L4級自動駕駛民用還遠，特定場景先行
當汽車被創造出來，極大方便了人們的出行之後，我們對其又提出了更高的要求，希望它能夠像童話世界中的“魔毯”一樣，只需一個指令就能夠載著我們到達目的地。
隨著科技的日新月異，汽車工程師將人工智慧、視覺計算、鐳射雷達、攝像頭裝置和及精定位系統整合在汽車上，讓其可以不再依賴人類的主動控制，實現自動安全行駛，汽車成為行駛在馬路上的“魔毯”。
從2014年穀歌首次展示其自動駕駛原型車成品到目前為止，市場當中始終沒有出現一臺被銷售的L4級的自動駕駛汽車，這項偉大的設想始終“駛不出”實驗室的大門，停留在測試車階段。2017年李彥巨集在北京五環受到首張自動駕駛罰單，到2018年美國亞利桑那州一名女子被Uber自動駕駛汽車撞傷後不幸身亡，出現全球首例自動駕駛車輛致人死亡的事故，我們不禁思考，自動駕駛到底離我們還有多遠？
就在人們還在為自動駕駛的安全性和商業落地展開激烈辯論之時，自動駕駛就在一些特定場景落地了。
特定場景成為高階自動駕駛著陸的溫床
儘管大家熱衷於研發L4級自動駕駛汽車，但L4級汽車相關的核心零部件大多數還達不到車規級，所以一些特定場景成為大家當前重要瞄準的方向。自動駕駛最先推廣的場景就是礦區，無論是中國還是放眼全球，環境、安全、效率等問題一直制約採礦業的發展，自動駕駛正好能夠解決這些難題。早在2016年，斯堪尼亞旗下的自動駕駛車已經被測試能夠在歐洲的礦區道路執行，可以通過遠端控制車上的自動裝卸功能，行駛的車輛在遇到道路上的障礙物時能夠主動避讓。
利用自動駕駛技術不斷開拓新的商業模式。2018年，沃爾沃宣佈了其首個商用自動駕駛卡車專案落地挪威的Kalk礦井，使用自動駕駛卡車沿著5公里的道路和隧道從礦山運送石灰石到附近的港口，不過沃爾沃並未向礦山出售卡車，而是出售運輸服務。沃爾沃擁有卡車，Brnny Kalk按每噸石灰石付錢，這種新型的合作商業模式，讓被服務方可以減少前期的投資，也利於沃爾沃自動駕駛卡車的後續推廣。
當前，我國也將自動駕駛在特定場景的應用推向了政策層面。2018年12月28日，工業和資訊化部印發了《車聯網（智慧網聯汽車）產業發展行動計劃》（下稱《行動計劃》）。《行動計劃》中提出將加快智慧網聯汽車關鍵核心技術攻關， 並規劃至2020年實現車聯網產業跨行業融合取得突破、高級別自動駕駛特定場景應用、使用者滲透率大幅提高等目標。
在2018年8月8日， 西井科技與西藏珠峰達成戰略合作 ，收穫了首個自動駕駛礦車訂單，雙方合作打造中國礦業首個全域性化人工智慧智慧礦場；2019年1月24日，由北重集團北方股份公司研製的國內首臺110噸NTE120AT自動駕駛電動輪礦車成功下線，預計2019年上半年進入礦山試執行。中國成為繼美國、日本後世界上第三個進入自動駕駛礦車研究領域的國家。而事實上， 上海早已開始推動自動駕駛技術在本市港口等特定場景實現應用，推動卡車、環衛車等車輛率先探索應用自動駕駛技術，在嘉定的部分園區裡已能見到自動駕駛小巴，在洋山深水港港區內已有自動駕駛的卡車。
高階自動駕駛民用路上遭遇兩大難題
當前L2級自動駕駛已經成為各大車企的新量產車型的標配，完全民用的自動駕駛卻遙遙無期。同時，中國人工智慧學會理事長李德毅指出，自動駕駛車的量產舉步維艱，最重要原因在於線控的制動，這是量產自動駕駛的“定時炸彈”。此外，真正的無人駕駛汽車不僅是自動，更應該是自主。目前，技術安全、法律倫理等問題將自動駕駛“圈”在了特殊場景中。
眾所周知，自動駕駛的應用是為了降低交通事故頻率，提升駕駛員安全保障。而自動駕駛汽車發生車禍，給整個自動駕駛領域潑了盆冷水，在今年3月發生的Uber自動駕駛汽車致命車禍事件中，事故後美國國家運輸安全委員會公佈的初步調查結果顯示，自動駕駛汽車在事發前6秒鐘發現了遇難者，但並未停車，原因是緊急剎車已被禁用，雖然在此次事件中不幸的是行人，下次碰上大貨車或者路障的後果就是車毀人亡，當前將自己的性命安全交給汽車，恐怕還沒有多少人這麼有膽量。自動駕駛汽車作為一個集各種智慧技術於一體的複雜機械，任何一個零件或者感測器失效，在沒有人為操作下，一旦發生後果都是致命的， 高階自動駕駛想要實現民用規模推廣，首先需要解決其技術本身問題。
其次就是相關法律倫理問題。隨著自動駕駛汽車的發展，相關法律法規的健全將是亟需解決的一大步。人類的世界有大量的法律來規範其行為舉止，但作用於人類的法律無法限制一個AI系統。
另外，一臺自動駕駛汽車所有者為一個人，但技術服務商是多個的，自動駕駛汽車轉換了人類駕駛員的角色，一旦發生事故，在刑事責任認定就會出現難題，是讓作為機器人的自動駕駛汽車承擔刑事責任還是考慮追究其擁有者或者生產者及技術提供商的的刑事責任呢？
2016年，河北邯鄲一名特斯拉車主在自動駕駛狀態下追尾前方道路清掃車不幸身亡，該案歷經一年多的審理才查明案發時車輛處於自動駕駛狀態，但對於事故責任分配還尚無定論。 因此，自動駕駛想要實現民用商業化落地，相關法律法規的滯後是其一大制約因素。
除了技術、法律法規，還有道路基礎設施、網路等問題都是當前自動駕駛民用商業落地的“攔路虎”。所以，接下來我們會看到更多L4級自動駕駛車輛商業化應用在礦區、碼頭、園區等相對簡單的封閉環境實現商業落地。
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