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信通院何霞:無人駕駛出行是否更安全?

2025年06月12日 16:56  |  來源:中國交通報 分享到: 

何霞  人工智能與經濟社會研究中心副主任、中國信通院政策與經濟研究所原總工程師

據統計,全球每年因交通事故死亡人數約130萬,其中90%以上由駕駛員分心、疲勞或違規駕駛導致。“安全第一”是無人駕駛的核心理念和價值觀,然而無人駕駛不意味著零事故,而是通過技術消除人為操作失誤,進一步降低交通事故發生率和人員傷亡。經過二十幾年的發展,無人駕駛已經來到人們身邊。某種程度上說,無人駕駛承載著人類超越人類駕駛員,實現更安全、更便捷出行服務的夢想。

底層邏輯安全

首先,需要明確的是,無人駕駛是指達到L4級別的高度自動駕駛,與目前車輛上常見的L2級輔助駕駛(如:城市導航輔助駕駛NOA),本質上是完全不同的物種,就像諾基亞的功能機與iPhone的區別。二者最本質的差異,是底層安全邏輯的不同。

L2的本質是“人機共駕”,其設計初衷是減輕駕駛員負擔,而非完全替代人類,仍然需要人類駕駛員為安全兜底。L2輔助駕駛實現的是部分場景的駕駛功能,未能覆蓋全場景,對于復雜場景的應對處理,缺乏安全完備性的系統性設計。過度依賴輔助駕駛,可能會因為駕駛員分心而導致應變不及時的危險。

L4則是“系統主導”,要求車輛在特定場景內,無需人類駕駛員干預,獨立、安全地應對所有突發狀況。這種由系統保障安全,而非人類駕駛員對安全負責的設計邏輯,從根源上避免了需要人類駕駛員介入規避碰撞的風險。

技術原生安全

(一)更安全的技術:大模型讓無人駕駛技術能力大幅提升

從“模塊化”到“端到端”,大模型已經成為無人駕駛技術發展的趨勢。傳統無人駕駛系統大部分是基于規則的,通常分為感知、決策、規劃、控制等多個獨立模塊,如“流水線”一樣依次運行、協同作業。這類系統即使是向學習型系統轉型,也主要是在局部使用小模型處理特定的任務,在很多長尾場景的覆蓋和應對能力方面存在局限。而大模型是通過超大規模的參數、更大的模型網絡、海量的數據訓練而成,能夠應對各類復雜的交通場景,不僅是交互博弈能力有更智能的表現,對于長尾、極端場景,比如施工占道、鬼探頭、惡劣天氣等,處理應對也更為靈活恰當,能夠避免潛在風險的發生。

例如,2017年起百度就開始推進全系統從最初的規則式系統,向模型化的數據驅動系統演進。2023年百度率先在無人駕駛領域探索和應用視覺大模型技術。2024年百度發布全球首個支持L4級無人駕駛的大模型Apollo ADFM,可以兼顧技術的安全性和泛化性,實現城市級全域復雜場景覆蓋。

(二)更安全的產品:安全冗余能力是無人駕駛的必備條件

與有人類駕駛員兜底的L2輔助駕駛不同,安全冗余能力是保證L4無人駕駛安全可控的必備條件。在車輛本身的軟硬件出現故障,或車輛所處場景存在安全隱患時,無人駕駛系統能夠及時發現并將車輛保持在安全狀態,實現“永不宕機,永不失準,永遠在線”的理想狀態。

在硬件方面,從傳感器、計算單元到車輛控制系統,無人車都具備兩套互為獨立冗余的系統,避免單點失效,從而提升系統整體可靠性和安全性。2025年5月,高盛在《中國Robotaxi市場》報告指出,“與配備1—2個前視攝像頭和0—1個激光雷達的L2乘用車相比,典型Robotaxi擁有10個以上攝像頭以覆蓋不同視角,多個激光雷達以實現廣角視野,以及多個雷達來檢測近距離和遠距離”。

另外,車輛底盤同樣具備冗余能力,包括轉向、動力、制動等關鍵部件,能夠在單一系統故障失效時,切換到備用系統控制車輛,幫助安全停車,防止車輛失控的發生。谷歌旗下Waymo的聯合首席執行官多爾戈夫(Dmitri Dolgov)在谷歌I/O大會演講中展示,激光雷達比攝像頭更好地探測行人的存在,稱激光雷達讓谷歌的車輛具備“超人感知能力”。目前,Waymo第五代自動駕駛汽車配備了5個激光雷達、6個毫米波雷達和29個攝像頭。小馬智行第七代Robotaxi擁有100%車規級零部件,搭載六類量產傳感器,包括9顆激光雷達、14顆攝像頭、4顆毫米波雷達,以及4顆麥克風、2顆涉水傳感器和1套碰撞傳感器,大大提升感知能力。

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Waymo聯合首席執行官多爾戈夫在演講中展示:沙塵暴天氣下,同一場景下攝像頭(左)與激光雷達(右)感知效果對比。

在風險監控方面,針對軟硬件可能的異常狀態,以及無人車能力范圍的場景,系統能夠做到全面地識別和預警,并觸發“多重降級”的安全策略。體現在車輛行為上,會按照不同的風險,通過限速、緩慢剎車、靠邊停車、剎停等方式,實現安全地控制車輛。以第六代無人車RT6為例,通過10重安全冗余和6重MRC(Minimal Risk Condition)安全策略的設計,大大降低系統失效概率。

(三)更安全的實踐:充分道路測試千錘百煉AI“老司機”

無人駕駛系統從研發到應用,進行了充分的功能安全和性能安全測試驗證來證明其運行安全性,以保障乘車用戶和其他交通參與者的人身安全。從主駕有人到全無人,無人駕駛系統每一個版本和功能,都會經過離線驗證、封閉測試場驗證等多道環節,才會逐步在開放道路上部署。

無人駕駛讓出行更安全。5月2日,Waymo發布研究報告,截至2025年1月,無人車已在美國鳳凰城、舊金山、洛杉磯和奧斯汀四大市場累計行駛 5670 萬英里,約 9124.98 萬公里。在美國道路傷害的主要原因——交叉路口車輛碰撞中,Waymo的事故率比人類駕駛員低96%。百度Apollo測試里程已經超過1.7億公里,累積為公眾提供服務1100萬次,出險率是人工駕駛的1/14。

出行服務安全

無人駕駛對于乘客而言,不僅是安全、便捷地坐車從A點到B點,也是在感受有關懷、有溫度的出行體驗。在乘坐體驗方面,無人駕駛是時刻保持高效率的、全神貫注的安全駕駛狀態。在應急處置方面,無人車配備的遠程安全員承擔了“客服”的角色,如果乘客突發身體不適,不僅可以幫助乘客提前結束行程,還能撥打120送乘客及時就醫。在隱私保護方面,無人車為乘客營造了私密的獨享空間。此外,無人駕駛也可以是更有溫度的智能伙伴,幫助色覺障礙者、老人特殊群體、女性等群體順利出行。

當前,無人駕駛已經從科研探索,邁入城市級示范應用的階段。我國于2024年7月啟動的“車路云一體化”試點城市計劃,推動道路智能化改造和法規完善,為Robotaxi提供基礎設施保障。

無人駕駛依賴真實場景和真實需求,一定要把規模做出來,才能推動技術成熟和領先。當前,全球無人駕駛正處于發展的十字路口。誰能率先實現從科技突破到規模化應用的跨越,誰就將掌握先發優勢,主導和改寫全球智能出行規則標準,塑造未來全球地面交通科技和產業形態。

編輯:馬嘉悅

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