王鹏 腾讯研究院资深专家
得益于人工智能技术的爆发，自动驾驶汽车作为一种特殊的具身智能和机器人，也迎来了一轮技术和应用进展。随着马斯克承诺的无人驾驶出租车落地时刻的渐进，相关概念股暴涨的同时，早已开始自动驾驶出租车商用实验的武汉，也成为了万众瞩目的“全球无人出租车第一城”。然而，在网红主播们和乘客们一边调侃“傻萝卜”跑得慢，一边觉得价格“真香”、没烟味、空调自由的同时，数万出租车司机却在呼吁抵制，甚至有人破坏车辆。
对于自动驾驶这一新生事物的普及，几年前大家都还觉得遥遥无期。但这一次，恐怕是真的需要认真思考了。我们的城市、市民甚至城市规划和交通领域的专业人员，对此大都还没有做好准备。这两天，在很多微信群里看到不少问题和讨论，大都是相关领域专业人员在发问。这里简单整理一些个人思考，大多针对中远期的未来城市目标，基于专业研究中的技术理性推演和适当想象，难免偏颇，仅供参考，望有启发。至于近期的一些社会问题和具体的技术路径，暂不过多讨论。
1.自动驾驶安全么？
安全是所有问题的基础。自动驾驶可以普及的基本前提，就是比人开车更靠谱。这是有明确的定量证据的。因疲劳、分心或醉酒等造成的人为错误，是交通事故的主要原因。而自动驾驶依靠各种高精度传感器和算法，出错的几率趋近于零。即使硬件或者算法出错，也会通过多重冗余设计避免单点故障风险。至于说被黑客攻击这些风险，是普遍存在于所有数字化系统中的，我们能做的只是通过更好的技术手段和更高的安全标准来防范。
当然，极个别的Corner Case的确无法通过路测和模拟驾驶穷举，这些情况包括但不限于恶劣天气、非常复杂的城市环境、非预期的人类行为等。基于大模型的端到端神经网络算法一定程度上改善了这一问题，但与人类混合驾驶、共享路权，仍然是最大的风险。
腾讯研究院×帝都绘《未来城市说明书》
2.那么混合驾驶的风险
什么时候能解决呢？
限制人类驾驶员上路，减少行人干扰自动驾驶车辆，是比较理想的解决方案。当然，这需要非常复杂的道路系统形态和管理手段调整配合。在高速行驶状态，相当于现在的高速路、快速路等场景，自动驾驶应独享路权，至少是独享车道。因为大规模自动驾驶情况下，车辆会首尾相连高速编队，前后左右都只留极小的空隙，以大大节约道路空间。这种状态人类驾驶员是根本无法参与的。类似在高度自动化的流水线中，人类只能监督无法参与具体工作。那热爱驾驶的人怎么办？还有赛道嘛。
但在最后几公里的末端道路，自动驾驶车辆会降低速度，与行人和慢行系统友好相处，或者直接替换为慢行交通工具和步行。这一进化过程需要城市规划的创造性想象，大幅降低高等级道路比例、密度和面积，省下的空间用来腾挪变成慢行系统和绿地系统。
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3.为什么自动驾驶车里
可以没有安全员了？
自动驾驶测试在早期阶段通常需要安全员，直接在车内监控车辆运行，并在紧急情况下接管车辆，以防止潜在的事故。但为什么几乎一夜之间，安全员就不再是标配了呢？
除了法规的松绑，其实主要的变化还是接管需求越来越少，安全员职责从随时准备接管到偶尔的干预脱困。比如窄路会车、路口博弈、被切入等场景时，自动驾驶往往会显得比较笨，不管的话可能会原地踌躇很久。这时并不需要一人一车配备安全员，而是大都转为远程辅助和接管。基于低时延的 5G 网络，安全员可以同时基于动态调度管理多个车辆（按现行法规，每人最多可以远程监管3台车），并与乘客进行必要的交流。另一个潜台词是，在紧急时刻，机器决策已经远比人靠谱。云代驾安全员是自动驾驶取代司机后产生的一个新的职业。
4.自动驾驶普及之后，还会堵车么？
这个问题更加复杂，因为堵车并不仅关系交通系统，而是整个城市功能分区、职住空间分配规则的结果。有种常见的说法，自动驾驶提高了车辆和道路的运行效率，所以会缓解堵车，但如果不堵车了，大家又会买更多的车，重新造成拥堵。这其实是现代城市交通的基本悖论，但在自动驾驶时代未必成立。
我们所谓的未来城市，并不是源自自动驾驶一个独立的技术，而是基于整个人工智能、具身智能带来的产业革命的完整影响。人们的工作方式、通勤行为都会是完全不同的。在疫情期间，本以为遥不可及的数字游民、混合办公等形式已经司空见惯，基于会议软件甚至 XR 技术的远程在场体验更加成熟之后，上下班通勤也许都是比较特别的行为了。所以这件事不确定因素还是太多，我们还无法判断。
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5.我们还要买车么，
私家车不是可以自己拉活挣钱么？
好，我们再回来讨论下买车这件事。自动驾驶出租车的逻辑，其实更像是公交车，而不是私家车。24 小时都在运转，只有充电的时候会去城市边缘，如果是换电，就可以完全无休。除了夜间没有需求的时候去郊区停车，城市里面不再需要停车场。车辆回归了交通运输的属性，只要在需要的时候有车用就好了，而且使用成本会远远小于之前自己保有车辆。
自动驾驶汽车运行成本低，除了共享和复用，以及不需要司机以外，对城市能源系统的贡献和收益也不可忽视。作为移动的储能设备，一个城市的电动车电池加在一起有非常巨大的容量，不但可以通过充放电策略管理，在时间上削峰填谷，还能通过空间调度算法实现空间上的能量转移，不依赖电网而实现能量的时空调度。这本身就是有商业价值的能力，如果有合适的运营调度方案，也许可以实现近零成本用车。
那么私人拥有一辆汽车的意义是什么呢？需要的时候从遥远的郊区叫过来？当然，不考虑成本的话，你当然可以仍然高价持有一块停车场，养一辆豪车自用，也不让他去拉活儿，保证车内的绝对隐私。但这个，就像现在的相机或者说别墅一样，有奢侈品的属性了。
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6.自动驾驶汽车
还会是现在这个样子么？
电动化其实已经很大程度改变了汽车的结构，只是大家还按习惯的样子在设计，比如仍然存在但空着的车头前备箱。而自动驾驶对空间逻辑的改变会更大，而且并不限于车内的空间逻辑。
由于自动驾驶解放了司机，释放了驾驶位，很大概率也没有前后和倒车的概念。车的移动和机械属性被压缩到了底盘里，而空间属性则被进一步放大。
车厢可以理解为一个房子，里面的功能是完全开放的。房车的逻辑有点类似，但房车通常是移动的时候是车，停靠的时候才激活房子的属性。自动驾驶汽车则在移动的时候可以承载各种空间功能。电影院、咖啡厅、教室、酒店、餐厅、理发店等功能，都可以在移动中实现。路上的时间不再是消极等待的。除了家人可以一起在路上做很多事情，像拼车一样，你也可以约陌生人提供各种专业服务，当然也许很快就要变成通用机器人服务。注意不要想做一些不合法的事情，毕竟车上会有摄像头（至于能不能付费关闭就不好说了）。
如果车子变成了移动的功能空间，那么它停下来是不是就变成了我们通常理解的房子？这就需要更开放的想象力了。其实一百多年前的城市里还没有什么公路、功能分区，汽车、电梯、工业化等出现之后，建筑师和规划师们才发明了我们的现代城市，才有了《雅典宪章》。如果房子都能移动和改变性质，如果道路的功能不再是连接不同功能的土地，那整个建筑和城市的建造和规划逻辑都会完全颠覆。
腾讯研究院×帝都绘《未来城市说明书》
7.国内自动驾驶技术靠谱么？
够用了。目前国内主流的自动驾驶技术仍然是规则穷举+高精地图路线，比起特斯拉RSD存在代差，但与waymo水平相当，所以也谈不上很落后。由于有激光雷达等更多的传感器支持，安全性其实是不差的，感受上通常只是没有那么流畅，操作显得笨一点、不太会变通。而且正是因为技术有差距，我们才更需要鼓励自动驾驶企业在复杂实际道路上测试，获取更多训练数据，减少与同行的差距。
再说一下之前比较热门的车路协同，旨在通过车辆与路侧设备（如交通信号灯、路侧传感器、监控摄像头等）之间的通信，提高道路安全、效率和用户体验。用路侧传感器实现超视距感知，降低单车感知成本，成本不低，但是比较符合国内的基础设施投资逻辑。随着传感器成本的快速下降，以及算法水平的快速提升，车路协同的必要性似乎是下降了不少。
其实，车路协同在某些复杂和特定的交通场景下仍然具有重要价值，尤其是对于提高整体交通系统效率和安全性方面。随着自动驾驶占比快速提升，编队行驶、协同避障等场景将会大幅提升全网运行效率，这是单车智能无法实现的。当然，完全分布式的车联网和算法也是有可能实现的，这也许就要看特斯拉和马斯克的想法了。
自动驾驶带来的冲击，其实只是技术变革背景下“人-机-环境”关系变革挑战的一个缩影。对于未来，有太多的不确定性。新技术和社会与环境适配，是技术落地的前提，需要对场景的创造性想象。比如自动驾驶汽车直接放到为人类驾驶设计的道路上，就像当年汽车跑在马车路上，要限制到比人还慢的速度。因此，我们提出了未来城市概念，以及“人、机、环友好”理念。在我们和帝都绘一起创作的《未来城市说明书》（请在微信读书阅读）中，相信你可以获得更多启发。另外，腾讯研究院联合腾讯Robotics X实验室、腾讯基建、清华大学未来实验室、清华大学无障碍发展研究院和帝都绘、机器人大讲堂编制完成的《人机友好空间探索》在7月8日研究院主办的AI&Society论坛发布。在研究中，我们建议打造人-机-环友好体系，让机器人和环境更好的“双向奔赴“，最终目标是推动更好地为人服务。
AIGC 技术的发展，让每个普通人都能表达自己对未来的思考，所以我们正在进行一项未来城市 AI 设计创意大赛，每个人甚至小朋友都可以参加。欢迎你对未来自动驾驶技术场景的想象，也包括对能源、机器人等所有新技术未来场景的建构，也许能在腾讯的新总部实现。
8.“新的司机、快递、外卖骑手”
在哪里？
技术总会向更加安全和经济的方式演进，与其讨论如何限制发展，倒不如更多去思考新的模式和机会。因为基础设施等因素，自动驾驶大比例替换司机还需要相当长的时间。当然，社会救济、技术伦理等也是需要整个社会去积极思考和讨论的。
新的技术产生新的就业岗位不是必然发生的，前提是教育和培训系统有足够快的响应速度。我们已经看到云代驾这种岗位已经出现，而且在舒服的房间里取代狭窄的车内，甚至帮人脱离了矿山、井下等危险环境，这无疑是非常正面的案例。
