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510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。