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    文摘报 2023年02月18日 星期六

    体验“无人驾驶公交车”

    《 文摘报 》( 2023年02月18日   01 版)

        乘客在等待无人公交。

        2023年元月一日,苏州相城举行“新年第一跑”活动,主角是一批自动驾驶汽车。当天,无人小巴、无人重卡、无人清扫车等130多台自动驾驶汽车齐聚,场面颇为热闹。

        由于低速安全、路线相对固定,无人公交是公认目前最适合自动驾驶技术落地的载体之一。在长三角,多个城市相继探索无人公交在开放道路的常态化运营测试。

        自动驾驶就像是新手司机

        近日,记者在无锡体验了一次无人公交。

        车辆为纯电小巴,配备激光雷达和多个摄像头,外观精致小巧,满座状态为乘客8人以及1名安全员,最高时速可达30公里,记者体验的线路从地铁查桥站到山韵佳苑,线路单程约4公里,中间不停靠,全程耗时约10分钟。

        当天由于下雨,安全员刘师傅本打算关闭自动驾驶,改用人工驾驶。平日里,在早晚高峰或夜间行车时,有时也需要人工接管。

        好在,刘师傅最终还是让记者感受了一段路程的自动驾驶。这次行程几乎满足了记者对于当下自动驾驶技术的基本想象:车内显示大屏上映射出全息路况影像,车辆可实时感知周遭路况,车辆转弯时方向盘会自行转动,启动、转弯、变道、刹车等都流畅自然,几乎感受不到顿挫。行车期间,刘师傅仍随时保持双手悬空“守护”握住方向盘的姿势,以便“在紧急情况下,能及时扶一把方向盘”。

        刘师傅跟记者抱怨,“自动驾驶的调校有点保守,像个新手司机”。比如,遇到车辆超车,刘师傅认为仍在安全距离内,但在自动驾驶的判断下,车辆会选择停车,让超车车辆先通过。值得注意的是,在这条公交线路上,几乎每个途经的路口都能看到提示牌,提醒相关车辆注意让行无人公交。

        无锡航天大为公司高级工程师王鹏程告诉记者,对自动驾驶汽车而言,保障安全性是头等大事,相对保守的驾驶策略可以最大程度保障行驶安全。“就像司机需要不断学习提升驾驶技术一样,机器学习也有一个过程,需要通过更多的数据积累,去优化完善驾驶选择策略。”

        无人公交遇到“边界化难题”

        随着技术日趋成熟,业内有共识,无人公交在1-3年内将在更大范围落地运营。一种观点认为,基于专用车道的城市快速公交,可能是未来无人公交的发展趋势。

        2020年10月,全国首个常态化运营的无人公交在苏州落地。该条线路开通后的5个月内,日均客流量为116.15人次。此后,苏州又接连部署了多条无人公交城市微循环线路。

        采访中,“微循环”是最常听到的词。王鹏程认为,可满足城市地铁接驳等需求的微循环短驳小巴,能够有效解决市民日常出行的“最后三公里”问题,是目前无人公交的最佳载体。比如,记者在无锡体验的无人公交,就是连接当地规模较大的居民安置小区与邻近地铁站之间的线路。

        苏州多条无人公交线路背后的技术提供方是轻舟智航公司,副总裁霍静表示,从应用场景看,无人公交主要有三大优势:第一,中低速场景,时速保持在20-50公里之间。第二,固定路线,车辆在同一线路上反复磨合,更能确保行驶安全,并可实现红绿灯优先和预警。第三,满足多人出行,在公共道路上享受优先路权。

        不过,无人公交落地,只是一个开始,当下更重要的,是解决更多此前想象不到的问题。“比如,车辆在遇上野鸭子之前,工程师根本想不到,路上会出现野鸭子。”霍静把这类问题称为“边界化难题”,她认为,自动驾驶技术发展到现在,可能已经解决99%的场景,但最难、最关键的,还是剩下的1%,其中就包括了很多边界化难题。

        “聪明车”还是“智慧路”

        自动驾驶,各家技术路线不尽相同。

        有的车企主张走“单车智能”路线,在硬件上“堆料”,恨不得把激光雷达、毫米波雷达、摄像头等所有配置“拉满”,将车辆的智能化水平做到极致。

        长三角这批无人公交,都默契地选择了“车路协同”方案——采用雷达与视频结合,同时与智能网联道路相协同的技术路线,简单来说,就是让道路有联网通信的功能。智能网联道路的红绿灯信息以及感知设备,可以把获取到的人流车流信息、交通事故等信息实时传输到车内。同时,车辆实时位置信息也可以被“道路”获取,从而可以更好地管控交通。

        王鹏程认为,长三角城市对智能网联新基建普遍重视度高、投入多,因此选择车路协同的技术路线具有天然优势。

        霍静认为,基于智能网联的车路协同可能是大势所趋,“聪明的车”和“智慧的路”缺一不可。“我们做智能网联汽车的,都知道一个经典的案例。”比方说,在一个完全没有红绿灯的三岔路口,3辆车正好同时行驶到路口,如果只是单车做决策,就会形成一个“谁都不肯让”的死局。这时候,需要有一个类似交警的角色来指挥交通,制定谁先走谁后走的交通策略。车路协同以后,越来越多的车辆联上了网,车与车之间就能够实现实时交互,从而提高交通效率,降低事故风险。

        我们离科幻场景还有多远

        自动驾驶是一个系统性工程,除了技术还包含资金成本、政策、法规以及后期运维等多方面的问题。

        其中,成本是绕不开的话题。“当前自动驾驶的成本依然很高。现在每辆车都配备安全员,另外,为了实现自动驾驶还是需要一整个技术团队进行支撑。”王鹏程感慨。

        此外,车辆的改装成本同样不低。据测算,要实现高等级的自动驾驶,改装成本相比普通车辆可能要贵5~6倍。近年来,不少地方的公交公司本就经营困难,更别提花重金采购自动驾驶车辆。

        政策法规则是另一重掣肘。在一般道路上,改装后的自动驾驶车辆是否符合相应的道路安全法规,能否合法上牌上路尚未有定论。

        (上观新闻 2.8 朱凌君)

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