛汽車的適應性並不強，各種類型的道路標識、道路形狀缺乏統一規範的指導，導致車路協同困難。
文章推出，基於中國汽車產業、基礎設施及自動駕駛產業鏈特點，對加速推進中國自動駕駛技術與產業發展提出四點建議。
一是加強自動駕駛裝備關鍵理論研究與核心技術研發，加速推進底層技術自主可控。應加強對新能源自動駕駛汽車、船舶等裝備的理論原型及各理論分支的研究，並增大技術研發投入，力爭各項核心技術自主可控。對電動汽車而言，應抓住電機、電控和電池三大整車控制系統核心技術。對車聯網而言，應重點關注車聯網網絡和數據安全，保護好車載網絡隱私。
二是加速自動駕駛配套基礎設施建設或改造，不斷優化自動駕駛運行環境。自動駕駛的發展一方面取決於車輛自身技術的進展及相關產業的發展，另一方面取決於車輛運行環境的協調發展。未來，應重點加強改善測試場景、城市運行環境、鄉村運行環境、特定場景運行環境。
三是深度推進自動駕駛標準國際化引領式發展，精準完善自動駕駛標準體系。就自動駕駛領域而言，中國與世界各國幾乎處於同一起跑線上，因此也最有可能進入世界先進行列。未來中國應逐步完善自動駕駛國際標準體系建設，加速構建以自動駕駛為中心輻射至智慧交通再到智慧城市的完整標準體系，不斷增強中國自動駕駛標準在國際上的引領性。
四是創新拓展自動駕駛應用領域，加速打造自動駕駛全產業鏈新業態。可以結合應用領域的實際需求研製個性化自動駕駛產品，開發適用於特定領域的自動駕駛技術方案。在推進產業發展方面，需透徹研究自動駕駛產業鏈，不斷補足產業鏈的短板，做強產業鏈上中下游的關鍵環節，尤其要加強對自動駕駛專用芯片、自動駕駛集成電路、自動駕駛專業軟件、自動駕駛通信網絡、車輛關鍵零部件等關鍵產業的培育，最終形成自動駕駛全產業鏈新業態。
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