无人驾驶公交车在高新区上路测试。(崔健 摄)
关于无人驾驶，很多人都有过美好的畅想：坐在车里，不用管不用问，睡一觉就到家了，安全可靠。
其实，产业界有过更多畅想：物流行业，上百辆无人驾驶的重型卡车编队在高速公路上奔驰而过;海洋养殖业，上千条无人船在海上繁忙劳作;农业，上万架无人机在广袤的棉田上空夜以继日地喷洒农药、肥料……
无人驾驶究竟离我们有多远?日前，在济南举行的院士恳谈会新一代信息技术分论坛上，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅谈了自己的观点。
别着急，刚进入产品孵化期
李德毅是自动驾驶或者说无人驾驶领域的专家。他和他的团队在这一领域研究实践已有十多年，包括概念车、演示车、示范车等，都有所涉及。
“目前一辆普通家用轿车，二三十万元就能买个质量还不错的。”李德毅说，以目前造价成本，加上雷达、摄像头、软件等，一辆无人驾驶汽车至少要100万元，相信绝大多数人都不会舍贱求贵，更何况价格差距这么大。
要想让无人驾驶车飞入寻常百姓家，价格必须降下来，而要降低价格，一方面需要科技进步，另一方面需要规模化量产。统计数据显示，年产量在1000辆到5万辆时，成本可降低40%;5万到10万辆时降低15%，10万到20万辆时降低10%，20万到40万辆时降低5%，100万辆之后成本不再下降，反而会上升。然而目前，无人驾驶车辆都是试验品，尚无量产。
“当下全球70亿人拥有20亿辆车，中国13多亿人有3.3亿辆车。”李德毅说，假设车的总量维持在18亿辆水平上，车的使用寿命15年，到点准时报废，每年新产1亿辆车，2025年自动驾驶车量产100万辆，占1%;以后每两年自动驾驶车辆产量翻一番，到2035年新产车辆全都是自动驾驶车，总产量达到4.4亿辆，到2050年才能完成18亿辆车的全部更新。
在李德毅看来，1984年-2018年是无人驾驶的科研探索期，基本解决了从0到1的问题;产品孵化期则是从2018年到2025年，实现从1到10的发展，“2025年5G自动驾驶汽车有望开始量产”;从2025年到2045年，是规模化发展期。
与美国比，我国商业化应用可加速量产
如何才能快速量产?很多人把希望寄托在技术进步身上。李德毅表示，技术固然很重要，但市场、成本、生态同样重要。目前，我国人工智能技术水平还无法与美国并驾齐驱，尤其是基础研究和核心技术落后于美国，但中国也有自己的特色，在应用技术和商业模式方面发展快于美国，因此，中美对比各有优势。
不要小看市场需求对量产的重要推动作用，要从现有需求痛点切入，找到刚需的应用场景，只有当自动驾驶技术与商业应用市场投缘才能擦出火花，完成孵化期的“惊险一跃”;随着应用场景落地深化，又会加速技术迭代和新的创新。
在李德毅看来，没有商业化应用就没有量产，自动驾驶落地应用场景可能最先在自主泊车、定点接送、快速公交、有限地域无人驾驶出租车等领域出现。
“无论做好这些应用场景中的哪一个，都会形成一个独角兽企业。”李德毅说，哪个会成为自动量产首个应用场景，哪个会利用自动驾驶创造出崭新需求、巨大产业、产业生态，相信时间会给出答案。
到哪一年，中国试点智慧城市公交车才能基本实现自动驾驶;到哪一年，中国商用车保有量中，10%达到自动驾驶;到哪一年，中国汽车保有量中，70%达到自动驾驶?李德毅给出的预测分别是2024年、2028年、2033年。
加快落地，要尽快建立自动驾驶的安全标准
业界关于自动驾驶辅助等级界定越来越明确，总共分6个等级，分别为：L0级无自动化的人工驾驶;L1级部分释放手脚;L2级全部释放手脚，但不能释放注意力;L3级注意力不能全部释放，必须响应接管请求;L4级人可以不响应接管请求;L5级任何情况下，完全自动。
目前全球最先进的自动驾驶研发企业处在L3阶段，李德毅认为：“L3并不适合量产，因为这一阶段人类司机仍要坐在车内，并保持注意力，以备在突发情况下随时接管车辆。在现有技术条件下，系统从探知设备故障到把驾驶权交给司机，最短也需要8秒钟。现实交通事故发生往往在瞬息之间，8秒钟已经足以决定一个人的生死，因此，具备这种潜在风险的车辆，并不适合投入市场。”
当下学界和业界都在讨论自动驾驶的技术等级，讨论道路测试中的驾驶里程和接管次数，却鲜少谈及事故概率。李德毅认为，自动驾驶的里程数据和接管次数都避开了具体的驾驶环境，并不足以作为有效的安全衡量指标。
考虑到驾驶安全的重要性，李德毅呼吁尽快建立自动驾驶的安全标准。目前，人类平均驾驶10亿英里导致12.5人死亡，我国万车事故年死亡率6.2人，“可以划分安全管理等级和度量方法，例如根据人类安全驾驶可靠性统计，把出错率不高于0.01的自动驾驶车辆定为L2安全等级，出错率不高于0.001的定义为L3安全等级等”。
“一旦有了安全标准，交管部门给自动驾驶车辆发牌照或收牌照就有了可度量、可操作的标准。”李德毅说，这将有利于加速自动驾驶技术迅速落地。
加速商业化，道路、信号灯需要“智能网联”
在李德毅看来，自动驾驶难在边缘驾驶，其中最难的是应对两个自动驾驶场景：路口左拐和超车换道，存在很多不可确定性，这就要求自动驾驶必须具备学习能力，面对行人可以礼让，切换道路很果断，尝试并道没有试探，与周边车辆行人有交互，可以应对多种边缘工况。
这意味着，未来汽车将是会学习的轮式机器人，不仅要具备接受知识和运用知识的能力，还要具备自己实践生成经验、技巧和知识的能力，这不仅涉及到许多传感器，还涉及到智能芯片、智能控制和人工智能技术，涵盖记忆认知、交互认知和计算认知的诸多算法、软件和数据，因此量产机器驾驶脑是自动驾驶产业链中的重要一环。
“在未来相当长的一段时间里，人工驾驶和无人驾驶必然会混合运行。”李德毅说，“而这个时间，至少是50年，对于绝大多数车辆而言，断崖式地去除人工驾驶位不可能，浪费现有25亿驾驶员的驾驶技能，不会被社会认可。”
同时，自动驾驶车辆要实现商业化运营，需要发挥我国5G超大带宽、超低延时和超大连接能力，完成智能网联是当务之急。比如优先实现自动驾驶测试区域5G全覆盖，公路基础设施数字化改造，做到道路网联，能与车辆交互沟通;又比如路口信号灯的数字化改造，也非常重要。今年1月22日，山东首辆无人驾驶公交车和无人驾驶卡车在济南高新区进行首次公开测试。车辆在总长约4.8公里的测试路段运行，与普通公交车时速相同，运行一圈约为8分钟-10分钟。这两辆车由中国重汽集团技术发展中心研发，系L4级无人驾驶全智能试验车，多雷达实现操控无盲区，通过网联功能预见路况。
“自动驾驶，难在路口，仅靠车载摄像头辨别红绿灯，可靠性达不到95%，这在安全上是不允许的。”李德毅说，只有数字化改造，传达给自动驾驶车辆的信号是准确无误的，才能提高安全性。
分析人士认为，目前，各地为发展经济，抢占下一个风口，都在大力发展人工智能，这其中自动驾驶又被认为是应用前景最广泛的领域之一，建立完善的智能网联测试应用场景和标准制度，无疑会营造良好环境，加速商业化量产进程，从而在竞争中占得先机。
按照规划，济南将以重汽集团和高新区一流测试环境为依托打造智能汽车城，充分发挥和挖掘济南汽车制造和信息软件产业的优势和潜力，不断强化产业规划布局和政策引导激励，加快建立智能网联汽车产业自主创新体系，努力建设万物互联的5G先锋城市，加快打造智能网联汽车产业生态圈，着力打造全国领先的智能商用车测试基地。(本报记者 刘彪)
