自动驾驶标准推动行业落地 场景识别难题需AI创新
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2025-07-18 21:02:03
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(记者 张苏慧)据新华网报道,由我国牵头制定的国际标准《道路车辆自动驾驶系统测试场景场景评价与测试用例生成》日前正式发布。此次发布的标准主要规定了自动驾驶系统测试场景的评价流程与试验方法,明确测试场景暴露率、复杂度、危险度等评价指标的判定要求。

自动驾驶相关标准不断完善推动了行业落地试点的加快,然而,公众对其安全相关的担忧依旧存在,如隐私安全、系统安全等等。如今,AI技术的创新有望为这些难题提供答案。

无人驾驶出租车试点城市持续扩展

(图片来源:摄图网)

目前,Robotaxi(无人驾驶出租车)已在国内多地开启道路测试与商业化探索。小马智行近日宣布,搭载其第七代自动驾驶系统的北汽极狐阿尔法T5 Robotaxi已在深圳开启道路测试。此前,广汽埃安霸王龙Robotaxi已相继获得广州、深圳两地的智能网联汽车道路测试牌照,而小马智行第七代Robotaxi更有多款合作车型进入量产阶段并启动公开道路测试。

从区域布局来看,Robotaxi的试点在长三角、京津冀及长江中游城市群都有覆盖到。以上汽集团为例,其Robotaxi项目已在上海、苏州等核心城市开展示范运营,投入近100台车辆,累计行驶里程突破400万公里,接收到的订单超过20万单。值得注意的是,2月21日,广州市中心至白云机场Robotaxi线路开启,意味着广州首次将自动驾驶车辆服务引入市中心、机场和高铁站。市民游客只需动动手指,在App上预约,就能坐上自动驾驶车,轻松往返于市中心与白云机场、广州南站之间。

政策层面,北京市作为国内首个开启乘用车无人化运营试点的城市,已向百度、小马智行等企业颁发先行区无人化示范应用道路测试通知书,允许这些企业在60平方公里的高级别自动驾驶示范区内,向公众提供“主驾位无安全员、副驾有安全员”的自动驾驶出行服务。此外,重庆和武汉率先发布自动驾驶全无人商业化试点政策,并向百度发放了全国首批无人化示范运营资格。这使得车内无安全员的自动驾驶车辆能够在社会道路上开展商业化服务。百度旗下的出行平台“萝卜快跑”在两地正式开启了车内无人的 Robotaxi 收费运营模式。

从产业价值分析,Robotaxi的推广将带来多重社会效益。在运营成本方面,自动驾驶技术通过替代传统驾驶员岗位,显著降低人力成本开支,使企业能够将资源集中投向技术研发与服务优化。对社会民生而言,该技术为行动不便群体提供了独立出行的可能,不仅提升了特殊人群的出行效率,更通过精准的路径规划与时间管理,优化了整体通勤体验。而在可持续发展层面,自动驾驶系统凭借精准的驾驶控制与策略优化,可实现能耗降低与尾气排放减少的双重环保目标,为城市交通的绿色转型注入新动能。随着技术成熟度的提升与政策支持的深化,Robotaxi有望成为重塑未来城市出行生态的重要引擎。

自动驾驶依旧存在短板

自动驾驶技术虽在快速发展,但仍存在短板,这些技术瓶颈与制度空白直接影响着公众对Robotaxi的接受度与信任度。从技术安全层面看,复杂环境感知不足是当前最突出的短板之一。现有传感器系统在极端天气条件下的可靠性亟待提升——雨雾天气中,激光雷达的测距精度会因水滴散射而大幅下降,毫米波雷达对静止物体的识别易受雨滴噪声干扰;强光直射时,摄像头的图像传感器可能出现过曝现象,导致交通标志、行人轮廓等关键信息丢失。更值得关注的是系统性安全风险:随着车联网技术的普及,黑客攻击的威胁正从理论走向现实。一旦车载控制系统或云端服务器被攻破,不仅可能导致车辆行驶轨迹异常、刹车失灵等恶性事故,更可能通过车载摄像头、麦克风等设备引发大规模隐私数据泄露。这些技术隐患直接转化为公众对“可靠性和隐私保护”的双重焦虑

此外,法规的不完善也是自动驾驶发展的一大阻碍。在事故责任界定这个核心问题上,现有技术标准与法律框架之间存在明显断层。当自动驾驶车辆发生事故时,责任主体难以明确:传统机动车事故遵循“驾驶员过错责任”原则,而自动驾驶场景中,责任可能涉及车企(系统缺陷)、软件供应商(算法错误)、云服务商(数据传输故障)甚至乘客(误操作唤醒系统)等多方主体。更复杂的是伦理困境——当不可避免的碰撞发生时,算法该优先保护乘客还是行人?如何量化不同生命价值?这类问题在全球范围内尚无统一答案。我国虽已在部分城市开展自动驾驶立法试点,但在全国性法规层面,仍缺乏对“完全无人驾驶状态下事故责任划分”“数据跨境传输安全要求”“算法可解释性标准”等关键问题的明确规定。

AI助力破解自动驾驶难题

面对这些难题,AI 正在发挥着关键作用,助力破解自动驾驶的困境。

其一,通过多模态融合算法能够显著提升复杂环境感知能力。将视觉、雷达等多种传感器的数据进行融合,并利用大量的数据进行模型训练,增强在雨雾等恶劣场景下的识别准确性。技术突破正在逐步克服环境感知的瓶颈,拓展自动驾驶的应用场景。

其二,AI配合区块链等新技术可以对系统进行优化,减少数据泄露的风险。区块链的去中心化和不可篡改特性能够为数据的安全传输和存储提供可靠的保障,不仅提升了系统的安全性,还为构建可信的自动驾驶生态奠定了基础。

其三,借助大模型的深度学习能力,模拟极端路况,提升自动驾驶系统在突发状况下的应对能力。通过不断地学习和优化,使自动驾驶系统能够在各种复杂的情况下做出准确、及时的决策。这种持续进化的学习能力,使自动驾驶系统能够适应不断变化的交通环境。

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