姚丹亚:L3人机共驾最大难点是预留多少接管时间

版权声明：本文版权为网易汽车所有，转载请注明出处。

网易汽车8月24日报道 8月22日，由中国电动汽车百人会主办的第三届全球智能汽车前沿峰会（GIV2020）召开。本届论坛主题是“提速汽车智能化 打造产业新引擎”，会议期间清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚接受了包括网易汽车在内媒体专访。

伴随5G通讯技术的发展和普及，车路协同成为实现自动驾驶和智能交通的一条重要路径，这项技术可实现人、车、路之间动态实时信息交互、融合甚至主动控制，以上帝视角实现人车路的有效协同，保证交通安全和高效通行。

清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚

只是车路协同实现过程中需要面临诸多挑战和难点，姚丹亚认为，交通发展不应该脱离本性，即把人和货物安全高效地的运到目的地。以5G为代表的通讯技术可以将被动安全、主动安全和通讯技术结合起来，构成协同安全，最终利用车路协同解决道路通行的效率个和安全问题。但车路协同的推广应用需要各方协同，更需要政府牵头投资更多的基础设施才行，道路的智能化改造一定需要政府的投入。

当前国内各地政府对于智慧交通示范区的推进节奏正在加快，国内也出现了数十家自动驾驶测试区，各地也根据自身情况出台了针对性的法规，但也涉及到无人驾驶测试能否互认的现实问题。

姚丹亚表示，自动驾驶正处在发展阶段，各地的政策目前没必要先行统一，大家可以先各自走着，等达成共识后再统一起来。

车路协同主要涉及车载系统、路侧系统和通信平台三部分。

车载系统负责车载端的多传感器数据融合和处理，保证车辆在各种复杂的情况下安全行驶。路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算。

通信平台则负责提供车、路以及人之间的信息实时传输，通过低延时、高可靠、快速接入的网络，保障车端与路侧端的信息实时交互。

谈及车路协同下自动驾驶应用技术难点时，姚丹亚表示，自动驾驶最重要的技术之一是高精定位。但他认为高精度是一个很模糊的词。无人驾驶定位要到厘米级，才能解决碰撞安全和控制问题，并且装车后还要克服成本和快速定位的挑战。

“当前，无论卫星定位、环境视觉定位，还是加上导航的组合定位，都没有彻底解决成本和速度的问题。各种定位方式都有一定的局限性，不能同时满足环境适应性、可靠性和鲁棒性要求。”

关于业界软件定义汽车和架构定义汽车的争论，姚丹亚认为两者并不矛盾。

“软件定义是IT和信息技术的概念，软件定义的前提必须要有硬件支持，如果硬件架构上没有匹配对应的传感器，软件定义就是一句空话。”

“硬件要有一个很好的架构，软件定义才有实际意义，二者是这样一个关系，不矛盾。”

此外，业界对L3级自动驾驶存在的必要性始终存有争议，姚丹亚认为L3级人机共驾最大的难点在于“为接管预留的时间有多久”。

“这个接管时间是10秒钟、1分钟还是3分钟？如果要求3秒钟接管，实际上驾驶员是不能分心去干别的事。现阶段车辆半分钟自动驾驶还能搞得定，时间太久就做不到了。我个人不站队，我认为接管时间问题解决了，L3就能做，如果一直解决不了，L3就没有办法做。”

姚丹亚最后强调，现阶段推动自动驾驶行业发展，更多的需要先把L1、L2做好，然后把智能网联汽车里的L1和L2做好，只有单车和协同智能一起做好才更有意义。