自動駕駛或將對未來交通和社會形態產生革命性影響，因此在全球范圍內都是被關注的焦點。那么，什么是自動駕駛汽車呢？從廣義上來說，具備駕駛輔助功能的汽車都可以稱之為“自動駕駛汽車”或者“智能網聯汽車”。按照國際通用標準，根據智能化程度的不同，自動駕駛汽車可以被分為5個等級：L1-輔助駕駛、L2-部分自動駕駛、L3-有條件自動駕駛、L4-高度自動駕駛、L5-完全自動駕駛（無人駕駛）。

　　略顯尷尬的L3，限定應用的L4，幻想中的L5

　　公眾所談論的自動駕駛往往指L3及以上級別的自動駕駛汽車。國家工信部公示標準中將L3定性為“限定條件下的自動化”：在自動駕駛系統所規定的運行條件下，車輛本身就能完成轉向和加減速，以及路況探測和反應的任務；一些條件下司機可以將駕駛權完全交由自動駕駛車輛，但在必要時需要進行接管。換言之，在L3級自動駕駛狀態下，駕駛員不光可以“脫手”“脫腳”，還可以“脫眼”，即不用時刻監管車輛，只需保持能動態接管駕駛任務。

　　從這個意義上說，L3是自動駕駛系統的一個分水嶺，前面是以駕駛員為責任主體，機器為輔助；后面是機器為責任主體，駕駛員逐漸脫離駕駛任務。

　　由于L3級自動駕駛存在駕駛員和自動駕駛系統之間的控制權限切換，導致安全責任較難區分清楚，因此各大企業對于L3級自動駕駛的態度不一，既有堅定發展的，也有質疑觀望的，更有明確不發展的。

　　L4級自動駕駛系統可實現在特定區域內對車輛操作的完全接管，系統需要實現對周圍障礙物的感知、車輛定位以及路徑規劃等，實現這些功能需要構建感知層、決策層、執行層這三個層面的技術架構，這三個技術層級分別代表著L4自動駕駛系統的“眼”和“耳”、“大腦”以及“手腳”。

　　受限于數據量、技術等因素制約，目前L4自動駕駛主要的應用場景還是在封閉園區或點到點固定線路的物流運輸作業上，譬如一些限定場景如港口運輸、礦山運輸、園區擺渡、低速物流、環衛清掃等。

　　由于降低人力成本的需求驅動以及應用場景相對簡單，商用車會成為L4自動駕駛首先落地的平臺。隨著技術及配套政策的進一步成熟，L4自動駕駛最終會進入乘用車平臺。傳統整車企業及行業將會產生顛覆性的變革，產業鏈結構、自動駕駛場景下的新興技術應用和下游應用場景也將發生改變。

　　而對于終極的不限場景、不限區域的L5級完全自動駕駛，目前尚存在于想象之中。

　　自動駕駛面臨的諸多挑戰

　　大家期望的高等級自動駕駛，還是需要時間去發展和成熟的，其間還存在著諸多挑戰需要去克服。

　　首先，是技術挑戰。其次，是標準與法規挑戰。再次，是基礎設施挑戰。自動駕駛不僅涉及汽車產品本身，還需要車、網、路、云一體化協同發展，需要建設智能化道路、無線通信網絡、高精度位置服務等各種基礎設施。此外，自動駕駛還面臨著商業模式、社會接受度等的挑戰。

　　從商業模式來說，自動駕駛賴以生存的商業模式還不太清晰。由于高等級自動駕駛汽車需要增加較高的額外成本，因此目前比較熱門的自動駕駛出租車、自動駕駛物流貨運等運營服務，是否真的能實現商業盈利，尚存在一定質疑。此外，如高精度地圖數據采集與應用、自動駕駛汽車測試場地建設與運營、智能基礎設施建設與運營等，都存在商業模式不明確的問題。

　　從社會接受度來說，社會對自動駕駛汽車的接受度需要檢驗。高等級自動駕駛汽車的大規模應用將會帶來深刻的社會結構改變，傳統由人控制的交通系統變為由機器控制，由此產生的倫理道德問題、社會安全問題、失業問題等將長期伴隨自動駕駛汽車的發展，需要尋找有效的辦法給予解決。例如當自動駕駛汽車出現交通事故時，如何判斷責任主體，到底是坐在車里的人還是汽車本身？再者當自動駕駛汽車在面臨緊急情況時來不及避讓，在撞人還是撞物上如何抉擇？這些問題都值得去思考。

　　最后，發展自動駕駛汽車還必須關注其對國家戰略安全的影響。自動駕駛汽車本身就是一個強大的信息采集裝置，在自動駕駛過程中，地理信息、車輛信息、乘車人員等信息都會被采集記錄，其中很多信息會被上傳至云端保存。如果沒有嚴格的管理規范，很多敏感的信息外泄可能會造成國家戰略安全問題。如果信息安全防護缺失，車輛數據可能發生泄露，或者更嚴重的被遠程操控，造成難以控制的嚴重安全隱患。近期，國家密集出臺汽車數據安全方面的政策法規，就是看到了這一潛在的風險點。

　　戴一凡 （摘自《光明日報》）