2009年，谷歌公司宣布開始研發無人駕駛技術，這是一個里程碑節點，是無人駕駛開始走進大眾視線的元年。此后，無人駕駛被越來越多的大眾所熟知，也有越來越多的企業投入到無人駕駛技術研發的行列中來。近年來，隨著人工智能、大數據、物聯網、云計算、5G等領域的蓬勃發展，無人駕駛技術更是日趨成熟，它逐漸從實驗室走到城市道路上，未來必將更好地造福人類。

那么，無人駕駛的核心技術和重點難點是什么？它主要依托哪些基礎技術？目前我國無人駕駛技術水平如何，在世界上處于什么地位？它的應用領域都有哪些，發展前景又如何呢？

無人駕駛的核心技術和難點問題

無人駕駛的核心技術包括環境感知、導航定位、路徑規劃、決策控制等。其中：環境感知相當于無人駕駛汽車的耳朵和眼睛，車輛通過環境感知模塊辨別自身周圍的環境，在多變惡劣（多變光照、雨、雪、霾等）環境下，利用多傳感器融合技術準確地識別出周圍的環境和威脅。導航定位則主要用于無人汽車確定自身位置，為其路徑和任務規劃提供基礎；根據傳感器及定位數據的坐標系不同，又分為絕對定位，相對定位，以及將兩者優勢結合的組合定位方法（主要包括GPS與地圖匹配、航跡推算、慣性導航等的組合定位方法）。路徑規劃是實現無人駕駛的基礎，其主要作用是在具有靜態、動態障礙物的環境下，按照一定的約束條件，給出一條從初始狀態到達目標狀態的無碰撞路徑。決策控制相當于無人駕駛汽車的大腦，其根據感知結果進行決策判斷，輸出下一步的行為決策并對車輛進行控制。

無人駕駛技術的難點主要存在于遮擋情況下的高精度定位，復雜惡劣環境下的環境感知，人車混行、智能車與非智能車混行等復雜場景下的無人車決策，移動端、邊緣端、云端、路端交互的無人駕駛計算與通訊架構設計，網絡安全，網絡通信以及測試評估等方面。

無人駕駛主要依托的基礎技術（關聯領域）

第一，凡是工業產品，都會設計到機械加工的問題。暫且不提車輛本身，無人駕駛非常依賴高度靈敏的電子元件和傳感器技術，因此需要精密且可靠的機械件和密封件，同時像激光雷達中的旋轉器件，還需要做好防抖、防震等工作，這就對機械設計及加工提出了很高的要求。

第二，無人駕駛過程中，車輛控制器需要高速進行計算以判斷自車狀態及所處環境中可能的威脅，事故往往就是一瞬間的事情，因此無人駕駛需要通信效率足夠高，同時可能涉及邊緣端和云端的信息交互，這對信息通信的時效性提出了一定要求。同時，有通訊就可能存在信息的泄露，因此無人車研究也需要做好信息加密、隱私保護、防范安全漏洞等與信息相關的內容。

第三，無人駕駛的運算依賴高性能的車載芯片，如何在體積約束和功耗約束的情況下，設計出具有足夠AI算力、散熱良好的車載芯片，同時開發出AI工作者所需要的AI模型轉化和部署軟件工具，對當前AI芯片公司也是一大挑戰。

第四，由于無人駕駛每天都會產生大量的駕駛數據，因此需要對海量數據進行數據篩選、數據挖掘、大數據分析等工作，篩選出的數據用于神經網絡訓練。

我國無人駕駛技術水平及其在世界上的地位

世界范圍內，無人駕駛發展的焦點區域是中美之間的競爭。我國近些年在無人駕駛領域有了長足的進步，但總體來看仍是追趕美國的狀態，主要原因是起步較晚導致基礎的無人駕駛技術過于薄弱。美國的無人駕駛研究起源于2004年第一屆DARPA挑戰賽，當時無人車所用到的關鍵技術從20世紀70年代就有研究了，而我國在20世紀90年代以后高校才開始有無人駕駛研究的萌芽。此后幾屆DAPRA挑戰賽為美國無人駕駛研究提供了寶貴的人才資源，當年的比賽選手大多成了目前頂級無人駕駛公司的中流砥柱。

從近些年道路測試結果來看，自動駕駛加州路測報告反映美國Waymo、Cruise等企業在測試里程和兩次人工干預之間行駛的平均里程上都是領先于中國自動駕駛企業，最近兩年百度、AutoX等一些公司在這方面已經和國際公司十分接近甚至在某些指標上超越了他們。

從積累的駕駛數據量來看，無人駕駛對于數據依賴性很強，特斯拉通過目前現有的十幾萬輛車收集真實世界的車輛數據和駕駛員的駕駛方式，通過訓練基本已經實現了半自動駕駛的能力。而Waymo使用了強大的計算機模擬系統，并從那些少量的真實車輛中去學習實踐。數據是經年累月積累下來的，不可能一步到位。特斯拉一輛輛車經年累月跑出了幾十億英里數據，是目前沒有哪家中國公司能夠實現的，國內公司目前也沒有搭建出Waymo那樣龐大的模擬仿真系統。

從以上幾個方面看，我國無人駕駛水平屬于第一梯隊，雖然有些地方存在不足，但與國際領先水平的差距正在逐年縮小。

無人駕駛的應用領域與發展前景

無人駕駛的應用領域非常寬廣，包括軍事、工業、農業、物流、共享出行、公共交通、環衛、港口碼頭、礦山開采、智慧新零售等，目前國內無人駕駛技術的商業推廣尚在起步階段，在構建的未來藍圖中已布局到多個適用領域，但距離全面實現生活化應用還有很長的路要走。

無人駕駛的發展前景也十分開闊，在2015年，國內智能駕駛的滲透率為15%，其中絕大部分為低級別的自動駕駛，對應的市場規模為353億元。此后，隨著汽車智能化的不斷發展，2016年中國智能駕駛市場規模達到了490億元，2017年中國智能駕駛市場規模增長至681億元，同比增長39%。到2020年，行業分析中國智能駕駛市場規模已經突破了千億元，而相關機構預測2022年中國智能駕駛市場規模將突破2000億元。

隨著市場規模的不斷擴大，相關政策法規也陸續發布。2021年3月，十三屆全國人大四次會議審議通過《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》，其中指出：發展自動駕駛和車路協同的出行服務；推廣公路智能管理、交通信號聯動、公交優先控制通行；建設智能鐵路、智慧民航、智慧港口、數字航道、智慧停車場。

無人駕駛汽車是智慧出行服務的重要組成部分，也是推進智慧中國、數字中國和交通強國建設的重要載體，已經成為新一代汽車轉型升級的重要突破口。雖然目前現有的無人駕駛技術還不能做到完全載客運行，但在封閉園區內由于其技術要求相對較低已經基本替代傳統車輛模式。隨著人工智能、大數據、物聯網、云計算、5G等技術的不斷深入發展，無人駕駛汽車的性能將會更加完善，無人駕駛技術的商業化也將會遵循著低速到高速、封閉到開放的路線闊步向前。

（作者系北部戰區某部總工程師）