公安部道路交通安全研究中心特约专家  官 阳

其实自动驾驶技术从出现至今已有近百年了，1925年就有人利用无线电技术，遥控车辆行驶；1961美国科学杂志认为下一代人就可以憧憬在开车的时候看报纸。而现实中，1939年美国通用汽车公司在世界博览会上展示了无人驾驶汽车技术模型；1990年代，有些公司厂区已经在使用无人驾驶的区间班车接送工人；1998年一些知名汽车企业已经开始提供自动巡航系统，这些其实都是自动驾驶领域的尝试。既然自动驾驶技术已经发展这么久了，为何到今天还没有被广泛应用呢？这其实是一个更值得思考的问题。

驾驶能力低于驾驶任务需求时易引发交通事故
作为交通安全从业者，在面对自动驾驶这个话题时，首先要考虑在自动驾驶条件下，如何预防交通事故，保障交通安全。事故预防首先要研究车辆为什么会失控发生碰撞。
“任务需求与能力接口（Driving Task Demand & Capability Interface）”理论认为车辆从可控制到失去控制再到碰撞要经历一个过程。如图1所示，在车辆可控制和失去控制之间，一方面是驾驶任务需求（D），一方面是驾驶人的能力（C），如果驾驶人的能力优于驾驶任务需求，即C大于D，车辆就是是可控的；反之D大于C，车辆就会失控，失控后就可能发生碰撞。因此，发展人工智能的目的就是想用机器弥补人的能力的不足，甚至是替代人去做一些无法完成的任务，自动驾驶也由此应运而生。

图1：任务需求与能力接口（Driving Task Demand & Capability Interface）理论

驾驶任务主要由控制、指示和导航构成。为了完成这些任务，驾驶人必须关注以下信息：随道路情况变化的路面信息，如交通标志标线；强制停车、禁止转弯等占主导地位的交通规则；其他道路使用者的行为变化，如另一方的减速、并线，超车等；自己驾驶的车辆和他人车辆的特点，如车辆尺寸。另外，驾驶人的注意力还可能会被其他与驾驶任务无关的刺激信息所分散，比如吸引人眼球的风景、路边广告、路边活动等。
自动驾驶车辆的研发也是围绕完成驾驶任务展开的，要保证车辆完成任务和不发生碰撞，保证对车辆的控制能力高于驾驶任务的需求。自动驾驶技术就是在驾驶过程中，以人工智能技术模仿人进行智能化的判断和操作，用更高的质量和效率完成人需要完成和甚至是完成不了的任务。

有效可靠的信息沟通系统有助于减少交通事故
同样，从工程角度看，在自动驾驶条件下减少交通事故的基本途径与人的驾驶控制过程也没有发生变化，那就是需要一个有效和可靠的信息沟通系统，为道路系统内的“所有用路者”的安全移动提供引导信息。
道路信息处理系统由道路使用者和路况一同构成。1970年代初，美国联邦公路管理局局长提出：“如果我们不能始终为机动车驾驶人提供物质保护使之远离危险，我们就必须向其提供足够信息，令其能自己保护自己”。直到今天，自动驾驶技术也是努力向机器提供足够信息，让它自己能“保护”自己，以帮助人们驾驶。那么，无论是驾驶人还是自动驾驶车辆，需要哪些信息呢？一直以来，参照物和路况信息都是完成驾驶任务最基础的要素，也是人们驾驶的基本依据。交通标志标线是道路使用者和道路系统之间实现沟通的最主要途径。要如何帮助人们开好车呢？需要提供更好的信息，持续优化信息质量，保证其视认性，给予恰当的数量和准确的时间点，并提高驾驶人或机器处理道路信息的能力。

共生道路的发展助推自动驾驶技术提升
事实上，不论是现在还是未来，道路基础设施都在自动驾驶技术提升领域起到关键作用。首先，要知道自动驾驶的发展是一个循序渐进的过程，图2中纵轴代表了自动驾驶技术发展过程中车辆控制权的三个阶段——从人力驾驶到辅助驾驶再到真正的自动驾驶，横轴表示车辆所有权的变化。不论哪个阶段，都可以看到需要道路基础设施发挥作用。

图2：未来自动驾驶技术发展阶段

    虽然从人力驾驶到自动驾驶还有很长的路要走，现在有一些有限改变已经在发生，比如以车道偏离警示系统为代表的辅助驾驶系统。据相关统计报告显示，到2023年，欧、美、日地区将有71%的新车增加车道偏离警示系统（见图3）。车道偏离警示系统是通过车辆释放出来的识别信号读取标线来发挥作用的。这种识别是种非接触性识别，依靠机器视觉来实现。

图3 ：辅助驾驶系统的渗透率预测

就我们目前面临的现实任务来说，从帮助人到帮助人和车，支撑未来移动的基础设施需要做的一项最基础工作，就是提高信息的感知能力，形成可以依赖的决策，从而有更安全的驾驶行为。为达成这一目标，还有很多方面需要努力。努力的方向是什么呢？是一种路和车的共生系统（A symbiotic system），即共生道路，它可以服务于各种车辆，而不只是为机器打造。从现在的判断来看，人类驾驶者和智能网联车将在路上共存很多年，因此，为各种“车”提供服务才是关键。比如说为简化驾驶决策过程而努力的工程环境，如使用新技术提高标线在雨天中的可见度。当共生系统优化好后，驾驶能力得到提升，可以大量地减少交通事故、减少延误，提高效率，并可节省更多的开支。而共生系统的优化主要依托道路基础设施的建设与发展，因此，道路基础设施将在自动驾驶技术提升领域起到关键作用。

共生道路如何提高人和机器的路况信息认知能力
相对于自动驾驶，共生道路是一个较新的概念，它是辅助驾驶及为自动驾驶服务的一种基础设施。共生道路（Connected Roads）即互联的道路或机器可以读懂的道路，也可以将其理解为使用各种技术，以供各种技术形态的道路使用者共同使用的一种道路。共生道路可以通过优化车道标线帮助人和机器认知路况信息，通过优化交通标志帮助人和机器读取路况信息等方式为人类服务。
1优化车道标线
车道标线可以拯救生命。据世界卫生组织统计，虽然大部分交通行为发生在白天，但是49%的死亡事故发生在夜间，其中一个主要原因就是夜间可视性较差，车辆难以保持在车道内行驶，冲出车道或跨出车道发生刮蹭，造成事故。此外，还有73%的碰撞事故与气候不良有关（见图4）。而据预测，一个能充分发挥作用的车道偏离警示系统每年可以减少7500起死亡事故。因为它可以读取路面标线，一旦车辆发生横向偏移就会警示驾驶人。

图4：气候不良与夜间可视性差是导致车辆碰撞事故的重要原因

那么，共生道路需要的标线是什么样的呢？是机器跟人都能读，且在各种气侯条件下都可以读到的标线。因此，未来路面标线的关键特征就是提高人和机器视觉的探知能力。具体表现为：
高亮度：即在各种光条件下增加每个像素可以使用到的反射光。浅色路面上的标线，起到建立交通规则，帮助车辆保持行驶在车道，影响驾驶速度等作用。为了便于机器能更清晰地读取这种标线，可以在其两侧增加黑边（见图5）。

图5：在标线两侧增加黑边以便于机器读取

高对比度：即增加在各种光照条件下的标线和路面衬底的对比度。其实就是在各种光照条件下增加每个像素可以使用到的反射光，好让车载照相机和人眼都可以看到的光学效果。提升视觉质量，特别是在夜间，尤其重要。那如何提升呢，就是提高对比度，其实我们夜间拿灯去照东西就是在解决对比度的问题。
湿状态反光光学特性：即增加在夜间和湿状态低光环境里车灯反射光的数量。
平常我们看标线，大多刚涂上去时很亮，但是时间一长就不亮了，主要是因为标线材料中的玻璃珠被压碎后，反光效果变弱。而未来标线的发展趋势是拥有高亮度、高对比度以及湿状态反光光学特性。因此，新技术正尝试在道路标线液体材料中引入一种新型的全天候标线反光元素，它更耐久、耐脏、具有高白度和高反光性，使液态标线也可以提高性能，满足人眼和辅助驾驶系统在各种状态下的识别。
2优化交通标志
共生道路需要的标志同样也是机器跟人都能读取的标志。我们肉眼能看到标志是靠反光，而照相机成像有两种感光方式，一种是感可见光，一种是感不可见光，即依靠红外光读取信息。红外光的最大优势是不太受气候条件干扰，这就是为什么世界上大部分国家读取车牌和用作安全监控的摄像头都是不可见光摄像头。
智慧码，就是确保对路况信息探知和分辨更准确的一种正在探索的解决方案。智慧码的优势可以使人眼和机器的视觉感知能力得以优化。如图6所示，同一块表示前方道路施工的标志牌，左图为肉眼靠反光看到的效果，右图为机器近红外视觉的识别效果。此外，每块标志都有独立身份，其代表的信息可以准确被识别并传递。在能见度不佳，我们肉眼看不清甚至看不到标志牌时，依靠机器识别智慧码便可以准确掌握相关信息。

图6：智慧码标志牌肉眼与机器识别效果对比

在可预见的未来，自动驾驶会越来越近，我们需要的是可以同时服务人和机器的道路，也就是共生道路。了解了自动驾驶和基础设施在未来的发展，便可以做好更多的准备，迎接新技术的到来。