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无人驾驶:全球汽车产业的下一个风口

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  摘 要:当前,汽车产业的智能化、网联化趋势愈加凸显,发展无人驾驶汽车也逐步成为共识。美国、欧洲等发达国家和地区纷纷将发展无人驾驶汽车产业提升至国家战略,中国也同样出台了一系列政策鼓励发展无人驾驶汽车。基于此,通过全面分析全球无人驾驶的发展现状,深入剖析上海市发展无人驾驶产业的基础和存在的瓶颈问题,提出进一步推动无人驾驶产业发展的建议。
  关键词:无人驾驶;产业发展;现状
  中图分类号:TP242      文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2019)14-0064-04
  无人驾驶也称智能汽车,是指通过车载传感器、控制器等装置来感知车辆所处的环境和状态,做出分析和判断,控制车辆转向和速度,从而实现车辆自主安全、舒适、节能、高效驾驶,并最终可替代人来操作的新一代汽车。目前,国际上较多采用美国机动车工程师学会(SAE)自动驾驶分级标准。我国于2016年10月发布《节能与新能源汽车技术路线图》,以SAE分级定义为基础对汽车的智能化等级进行分级。
  从目前的发展情况看,无人驾驶作为汽车技术发展的趋势得到了业界的广泛认可,在技术层面上除谷歌自动驾驶技术接近L4水平以外,大部分厂商的技术处于L2、L3阶段。根据Analysys易观的研究分析,目前全球智能驾驶市场正处于探索期,主要厂商正在加紧研发无人驾驶的相关技术,并在主动安全、自动巡航技术等方面取得了一定的成效。
  一、全球无人駕驶产业发展现状
  无人驾驶作为未来智能制造的重点领域,各国十分重视其发展。早在20世纪70年代开始,美国、欧洲一些国家就开始进行无人驾驶汽车的研究;我国也于20世纪80年代加入无人驾驶汽车的研究行列中,目前从国家顶层设计到法律法规制定及企业战略布局上均有突破性进展。
  (一)国家战略纷纷发布,引导无人驾驶产业发展
  无人驾驶技术发展得到美国、欧洲、日本等国家和地区的高度重视,将无人驾驶产业的发展上升至国家战略层面,加强顶层设计,发布一系列促进其发展的政策文件和发展规划。美国政府发布了《ITS战略计划(2010—2014)》《ITS战略计划(2015—2019)》等系列规划,从国家战略层面提出大力发展智能网联技术及汽车应用,同时明确将在2019年进入V2V市场应用,2025年将推出完全无人驾驶汽车。欧盟也陆续发布了《ITS发展行动计划》《欧盟一体化交通白皮书》以及《欧盟未来交通研究与创新计划》等系列规划,明确将信息安全与可靠性和大规模示范应用验证作为重点技术进行研究,并从标准体系、基础设施、网络安全等全方位加速推进无人汽车的研发。日本则提出《公—私信息技术倡议和路线:自动驾驶系统和利用道路交通数据建立世界上最安全和最通常的道路交通政策》,并启动SIP(战略性与创新创造项目)计划,旨在促进无人驾驶汽车的研发和应用,实现2030年将无人驾驶汽车予以全面推广的目标。中国无人驾驶汽车发展也已上升至国家战略层面。2015年,工信部推出《中国制造2025》,明确将智能汽车产业的发展列为制造业转型升级的重要突破口,鼓励发展无人驾驶汽车。2017年,工信部又联合发改委和科技部发布《汽车产业中长期发展规划》,明确实施无人驾驶汽车推进工程。
  (二)法律法规逐步演进,助推无人驾驶汽车上路
  随着驾驶技术不断发展,无人驾驶汽车面临旧法规制约、安全责任认定等方面的问题,世界各国都在积极探索制定适应自动驾驶技术发展相关的法律法规。2016年3月,联合国正式发布并生效了《维也纳道路交通公约》修正案,该修正案明确指出驾驶员可以根据联合国车辆管理条例选择道路交通中的自动驾驶技术。这为自动驾驶技术在交通运输中的应用清除了障碍。美国于2016年9月颁布《联邦自动驾驶汽车政策》,为自动驾驶技术上路提供了法律保障。2018年10月,美国在《自动驾驶系统2.0:安全愿景》的基础上,发布《准备迎接未来交通:自动驾驶汽车3.0》指导文件,进一步表明了政府支持自动驾驶汽车发展的立场,并为自动驾驶汽车技术安全提供指导。同时,美国各州政府也积极制定自动驾驶汽车测试及上路的法案规定,目前已有16个州制定了自动驾驶汽车的路测法规。此外,德国、英国、新加坡等国家也陆续清除束缚自动驾驶车的法规,为无人驾驶车合法上路扫除了障碍。我国中央及地方政府也正积极研究制定促进自动驾驶汽车合法上路的相关法律法规。其中,2017年12月18日,北京市正式印发《关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见(试行)》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则(试行)》两个文件,成为全国首个明确规范自动驾驶路测管理的文件,为我国其他地区积极开展自动驾驶车辆相关测试工作的标准制定提供了有益的借鉴。2018年3月1日,上海市发布了《上海市智能网联汽车道路测试管理办法(试行)》,为进一步推进自动驾驶汽车的技术发展和应用提供了政策支持。随后,工信部、公安部、交通部于4月3日联合发布了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》,从国家层面明确了开展自动驾驶道路测试的相关程序,为加快推动汽车智能化和产业化奠定了基础。
  (三)各家企业齐头并进,加快无人驾驶产业布局
  无人驾驶热潮使得Google、百度、特斯拉、蔚来汽车、博世、大众等不同类型的企业前赴后继投入其中。目前,无人驾驶汽车的发展分化为两大类:一是以传统车企为代表的ADAS切入渐进式发展。传统车企通过不断创新技术,利用高级驾驶辅助系统(ADAS)感知周围环境,并通过数据的收集、处理和调整自动绘制高精度的地图,有效增加汽车驾驶的智能性、安全性,逐步实现真正的无人驾驶。主要以丰田、沃尔沃、宝马等主流传统厂商和零部件供应商为主。二是以互联网企业为代表的人工智能切入激进式发展。充分依靠人工智能、高精度雷达、高精度传感器和高精度地图等技术,在特定的垂直领域或者相对封闭的环境中实现无人驾驶,然后再实现任何工况的无人驾驶,主要以谷歌、百度等互联网高科技科公司为主。不同类型的公司选择融合发展,通过合作构筑价值网络,迅速占领市场。   (四)应用场景相继落地,驱动无人驾驶不断成熟
  随着无人驾驶技术的发展,自动驾驶测试、示范园区的规模不断扩大,示范应用正逐步展开。美国、荷兰等国家开始相继在一些限定的场景和示范区内开展路试,力争早日实现产业化。美国的Waymo公司研制的无人驾驶汽车已在郊区等特定的场景中开始载客测试运营;荷兰EasyMile公司研制出无人驾驶大巴,并在大学校园内正式投入使用。此外,无人驾驶在货运、清洁等细分领域逐步实现商业化,上海市实现了全球首个无人驾驶清洁车在松江产业园区的道路上进行深夜试运行。
  (五)金融资本竞相角逐,推动无人驾驶技术创新
  随着无人汽车技术与产业的飞速发展,资本在无人汽车领域异常活跃,投资金额与数量屡创新高。截至2017年11月中旬,全球汽车科技行业投资数量149起,公开融资额约为39.94亿美元,较上年度增长172%,创下近六年来的新纪录。尤其是创新型科技企业受到大量金融资本的青睐。如蔚来汽车通过获得百度、腾讯、Baillie Gifford、Lone Pine、中信资本等投资人的D轮融资已筹集超过20亿美元的资金;Zoox从包括德丰杰、IDG、拉克斯资本在内的风险投资公司获得了总额2亿美元的A轮融资,估值迅速上升到15.5亿美元。
  二、上海市无人驾驶产业发展的基础与瓶颈问题
  (一)上海市无人驾驶产业发展具备一定的基础
  2017年上海市发布《上海市智能网联汽车产业创新工程实施方案》,明确将发展智能网联汽车作为上海市产业转型升级的战略领航工程。目前,上海市在无人驾驶产业领域已具备一定的基础和优势。一是无人驾驶汽车技术研发不断加强。上海市知名汽车企业加强无人驾驶关键技术研发,并取得一定进展。如上汽集团成功研制并上市了首款互联网轿车荣威i6,具有新型的道路引导和4G智能路径规划功能,能实时更新显示全路程线路及路况。二是无人驾驶汽车产业链布局不断完善。随着无人驾驶技术的不断发展和产业化进程的不断加快,上汽集团、蔚来汽车等智能网联企业加快推进整车研制和市场化部署,与之相关的车载视觉系、中央域控制器、毫米波雷达等科技型零部件厂商加快在上海市的布局发展,集聚了科大讯飞、中科创达、博世等一大批零部件厂商。此外,上海市嘉定区汽车创新港也致力于完善服务功能,营造一流的创新环境,已经吸引上汽阿里、东软、博泰等几十家企业入驻,形成较为完整的产业链。三是无人驾驶汽车公共服务平台能力不断提升。为进一步推进无人驾驶汽车产业的发展,上海国际汽车城、国家技术转移东部中心以及相关研究机构和企业成立了智能汽车技术转化中心、上海智能网联汽车与智慧交通工程技术研究中心等功能性服务平台。在促进优势企业主体合作、核心技术研发、标准制定等方面提供支撑。四是无人驾驶汽车试点示范区建设国内领先。工信部于2015年6月批准在上海市嘉定区建设国内第一个国家级智能网联汽车试点示范区。目前,智能网联汽车试点示范区的建设取得了一定的成果,为上汽、统通用、福特等20余家企业、高校及科研院所提供150次的测验服务,并与清华大学、百度、华为、360等20多家企业在无人驾驶的相关领域开展合作,成为了我国无人驾驶汽车测试验证和交流合作的主要窗口。
  (二)上海市无人驾驶产业发展仍存在一系列瓶颈问题
  虽然上海市在无人驾驶研发布局、产业链配套、研发和测试平台建设等方面已经具备一定的基础和优势,但无人驾驶作为一种新兴技术,在法律环境建设、技术和测试标准体系、产业链整合等方面,仍然存在一系列瓶颈问题。一是法律方面仍然存在障碍。突出表现在法律层面尚无允许无人驾驶汽车在真实道路环境下进行测试的准入规定,无人驾驶汽车只能在封闭测试环境中测试,限制了相关技术的研发和应用推广。二是无人驾驶技术和安全标准缺失。目前,政策主要集中在支持无人驾驶技术研发、零部件和关键技术攻关、公共服务平台建设等方面,而无人驾驶技术规范、安全标准等方面缺乏相应的规定,在一定程度上限制了无人驾驶技术的真实路况测试、应用和推广。三是核心创新主体缺乏或动力不足。从国际无人驾驶创新来看,主要有整车汽车和互联网巨头两类核心创新主体,但上海市缺乏BAT等互联网巨头企业,上汽集团等国有企业也受传统汽车盈利较好以及国企创新激励机制不足等影响,对无人驾驶技术的投入动力还有待提升。四是产业链缺乏有效协同。上海市在汽车技术、芯片、软件、传感器和人工智能技术等方面已具备较好的基础和优势,但产业链之间缺乏有效协同,尚未真正形成整车厂商或互联网企业牵头,整合产业链相关企业、高校科研院所共同参与研发的体系。
  三、进一步促进上海市无人驾驶产业发展的建议
  (一)加强产业政策和标准体系的顶层设计
  一是加強无人驾驶产业政策顶层设计工作,制定整车研制及核心零部件配套、研发和测试平台建设,产学研协同,应用示范等支持政策,打造国内无人驾驶产业和政策高地。二是参照美国、北京市等国家和城市的经验,加快组织开展自动驾驶技术和智能网联汽车的技术标准、驾驶安全标准、数据开放和安全、通信标准等标准体系建设。三是加快无人驾驶道路测试地方立法工作,依托国家智能网联汽车(上海)试点示范区,进一步推进路测设施建设和自动驾驶安全性评估、测试,在此基础上,加强局部开放道路测试法规研究,尽快推进地方立法,为无人驾驶营造良好的法制环境。
  (二)激发核心企业创新动力
  进一步加强上汽集团无人驾驶等创新投入的激励机制建设,对无人驾驶领域的投入视同于企业利润进行考核,明确创新投入风险和失败的豁免机制,激发上汽等国有整车企业投入无人驾驶的动力。继续支持上汽集团同阿里巴巴、百度、博泰悦臻等互联网企业的合作,充分发挥互联网企业在高精定位、云计算、大数据、人工智能等方面的技术优势,推动自动驾驶技术和应用的发展。
  (三)推进产业链协同发展
  一是建立无人驾驶产业联盟,加强与全国及长三角汽车产业之间的联动,由上汽集团、蔚来汽车和互联网企业牵头,整合核心零部件配套企业、高校和科研院所,以及无人驾驶相关测试、验证平台企业,搭建无人驾驶深度合作平台,开展协同研发、测试、应用推广,提升本市无人驾驶协同发展能力和综合竞争力。二是建立共性技术研发和测试平台,聚焦传感器等环境感知技术,人工智能、操作系统、驾驶脑等智能决策技术以及执行控制、信息交互等行业关键共性技术,开展技术攻关,加快无人驾驶核心芯片和基础软件的研发,为无人驾驶发展提供基础支撑。三是协同使用重点科研计划、市级重大科技专项、战略性新兴产业发展、高端装备首台套等专项资金,投建前瞻技术研发、应用技术攻关、产业培育和应用示范等全链条、全过程的协同支持体系,加快无人驾驶技术的应用。   參考文献:
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  [6]  魏霈侃.自动驾驶,究竟离我们还有多远[N].中国教育报,2016-06-18.
  Abstract:At present,the trend of intelligent and network connection of the automobile industry is becoming more and more prominent.The development of driverless cars has gradually become a consensus.The United States,Europe and other developed countries and regions have upgraded the development of driverless car industry to the national strategy,and China has also introduced a series of policies to encourage the development of driverless cars.Based on this,through a comprehensive analysis of the current situation of driverless development in the world,this paper deeply analyzes the basis and bottleneck problems of developing driverless industry in Shanghai,and puts forward some suggestions for further promoting the development of driverless industry.
  Key words:driverless;current situation of industrial development;foundation and bottleneck problems;suggestions
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