在中國(guó)的五六十年代，街道上往往只能看到零星的自行車;到了七八十年代，街道上的機(jī)動(dòng)車開始逐漸增多;而到了九十年代，汽車已經(jīng)開始走進(jìn)千家萬(wàn)戶。科技的發(fā)展不斷改變著我們的交通方式，那么，未來(lái)的出行會(huì)是什么樣的呢?

是不是只需要?jiǎng)觿?dòng)嘴，汽車就能自動(dòng)規(guī)劃出一條非常合理的路線?是不是雙手不用碰方向盤，就能安全抵達(dá)目的地并自動(dòng)停車入庫(kù)?這些功能并非幻想，無(wú)人駕駛汽車就能做到。

對(duì)于交通出行而言，安全永遠(yuǎn)被放在第一位。在傳統(tǒng)的車輛駕駛中，駕駛員需要“眼觀六路，耳聽八方”。而無(wú)人駕駛技術(shù)則是通過(guò)融合機(jī)器視覺(jué)、傳感器、人工智能、導(dǎo)航定位、模式識(shí)別、智能控制等技術(shù)，打造數(shù)字化的指令中心，讓車輛可以在脫離駕駛員的控制時(shí)安全行駛。這又是如何做到的呢?

無(wú)人駕駛汽車除了在正前方的擋風(fēng)玻璃上配備有相機(jī)之外，它的前后左右一般也會(huì)配備廣角魚眼相機(jī)，這些相機(jī)能夠保證汽車在行駛過(guò)程中360度無(wú)死角。這種配置可以很好的預(yù)防因?yàn)樾旭偯^(qū)或死角造成的駕駛事故。除了用相機(jī)保障機(jī)器視覺(jué)之外，無(wú)人駕駛汽車的車頂及車身框架下，一般還會(huì)配備有感知傳感器，比如說(shuō)激光雷達(dá)。這種激光雷達(dá)本身既是發(fā)射器，也是接收器，它可以向外界發(fā)射激光脈沖，也可以接受物體反射回來(lái)的信號(hào)。厘米級(jí)的激光雷達(dá)與人類的感知都會(huì)受雨雪大霧等天象的影響，因此，無(wú)人駕駛汽車還配備有不受復(fù)雜天象影響的毫米波雷達(dá)，可以全天時(shí)全天候的保障無(wú)人駕駛汽車測(cè)距及測(cè)速功能的穩(wěn)定運(yùn)行。

為了保證無(wú)人駕駛的行車安全，無(wú)人駕駛汽車往往至少需要安裝十幾個(gè)不同種類的車載傳感器。為了處理如此之多的不同信息，無(wú)人駕駛汽車采用了車載以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D技術(shù)。相較于原有的車輛網(wǎng)絡(luò)，車載以太網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D技術(shù)具有高帶寬、低時(shí)延的優(yōu)勢(shì)。它能夠有效地傳遞各類信息，保證車輛的各種感知傳感器的所得信息能夠有效地、快速地傳遞給各需求模塊。而無(wú)人駕駛汽車所搭載的智能算法會(huì)將接收到的各類數(shù)據(jù)匯總分析，構(gòu)建三維的立體圖像，達(dá)到優(yōu)化決策的目的。

無(wú)人駕駛汽車所使用的導(dǎo)航地圖，精度高，信息豐富，包含傳統(tǒng)導(dǎo)航地圖中所沒(méi)有的各類道路標(biāo)識(shí)線、紅綠燈以及龍門架等信息。無(wú)人駕駛汽車在通過(guò)十字路口時(shí)，如果拍攝或者識(shí)別不到某個(gè)交通標(biāo)線，就可能會(huì)出現(xiàn)誤判，進(jìn)而導(dǎo)致事故。而擁有了高精度、深加工的專用地圖數(shù)據(jù)，即使十字路口缺少某些道路標(biāo)線或出現(xiàn)了標(biāo)線破損、遮蓋等狀況，無(wú)人駕駛汽車也可以讀取地圖中的引導(dǎo)線，安全通過(guò)十字路口。

此外，這種高精度的專用地圖還包含一些的“虛擬線”，比如能夠表示道路連接關(guān)系的道路中心線。這些虛擬的線可以幫助無(wú)人駕駛汽車安全行駛，并在行駛的過(guò)程中識(shí)別出它所行駛的車道，保障車輛安全換道。

如果將靜態(tài)高精度地圖數(shù)據(jù)與動(dòng)態(tài)的交通信息數(shù)據(jù)的相融合，就可以讓無(wú)人駕駛車輛擁有一些傳統(tǒng)駕駛難以擁有的智能，例如在紅燈排隊(duì)時(shí)，識(shí)別出哪個(gè)車道隊(duì)伍更短，智能規(guī)劃路線。

無(wú)人駕駛汽車所使用的這種專用地圖的精度可以達(dá)到十個(gè)厘米級(jí)，與同樣精度的定位系統(tǒng)相配合，就可以極大的保障無(wú)人駕駛汽車的的行車安全。當(dāng)無(wú)人駕駛汽車駛?cè)雽?dǎo)航定位信號(hào)很弱的區(qū)域，例如地庫(kù)時(shí)，汽車可以通過(guò)地庫(kù)內(nèi)布置的室內(nèi)基站及場(chǎng)端的激光雷達(dá)獲取定位信息，再結(jié)合地庫(kù)的精確地圖實(shí)現(xiàn)安全智能行駛及停車。

目前，無(wú)人駕駛系統(tǒng)對(duì)于復(fù)雜路況信息的識(shí)別主要依靠人工標(biāo)識(shí)。人工智能標(biāo)注公司會(huì)使用傳感器采集各類素材資料，并標(biāo)注相關(guān)信息，用以訓(xùn)練機(jī)器與系統(tǒng)的識(shí)別智能。例如讓無(wú)人駕駛汽車分辨車輛的類型，懂得區(qū)分是轎車還是卡車;識(shí)別行人的特征，確保不同外貌、著裝的行人均能被正確識(shí)別。如果把人工智能比作一個(gè)孩子，這些標(biāo)注好的資料就像是孩子的食物，而人工智能標(biāo)注公司就是制作食物的人。因此，在這種“人海戰(zhàn)術(shù)”的訓(xùn)練模式下，想要達(dá)到多少智能，就需要多少人工。

根據(jù)前期采集、搭建的道路數(shù)據(jù)場(chǎng)景庫(kù)，科研人員可以在實(shí)驗(yàn)室搭建出仿真或?qū)嶋H場(chǎng)景，對(duì)真實(shí)路況中可能發(fā)生的種種突發(fā)情況進(jìn)行模擬，進(jìn)而測(cè)試、訓(xùn)練無(wú)人駕駛系統(tǒng)的性能。例如電動(dòng)車及自行車逆行、車輛打滑、行人橫穿馬路、超車側(cè)面碰撞、強(qiáng)行塞車等。盡管現(xiàn)在的無(wú)人駕駛汽車上已配備有數(shù)量可觀的傳感器，無(wú)人駕駛汽車也已經(jīng)學(xué)會(huì)自主識(shí)別交通標(biāo)志，應(yīng)對(duì)突發(fā)交通事故，但真實(shí)的路況往往比實(shí)驗(yàn)室所能提前設(shè)想的場(chǎng)景要要復(fù)雜的多，無(wú)人駕駛汽車要想真正上路，單靠汽車本身的智能化是不夠的。

目前，中國(guó)的無(wú)人駕駛汽車研發(fā)團(tuán)隊(duì)，正在致力于打造一張智慧的交通網(wǎng)，這張智慧交通網(wǎng)在上海已具雛形。上海洋山深水港四期工程是全球最大的全自動(dòng)集裝箱碼頭，它的碼頭和堆場(chǎng)下埋藏了61199根能夠感知定位的磁釘，其中的設(shè)備可以通過(guò)這些感知磁釘獲取實(shí)時(shí)的裝載需求和路況，智能規(guī)劃出最經(jīng)濟(jì)的路線，因此上海洋山深水港四期工程在24小時(shí)的吞吐量將超越同等規(guī)模碼頭的30%以上。

智慧的洋山深水港，對(duì)無(wú)人駕駛出行有一定的借鑒意義。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院實(shí)驗(yàn)室，擺放著一塊巨大的沙盤，這是上海正在建設(shè)中的智能互聯(lián)交通網(wǎng)模型，未來(lái)無(wú)人駕駛汽車將不再孤獨(dú)地行駛在道路上，車與車之間會(huì)形成信息溝通鏈。同時(shí)為滿足車輛的安全行駛，公路邊林立的各類傳感器會(huì)通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)為行駛中的汽車保駕護(hù)航。例如前車遇到冰面時(shí)，前車把路況反饋給后車，就能有效降低事故發(fā)生率;救護(hù)車執(zhí)行緊急救援時(shí)，無(wú)人駕駛汽車自動(dòng)接收到避讓信息，就能快速、有序的開辟出生命通道。如果這種技術(shù)走向現(xiàn)實(shí)，或許在未來(lái)，紅綠燈也將退出交通的歷史舞臺(tái)：車輛在路口的停止與前進(jìn)，可以通過(guò)實(shí)際的路況信息進(jìn)行傳輸與調(diào)配，脫離紅綠燈的限制。

北京的亦莊從市政建設(shè)的角度，已經(jīng)開始進(jìn)行智慧交通基礎(chǔ)的硬件鋪設(shè)。未來(lái)的亦莊，乃至北京的很多區(qū)域，有望率先進(jìn)入到智能互聯(lián)的交通時(shí)代。

2019年2月，北京首家自動(dòng)駕駛示范運(yùn)行區(qū)在首鋼園正式掛牌，它將成為北京市自動(dòng)駕駛技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用的新場(chǎng)地。這塊8.63平方公里的園區(qū)，在未來(lái)也會(huì)逐步聚焦于發(fā)展體育加數(shù)字智能和文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)等數(shù)字領(lǐng)域，包括無(wú)人接駁、無(wú)人清掃、無(wú)人售賣、無(wú)人巡檢、無(wú)人配送等八種應(yīng)用場(chǎng)景。

智能網(wǎng)聯(lián)的交通時(shí)代，無(wú)人駕駛汽車有沒(méi)有可能被黑客控制?在實(shí)驗(yàn)室的模擬場(chǎng)景中，科研人員發(fā)現(xiàn)通過(guò)系統(tǒng)漏洞篡改無(wú)人駕駛汽車控制權(quán)的情況的確可能發(fā)生。針對(duì)這種情況，科研人員正在努力加強(qiáng)無(wú)人駕駛汽車的系統(tǒng)防護(hù)，為無(wú)人駕駛提供更多的安全預(yù)案，并進(jìn)行更加嚴(yán)密的安全測(cè)試，用以保障無(wú)人駕駛汽車的行駛安全與乘客的生命財(cái)產(chǎn)及信息安全。

關(guān)鍵詞： 無(wú)人駕駛 交通出行 人工智能 智能互聯(lián)