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    自动驾驶技术近年来备受瞩目。由于未来市场巨大，世界主要国家在这一领域展开了激烈竞争。日本政府近日提出了2025年自动驾驶技术4级的目标。就日本自动驾驶发展情况，科技日报记者采访了加拿大约克大学客座教授、卫星定位系统和自动驾驶技术专家刘智星博士。

    记者：能否介绍一下日本最新的自动驾驶政策？

    刘智星：日本政府在3月30日的“未来投资会议”上提出了《自动驾驶相关制度整备大纲》（以下简称《大纲》）。其中最引人注目的是界定了自动驾驶3级（有驾驶员乘坐状态以及有条件的自动驾驶）发生事故时的责任，原则上由车辆所有者承担，即自动驾驶汽车和普通汽车同等对待，企业的责任仅限于汽车系统存在明确缺陷之际。

    为了究明事故原因，《大纲》中要求车辆安装行车记录仪。但是，不同于普通汽车的驾驶是由人做决定当然由人负责任，自动驾驶汽车是由人工智能系统做决定，就存在系统被黑客入侵控制而导致事故的可能，这种情况适用政府的救济制度，由政府进行赔偿。

    在全球自动驾驶技术3级或以上逐渐进入商业化量产的大背景下，日本政府出台此政策，明确事故发生时的责任主体，降低了企业承担过大责任的担忧，为企业加强技术研发投入扫清了障碍，商业化的趋势或将加速，同时也为实现2025年自动驾驶技术4级的目标提供了政策支持。

    记者：日本为保障自动驾驶技术发展出台了哪些举措？

    刘智星：发展自动驾驶技术在日本的科技发展战略中占有重要地位。日本内阁提出“世界最先进IT国家创造宣言”，制定了国家科技发展战略——战略革新创造计划（SIP），汽车自动驾驶技术被选中为对日本社会、经济、产业竞争力有重大影响的重点发展领域之一。政府提供的研发费用2017年为33.2亿日元，2018年约为28亿日元。

    根据2017年5月日本内阁发布的《2017官民ITS构想及路线图》，自动驾驶推进时间表是，2020年左右在高速公路上实现自动驾驶3级，2级以上卡车编队自动走行，以及特定区域内用于配送服务的自动驾驶4级；到2025年在高速公路实现相当于自动驾驶4级以及扩大用于配送服务的自动驾驶4级的走行区域。同时，在2020年的东京奥运会上，推进下一代交通系统（Advanced Rapid Transit）的实用化。

    另一方面，根据战略革新创造计划，日本还确立了和自动驾驶技术关联的五个重点课题——动态地图、HMI（人机界面）、信息安全、减少行人事故、下一代都市交通进行研究开发以及实证实验，并围绕四个方面推进自动驾驶技术。一是以大规模实证实验为轴进行研究开发：2017年投入22.53亿日元；二是产业化、商业模式的构筑：2017年投入2.44亿日元；三是地方上的展开，产业、科研单位、政府部门的携手：2017年投入3.8亿日元；四是国际联手推进标准化制定：2017年投入1.16亿日元。

    记者：目前日本及欧美各国自动驾驶技术发展程度如何？

    刘智星：日本政府主导的自动驾驶技术项目已经进入大规模实证实验阶段。SIP自动驾驶系统从2017年3月开始动态地图的实验，在冲绳进行了自动驾驶公交车的路测。此外，在一些区域开展完全无人驾驶的遥控操作实测，以及在新东名高速公路验证了后车有人驾驶的卡车编队走行技术。自动驾驶的最后一公里服务也开始了实证实验。

    日本和国际各大汽车生产商也纷纷明确市场化时间表，加速推进实证实验。丰田宣布2020年自动驾驶2—3级实现量产；日产“在汽车专用道路的复数车道自动驾驶技术”今年进入市场，2020年实现“可应用于十字路口的自动驾驶技术”；本田预定2020年在高速道路上实现自动驾驶3级，之后扩展到一般道路，2025年确立自动驾驶4级技术。奥迪于2017年7月发布了世界首辆搭载自动驾驶3级的量产车（只应用于高速道路上时速60公里以下堵车时）A8；宝马以2021年实现多辆完全自动驾驶车协同动作为目标；谷歌Waymo宣布，截至2017年11月，路测累计超过400万英里；通用今年初已在纽约州开始了自动驾驶4级的测试。

    记者：在国际标准制定方面，日本参与度如何？

    刘智星：在国际合作方面，日本参加了国际汽车安全环境标准制定组织WP29。其中，在“自动驾驶分会”和英国联合担任议长，2017年3月通过了《网络安全指针》，2018年6月通过《指针补充事项要件》。在“自动操舵专家会议”和德国共同担任议长，2017年3月通过《自动走行同一车道时自动方向盘的操作标准》，并于当年10月引入日本国内，2018年3月通过《自动车道变更时自动方向盘的操作标准》。在“自动刹车专家会议”和欧盟共同担任议长，2017年11月开始讨论汽车自动刹车的国际标准。

    链接·自动驾驶关联技术分类

    据刘智星介绍，自动驾驶关联技术大致可分为三类：环境感知、判断决策和车辆控制。当自动驾驶技术向着3级以及更高发展时，需要高精度的环境感知、高智能的环境判断以及高信赖的控制技术。

    环境感知 自动驾驶车辆对环境的感知，主要依靠光学雷达（LIDAR）、摄像头和高精度GNSS等传感器。LIDAR和摄像头测量的都是相对距离，高精度GNSS测量的绝对位置（经度、纬度、高度）是一种有益的补充。

    高精度GNSS可在视线良好地带提供厘米级的绝对位置。如果未来高精度定位芯片量产价格能够控制在1000日元以下，日本正在建设中的准天顶系统由于先行一步采用卫星广播高精度增强信号的方式，可能具有一定优势，从而得到更广泛的应用。

    刘智星说，自动驾驶不仅需要高精度的道路及车道位置信息，还需要道路标识、周边标志建筑物位置等三维位置信息，并在此基础上加入堵车等路况实时信息，形成动态地图。鉴于其重要性，日本以产业革新机构牵头，联合10家汽车生产厂商以及地图制作公司共同出资，成立“动态地图基盘（DMP）株式会社”，进行开发以及式样标准的策定。2018年将提供包括日本国内高速道路、汽车专用道路在内的3万公里三维高精度地图。

    环境判断和路线规划 自动驾驶3级以及以上车辆，在认识环境感知数据时，需要人工智能深度学习技术识别周边车辆和步行者等。同时，通过分析驾驶员和车内乘客的表情、姿势、体征等，监视识别车内状况。根据认识结果进行的判断和路线规划，由于涉及到人身安全，现阶段还是由人工分析之后用程序实现，今后会逐渐导入人工智能判断一些复杂的情况。

    自动控制技术 自动控制系统一旦出现故障，自动驾驶技术3级及以上车辆发生危险的可能性比驾驶员操作的车辆大，所以不但要求控制系统高信赖性，也要求其具有冗长性以及自动防故障（Fail-safe）特性。控制系统自身由于操作复杂，宜采用分散性控制架构，把速度控制模块和方向控制模块分开。