5g+自动驾驶智能车“驶向”发展高速路

市测试运行后，我国成都、济南、郑州等城市也陆续测

试了 5G+自动驾驶汽车。2019年1月14 B ,全国首

作，而且能给乘客提供更优质体验与增值服务,进而构 建智能生活空间。也就是说，自动驾驶智能车必须能感 知“周围发生了什么寫必须清楚陀在哪儿”，必须知道

辆5G自动驾驶汽车在四川省成都市空载完成了 5G 网络二环环线全程28公里的测试。2019年1月22 日,山东省济南市启动5G自动驾驶汽车公开测试。这 辆车集车联网系统、自动驾驶系统、安全控制系统、平

“它应该去哪儿笃必须具备推理与决策的能力并能选择 安全的行驶线路，必须配有驱动装备来操控车辆的转向。 因此，要让智能车变为现实，需要有GPS定位系统、导

台监控系统、自动开关门系统及到站自动停车系统于 一体，装配有激光雷达、组合导航定位、高清摄像头等

航信息数据库、交通管理部门提供的实时道路信息，有

设备，当检测到信号灯与行人时，能自动减速、刹车。 车辆防碰系统，有紧急报警系统以及无线通讯系统等。目前，全球公认的针对自动驾驶的分级标准是由

2019年5月17 B ,河南省郑州市也开通了在开放道

路上测试5G自动驾驶运营线路O2019年6月15日， 在浙江省湖州市德清县，5G自动驾驶汽车完成路测， 这辆车具有自动驾驶、远程驾驶等功能。虽然目前自

美国国际自动机工程师学会(SAE International)制定

的J3016自动驾驶分级标准。这一标准将自动驾驶技 术区分为L0 ~ L5共6个等级。由此，自动驾驶智能 车也可梳理为6个级别，见表1所列。动驾驶技术还存在安全性等问题，但它们的横空出世 预示着我国正在驶向“5G+

表1自动驾驶智能车分级表自动驾驶汽车时代”。一、自动驾驶智能车 的概念等级自动程度

L0无自动化人工智能人类 驾驶环境舌崔系统 驾驶员操作监控支拔作用域全程操控驾驶员驾驶员驾驶员

自动驾驶智能汽车的 基于

电子依据环境感知信息对 大立K外握驾驶员辅助驾驶转面鱼加亀减速中的一 盃\"力探/人工 驾驶员驾驶员控制L1概念于20世纪70年代被 DA控 智能单元项操作进行闭环控制首次提出。中国汽车工程 辅助

依据环境感知信息执 驾驶 L2弟誉动行给向或加潼减速+的 部分操控盒詰驾驶员驾驶员学会对自动驾驶智能车

的豔壽式或需干预无部分部分部 分部 分

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无需干预智

(smart bus啲界定,是指具

条件自动 自动驾驶系统完成绝 基于L3大部分驾驶操作化CA有复杂环境感知、智能化 车载

高度自动 自动驾驶系统完成所 计算

决策、协同控制等功能的 平台L4化HA有驾驶操作安全、高效、节能、舒适的汽 自动L5完全自动 无人驾驶系统完成所

驾驶有环境下驾驶操控 化FA车，它融合了现代通信与系统请求匸七匕匸七匕匸七匕 匚人 A

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rn4 I安松理2019年第6期总第358期热点聚焦可以看出，自动驾驶(L2 ~L4)、无人驾驶(L5 )表

车还未达到路□前就告知前方的相关路面情况；第二 是感知、预测与决策协同，能帮助智能车在复杂的环境 当中做出决策;第三是控制协同，形成智能道路与智能

明了相应阶段下智能车所搭载的传感器、控制器、执行

器等装备的智能程度，也表明了智能车所具备的复杂

环境感知、智能化决策功能，尤其是自动化控制功能的 强弱程度。自动驾驶(L2 ~ L4)尚属于智能车搭载系

车的协同决策；第四是先进的车路协同系统向纵深探 索。简言之，经过道路改造,智能车能接收、识别红绿

统辅助人类驾驶的阶段，而无人驾驶(L5 )则实现了智 灯信号,红绿灯上也能安装摄像头,用来采集智能车行

能车搭载系统完全替代人类驾驶的质的飞跃。二、5G+自动驾驶技术助力建设智慧城市1. 5G通信是推进自动驾驶落地的关键上海交通大学汽车工程研究院副院长、汽车电子

控制技术国家工程实验室副主任殷承良认为,2019年

为“5G元年”,自动驾驶有望成为5G最重要的应用场

景,5G具有大带宽、高可靠性、低时延等特性,使自动

驾驶替代人类驾驶成为可能，有利于提高交通运行效 率，规避\"幽灵堵车\"现象。原爱立信总裁兼CEO卫翰 思也认为，5G通信的技术特征可以概括为\"快”、\"稳”、

\"密”，其中最显著的特征是\"低时延”与\"高可靠\"，即在 任何环境下都表现稳定。例如，普通人踩刹车的反应

速度大约是0.3 ~ 0.5秒,而无人驾驶智能车在5G场

景下的反应速度不超过1毫秒，这将是无人驾驶智能

车最终取代人类驾驶的基础之一。国际标准组织\"第

三代合作伙伴计划\"(3GPP )定义了 5G的三大应用场

景，即增强移动宽带、低时延、高可靠与大规模物联网 业务，恰好对应着\"快\"、\"稳”、\"密\"等3个特征。2. 自动驾驶智能车是人工智能时代发展的必然趋势

研究表明，造成交通事故的主要原因是驾驶员分心驾驶、酒驾、疲劳驾驶、超速等。可见，人为因素导致了

大部分交通安全事故。在智能车的L2 ~ L4阶段，凭借 先进的智能车搭载系统可以有效减少50% ~ 80%的

交通安全事故。在智能车的L5终极阶段，即无人驾 驶阶段,甚至能完全避免交通事故,把司机从驾驶室中

出来。同时，无人驾驶智能车能提高车辆利用率，

减轻对环境的污染，提供舒适、便捷、人性化的服务。 这些是智能车最引人注目的价值魅力之所在。3. 发展车路协同技术促使自动驾驶提前上路东南大学特聘教授、中国公路学会自动驾驶委员

会主任冉斌在2019年世界交通运输大会上表示，车路 协同技术促使大规模应用自动驾驶的进程提前10 ~

15年。冉斌认为，基于车路协同技术的自动驾驶系统

将经历4个研发阶段:第一是信息交互,道路能在智能

驶速度、驾驶习惯等信息,进而减少道路堵塞的现象。4. L3 ~ L4级别自动驾驶汽车悄然走近百姓生活

深圳市、北京市等地都陆续开展自动驾驶道路测试，推动自动驾驶在交通领域的发展。早在2017年，

安凯自动驾驶汽车就投入深圳市试运行，实现了自动 驾驶下的行人与车辆检测、紧急刹车、减速避让、变道、

障碍物绕行、自动进站停靠等功能，成为中国首辆在公 共道路测试成功的新能源自动驾驶汽车。目前，广州开

发区、广州市黄埔区已经开通了全球首条公交5G运营 线路，打造了全国首个5G智慧停车场和首个5G自动

驾驶测试场。北京公交集团自2017年开始试点在郊区

运营线路上推广安装主动安全预警系统。该系统能有

效提高公交车的安全系数,减轻公交司机的工作强度， 为2022年引进L4级别的自动驾驶技术奠定了基础。5. L5级别无人驾驶智能车离我们有多远中国智能网联汽车产业技术创新联盟组织了业内

百余名专家，对智能网联客车发展做出了规划，见表2

所列。表2智能网联客车的规划时间 等级 功能2016—辅助驾驶 自适应巡航、自动紧急制动、车道2017 年 LI (DA)保持与辅助泊车2018—翦翕鳥动 车道内自动驾驶、换道辅助和全自

2019 年动泊车、网联信息服务2020—有条件自 高速公路自动驾驶、城郊公路自动

2022年动驾驶(CA) L3辅助驾驶，、基于协同式队列行驶与交叉□通行V2X的网联协同感知葛屠昌动城区自动驾驶与无人驾驶，基于V2X 2025年懿甲协同通信里首拜 运输管理云平台的车辆出行信息交互、V2C蜂窝移动通信与交通、

番盖萇动车路协同控制鷲严规划、云端驾驶决策与路径 从实际运行情况来看，2019年开始普及L2级别 自动驾驶,2020年是L3级别自动驾驶量产元年，目前 已有一些龙头企业正在积极探索L4级别自动驾驶。

业内针对何时实现L5级别无人驾驶有3种观点：乐观

2019年第6期总第358期 麦■通金》詹理| 5S■热点聚焦的观点认为,3年内即可实现无人驾驶;保守的观点认

2. 突破安全关无人驾驶智能车能否走向大规模应用，最大的挑 战莫过于安全无事故。北京航空航天大学、悉尼大学、

为，无人驾驶至少需要10年才能大规模上路;第三种 观点认为，5年左右可以实现无人驾驶。随着人工智能技术和精密仪器的飞速发展，自动 驾驶技术已经取得了一定的成果，但由于真实驾驶环

剑桥大学等学者的研究表明，用打印机打印出来的涂 鸦贴画贴在路牌上就可以轻而易举地使AI自动驾驶

境的复杂性，自动驾驶仍然面临着诸如小目标难识别、 被遮掩目标难检测、高动态目标难预判等问题。2016 年1月，我国京港澳高速河北邯郸段发生的追尾事故,

是国内首例自动驾驶事故，也是特斯拉自动驾驶汽车 的全球首例致死事故。2018年3月18 B ,全球首例

L4级别自动驾驶汽车事故发生于美国凤凰城，一名女 子被优步公司的沃尔沃自动驾驶汽车撞倒身亡。近几

年，特斯拉智能车先后数次被网络安全公司以\"远程无 物理接触\"的方式侵入。这些事例说明，即便技术上能

实现突破，在\"安全第一\"的要求下，自动驾驶还需进行 大量公共道路测试。只有在开放道路不断测试中，才 能为算法的改进与评估提供数据来源，而道路测试又

是自动驾驶智能车研发的关键环节，也是难点。综合

来看，无人驾驶（L5级别）大规模上路可能需要5 ~ 10 年，甚至更长时间。三、自动驾驶技术发展中面临的挑战及对策自动驾驶技术在北京封闭测试中暴露出的一系列

问题主要集中在:不能绝对遵守交通规则、障碍物漏识 别或误识别、控制延时超出合理范围、定位误偏差较大、 高低温环境下性能不稳定等。一方面，目前自动驾驶 技术信息化、网联化的趋势使得智能车除了要规避传 统汽车在交通领域中可能造成的风险，同时要从信息 安全、网络安全等多角度进行考量；另一方面，自动驾

驶技术今后日渐智能化、无人化的趋势要突破对现有自

动驾驶汽车的认识,要不断完善既有法律法规。1.突破技术关对驾驶环境的可靠感知，是指无论在任何天气影

响与路况下，无人驾驶智能车都能准确且周密地感知 周围环境。预判能力是要求自动驾驶智能车对可能产

生的行为进行准确的预估与判断，包括如何对交警作 出的手势予以反应，如何应对从路边突然闯入等意外 情况。这些突发的异常情况是无人驾驶必须面临解决

的问题，但目前仍无法事先将这类场景进行编码，更无 法运用基于规则的简单模型来应对。因此，人工智能

要想实现这种预测能力非常困难。6 I

理2019年第6期总第358期

系统出现致命性的分类错误，作出误判,甚至驶上逆行 车道，进而导致车祸的发生。特斯拉自动驾驶（L2）在 全球发生过多起致命事故。对此，特斯拉回应道，驾驶

员可以随时通过人工操作方向盘或紧急刹车等方式予

以纠正。这反映出目前自动驾驶技术依旧不能将驾驶

员的双手从方向盘上彻底\"\"。那么，安全问题究

竟如何破解？目前最好的方式就是通过不断地测试予

以解决。与传统汽车的可靠性测试有所不同，无人驾 驶智能车应该基于开放场景，通过提升决策感知系统 对于信息安全框架、功能安全监管的环境适应性。3. 突破法律关无人驾驶智能车能否真正上路，还涉及法律法规 的完善，涉及人们法律法规意识与自身交通意识的培

养。2018年4月，、工信部与交通运输部联合

出台了《智能网联车道路测试管理规定试行办法》，这 是首次从国家层面就规范自动驾驶道路测试而颁布的 规定。但相比国外自动驾驶，我国还缺乏交通管

理层面的法规,建议从以下方面予以完善:一是建

立自动驾驶监管体系。针对自动驾驶的投产、改造、使

用的许可与事后监管，交通法规的实施，自动驾驶标准 的实施，车辆保险责任监管，车辆检测等监管活动的实 施主体、实施程序与权利救济等方面细化规定,进而建

立较为完备的监管体系。二是明确自动驾驶的法律责 任主体。随着各级别自动驾驶技术的介入，交通事故 的主体将日趋多元化，致使单纯依据驾驶员过错判断

的传统归责机制可能会出现责任划分不清的局面。为

此，需要针对不同的自动化级别，确立车辆的生产者、 改造者、销售者与驾驶员各自的法律责任。三是加强

相关网络安全的制度保障。需要细化自动驾驶设计

者、投产者和改造者在修补系统漏洞、预警网络攻击、 明确网络安全责任人、□令进入系统等方面的责任，提 升网络防御能力。四是明确自动驾驶伦理准则。人的

安全等级优先于动物、财产安全。当事故不可避免时， 禁止任何基于性别、年龄、民族、种族等因素的歧视。（作者单位:北京交通大学清河职业技术学院）@