全球各大商用汽车制造商和IT巨头Google公司均在开展无人驾驶汽车（自动驾驶汽车）这项颠覆性技术研发，美、德、英、法、日、韩等国政府也竞相发力，将无人驾驶汽车作国家创新战略的研发优先重点之一。有人预测全自动驾驶汽车将在10～15年内大规模商用，有人认为这一时间会更早。最近，美国著名智库兰德公司就此发表研究报告，分析了促进自动驾驶汽车技术发展、使其社会利益最大化应注意的重要问题。（此文原于2014年载于中国科学技术信息研究所内刊《科技参考》，由刘润生编译）

一、自动驾驶汽车技术的效益

传统驾驶方式不仅使驾驶者承担燃料、折旧、保险等成本，还会给他人造成巨大的外部成本，每1万英里的外部成本达1300美元。自动驾驶汽车技术有望从根本上改变交通。公共政策制定者正在参与其发展，因为它有可能带来巨大的公共利益。

1．挽救生命。自动驾驶汽车可显著减少撞车次数。据美国公路安全保险协会估计，如果所有汽车具有前方碰撞预警、车道偏离预警、车侧（盲区）安全影像辅助和自适应前灯照明功能，可以预防近三分之一的撞车事故和死亡。美国2011年交通死亡人数达3.2万人。进一步的自动化预计将挽救更多生命，因为全自动驾驶汽车将会显著减少人为失误。

2．改善行动能力。当前，有许多人由于身体失能或过于年轻而不能开车。自动驾驶汽车将会增加这些人群的行动能力，从而会增加他们的社交、健康、就业机会和幸福。

3．降低拥堵成本。自动驾驶汽车技术还将会大幅减少交通拥堵成本，因为自动驾驶汽车的乘坐者在汽车自动驾驶时可以做其他事情。由此减少的驾驶成本也许会导致汽车的总行驶里程增加。不过，由于汽车操作更高效，因撞车耽搁的时间减少，自动驾驶汽车技术也可能使道路交通流量增加。

4．降低能耗和排放。过去20年里，汽车车重增加，一部分是为了满足更严格的碰撞测试标准。如果撞车事故极度稀少，就有可能使车身轻量化，并减少能耗。其他方面的效率提高还会进一步降低能耗。能够自动行驶到续加燃料区域的更轻、更高效的汽车还能够促进其他替代动力系统，例如电动汽车和无尾气排放的氢燃料电池汽车的发展。

5．提高土地利用率。全自动驾驶汽车可接送市中心的乘客，并自动停至周边的停车区域。拼车合乘项目还可以降低汽车拥有率。无论是哪一种情况，都只需要更少的停车场，并有更多的空间可用于改善建筑环境。据估计，在美国41个大城市的中央商业区，31%的空间用于停放车辆。

二、自动驾驶汽车技术发展现状

自动驾驶汽车技术研究已有数十年历史。经过过去15年先由大学后由产业界的努力，这项技术已经接近就绪，已经进入商业开发阶段。全球各大汽车制造商均在开展自动驾驶汽车研究。截至2013年3月，仅美国谷歌公司的自动驾驶汽车就已经在公路上行驶超过50万英里，没发生一次撞车。这些汽车配备了训练有素的操作员，他们在路况十分复杂时接手驾驶操作。

从技术上讲，自动驾驶汽车采用了“感知—规划—行动”的设计思路，这是诸多机器人系统的基础。一整套车载传感器（包括激光雷达、无线电雷达、超声波距离传感器和红外线传感器）和摄像头（计算机视觉系统）收集外界数据以及汽车与外部环境的关系。这些传感器相互补充，相互弥补各自缺点。软件算法解释数据，数据用于规划汽车行动——行车路线、速度和变道。这些规划然后转化为向汽车控制系统发出的命令——转向、变速或刹车。自动驾驶技术还应当平稳地弱化传感故障，避免重大事故。例如，当自动驾驶系统某部分在繁忙的交通中失灵时，须有稳健的备份系统，这样即便发生失灵，车辆也能实施机动，实现安全停车。

但是，在自动驾驶技术实现极度可靠之前，研究人员和汽车制造商还必须解决一些棘手的问题。

1．外界感知。最大的挑战之一就是让汽车感知动态、复杂的周围世界，包括交通基础设施、其他车辆、行人、骑车人、交通工作者和野生动物。传感系统虽然可以比人眼收集更多数据，但是它不太擅长把数据转化为对环境的清晰认识。解释传感数据仍然是开发超可靠自动驾驶汽车面临的最大难题，仍然是一项根本性的科研挑战。全球定位系统和惯性导航系统可用于定位，但这些系统在特殊条件下还不够精确。

2．环境挑战。与道路材料一样，地区不同，天气和地形差异也很大。一辆能在平坦地带轻松自动驾驶的车辆可能会在险峻、多雪的道路或拥堵的城市街道遇到麻烦。

3．传感器失灵检测。由于电力失灵、物理损伤或老化，传感器会失灵。能够检测内部零件失效的内部传感和算法对于自动驾驶汽车至关重要。这并非易事。未能提供数据的传感器易于检测，但是要检测到偶尔发送错误数据的传感器却难得多。

4．汽车通信。在自动驾驶汽车发展中，信息通信将发挥重要作用。与周围汽车和基础设施进行通信，可以使自动驾驶汽车发现危险情况和交通拥堵。但是，这项技术可能需要昂贵的基础设施投资。例如，每个交通信号灯都可能需要配备无线电装置，使之能向汽车发送信息。

5．网络安全。随着汽车日益计算机化、网络化，汽车在计算机病毒和网络攻击面前更加脆弱。尽管对这些安全风险的认识还不深，但是这些安全风险会存在于汽车的所有通信途径，包括从Wi-Fi通信、蜂窝移动通信到专用短程通信系统。要保持可靠，系统必须有能力检测失灵和破坏，并安全地采取行动。

6．成本。目前，还不清楚哪组传感器是最佳的功能和价格组合，尤其当汽车功能级别达到完全自动驾驶时。虽然目前汽车制造商和其他机构对自动驾驶汽车感兴趣，但最终它有可能因成本过高而难以广泛普及。若没有充分的需求，边际成本将难以因规模经济效应和网络效应而降低，这项技术可能会凋零。这个问题已经使汽车自动化的某些早期努力遭受厄运。

由于这些挑战，第一批商用自动驾驶汽车可能采用“共同驾驶”的操作理念，即汽车在限定速度、特定道路、特定天气等某些条件下自动行驶，驾驶者在这些情况之外接手驾驶操作。但是，这种操作理念并非没有风险。主要挑战是如何让驾驶者快速安全地接手驾驶操作，因为在自动驾驶时，驾驶者可能会分散注意力，例如驾驶者可能在看电影、收发电子邮件、甚至睡觉。

三、对政策制定者的建议

在快速发展的时代，政策制定者需要作出明智决策。实现自动驾驶汽车益处的关键挑战在于许多益处使公众受益，而非自动驾驶汽车的购买者：每年减少死亡人数1万人将是社会福祉的巨大改善，但这未必会激发个人支付额外的汽车成本。政策制定者可能会考虑通过补贴及税收制度促进公共与私人利益的平衡。但是，这些措施将需要更加准确的技术成本和收益信息。这样的信息是与更多的研究和技术开发联系在一起的。

第一，避免过早监管。对于公益性技术，可能需要通过补贴和税收政策促进其发展。完全依赖自由市场，可能不会使社会福祉最大化，甚至会导致市场失灵。但是，目前自动驾驶技术还没有成熟到需要考虑这些政策的地步。激进的政策制定可能弊大于利。以美国为例，如果更多的州制定规章制度引导技术发展，可能会导致各州之间的规定大相径庭，不相兼容，进而增加技术成本，使技术不经济。因此，随着自动驾驶技术趋于成熟，立法者需要与保险公司、制造商和消费者团体紧密合作，因时制宜制定标准和法规。另一个未来需要政策干预的问题是责任划分。对于驾驶者和保险公司来说，撞车事故数量减少和保费降低会促进自动驾驶技术的采用。但是，随着汽车具备更多的原先由驾驶者承担责任的功能，汽车制造商会担心它们将对撞车负责。这种对产品责任增加的担心会制约自动驾驶技术的开发和推出。

第二，修订有关分心驾驶的法律。立法者应当开始考虑修订这方面的法律，以适应自动驾驶汽车技术的发展。以美国为例，如果各州法律大相径庭，那将阻碍具有自动驾驶和车用资讯娱乐功能的标准系统的开发。换言之，在应用自动驾驶技术时，至少在某些情况下，应当允许分心驾驶。

第三，理清数据所有权并解决稳私问题。自动驾驶汽车会产生大量关于位置、汽车功能和使用情况的数据，并且几乎肯定会共享这些数据。这会产生极大的稳私问题。例如，汽车制造商能够向营销商或汽车保险商出售此类数据么？法律诉讼中可以披露此类数据么？

第四，对比自动驾驶汽车和普通驾驶员的驾驶表现。最后，应当根据自动驾驶汽车和普通驾驶员的驾驶表现对比结果制定相关法规和责任规定。如果自动驾驶汽车优于普通驾驶员，那么政策制定者的指导原则应当是允许推出自动驾驶汽车，而不是采取自动驾驶汽车在推出前要达到近乎完美的立场。