当前，我国自动驾驶客车和卡车等已在城市、矿区、港区等场景示范运营，各方积极探索包括单车智能、车路云一体化等在内的自动驾驶发展技术路径。不久前印发的《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》等一系列文件，再度为自动驾驶商业化应用按下“加速键”。在此背景下，应加速明晰自动驾驶发展技术路径，通过规模化试点应用探索形成符合中国国情的技术解决方案。

初步具备应对复杂场景能力

目前，我国建设了17个国家级自动驾驶测试场和示范区，30余个城市开放测试道路超过2.2万公里，智能交通先导应用试点、国家级车联网先导区、“双智”试点等示范工程吸引百余家创新主体参与，全国累计发放自动驾驶测试牌照超过3000张、自动驾驶测试里程超过7000万公里。这有效促进了自动驾驶融合感知、车路交互、高精度时空服务等前沿技术研发，带动了计算平台、激光雷达、智能算法等全产业链的发展，形成了公路运输、城市出行、港口转运等场景自动驾驶解决方案。

可以说，我国自动驾驶汽车产业已初步具备应对复杂场景的技术能力和完整的产业链基础。

近期出台的多项政策文件，首次从国家层面明确自动驾驶汽车作为合法机动车在试点范围内上路通行，允许自动驾驶汽车用于运输经营活动。特别是《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》在动态驾驶任务执行、接管、最小风险策略、人机交互、网络安全和数据安全等方面，明确提出技术要求，并设置了试点暂停与退出环节。这将促使自动驾驶相关企业加速补齐技术短板，比如无保护左转、恶劣天气下的目标精准识别、繁忙路口的自主决策等，以及延伸出的大量极端场景的安全应对，包括车身广告印刷图案、路边行人手持标志牌等。

“车路云一体化”发展提速

根据《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，未来自动驾驶将加速向“车路云一体化”方向发展。在云控基础平台、车路协同应用等建设成果基础上，在路端，将加快规范车路协同信息交互接口要求，支撑构建标准化互联互通体系;打通车机、OBU、RSU数据通信，使路侧信息真正进入车机，为自动驾驶车辆提供安全预警和信息服务等。

在车端，为有效支撑自动驾驶汽车的试点应用，科研团队将研究感知、决策、控制等共性关键技术，建立新的分析设计方法、开发流程，研发新的工具、设备等，从产品架构、研发模式、关键技术、商业模式等方面进行创新。

在场景覆盖度方面，自动驾驶汽车将应用于公路货物运输、城市出行、物流与园区内运输、特定场景作业等各领域，拓展货车编队、准全天候通行、“最后一公里”自主泊车等应用场景，逐步实现应用场景的全覆盖。

在应用深度方面，自动驾驶汽车将在港区、矿区等特定作业领域率先实现规模化应用，应用规模达到千辆级;在城市出行与物流服务领域实现路网级商业化示范运营，不断涌现千辆规模的城市级应用;在园区运输领域实现常态化的商业化运营;在公路运输领域实现高速公路示范应用零的突破，并同步探索跨境运输场景。

打造一批可复制可持续的典型案例

当前，自动驾驶应用规模不够，变现模式仍不清晰，通过准入试点将进一步扩大车辆规模，探索不同的商业和运营模式，有助于验证高价值技术的经济性，形成可复制、可推广的典型案例，促进自动驾驶汽车的规模化应用。

为更好推动自动驾驶汽车推广应用，建议做深需求分析，打造最佳应用，以一个场景或案例为突破口带动新业务发展;建立科学的商业化服务运行机制，结合试点区域特点形成可持续的商业模式，以实践效果反证模式的可行性;打造一批在国内具有标杆意义的车路协同交通基础设施场景，实现特定交通环境下的车路协同自动驾驶规模化示范应用，形成基于车路协同技术的交通管理新范式。

如何防范和控制自动驾驶运输安全风险，是进一步推动自动驾驶开展持续、规模化示范应用，示范运营乃至商业化运营的关键。

针对走在自动驾驶应用前列的商用车领域，尤其是智能重卡体积大、尺寸长、转向时前后轮间存在较大的轮迹差，一方面建议商用车企业加强技术攻关，提升智能重卡超视距感知能力、横纵向控制能力等，降低车辆运行风险;完善提升智能重卡应对复杂场景和高风险场景的功能和决策能力;加强车辆行驶状态、路况状态的监控和调度，更好保障行车安全。另一方面，建议商用车企业重点梳理有别于传统车辆运输的新的安全风险，形成自动驾驶运输安全风险问题清单，并提出相应的防控措施，从源头避免自动驾驶运输安全风险。

（本文作者系交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任）

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