6月27日报道美国“石英”财经网站6月26日发表了题为《谷歌无人驾驶汽车驶上加州街头》的报道，编译如下：
“好吧，谷歌，开车带我去上班。”
谷歌公司今天宣布，它的外形酷似熊猫的无人驾驶汽车目前已经驶上加利福尼亚州芒廷维尤的街头。本网站在今年3月曾率先报道，谷歌公司很可能将在年内开始测试无人驾驶汽车。
这种汽车的最高时速仅为25英里(约合40公里)。出于安全考虑，测试的全程都有驾驶员坐在车上。无人驾驶汽车团队在谷歌社交网站Google＋上发帖说，这种汽车备有“可拆卸方向盘、油门踏板和制动踏板，以备需要时由人工接管驾驶”。
摘要：无人驾驶汽车经过近50年的研究和发展，技术日趋成熟和完善，并将在2022年进入爆发期，交通系统的效率和安全性将得到极大提高。本文对国内外无人驾驶汽车的起源和最新发展现状进行了回顾，对关键技术进行了阐述，对后续20年无人驾驶汽车的发展进行了展望。
关键词：无人驾驶汽车现状；关键技术；展望
无人驾驶汽车是未来智能汽车，主要利用环境感知系统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，控制车速和方向，从而使车辆安全、可靠地在道路上行驶。机构预测，无人驾驶可减少90%的交通事故、90%的通勤时间、90%的汽车数量、90%的能源消耗，每年能帮助减少汽车二氧化碳排放量约3亿吨。无人驾驶汽车是汽车、人工智能与通信高度融合的产物，民用市场前景广阔，潜在军用价值巨大。是国家计算机科学、模式识别和智能控制技术水平的代表。无人驾驶汽车是影响3个10万亿市场（汽车、出行、社会效益）的革命性产业，是未来智慧城市最重要的组成部分。
1国外无人驾驶汽车的起源及现状
国外无人驾驶汽车的研究始于20世纪70年代。美国在20世纪80年代提出ALV（自主地面车辆）计划（8轮，驾驶环境为校园，低速），同时美国卡耐基•梅隆大学、麻省理工学院等都先后开始无人驾驶汽车的研究。由于技术过于复杂，加上各种条件的限制，之后各国都将研究的重点转移到高速公路的民用车辆上。1995年由美国卡耐基•梅隆大学研制的无人驾驶汽车，完成了横穿美国东西部5000多公里的州际高速公路试验，并获成功。2005年美国国防部举办“大挑战”比赛，美国斯坦福大学工程师们改装了一辆大众途锐多功能车，成功穿越沙漠并通过黑暗的隧道及泥泞的河床，在崎岖山道上长途跋涉近7个小时，最先到达终点。2014年以来，无人驾驶技术和道路测试发展迅猛。2016年9月14日，四辆福特Fusion作为优步（Uber）公司无人驾驶汽车载客“首秀”，在美国宾夕法尼亚州匹兹堡市上路测试。2016年谷歌自动驾驶汽车项目独立成立新公司Waymo，谷歌Google开发的自动驾驶汽车（有员工监督）在现实世界中的路测里程累计已超过200万英里（约322万公里）。2016年10月特斯拉宣布，所有新车的硬件都具备Autopilot2.0“完全自动驾驶功能”的硬件系统（软件系统包含多个辅助驾驶功能），包括8个360度摄像头（视距约合250米），以及12个超声波传感器（能探测硬性和软物），一个前向雷达以及一台随机携带的新款电脑，其计算能力是之前电脑的40倍，并且新的前置雷达可以穿过雨、雾和尘埃进行监测，且装备该系统的新车价格仅增加5000～8000美元。2017年3月，特斯拉推出自动驾驶系统Autopilot8.1，达到Level3级有条件自动驾驶水平。特斯拉汽车在开启Autopilot模式下累计已行驶2.22亿英里（约3.57亿公里）。
2国内无人驾驶汽车的起源及现状
我国无人驾驶汽车的研究始于20世纪80年代。1989年国防科技大学研制出我国首辆智能小车。1992年我国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车在国防科技大学诞生。2000年6月我国第四代无人驾驶汽车在国防科技大学研制试验成功，最高时速76km/h。2010年国防科技大学和一汽成功联合研制出红旗旗舰无人驾驶轿车，该车装备了摄像机、雷达，可以自己导航，不需要人做任何干预操作，在高速公路上行驶的最高稳定速度为130km/h，最高峰值速度为170km/h。2015年12月初百度顺利完成无人驾驶汽车混合道路上路测试，之后宣布成立自动驾驶事业部，计划三至五年实现商用化。另外，北汽、广汽、上汽、长安、比亚迪也涉足无人驾驶汽车多年。
3无人驾驶汽车的关键技术
无人驾驶汽车的自动驾驶系统主要包括环境感知、定位导航和控制三大系统。环境感知系统相当于驾驶员的眼睛，是用摄像头、超声波传感器、雷达等一系列部件组成的感知模块，去感知周围环境。定位导航系统相当于驾驶员的地图。控制系统相当于驾驶员的大脑和手脚，分析和处理收集来的信息，并发出指令控制速度和方向，正如驾驶员驾驶车辆一样，找到当前道路环境下的预瞄点，并控制。另外，无人驾驶汽车还需要车联网等系统的支持，以实现高效、安全运行。要实现真正的无人驾驶，感知技术的突破是关键。2015年10月特斯拉软件版本7.0，该版本的自动辅助驾驶是通过图像识别为主，雷达只是辅助的手段实现，但随之也发生了两起自动辅助驾驶没能避免的致命车祸。随后软件版本8.0对感知技术方案进行了彻底改造：改为雷达识别为主，图像为辅的方式。感知周边车辆的能力是原来的6倍，识别前方障碍物的能力大大增强，类似的道路中障碍物事故没有再次出现。特斯拉和谷歌代表两种感知技术路径。谷歌的高分辨率地图，是用其街景车和探测车测绘的，包括整个城市高精确度的经纬度以及每个位置的三维信息。之后使用雷达和高精度地图对车辆行进路线进行规划，并遵守交通规则，可以抵达该城市的任何地方，但仅限于该城市。尽管感知技术路径不同，但目前采用的都是静态感知。而自动驾驶一定要预测下面的几秒钟甚至更长时间里会发生什么，不然没有提前量来保障行驶安全。提高感知系统的性能，目前来看主要有两条路径，一种是让方法变得更灵活，即通过技术攻关提高对不确定性情况或因素的智能感知水平；另一种是让经验变得更可靠，看到的东西越来越多，能处理的也越来越多，经验丰富时就会判断更准确，通过已经确定的信息不断修正不确定的信息。这都有赖于深度学习的应用，而深度学习还没有进入大量应用的阶段。
4无人驾驶汽车还需解决的其它问题
除了技术问题和公路环境（如电子路标）问题，无人驾驶还要面对来自法规和市场等方面的挑战。2017年5月德国上议院通过了一项法规，准许无人驾驶汽车在德国公路上行驶。不过，这项法规要求任何时候都需要有人类驾驶员坐在驾驶席上，以准备随时对车辆进行控制。而在美国，已有14个州颁布了自动驾驶法律。另外，无人驾驶安全性的问题是大家最为关注的话题。美国机动工程师协会SAEL5的基本要求包括动态驾驶任务DDT，动态驾驶任务支援DDTFALLBACK，设计适用范围ODD。其中争议最大的莫过于设计适用范围（OperationalDesignDomain），包括系统安全运行道路类型、地理范围、速度范围、系统的操作环境（天气，白天和夜间等）、其他领域的限制。自动驾驶系统应该在设计适用范围能够安全运行，当偏离ODD时，车辆应以最小风险的状态过渡。无人驾驶的普及化是一个缓慢的过程，包括技术的进一步突破，法令的通过，以及乘客由于驾驶意外产生的心理阴影的消除。
5无人驾驶汽车的未来展望
美国机动工程师协会SAE将无人驾驶汽车的等级分为5级。0级无自动驾驶功能；1级是对方向盘或加减速中的一项进行辅助，如自适应巡航控制系统等；2级是对方向盘和加减速中的多项进行辅助，但司机必须随时待命，以便在自动系统停止工作时马上接管，如交通拥堵或高速公路辅助驾驶等；3级是有条件自动驾驶，人提供适当应答，如高速公路自动驾驶等；4级/5级才是真正的无人驾驶（其中4级为高度自动驾驶，需限定道路和环境；5级为完全自动驾驶），无需司机或乘客的干预或协助由出发地驶达目的地。目前所有车企都达到1级，大部分车企只达到2级，在无人驾驶汽车领域最为领先的特斯拉和谷歌公司也只达到3级。据预测，2022年无人驾驶或将进入爆发期。2017年5月特斯拉预计其自动驾驶系统将在2年后达到5级，届时特斯拉汽车将能够自主地从洛杉矶开到纽约，途中“无需人工触碰”。丰田力争在2022年左右实现自动驾驶汽车的商品化。大众也将在2022年推出辉腾电动版，采用最新的自动驾驶技术。此外，奔驰、通用、现代、起亚以及中国自主品牌巨头上汽、长安，都计划于2022年推出搭载自己最新自动驾驶技术的量产车型。宝马、福特、沃尔沃则将自动驾驶量产车的推出时间选择在了2022年，国内汽车巨头一汽、北汽、吉利则将推出时间点定在2025年。除此以外，要实现无人驾驶，还要结合各种结构化环境探索商业发展路径，如高速公路环境、城市环境和特殊环境下的应用，特别是城市环境下的无人驾驶将成为下一阶段研究重点，摩根士丹利分析师预测，2030年共享出行市场(租借无人驾驶汽车)的市场规模有望达到2.6万亿美元。
6结语
无人驾驶汽车是未来汽车发展的方向，是智能科技发展的必然产物。无人驾驶汽车尤其适合从事共享汽车（租借无人驾驶汽车）和长途高速运输，可极大地提高交通系统的效率和安全性。根据各大车企的研发计划，2022年全球将迎来自动驾驶汽车的爆发期。美国IHS汽车信息咨询公司曾发表报告指出，到2025年，全球无人驾驶汽车销量将达60万辆，在接下来的10年中销量将以每年43%的速度持续增长；到2035年，全球无人驾驶汽车将达2100万辆。
参考文献
[1]陈慧岩等.无人驾驶汽车概论[M].北京:理工大学出版社,2014.
这是2035年，自动驾驶汽车载着主人去上班。聪明的汽车解放了人们的双手，整个世界都“萌萌哒”。
――且慢！上班路上，一辆校车正在道路的相反方向行驶。突然，校车失控，迎头撞向自动驾驶汽车。汽车的右边，是一名骑自行车的路人，没有戴防护头盔;左边则是另一位骑车者，戴有防护头盔。
怎么办？刹那间，自动驾驶汽车必须做出看似不可能的选择：继续直线行驶撞上校车，伤及车上的孩子;或者迅速打弯，撞倒某一位骑车者。不过，选择撞一个而不是另一个，这本身就是个糟糕的抽签。如此促狭的道德困境，曾经只是学院派哲学家们的客厅游戏（譬如，伦理学领域最为知名的思想实验之一――“电车难题”），今天，它已经成为汽车厂商打造无人驾驶汽车的当务之急。
函数程序算不出人的尊严
车辆在无法避免事故的极端条件下，是选择撞向左边的人？还是撞向右边的人？
“猛打方向盘，或者不打……这真的是个问题。”美国加州州立工业大学伦理和新兴科学组主任帕特里克・林指出，即便是未来电脑运算能力进步了，具备碰撞算法的自动驾驶汽车发生致命事故后，仍会为程序员和汽车厂商带来庞杂的法律诉讼。
为消除这种顾虑，德国奔驰的汽车专家建议用“随机生成器”来解决问题。不过，这样的做法或许不会被德国的政策制定者所允许。在德国宪法中，人类的尊严是“神圣不可践踏”的，受到国家法律保护，这意味着不能将一条生命的价值与另一条做比较。“德国法律中对人的生命和尊严的规定，意味着由函数程序算法来计算人的价值几何，完全是非法的。”林补充说。
因此，对于德国的消费者而言，可能更需要的是“可调整的伦理设置”――当校车失控急速向他们冲来，由车主来做出最终选择。
驾驶员可以在危机瞬间决定选择，后续问题就交给保险公司和交警部门了，但倒霉的无人驾驶汽车却不能随便选择。这是因为，人们在心中似乎预设了一个逻辑：人是非理性的动物，因此犯了错误也是可以被原谅的。而机器是理性的，他们犯错误可不那么容易被原谅。
这便引发另一个疑问：当车辆在无人驾驶过程中发生事故，是由制造商、车内乘客还是车主承担责任？
现实是，当没有实际对象承担无人驾驶犯错的责任时，人们自然会望向它的生产者。为此，一些汽车制造商已经开始咨询伦理学家，希望通过他们来鉴定，是否需要将无人驾驶汽车的程序改造得与人类一样，具备某种“伦理弹性”。
部分车企也已经开始主动破解无人驾驶的法律难题。比如沃尔沃公司在2014年年底已经宣布，在无人驾驶汽车出现事故时，如果当汽车处于手动操作模式，司机对事故负责;但是若处于自动驾驶状态，沃尔沃将承担全部责任。此外，奔驰汽车旗下的德国奔驰基金会，也将在2015年5月出版自动驾驶汽车的伦理研究成果。
不止“转与不转”
尽管无人驾驶饱受伦理道德方面的拷问，但它却日益被很多国家接纳。
一些汽车市场成熟的国家相继大手笔投入无人驾驶系统，看重的无疑是隐藏在背后的巨大商业价值。英国《金融时报》分析指出，无人驾驶汽车除了激发整车产业的发展，还将带动传感技术、视觉指示器、人工智能软件、GPS导航系统等等行业，这将意味着上万亿的商业蛋糕。
不过，科技一直都是双刃剑。在利益链条逐渐清晰的同时，无人驾驶的麻烦也不只是“转与不转”的道德困境――美国密歇根大学最近的一项研究就表明，无人驾驶消耗的能源可能比普通车更多。
根据他们的测算，通过无人驾驶汽车共享可能会使得美国的汽车保有量下降43%，从户均2.1辆降到1.2辆，但是会增加75%的使用频率，美国汽车年均行驶的总里程将从11，661英里增加到20，406英里。“最终的情况可能是，汽车总量停止增长，但因为无人驾驶汽车可以多次往返完成多个任务，总的行驶里程增加，能耗也随之增加。”
