记者:姜珊
1月5日，北京智通智能交通产业联盟秘书长吴琼在接受中新网记者采访时表示，北京将开放首批自动驾驶车辆测试道路。而在此前1个月，深圳也有针对开通试运营无人驾驶公交。自动驾驶的话题已经不可避免。
对此，中法城市可持续发展协会iTeam采访队特地专访北京理工大学控制科学与工程专业（人工智能方向，主研无人驾驶汽车)博士、住建部信息技术应用标准化技术委员会专家委员杜明芳博士。杜博士用深入简出的方式，向记者解释了自动驾驶及其所衍生的产业链，并积极回应了大众对于无人驾驶技术性、安全性等方面的疑惑。
无人驾驶技术：全球同步竞争
iTeam：能和我们先简单介绍一下自动驾驶汽车国内外的历史发展情况吗？
杜明芳博士：其实自动驾驶的概念，最开始是在科幻电影里面出现，那时候电影里面已经出现了一些类似现在无人驾驶汽车的概念车。这样看来大概100年前就有(自动驾驶汽车)概念的雏形了。中国在“九五”计划的时候，就已经开始在推动无人驾驶的相关落地计划。当时无人驾驶在军用领域的课题已经启动。
随着人工智能这个“第四次工业革命”历史浪潮的到来，无人驾驶的概念随之热了起来，讨论和研究的范围也由原来的军事和科研领域扩大到投资、产业化等。无人驾驶汽车是人工智能落地应用的重要载体之一，其应用场景由最初的特殊场合逐步走向市场化、大众化。
无人驾驶汽车的研究始于20世纪70年代的美国、英国、德国等几个发达国家。目前无人驾驶和人工智能一样，其发展已经进入了历史高潮时期。
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从全球范围来看，无人驾驶产业发展几乎是世界同步的。比如我们业内都认为Google已经是做得很不错的公司，而从国内技术产业的发展、交织性来看，中国和世界是齐驱并进的，中国政府对无人驾驶的推进力度是相当大的。
自动驾驶汽车技术离不开AI的发展
iTeam：目前国内外技术在什么阶段？安全性如何呢？
杜明芳博士：从宏观角度来说，目前全球基本都是处于level4的阶段。从微观来看，技术方面还是不够成熟的，这也主要体现在人工智能(AI)的技术瓶颈。
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无人驾驶汽车在AI应用方面的技术瓶颈主要存在于以下两个方面：
1、AI环境感知技术。在复杂的环境下，基于AI理论和技术的前端视觉环境感知算法仍缺乏健壮性、鲁棒性，模式识别模型和效果仍不够理想。
2、AI规划与决策技术。从广域、全局角度来看，无人车智能化程度的一个衡量标准是车辆对全局环境的认知。这部分涉及到全局信息融合、推理、路网学习与记忆、自动决策。打个比方，一条道路人走多了，大脑可以记住路线；但车跑了几遍之后，是否能够形成路线记忆，并能够在各种场景下做出一系列准确的判断和反应，这些都需要反复试验、训练，以达到类人的高水平智能模拟。
正是由于自动驾驶汽车在技术上仍然需要进一步发展，因此制约了相关政策的跟进。如果技术、政策、基础道路设施等各个部门协作，为自动驾驶营造出良好的发展环境，无人车的安全性也就会随之提高，其产业化道路也才会越发光明。
iTeam：自动驾驶汽车目前的主要应用场景？在您看来，离市场化还有多久？
杜明芳博士：自动驾驶汽车目前主要应用在民用和军用两大块。民用领域已经逐步铺开了，比如保安巡逻车、公园游览车、农耕无人拖拉机、矿用无人车等等。上个月在深圳也已经有试运营指定线路的无人驾驶公交；而在美国，无人出租车已经出现了。航天方面，火星车、月球车早已经不是新鲜事了。
在军用方面，无人坦克、侦察车、战场的物料运输车等等，都已经应用比较广泛了。
至于离市场化还需要多久，这个不光是要考虑技术因素，还有政策环境的影响，从目前国际上各个国家的战略上来看，也许可将达到level5级别的时间节点定为2030年。另外，从传统汽车转型到这样一个全智能的新型汽车，广大的技术人员、使用者都还需要一个学习、适应、接纳的过程。
于此同时，我们应该加大对车路协同重要性的认识，通过车路协同政策、技术的推进加速无人车产业化、市场化、实用化的进程也许是一条更加快速的发展路径。比如是否能够规划出更多的无人驾驶车道，让无人车技术在特定路段、特定场景首先得到落地应用，这样就会不断积累应用经验、增强大众认知与自信，从而能够更好的服务于我们的城市、产业及社会。
事实上，大环境下，无人驾驶的推进速度和力度已经远远超过了我们原来的保守想象。随着投资热情的持续升温、技术的不断改进、投入程度的不断加深，我估计无人驾驶技术的全面市场化、向各领域渗透的时间不会超过十年。
iTeam： 无人驾驶汽车的产业链涉及哪些？社会价值体现在哪里？
杜明芳博士：无人驾驶汽车的产业链主要体现在汽车电子产业生态圈和衍生出来的车联网生态圈。汽车电子生态圈主要涉及：芯片、传感器、控制装置、通信装置等软件、硬件。车联网是指利用先进传感、网络、计算、控制、AI技术，对道路和交通进行全面感知，实现车与车之间大范围、大容量数据交互，以提高交通通行效率和交通安全为目标的车辆智能应用系统。目前在治理交通拥堵的巨大压力和诉求下，车联网成为智慧交通解决方案的核心，智慧交通则是智慧城市解决方案的核心。因此，未来的无人驾驶、车联网将与智慧交通、智慧城市交织融合、迭代演进。
“解放劳动力，提高生产力”是最终目的
iTeam：无人驾驶技术的普及会导致大规模的失业吗？会对市民生活、出行方式、社会人文、交通规则、城市基础建设等会带来什么影响？
杜明芳博士：首先我们无需恐慌，从历史的迭代演进来看，科技的发展造成很多人岗位的调整是趋势也是必然。随着技术和产业的推进，新科技会为大家带来更加便捷的服务，大大增加市民生活的便利性。
就出行方式来说，无人驾驶公交、无人驾驶出租车和无人驾驶轨道交通已经在低速小范围内慢慢推进。我们从下一步更加宏观的层面来看，则会逐步构架出更加优化的无人交通系统，实现无人化系统共享，从根本上提高出行的便捷性和能效性，解决绿色出行问题。这当然毫无避免会对交通规则、社会法规制度带来巨大的变化，但变化的具体体现，还要看技术的发展程度。
我们不应该担心是否科技的发展会造成一系列的“机器取代人”的失业局面。从第一次工业革命开始，到现在的“第四次工业革命”，科技发展的最终目的是“解放劳动力，提高生产力”。机器取代人做一些重复而繁杂的工作后，人类可以有更多的时间去做更多高品质的事情，比如可以有更多的时间去尝试兼职，释放我们的潜力，个人职业规划将会更加多元化，从而能够更好的享受生活。
杜明芳简介：北京理工大学控制科学与工程专业（人工智能方向，主研无人驾驶汽车）博士毕业。本科、硕士分别学习工业自动化、控制理论与控制工程（建筑智能化）专业。曾在德国大众无人工厂实践和学习。长期从事自动化、人工智能、智慧城市理论、技术、产业政策的研究与实施工作。具有多年智能化工程项目研发、实施、管理经验。住建部信息技术应用标准化技术委员会专家委员、发改委中国投资协会城投委专家委员、中国通信工业协会物联网分会专家委员、中国自动化学会专家委员。凤凰网、搜狐科技、《智能建筑》、《中国信息界》、《中国建设信息化》、《中国城市报》等媒体特约撰稿人。
