人工智能 | 自动驾驶与人工智能前沿研究报告（应用篇）

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应用以及人工智能的未来趋势

应用：

业界普遍认为，自动驾驶技术在公共交通领域和特定场所的使用将早于在个人乘用车市场的普及。自动驾驶汽车将最先应用的行业包括公共交通、快递运输、服务于老年人和残疾人，如下图所示。

（1）公共交通

相比于小汽车，公共交通更能惠及普通群众，让民众感受到人工智能、自动驾驶带来的技术革新和便利，这也是该项技术最初的出发点。

自动驾驶巴士被认为是解决城市“最后一公里”难题的有效方案，大多用于机场、旅游景区和办公园区等封闭的场所。

自动驾驶汽车在公共交通领域的另一个重要应用是出租车。

（2）快递运输

快递用车和“列队”卡车将是另外一个较快采用自动驾驶汽车的领域。随着全球老龄化问题的加剧，自动驾驶技术在快递等行业的应用将极大地弥补劳动力不足的问题，并且随着自动驾驶技术的成熟与市场普及程度的提高，无人配送将成为必然的趋势。

（3） 服务于老年人和残疾人

自动驾驶汽车已经开始在老年人和残疾人这两个消费群体中有所应用。自动驾驶汽车不仅可增强老年人的移动能力，也能帮助残疾人旅行。

2012年，谷歌展示了自动驾驶技术的巨大潜力，谷歌员工让失去95%视力的Steve Mahan坐上谷歌自动驾驶车，体验其中的乐趣。随后，谷歌公司为他颁发了“首位无人汽车驾驶者”的称号。自动驾驶技术将使得残疾人变得更加独立。

趋势

（1）未来

欧盟的欧洲委员会当地时间 5 月 17 日公布的自动驾驶时间进度表指出，计划到 2020 年在高速公路上实现自动驾驶，在城市中心区域实现低速自动驾驶；到 2030 年普及完全自动驾驶。为了助力自动驾驶，到 2022 年，欧盟所有新车都将具备通信功能，实现 100％“车联网”。委员会呼吁成员国和汽车企业制定确保安全和明确事故责任的通用规则。力争在国际规则出台之前制定出地区标准，在新一代产业领域掌握主导权。

此前，我国发布的《节能与新能源汽车技术路线图》指出，到 2020 年，驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率将达50％；到2025年，高度自动驾驶车辆市场占有率将达约15％；到 2030 年，完全自动驾驶车辆市场占有率将近 10％。

（2）自动驾驶汽车面临挑战

自动驾驶车辆事故表明，自动驾驶技术距离成熟应用还有一段漫长而艰辛的发展历程，这不是一蹴而就的。目前，国内自动驾驶技术取得了长足的进步，自动驾驶汽车也逐步得到了公众的认可，但是要实现自动驾驶汽车的普及化仍然需要很长的路要走。核心技术水平不高，关键零部件非国产化严重，政策法规需要逐步完善等问题依然需要不断努力。

技术问题

目前自动驾驶技术在“人不多、规定车道、车速不快”的前提条件下确实可以实现，但是面对真正的复杂交通环境，自动驾驶汽车的安全性还需要更长时间来完善。如人类驾驶员能判断前方车辆的驾驶员是老司机还是新手，从而决定与前车保持多远的距离才合适，而自动驾驶技术要理解这些细微的预行为就显得很困难。

精确定位和导航是实现自动驾驶最为重要的部分之一，只有实现精确定位和导航的精细化才能保证自动驾驶的安全性与可靠性。目前，我国自主研制的北斗导航系统在性能上与美国的 GPS 相比还存在一定的差距。

高精度激光雷达、毫米波雷达等车载传感器作为自动驾驶汽车的眼睛，国内近几年虽有快速的进步，但与国外先进水平相比仍有相当的差距。自动驾驶技术要大规模普及，一方面有待在低成本、高性能的传感技术方面取得突破，还需要大幅提升自动驾驶的计算能力，而这两方面都是国内仍需努力的。

法律方面

自动驾驶汽车要想合法上路行驶，首先要解决政策法规的问题。自动驾驶汽车实际行驶过程中难免会因为某些原因而产生事故，如何划分事故责任，如何做到公正裁决等这些都是要进行深入讨论与验证的问题。目前并没有哪些国家对自动驾驶汽车专门制定完善的政策法规，要想真正的实现自动驾驶汽车的普及化，这是一个必须解决并且需要格外小心的问题。

遇到的挑战

自动驾驶的一个很重要的用途是用于某些特殊的环境下，由于在某些特殊的环境下，人员生存困难，自动驾驶能克服这些问题，但是其也要解决如极寒、道路条件复杂等各种极端环境的影响，这同样也是自动驾驶未来发展所应面临的困难。

由于人工智能的大量应用，自动驾驶技术更依赖于网络，如通过云端获取的高精地图、精准导航等的数据，其安全性显得尤为突出。如何打造安全可靠的数据链路，不被黑客侵扰等也将是需要长期面临的困难与挑战。

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