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技术|自动驾驶离我们还有多远( 四 )

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第三 ， 对意外情况的应对 。
人类驾驶员可以根据身体的语言和其他语境的线索来理解交通场景 。 比如 ， 我们开车到了某个区域 ， 突然遇到了交通管制 ， 驾驶员可以通过交警的手势制订自己下一步的行驶计划 。 但是 ， 目前的自动驾驶技术很难去解释这类异常情况 。 此外 ， 还有一种意外遭遇的现象 。 比如 ， 路边有个孩子 ， 他手里拿着一个玩具 ， 突然这个玩具掉到路边 ， 他要去拾起它 。 自动驾驶目前还没有办法将这种意外情况事先编码写入算法当中 。
第四 ， 人与车的自然交互 。
人与自动驾驶汽车有许多自然交互的场景 。 比如 ， 乘客坐到自动驾驶汽车里 ， 要用语言和自动驾驶汽车进行沟通 ， 告诉汽车自己要去哪里；在行驶途中 ， 他会和自动驾驶汽车对话 ， 询问还有多少时间才能到达目的地 ， 等等 。 这种自然的交流 ， 不仅能为乘客提供一种舒适的体验 ， 也是一种安全的认证 。 此外 ， 在未来 ， 人类驾驶员开的车和无人驾驶汽车会共享道路 ， 那时候车与车之间的交互也非常重要 。 因此 ， 人与车的自然交互 ， 还有很多课题需要研究 。
第五 ， 网络安全的保障 。
自动驾驶汽车要通过云端更新它的地图 ， 获取相关数据 ， 因而面临着很大的风险 。 比如 ， 黑客会侵入自动驾驶汽车系统 ， 他可能禁用自动驾驶汽车 ， 也可能在行驶过程中制造交通事故 。 所以 ， 网络安全也是重中之重 。
聪明的车+智慧的路+强大的云
国际汽车工程师协会把汽车智能划分为六级 ， 它们分别是：人工驾驶（L0）、辅助驾驶（L1）、半自动驾驶（L2）、高度自动驾驶（L3）、超高度自动驾驶（L4）和全自动驾驶（L5） 。 目前来看 ， 大多数厂商所谓的自动驾驶汽车仍然处于L2级 ， 也就是半自动驾驶的级别 ， 对于自动驾驶技术还不能过度依赖 。
国务院办公厅2020年10月印发的《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》提出 ， 到2025年 ， 高度自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用 ， 力争经过15年的持续努力 ， 高度自动驾驶汽车实现规模化应用 。
那么 ， 自动驾驶大规模应用 ， 除了自动驾驶汽车本身的技术升级以外 ， 还有哪些配套措施需要落地？
首先 ， 我们需要一种这样的生态——聪明的车+智慧的路+强大的云 ， 才能使自动驾驶技术得到大规模的应用 。 “聪明的车”是要提高车本身的智能水平 ， “智慧的路”是要使车和路能够协同起来 ， “强大的云”则是指城市智能交通系统 ， 这三者需要融为一体 。 在城市道路的路侧要装上大量的传感器 ， 把车和云通过车路协同联系起来 。 此外 ， 车也可以和云建立数据交换 ， 这些数据反过来可以对自动驾驶汽车技术进行改进 。 因此 ， 自动驾驶的发展需要强化基础设施的建设 ， 包括车联网的通信设备、车路协同的设施、云数据计算中心等等 。

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