中美在无人汽车上的较量将进入短兵相接，9月1日，美国一份有关无人汽车的提案已经送到众议院，并将于本周举行投票，值得我们关注。

由于美国各州对无人驾驶汽车上路的态度各有不同，汽车制造商和科技公司只能依据各州的规定测试其技术和原型车，所有人现在都在等待国会制定全国性法案。

这项提案的重要内容，就是第一年将允许多达25000辆不符合现行自动安全标准的无人驾驶汽车上路。7月份，美国众议院全体下属的委员会一致通过了一项提案，现在只等众议院的投票结果。

几乎同时，同样是在7月份，百度CEO李彦宏坐在无人驾驶车上，从北京五环开往百度AI开发者大会，这段视频在网上火了，但交警也盯上了李彦宏，要调查他涉嫌违法驾驶的问题。

无人驾驶汽车的发展是汽车工业一次新的革命，传统中国汽车产业不如欧美，但在互联网领域中国可与美国齐头并进，由互联网催生的无人驾驶汽车，中美还会有一番较量，而在核心关键技术上，中国无人驾驶汽车需要解决三大问题，才能被交警认可上路。

互联网瞄上无人驾驶 中国汽车业或实现弯道超车

过去几十年来，中国与大众、丰田、本田、福特等几乎大部分海外知名汽车厂商都建立合作关系，大大小小的中外合资工厂遍布全国各地，这种以合资学技术的道路效果并不理想，核心技术依然掌握在外资厂商手上，时至今日，中国本土品牌汽车依然处于明显的弱势。相反，在一些新兴技术领域，如互联网行业，中国反而走在世界前列。

互联网与经济社会的融合正在向汽车工业领域全面渗透，除了谷歌、苹果、百度、阿里等互联网公司正在加速布局智能汽车领域之外，福特、宝马、奔驰、大众等传统汽车厂商也在积极拥抱互联网等信息技术，加速研发自动驾驶技术，以无人驾驶汽车为代表的智能汽车革命正在蓄势待发，许多公司相关产品已经处在了大规模商业化的前夜。

汽车和互联网融合发展催生了无人驾驶汽车，一场汽车新工业革命即将到来，这或为中国汽车产业提供弯道超车的机会。

无人驾驶汽车的发展将对汽车工业产生重要和深远的影响。不仅是汽车发展的技术革命，更会对汽车工业产业结构、组织方式、服务模式、全球布局和竞争格局产生强烈地震效应，推动汽车产业全面升级换代，引发产业组织模式创新，重塑原有区域布局和竞争格局。能否抓住无人驾驶汽车发展机遇，事关我国在新一轮汽车工业革命之中能否实现弯道超车，抢占汽车工业发展主导权。

人工智能拿驾照需要迈过三大坎

为什么互联网在发展多年后瞄上了汽车产业?背后是人工智能等技术发展，加速了无人驾驶汽车产业化。

移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术的发展，为汽车产业实现智能化和无人化发展提供了坚实的技术支撑，万物互联、泛在感知、海量信息、高速计算、智能分析等信息资源和信息能力让汽车有了自我观察、思考、判断和控制能力，环境感知、智能决策、自动控制成为了未来汽车发展的标配。

无人驾驶最为关键的技术，在于提高车辆在行驶过程中对道路情况的全方位感知和反馈控制能力，然而我国目前在这方面存在多项技术薄弱状况，横亘在前方的主要有三大坎。

一是道路场景信息感知和识别能力弱，特别是复杂场景下对道路标识、交通信号、周围物体等感知精准不高，受天气、光照、视角等因素影响较大。

二是信息快速并行处理能力弱，道路环境、交通信号、路径导航、车辆控制等信息智能化协同处理速度慢，难以满足高速驾驶环境下信息处理速度要求。

三是缺乏高精准度数字化控制技术，难以满足道路实际行车环境需求，数字化、软件化、毫秒级、毫米级反馈控制能力有待提高。

此外，汽车行业和互联网融合应用水平低也是一大问题。目前，汽车行业与互联网融合应用主要集中在汽车导航、车内娱乐、远程控制等简单应用，而信息技术与车辆驾驶控制系统本身融合较少。移动互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术在汽车研发设计、生产制造、道路行驶等领域融合程度较低，尤其在车辆驾驶控制、交通状况识别、行车道路规划、行车安全保障等方面，互联网等信息技术应用还处在起步阶段，信息技术对汽车研发设计、驾驶控制等变革创新作用尚未发挥。

三大技术攻关推动无人驾驶上路

对于加强无人驾驶关键技术研究，关键在于提高汽车场景感知、信息处理和反馈控制能力。

一是加强激光测距、近景观察、车载雷达、GPS高精度定位、三维位置感知、位置超声传感、交通标志和信号解析等信息感知技术研究，提高感知精度和灵敏度。二是加强信息快速并行分析处理技术研究，构建汽车场景智能感知分析模型，提高对场景信息的快速分析和识别能力。三是加强高精度控制技术研究，深入推进信息技术与车辆控制系统融合，推进数字化、软件化和网络化控制，提高敏捷控制和精准控制能力。

对于汽车行业和互联网融合应用水平低，要深化互联网等相关信息技术在汽车驾驶控制、车内娱乐、自动导航、行车安全等领域全方位融合应用,才能推动汽车行业和互联网融合发展。

而最终提高中国无人驾驶产业整体竞争力，关键在于加快构建无人驾驶产业生态圈。

要推进统一、开放、标准的车载信息服务平台建设，构建车载信息服务产业生态圈，充分利用众包众创力量做大做强车载信息服务。这需要整合产学研资源，充分利用高等院校、科研院所在雷达探测、模式识别、人工智能、信号处理等方面学科优势，加强无人驾驶场景感知和识别等基础技术攻关研究，提高关键核心技术国内自主可控水平。

最后，还需要推进驾驶控制、车载信息、路径导航、安全保障等全链条汽车信息服务开放式发展，构建无人驾驶技术开放服务平台，降低无人驾驶系统开发成本，提高用户结合车辆和硬件系统构建自动驾驶系统的能力。

    （作者：赛迪智库互联网研究所副所长 陆峰 ）

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