体验“无人驾驶”有点酷但也有点“遥远”

进入到二十一世纪以来，从科技圈到汽车圈都有了一个翻天覆地的变化，而且这样的进度条似乎还加上了一个32倍乘的速率。短短的二十年间，我们已经将汽车从奢侈品转变成了刚需品。就当我们在享受汽车为生活提供便捷的同时，一个概念随着特斯拉等一众新势力，慢慢浮出水面——驾驶辅助。

作为当下的现状，不少车企都喜欢标榜自己的“自动驾驶”技术已经实现到了哪个级别。着实通过近期的评测，包括特斯拉、蔚来、小鹏以及一些传统车企在内的驾驶辅助功能，确实已经具备了非常强大的独立工作的功能。但实际意义上，从最为严谨的说法出看，“自动驾驶”和“无人驾驶”目前都还只适合用“驾驶辅助系统”来称谓。

当然，未来智能交通势必会趋于自动驾驶甚至无人驾驶的发展，再加上如今不少车企以及相关技术企业都已经开始致力于这个方向发展。因此为了能够进一步积极推进智能网联汽车的进程，全国各地都设立了一部分的智能驾驶开放测试区域。以上海为例，目前就已经拥有包括浦东临港、嘉定以及奉贤在内的多个自动驾驶开放测试示范区，这便是我此行的目的！

综合考量了“无人驾驶”或“自动驾驶”未来的发展方向以及需要配套的各项政策和基础，最终我选择了位于上海奉贤区自动驾驶汽车开放测试示范区的“中智行”，去深入了解他们在人工智能和车路协同上所带来的与众不同之处。

“无人驾驶”体验好吗？

关于此次的体验感受，我想先下个结论，“无人驾驶”有点意思！上车之后，工程师并没有和我聊太多细节内容，而是直接开始了此次体验。从狭小的园区道路驶出进入开放道路，全程都由电脑自动判断周围的行人、非机动车和机动车的车距离行驶。

正式进入开放道路后，“无人驾驶”的车辆和以往试驾的驾驶辅助车辆最明显的区别就在于，它在流畅度和判断执行力上，会更接近于人为的驾驶习惯，还不是辅助系统的唯唯诺诺、犹豫不决。与此同时，你也可以给到它一些类似快点或者平稳点的指令，从而去改进它的驾驶模式，这一点很是智能。

另外，有一个细节值得我们关注的是，当“中智行”的无人驾驶车辆来到路口时，它能准确地根据需求驶向设定方向的专用车道，并且还能自我辨别待行区域。实际上通过车内的测试屏幕我们能够发现，此时得益于车辆的先期的数据采集以及所处的测试区域，包括信号灯在内的种种信息早已和车辆实现了趋于完美的匹配，进而达到了自动判别信号灯的通行条件。

但是，这套系统依旧会出现些许不足或者说“茫然”的时候。如开放道路上占道停车的车辆，在遇到这类情况时，“无人驾驶”会出现深度思考和判断的可能性，在实际体验中，它犹豫了近半分钟最终才做出自动开启转向灯并实现超越的动作。

“车路协同”才是关键

那么“自动驾驶”乃至“无人驾驶”比较重要的一个方向到底是什么？参照国内和欧美国家的对比来看，目前欧美国家的智能驾驶技术着实要早于我们一步，如果我们依旧致力于单车智能的话，显然很难实现追赶甚至超越，因此基于路政建设为基础的车路协同，无疑是一个最好的发展方向。

而在优势上，车路协同在诸多方面自然会比单车智能更具优势，首先便是我们最关注的安全部分。车路协同的实现意味我们能够做到超视距的感知，包括路边的信号灯、摄像头等在内的单元，可以通过自身的传感器将车辆感知不到的道路信息准确地传给车，为车辆抹去很多探测死角。

其次在效率上，车路协同同样也有着不小的优势，得益于我们之前提到的“路边单元”，它的出现不仅能够解决视角盲区，同时还能分担原本需要单车智能去实现的交通情况分析能力。也就是说，原本应该交给车辆本身去判断和测算的工作，现在有一部分通过路边单元就能先行完成，从而简化车辆本身的运算需求，提升整体运作的效率。而且这样的效率提升还不单单只体现在后期的运用过程，像是以往单车智能需要大量的实景测算和数据采集的工作，在车路协同实现后自然也会被进一步简化。

更重要的是，理论上车路协同最大的优势还体现在成本方面至于在成本方面。以目前我国的485万公里的道路和3亿辆车来看，只要在每一辆车上节省1.5万的成本，就可以在每公里道路上投入100万人民币用于道路改造。但实际上根据“中智行”的测算，在大规模建设智能道路的时候，将普通道路升级为智能道路所需的成本是不到每公里一百万人民币的。因此，这样的成本优势自然也是非常显著的。

当然，这些暂时还只能算作是一个美好的愿景，虽然从各方面来看，这样的法案无疑是一个不错的选择，但最终要落地并非是一件容易的事情。尤其是市政建设，“改”的难度要大于“建”，如何升级是一部分问题，如何让大部分车型都实现配套又是另一个问题，这些都值得我们思考。