标准法规、基础设施制约着自动驾驶汽车实现商业化

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“自动驾驶汽车标准法律问题的研究处于起步阶段。”在2018未来交通峰会“驶向未来”主题汽车论坛上，北京市安理律师事务所汽车和人工智能法律业务负责人、智联出行研究院自动驾驶汽车法律中心主任何姗姗表示：“尽快着手现有标准法律法规的审查，针对不同层级做全盘考量，按照商用车、园区、停车位等场景的优先级，做出相应的安排。”


随着智能化、网联化的趋势高涨以及5G等技术的完善，一场以自动驾驶为主题的全球竞赛正在展开。除了不断升级优化技术水平以外，业内也认识到，要尽快探索出一条商业化落地的发展模式。然而，在实现商业化的过程中，标准法规、基础设施等基础问题仍制约着自动驾驶汽车真正落地。以标准法规为例，目前我国已有9个城市颁布了自动驾驶汽车测试的相关规范，但是示范区或地方政府可开放的测试路段资源有限，尤其是高速公路尚未开放，而高速公路场景对于商用车实现自动驾驶商业化有着重要意义。
立法研究的几点建议
据了解，自动驾驶涉及的法规种类主要有6大类，分别为交通类、出行安全类、通信类、测绘类、标准等，涉及法律法规的相关文件主要有25个。回顾世界各国自动驾驶立法之路，大致经历几个阶段。第一是形成智库，开展讨论和研究；第二是确立技术路线；第三是政策引导，投资支持；第四是开放路测，积累经验；第五是调整和出台有关车辆的安全标准；第六是开展立法活动，出台法律法规。
据何珊珊介绍，目前我国处于第四阶段，并且由于我国制定了智能化、网联化的战略发展路径，这一技术路线与当前具有代表性的美国和德国有不同之处，因此中国在自动驾驶立法上将面对不同的问题和挑战，立法侧重点、方向和对具体法律问题的处理也将有所不同。
今年4月，工信部、公安部、交通部三部委联合印发《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》。该《管理规范》对测试主体、测试驾驶人、测试车辆等提出要求，明确省、市级政府相关主管部门可自主选择测试路段、受理车辆申请和发放测试号牌。这意味着，无人驾驶汽车有望在更多开放道路测试。
论坛现场，何珊珊提出，标准法规修订一般需要两年时间，企业不能坐等标准法规出台，应采取一些方法，如在封闭园区或安全性能较高的场景里提前模拟高速公路场景做测试。
对此，她提出了几点建议：一是针对测绘提出更新的监管思路；二是保险产品需要结合自动驾驶技术特点重新划分；三是加强数据安全和个人信息保护；四是修订相关法律法规中关于驾驶员行为的义务和责任；五是积水标准也做相应修订。
基础设施“三步走”
与标准法规一样，基础设施的推广程度对自动驾驶汽车实现商业化具有重要影响。车辆必须对所处的驾驶环境进行精准感知，才能有效确保驾驶的安全性与可靠性。而这种感知能力依靠的不仅仅是车身搭载的传感器，还有底层系统——高精地图的支撑。
前不久，凯迪拉克发布智能驾驶系统Super Cruise，该系统基于高速公路场景和量产化产品开发，幸运地是，Super Cruise成为全球该领域的首例。而这正得益于高德地图提供的高精度地图数据，通过将车辆传感器识别的各类静态地物与高德高精地图上记录的物体进行比对，车辆能够确定在道路上的精确位置和姿态，从而大大提高安全性。凭借与凯迪拉克的合作，高德成为目前行业内唯一拥有高精地图商业化经验的地图厂商。


“高德是目前国内唯一拥有高精地图商业化经验的地图厂商，未来高德将基于高精地图、高精定位以及高德交通大脑的能力，为汽车合作伙伴提供精准、实时、多元的高精地图数据和高精定位服务，助力自动驾驶商业化进程。”高德汽车总裁韦东表示。
结合高德经验，高德地图定位产品总监张天毅提出了高精地图技术发展的三个阶段：
第一阶段是高精数据，其核心是建立能够满足商业化需求，实现高精地图数据采集和更新的流水线。据了解，目前，作为国内最早进行高精度地图数据采集和技术研发的企业之一，高德不但在高精地图采集总里程、精度和采集设备专业性等方面居于国内领先地位，更依托高德大数据平台、阿里云计算平台，以及阿里巴巴丰富的生态资源，建立了完整的高精地图自动化采集更新发布流程。
第二阶段是融合定位，重点是利用高精地图数据及环境信息，实现基于差分和高精惯导、航位推算等手段的高精绝对定位能力，以及基于视觉识别、点云匹配等手段的高精相对定位能力。实际上，高德与千寻的合作，就是实现融合定位的关键一步。据了解，通过“天音计划”，千寻目前新敷设的基础设施，包括覆盖全国2200多个基准站和全球120个基准站，再配合千寻算法，服务范围（实时厘米级）已经覆盖全国中东部18个省市，西部除无人区外，其他地域基本覆盖。
“相比前两个阶段更多为自动驾驶汽车进行个体赋能，高德高精地图技术发展第三阶段更偏重于全局。”张天毅告诉记者，“第三阶段的关键词是动态信息，重点是在实现了精准定位的基础上，为自动驾驶提供动态、实时的数据服务，比如动态交通信息、智慧红绿灯等交通设施信息、施工等临时或突发信息等。基于这些动态信息，高德的云端交通大脑不仅能实现不同交通参与者的全局最优调度，更能为每个自动驾驶用户带来更舒适、安全的乘坐体验。”