首條無人駕駛公路2022年通車，為什麼無人汽車不能與人類共享道路？

導讀

浙江正計劃建設國內第一條自動駕駛高速公路。

這條「超級公路」最顯著的四大特點是：智能交通管制、快速出行、環保和高安全標準。

超級高速公路近期可實現自由流收費,遠期規劃實現構建車聯網系統，全面支持自動駕駛。

根據規劃，超級高速公路將於2022年杭州亞運會前建成。

當越來越多的科技公司和汽車製造商將目光投入到自動駕駛汽車的研發中時，

這場競賽也開始愈發的如火如荼，

但這並不意味著無人駕駛汽車能很快的取代傳統汽車。

無人駕駛汽車是否會和人類共享道路？

但問題是思維方式不同，是否會造成更多的麻煩？

如何應對未來交通方式

科技日新月異，未來無人駕駛等新技術的出現會對交通帶來哪些影響？

道路是否還需要這麼寬？

停車庫配套又會有哪些改變？

2020年後這些可能會成為現實，應該如何應對呢？

中國科學院院士、香港大學建築學院城市規劃與設計系講座教授葉嘉安表示：「最近我參與了歐洲關於自動汽車的一個研究，分四個不同的層次，最高層次就是無人駕駛自動汽車。他們相信到2030年，在歐洲、美國將全部是自動汽車。未來五年我們也會看到很多地方有自動汽車出現，這對我們的影響是非常大的。」

王緝憲也表示：「將來如果300萬輛無人汽車在城市道路上跑的話，我們可能需要的不是現在這種路，而是另外一種路。」關昌余則認為，未來二十年交通工具可能會發生翻天覆地的變化，因此在規劃時要站在很高的高度，適應將來的變化。

無人駕駛對路況及天氣有什麼樣的要求?

執行我國首次長距離無人駕駛測試的兩輛無人駕駛汽車，結束了將近２０００公里的行程。跟隨無人駕駛汽車發現，面對高速公路複雜的路況，無人駕駛技術仍面臨著一系列的「挑戰」。

此次行程中，無人駕駛汽車先後穿越丘陵、高山、平原等多種地形地貌。其中，在秦巴山區的崇山峻岭中穿行，連綿不斷的隧道群和多處大彎道，是無人駕駛汽車面臨的首次考驗。

在穿越全長１８公里的秦嶺終南山隧道時，測試員李增文告訴記者，無人駕駛汽車平穩行駛的前提是能夠識別車道線，隧道內往往光線較暗，或車道線污損，對車的「眼睛」感知系統是考驗，大幅度的彎道對「大腦」中央控制系統、執行系統也是考驗，在過大彎道時，車身有時會出現輕微晃動，但都在可控範圍內。

不僅如此，無人駕駛汽車在一馬平川的平原地區行駛，也並非不存在挑戰。在從西安到鄭州的高速路上，李增文說，進入平原地區後，道路明顯變寬變平，交通狀況比山區好了不少。但陽光斜射路面時，容易造成反光或漫射，導致車道和路面對比度降低，影響感知系統對車道線的識別。另外，光纖正對車頭照射時，無人駕駛汽車的攝像頭會跟人眼一樣，受強光影響，其識別車道線的難度將大大增加。

「要解決這一難點，需要使用激光雷達等技術予以彌補。」李增文表示，激光雷達已在市區測試車上使用，下一步要研究如何讓其更小型化，嵌入到高速公路測試車上。

同時，在高速路上行駛的大貨車是無人駕駛汽車的另一個「挑戰」。李增文說，「有些大貨車在行駛時，車輪在車道線內，但其車廂或不規則形狀的貨物已經伸到了我們的車道，無人駕駛汽車在識別時就容易產生誤差。」

「若出現大雪、大霧等極端天氣，由於無法識別車道線，無人駕駛汽車將無法使用。」長安汽車工程研究總院總工程師黎予生說，「目前面臨的這些挑戰，就是我們研發工作努力的方向，隨著雷達、感測器的功能越來越強大，以及高精度地圖和定位的廣泛應用，這些難題有望逐步被破解」。

為什麼無人駕駛汽車不能與人類共享道路？

馬薩諸塞大學計算機科學教授ShlomoZilberstein花了幾十年來研究無人駕駛計劃，他說：「駕駛時，學習如何去掌控路面上發生的未知狀況，是自動駕駛汽車要努力學習的，」也就是說，一台電腦該如何指導自己去應對快速變化的環境。Zilberstein之前與通用公司一起研究自動駕駛系統，但他最新的項目，是由美國國家基金會資助的，主要研究駕駛時如何安全的進行人機駕駛切換。

Zilberstein非常支持目前在無人駕駛領域進行的探索，例如Uber也緊跟隨谷歌的腳步研究它自己的無人駕駛汽車，而谷歌則期望找到類似Uber的打車服務，讓他們也能夠使用谷歌研發的智能汽車。如果猜測正確的話，現在，蘋果也打算加入到這場遊戲中來。

然而，就Zilberstein所言，在研究全自動駕駛汽車（完全機器控制）和半自動駕駛汽車（可人為干預）的過程中，其實有很多巨大的障礙橫在中間，但從一般乘車者的角度來看，他們卻不以為然。

眼神接觸和手勢

Zilberstein說「眼神接觸是人類特有的交流方式」。以十字路口停車為例，理論上來講，雖然規定裡面明確要求了在什麼情況下哪輛車應該先走，哪輛車應該停下來，但實際上，司機們通常都是在看到彼此之後，決定讓誰先走。他在NSF的文章里解釋到：「眼神交流，就像是進行了一場不用對話的談判。通過動作來進行交流，例如簡單的眼神接觸，招手，或者引擎的輕微加速。」但是，在十字路口前停車並不僅僅是不用語言交流的唯一場景。包括變換車道，並道，駛入駛出停車場，經過人行橫道等等，在這些常見的場景中，人類特定的依賴於眼神交流，手勢，和其他的駕駛習慣，比如稍稍往前挪動以及鳴笛。這些行為都是無人駕駛汽車無法準確理解的。Zilberstein同時強調：「司機之間通過動作能夠傳達大量的信息，這些都不能夠被輕易地忽略。對於現在的電腦而言，想要理解這種特屬於人類間的交流方式，也是極其複雜的。」甚至可以預見未來可能會看到的景象，在一個十字路口，自動駕駛汽車通過彼此交流，自動發出信號，決定哪輛車應該先走，這一切的發生完全不需要任何人為的介入，但他同時指出：「關鍵是，我們不可能在一夜之間用這樣的技術來替代所有的車輛。」這也就引出了無人駕駛汽車存在的第二個問題。

這是一個充斥著難以預料的司機和複雜道路的世界

除了矽谷之外，世界上的其他地方發展的速度仍舊比較慢，特別是當涉及到類似於汽車和道路這類巨大並且昂貴的物理對象時，尤為突出。換句話說，我們不可能在一夜之間，讓高速公路上擠滿各種智能自動駕駛汽車。如果不是在高速公路上，那麼，自動駕駛汽車需要在條件多變的道路狀況下行駛，同時，也會遭遇各種開著陳舊汽車的、難以預料的人類司機。

Zilberstein說：「如果明天，我們可以將所有汽車都換成自動駕駛汽車，事情就會變得簡單許多，但是如果路上仍舊混雜著大量傳統汽車，這就很難說了。因為只要路上有人在駕駛，你就需要去應對各種不確定並且極其複雜的人類行為。」當無人駕駛車輛自己上路時，Zilberstein提出了另一種問題：道路上可能一夜之間就出現各種障礙物，比如：施工、事故、碎片等等。同時，有的道路可能太老了，路況很差，路標錯誤，信號燈不亮，這使得自動駕駛汽車很難做出正確的判斷。他指出，即使是谷歌在過去的五年里做出了令人印象深刻的70萬英里的無人駕駛測試，也都是在相對較小的區域進行分析的。並且谷歌自己也承認，這些車輛還無法在雪天和大雨的天氣條件下行駛。

道德問題

Zilberstein提議做個思維實驗，「假設現在我們有一輛足夠聰明又特別完美的無人駕駛汽車，它可以在應對所有環境時都反應迅速，」他說，甚至還能夠預測可能到來的事故，「但是，當面對傷害別人的寵物，或是撞到路燈這種問題呢？」汽車會做出什麼選擇呢？

或許自動駕駛汽車最大的問題在於，它們沒有能力去做出基於倫理道德的決定，目前，只有人類司機才能對自己的行為完全負責。自主汽車製造商並不樂意把這種道德選擇編入進它們的程序中，但是，人駕駛汽車時，會在做出重大決定的瞬間依靠既定規律。Zilberstein指出「一個人就是一個負責人的法律實體，無論他們做出什麼樣的選擇，他們都得為其負責，即使可能會受到起訴。」以前就曾提到過一個問題，究竟應該是誰，又是在什麼樣的情況下，來為無人駕駛汽車的事故負法律責任？但Zilberstein相信，存在一個更加基礎的問題：汽車製造商更加強調人類駕駛者愈發容易分心了，即使他們的汽車能夠提供先進的計算機驅動系統。「你認為，我們未來會在汽車用戶手冊上看到，『當看到綠燈亮起或聽到嗶聲後，你可以把視線離開路面。』嗎？」他問道。」我對此持懷疑態度。」鑒於在最近幾年裡，分心駕駛的法律問題逐漸增加，汽車製造商可能會更加謹慎的去選擇這條道路。

未來的道路

最終，Zilberstein確信，今後會有一些消費者享有汽車自主權的先進形態產生。他說：「我們能夠接受的是，在2020年，會有機會能夠讓車輛實現自動駕駛。」

推出完全自動駕駛的汽車可能會有更遠的路要走，半自動駕駛技術的滲透，也會推遲這個進程。「記住，如果你有十家非常負責任的汽車公司，研究出極其可靠的技術，但如果一家公司發展的太快，並且造成了某些方面的問題，那麼，這將會讓其他的公司統統倒退十年。」

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