从春节开始，每天都有一辆憨态可掬的黄色无人小车行驶在天津新城市中心广场，对周围区域喷洒消毒液。而除了消毒，在这次疫情中，低速无人车还承担了发放消毒液和给社区配送捐赠蔬菜的任务。

　　无人自动消毒车、无人低速配送车、无人巡逻车、无人售卖车……在大量需要减少人与人近距离接触的环境中，一支无人车大军承担了多面手的角色。近日，国家发改委等11部委联合印发《智能汽车创新发展战略》，以推进智能汽车创新发展。应用场景的增多，为无人驾驶特别是低速无人驾驶的爆发打开了巨大的想象空间。

　　低速无人车为何能率先应用

　　“这些应用都属于技术比较成熟的低速无人驾驶，”中汽中心数据资源中心管理部项目经理李川鹏透露，所谓“低速”是指时速5—10公里，这个速度对现有传感器、算法都相对比较适用，无人车几乎可以应对行驶中出现的任何情况。“低速无人驾驶落地的场景是健全的，但是如果把无人车放到高速复杂场景里，即使是三四十迈，在复杂的工况下，也会涉及到很多技术难题。”  

　　“低速和高速看似只是速度的变化，其实涉及的技术问题可不少。”李川鹏进一步解释：“自动驾驶技术涉及三个方面：一是感知，车辆去感知道路的环境，感知就需要硬件，比如说雷达(形成周围的点云)、摄像头(反馈影像)、惯导(地理位置坐标)，也需要各个硬件的软件和算法；二是决策，相当于电脑的CPU，计算单元通过算法把采集到的数据加以计算，这是无人驾驶最核心的，无人驾驶能否迅速做出响应，很大程度取决于芯片性能和计算能力；三是控制，通过指令让车辆启动、加速、停车等等，传统车辆是机械式的，现在很多车辆通过电子信号去精准控制，涉及信号模拟和转换技术，车辆本身也需要做适配。”

　　低速无人驾驶在上述三方面技术上更加成熟。感知方面，由于速度低，采集的信息更加密集；决策方面，决策时间可以稍长一些，反应可以慢一点；控制方面，也可以做到实时响应。高速行驶时车开得很快，感知难度加大，决策时间也非常短，硬件软件都需要提升。

　　需跨过这些障碍才能真正上路

　　虽然此次低速无人驾驶小车的应用场景增多，但也是小范围的使用。李川鹏提示：“速度并不是无人驾驶能否落地的决定因素。比如高速公路，虽然要求车速快，但是场景简单，完全可以实现道路的智能化，和汽车互联互通，可能比一般城市道路都要简单。”

　　场景越简单，无人驾驶技术也越容易落地一些。比如天津港集装箱码头就已经在应用无人驾驶技术，场地周围没有行人干扰，路径也是固定的，在A点B点之间往复行驶，算法需要判断的情况比较少。但是真实的路面上，车辆、行人、动物、天气因素、路边环境、障碍物等太过于复杂，未来需要无人驾驶各方面继续调优，还需要大量的复杂环境训练优化算法。“如果说未来无人驾驶汽车真正实现应用，最先落地的肯定是码头、机场这些环境相对简单的场景。”李川鹏说。

　　目前国内很多公司都很重视无人驾驶测试，国家划定一些开放的道路，发放牌照，让无人驾驶车辆在实际道路上进行测试。进行测试时，每辆车都会配备一名安全员。李川鹏解释：“测试也是学习的过程。安全员一旦踩刹车，人工干预了，车辆就会记录下来，供后台团队分析：为什么没有判断出来危险？障碍物尺寸太小？还是某个雷达有盲区？还是决策失误了？或者没有执行指令？把真实的路面上发现的问题反馈回来。”

　　“无人驾驶技术落地还有很长的路要走，需要大量的测试，跑的越长，遇到的情况越多，稳定性就会越好，采集的样本数量就会越多，算法越来越优化和完善。”李川鹏说。

　　同时，无人驾驶的安全问题也是其落地前必须要解决的。在智能网联时代，汽车车载系统越来越精密复杂，连接方式由孤立个体转为系统群体，黑客可以远程对车辆实施攻击，提升监测并防御信息安全风险的能力显得尤为重要。

　　此外，《智能汽车创新发展战略》中提到的六大建设任务，其中之一就是构建全面高效的智能汽车网络安全体系，强调相关机构需通过完善安全管理联动机制和提升网络安全防护能力，加强数据安全监督管理，建设智能汽车网络安全态势感知平台等。随着相关标准的落地出台及行业重视程度的普遍提高，信息安全也将成为智能汽车的“标配”。

　　未来单一和简单场景将最先落地