要比普通司機安全1000％！無人出租車上路了

　　放眼國內外，自動駕駛都是當下很熱的一個賽道。

　　8月10日，美國加利福尼亞州公用事業委員會批準谷歌旗下自動駕駛企業Waymo和通用旗下自動駕駛企業Cruise在舊金山提供每周7天、每天24小時的無人駕駛出租車（RoboTaxi）收費服務。舊金山將成為美國第一個實現無人駕駛出租車全面商業化的城市。

　　近期，上海、北京等地先后出臺政策，允許全無人自動駕駛出租車上路。未來，我國將有更多自動駕駛車輛跑在路上。

　　與之相伴的，是自動駕駛領域又一家公司即將上市。中國證監會官網消息顯示，深圳佑駕創新科技股份有限公司于8月3日同國泰君安證券股份有限公司簽署上市輔導協議，正式啟動首次公開募股（IPO）進程。

　　公開資料顯示，今年上半年智能電動汽車領域98起融資事件中，有69起與智能駕駛相關。而在去年同期，整個智能駕駛電動汽車賽道披露的融資不過70余起，其中智能駕駛相關的融資事件不到60起。

　　“今年底到明年上半年，自動駕駛公司會進行新一輪洗牌。”北京智行者科技股份有限公司（以下簡稱智行者）董事長張德兆認為，自動駕駛賽道紅紅火火的背后不僅有很多技術短板需要補齊，也需要資本市場進一步關注。

　　無人出租車上路了

　　國內自動駕駛發展的“加速”離不開政策層面的加持。

　　2022年3月1日實施的《汽車駕駛自動化分級》國家標準將自動駕駛分為五級，L0為傳統人類駕駛，L1為駕駛自動化，L2為輔助駕駛，L3為自動輔助駕駛，L4為自動駕駛，L5為無人駕駛。而目前的自動駕駛技術創新還處于L2、L3階段，特定場景、特殊環境下的L4和L5還需要很長時間才能實現。

　　在6月21日的國務院政策例行吹風會上，工業和信息化部副部長辛國斌表示，將啟動智能網聯汽車準入和上路通行試點，組織開展城市級“車路云一體化”示范應用，支持L3級及更高級別的自動駕駛功能商業化應用。

　　不到半個月時間，北京和上海先后發布了“無人車”上路的消息。

　　7月7日，北京市高級別自動駕駛示范區工作辦公室正式宣布，在京開放智能網聯乘用車“車內無人”商業化試點。7月8日，上海市浦東新區為首批3家企業發放無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照。

　　實際上，早在2021年10至11月，北京就在國內率先開放車內有安全員的自動駕駛無人化道路測試與出行服務商業化試點。截至目前，在北京經濟技術開發區的道路上，共有百度Apollo、小馬智行、文遠知行3家自動駕駛出租車可提供全無人示范應用服務。

　　在北京亦莊，無人車已經不是新鮮事物，無人快遞車、無人零售車、無人小巴士、無人出租車等各式自動駕駛車輛隨處可見。

　　不過，在北京亦莊的自動駕駛示范區內，無人駕駛的出租車還不太多，乘客需要通過專門的App預約，并在指定地點等候，掃碼開門上車且只能在后排落座。除了沒有司機外，無人駕駛出租車前排兩個座椅中間還有一個紅色按鈕，標明了“急停功能，非急勿按”。行駛過程中，后排屏幕上會實時顯示車輛當前速度、紅綠燈情況、周邊車輛及行人信息等。

　　關于無人駕駛出租車收費問題，北京市高級別自動駕駛示范區工作辦公室常務副主任許宏偉介紹：“以前我們更多的是以體驗為主，未來我們會收取費用，但大家可以花比普通打車更低的價格，享受到更優質的自動駕駛服務。”

　　尚處激烈競爭階段

　　2020年，經緯創投接連收獲理想和小鵬兩個IPO。2021年，這兩家企業先后在港交所上市。能有這樣的“收益”，除了精準的投資眼光外，還要有高瞻遠矚的布局。經緯創投投資董事劉壯坦言：“投資整車廠商其實有相當大的不確定性，但我們堅信智能化、電動化是大勢所趨，也堅信我們此前布局上游核心零部件就能帶來可觀的回報，規避整體的投資風險。”

　　“當前，自動駕駛公司都還處于激烈競爭的階段，比拼資金儲備、人才儲備、商業化程度等。”張德兆說，“但很多自動駕駛公司的資金儲備已經不夠了，商業化又沒做起來，最多堅持到明年上半年，除非資本市場再來一輪新的融資。”

　　張德兆從清華大學汽車系取得博士學位后，放棄留校任教的機會，選擇深耕自動駕駛、高級輔助駕駛研發技術，并在2015年創辦了智行者。

　　“將算法變成一個產品，中間有著巨大的鴻溝。”張德兆和團隊針對落地場景的選擇，提出了4個原則。一是技術可達， 即可以解決某些場景下的痛點問題，產生增量；二是有足夠大的市場空間，即可以讓自動駕駛技術真正變成一個商品；三是社會基礎設施可以支撐，即順勢而為；四是與各個行業內的從業者合作共創，而非顛覆。

　　智行者研發中心副總經理張放認為，現在做L2+駕駛輔助系統的企業有兩類：第一類是之前做L0或者L1，基于自己的量產經驗慢慢擴展做L2+系統；第二類是之前做L4，基于既有的L4算法經驗降維量產L2+系統。

　　“現在很難判斷哪類企業能勝出。”在張放看來，大家都需要“補課”。對于之前做低階自動駕駛系統的公司，他們最重要的是提高自動駕駛數據閉環能力。對于降維做L2的公司，要提升的是由算法到產品的能力，比如質量管理能力、供應鏈能力，甚至生產和制造能力。只有補齊短板，盡量發揮長處，才能在這場馬拉松賽中贏得先機。

　　安全性如何保障

　　最近頻頻傳出“無人車”上路的消息，自動駕駛的安全性該如何保障？

　　特斯拉CEO馬斯克曾在社交媒體上發文稱：“我們對FSD（全自動駕駛系統）的要求是比普通人類司機安全1000%。”

　　“自動駕駛人命關天，數據標注錯了要出大事。舉個例子，如果識別錯誤，該剎車時卻加油了，后果十分嚴重。”中國科學技術大學網絡空間安全學院教授左曉棟告訴《中國科學報》，“自動駕駛數據標注十分敏感，出錯后代價不可承受。”

　　根據《生成式人工智能服務管理暫行辦法》等政策法規并結合業界通用定義，數據標注通常是指對文本、圖像、音頻、視頻等進行歸類、整理、編輯、糾錯、標記和批注等加工操作，構建滿足模型要求且可讀的數據編碼。

　　數據標注公司北京愷望數據科技有限公司愷望數據產品項目副總裁張鵬介紹，目前，數據標注以人工標注為主、機器標注為輔。從整個自動駕駛行業的普遍水平看，95%的數據標注以人工為主。

　　“從哲學上說，信任是有根的。人工智能也必須有起點，這個起點就是人工標注數據。”左曉棟解釋說，即使用人工智能標注，那也得由人來教人工智能去標注，“教”的過程只能由人來完成。

　　“人工數據標注能夠最大限度保證數據的準確性和安全性，對于自動駕駛這種高安全性的應用系統而言，是非常重要且必要的。”北京航空航天大學交通科學與工程學院副院長田大新告訴《中國科學報》，目前，人工智能領域通過半監督、無監督、自監督學習方式進行數據標注，但標簽信息可靠性尚不能滿足自動駕駛的需求，相關技術仍需進一步探索和驗證。

　　他介紹，現在大部分自動駕駛數據由企業、機構通過路采得到。由于各自方案部署和標準使用存在差異，不同數據集間無法實現完全的統一融合。未來，可以通過區塊鏈、聯邦學習等技術，在保證各家數據隱私的前提下，在云端實現數據同步和共享。