2018年10月15日，由深圳市龍崗區機器人與智能製造產業協會、香港中文大學（深圳）計算機視覺實驗室、香港中文大學（深圳）機器人與智能製造研究院、中國計算機學會青年計算機科技論壇深圳分論壇(以下簡稱YOCSEF)聯合舉辦的“對話未來交通—探索無人駕駛技術”論壇在香港中文大學（深圳）舉辦。億歐作為重要媒體受邀參加。
無人駕駛技術從提出到現階段的發展已接近30年的時間，業內各大企業和高校也在緊鑼密鼓地進行自動駕駛技術的研發，美國谷歌無人駕駛汽車的安全行駛距離已達到48萬公里。而中國BAT巨頭阿里、百度、騰訊自主研發的無人駕駛車也已相繼成功進行測試。
本次交流會上，北京聯合大學機器人學院輪式機器人系主任劉元盛教授和和香港中文大學（深圳）機器人研究院主任研究員陳勇全博士分別就《特定場景下無人駕駛技術的應用》、《自動駕駛的研究現狀和方案分析》兩大主題發表了主題演講。
無人駕駛技術
無人駕駛汽車是室外輪式移動機器人的一種，它依靠人工智能、傳感器、定位系統和導航系統的協同合作，讓計算機在沒有人類主動的操作下，做到自動安全地操作機動車輛，為人類的交通安全和效率帶來全新體驗。
按照美國自動車工程學會（SAE）對自動駕駛的五級分類，第一級至第三級為有人的自動駕駛，或稱為輔助自動駕駛。第四級和第五級為無人自動駕駛，即可將人完全排除在駕駛決策之外，其中第四級為有限場景、第五級為無限場景下的無人駕駛。顯然，第四級和第五級是真正意義上的無人駕駛。而無人駕駛的演進，是一個人類逐步交出操控權、提高安全係數的過程。
在自動駕駛研究領域，國外的車企、科技公司、高校早就搶先一步進入市場，如特斯拉、谷歌、Uber、AMU、Apple、MIT等。美國牢牢佔據了第一梯隊。日韓兩國緊隨其後，歐洲對無人駕駛則更為謹慎。我國傳統的車企、通訊企業、互聯網企業，也在加緊自動駕駛技術和新能源汽車的研發。
目前我國正處於研發L4高度自動化的階段，自去年12月國內首個自動駕駛路測新規頒佈後，百度、阿里、騰訊用了不足10個月的時間，分別拿下北京、深圳、杭州的首張自動駕駛測試牌照。
在交流會現場，劉元盛從無人駕駛技術的發展歷程、現階段各國對無人駕駛的法律法規要求等方面解讀了自動駕駛技術發展歷程及現狀，以及解剖了無人駕駛技術的困境和發展方向。
總的來說，無人駕駛設計了感知、定位、規劃、控制和線控五個方面。劉元盛表示，無人技術技術方面通過各類傳感器的融合技術，感知車的位置、姿態、周邊障礙物信息等進行感知系統，再通過處理器和算法以及由感知技術得到的周邊信息進行決策，並通過制動控制進行控制。
無人駕駛的困境
儘管眾多國家都紛紛投入到無人駕駛的研究中，但是離無人駕駛的真正上路或許還有一段很長的路要走。
在交流會現場，陳勇全表示無人駕駛當前面臨的問題有三大方面：
在硬件方面，傳感器感知系統尚未完全驗證，整車傳感器價格偏高；
在軟件方面，無法應對複雜交通和突發交通狀況，不能在所有的場景下做出重要的決策；
在法律方面，當前的法律法規還不健全，對自動駕駛的管控還未解決。
昂貴與精準的抉擇
據法國權威市場分析機構 Yole Développement的統計，無人駕駛主要通過攝像頭（長距攝像頭、環繞攝像頭和立體攝像頭）和雷達（超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達）實現感知的。但是不同的傳感器受限於其物理狀態，各有利弊。
激光雷達的優勢在於其探測範圍更廣，探測精度更高，但是對於雨霧的穿透能力受到限制，對於黑色物體的反射率亦有限；毫米波雷達穿透力強，但探測距離受到頻段損耗的直接制約並且對周邊所有障礙物無法進行精準的建模。
目前，以機器視覺能力為主的解決方案成本更容易被市場接受。但是隻要有逆光、灰塵等不利因素影響，風中飛舞的塑料袋可能被系統誤認為是障礙物，無法進行精準的建模。採用當前精準測距但是價格高昂的激光雷達，無人車的整體研發成本將大大增加，而市場上更小型更低成本的純固態激光雷達還未能見到成熟產品。
軟件技術是瓶頸之一
無人駕駛汽車理論上或許是可實現的，但是對其軟件程序的穩定性和邏輯完美程度提出了近乎嚴苛的要求。
由於交通系統容量難以確定，汽車駕駛過程中每個場景複雜多變，在高速行駛中稍有差錯就有付出生命代價的可能，所以要求無人駕駛在遇到不熟悉或突發場景時都能夠主動地做出正確的判斷和操作。
當前汽車的ADAS系統不斷地收集、分析數據，以及作出判斷的過程是複雜而緩慢的，機器視覺還需要提升計算能力和感知能力。所以單從“生命安全”角度去了解背後的技術措施，就可以預測到軟件技術必定是瓶頸之一。
法律法規
實際上，劉元盛與陳勇全均提及到無人駕駛的法律法規問題。劉元盛介紹：世界各國均出臺了一系列法律法規：美國從州政府到聯邦政府均已出臺了一系列自動駕駛政策;2018年，德國政府推出了關於自動駕駛技術的首套道德倫理標準，成為了世界上首個實施此類措施的政府；新加坡於2014年就發佈了《新加坡自動駕駛車輛對策》，並於2017修訂《道路交通法》允許在公共道路上測試自動駕駛汽車……
目前國內無人駕駛汽車測試仍然要配備駕駛員，而且駕駛員需要專門的“自動駕駛汽車”駕駛證。現階段我國對於無人駕駛問題的法律法條，依然處於研究狀態，而且在全世界都是一個難題。
陳勇全表示，無人駕駛的發展需要車企、交通部門等多方面的產業支撐和政策配合。在某些細分場景，如高級輔助駕駛、園區或港口，無人駕駛預計比較容易落地。
小結
雖然，劉元盛和陳勇全一致認為無人駕駛真正上路或許要到20年、30年後才能實現，但是目前業界推進有限場景下的無人駕駛有其重要的意義。因為這是走向無人駕駛的必經之路。
現階段無人駕駛可以在人才培養、園區旅遊、區域接駁、快速公交、安全巡邏、礦區作業、智慧農業等多個領域開展初期應用。
劉元盛是北京聯合大學機器人學院輪式機器人系主任、碩士研究生導師，同時也是北京市高教學會電子線路研究會理事，北京電子學會教育專業委員會委員，北京市司法鑑定專家（知識產權）。近五年內，他主持了各類型號共40輛無人駕駛車輛的改造和示範運行工作，在國內率先提出低速園區無人駕駛的解決方案以及無人駕駛教學系統方案。
陳勇全任香港中文大學博士後研究員、香港中文大學（深圳）機器人與智能製造研究院常務副院長，主持和參與多項國家自然科學基金、國家發改委、深圳市發改委研究課題。目前主要參與綜合管廊巡檢機器人與智慧管控平臺、物流服務機器人、自動引導AGV、園區物流車、園區自動駕駛電瓶車等項目研究。
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