图为在北京经济技术开发区运营的自动驾驶出租车（新华社/图）
某互联网平台自动驾驶出租车服务，在北京正式投入使用。消费者只需在手机APP上预约，就可以体验高科技的自动驾驶服务。当然，这个自动驾驶，与想象中的还不一样，车里还有安全员，负责监控自动驾驶的车辆，在有问题的时候，随时接管车辆。
自动驾驶，从没有自动化的L0，到完全的、全场景的自动化L5，分为5级。目前的自动驾驶属于L4级，即以激光雷达、高精度地图、中央处理器、智能道路和交通设施为基础的，完全的自动驾驶，驾驶者可以有，也可以没有，但依然需要在特定场景下实现。车内的安全员，是监管要求，而不是技术需求。
自动驾驶汽车上路，这已经不是新鲜事了。今年6月，上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动，滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务，用户可在上海自动驾驶测试路段，免费呼叫自动驾驶车辆进行试乘体验，车上同样有安全员。
自动驾驶技术，一直是当下业界的热门话题。目前，在这个领域，谷歌等互联网厂商，特斯拉等新兴汽车厂商，乃至奥迪、沃尔沃等传统汽车厂商，都在发力深耕。这种努力已初见成效，目前，随着底层技术，大数据的积累和深度学习算法等等的突破，人工智能领域正在爆发式发展。作为其中的一个子领域，以语言识别、图像识别为核心的自动驾驶，正在走入生活。
一方面，我个人觉得，自动驾驶，永远无法像人一样驾驶汽车。机器的自主学习，自主对数据的理解，目前还限定在给定的范围内。目前的机器学习，基于模仿大脑神经的反馈机制，依据历史经验，人类的所有仿生工程学上的成功，取得飞跃，都是在彻底弄清楚生理过程的机制之后，比如，粗浅的模仿鸟的飞翔，可以造出飞行器，但飞机的基础，是空气动力学。现在人类大脑的脑科学的发展程度还远远不够，甚至可以说对大脑的运行过程知之甚少。从这个角度看，人工智能超越人类还为时尚早。
但另一方面，人工智能驾驶，可以做到足够好，好到一个可以接受的安全水平。人类的生产、生活，并不是以安全为最高原则的。人会因为预算，放弃更安全的车辆配置，甚至仅仅为了方便，改用电瓶车，甚至为了享受，牺牲安全去酗酒、抽烟。所以，只要自动驾驶带来的好处大于安全代价，就一定能普及开来。实际上，自动驾驶未必比人类驾驶得差。目前，北京市自动驾驶开放道路上已累计测试200万公里，相当于绕地球赤道跑了50圈，达到了零事故的水平。所以，自动驾驶普及的技术条件，已经初步具备。
如果技术条件是普及商用的推力的话，那么，市场需求，则是巨大的拉动力。
麦肯锡发布的《展望2025决定未来经济的12大颠覆技术》研究报告显示，到2025年，智能汽车预估的潜在经济影响为0.2万亿到1.9万亿美元，位列十二大颠覆技术的第六位。李彦宏曾预测，自动驾驶以车路协同为基础，将能够提升15%-30%的通行效率，从而为GDP贡献2.4%-4.8%的绝对增长。
自动驾驶不仅仅是自动驾驶，它还有可能成为以后的某种流量入口。想象一下，当你的车能自动驾驶了，你要去哪里吃饭、看电影，不说它决定你的选择，起码会影响到你的选择。这就是流量的入口。
所以，在强烈的需求下，即便完全拟人的全自动化不能实现，人类也会退而求其次，在特定的场景下实现L4级别的高度自动化，通过改造道路、交通规则来适应自动驾驶的需求。
社会一旦有技术上的需求,这种需求就会比十所大学更能把科学推向前进。当产业有了实际的好处，这本身就能加快产业的发展。自动驾驶商业化运营，上路行驶，在真实的路况中，接受检验、积累数据，是自动驾驶成熟的重要一环。研发需要资金，深度学习需要数据，所以，只有在市场中投入应用，不断循环，才能获得资金与数据，实现自身研发、升级。自动驾驶从市场获能，再反过来赋能经济，促进经济增长与技术创新。
目前，自动驾驶的商用化普及，还有法律上的问题需要解决。自动驾驶涉及的法律问题很多，但归根到底就一条：出事了，到底谁负责，是车主，还是厂家？从技术上讲，神经网络的负责性决定了很难知道AI是怎么决策的，一步步还原过程，可能需要的成本远大于车祸赔偿。从过错角度看，车主会觉得，我都没驾驶，为什么要我负责？但如果让厂家负责，责任巨大，厂家一套自动驾驶系统的利润，显然无法覆盖赔偿的风险。其实解决方案很简单，那就是自动驾驶每年的服务费。自动驾驶是一个需要外部支持的系统，缴纳服务费，符合通常的商业逻辑。此外，服务费中包括的保险费，可以用来覆盖自动驾驶导致的事故的赔偿。
自动驾驶的商用化普及，还需要对道路进行智能化提升、改造，包括动态交通标示牌、智能化红绿灯系统、车辆行驶线等智能感知系统、道路与车辆的互动智能设施。这需要大规模的投入，某种程度上，兴建基础设施以配合创新，不但符合当下新基建的大方向，也正是中国模式弯道超车的优势所在。
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刘远举
