wow空荡荡的巢穴无人驾驶，也就是自动驾驶，通俗的说是通过人工智能、深度学习，“教”搭载了各种类型传感器的车辆学会驾驶。它和我们人类考级一样也分为各种等级。其中L1到L3属于自动驾驶辅助人类驾驶，达到L4级后，就变成人类辅助的自动驾驶技术，车辆能在特定环境和条件下实现完全自动驾驶，无需人类驾驶员的干预，但仍需在特定区域内运行。。随着技术的发展和测试场景的扩大，自动驾驶技术离我们的生活也越来越近了。

　　总台央视记者 张春玲：我现在乘坐的就是一辆无人驾驶的接驳巴士，从今年三月份开始，在北京城市副中心，这个巴士就穿梭在城市的绿心公园，郝家府地铁站还有三大文化建筑之间，成了乘客们出行一个非常重要的交通工具。

　　这辆自动驾驶汽车是一辆区域运行的自动接驳车辆，行驶里程在2.5公里。由于是为自动驾驶设计的小型巴士，这辆汽车上并没有方向盘和驾驶室，所以车辆的空间很宽敞，车内仅配备了一名安全员，来处理一些紧急情况，还配备了安全按钮，提供多重安全保障。

　　乘客：空间很大，起步和刹车都很平稳，空调也很凉。自动驾驶正在逐渐接近我们的生活，将来我觉得也会越来越多的，法律法规和技术跟上来以后，应该没啥问题。

　　乘客：我以前会担心自动驾驶会撞车、撞树这些情况 ，这次体验完这种担忧也减少了很多。

　　乘客：靠谱，我觉得应该发展这个。因为它是人工智能，现在有些技术可能不太完善，但是科技需要尝试，不断更新，我觉得还是需要继续下去。

　　记者了解到，目前多地都在一定范围内，进行自动驾驶的测试。从自动驾驶小巴、无人接驳车、无人零售车、自动驾驶环卫到干线物流等，应用场景十分丰富。其中，自动驾驶重卡汽车，在一些特定高速路段，正在进行测试工作。

　　总台央视记者 张春玲：这辆重卡汽车就是氢能L4级自动驾驶重卡汽车。今年上半年，我国正式开放了跨越三个省市的自动驾驶干线物流货运的测试场景，接下来我们就将乘坐自动驾驶的重卡汽车去体验一下它上高速公路的感觉。

　　“自动驾驶+氢燃料+北斗定位”三种技术融合创新，让重卡汽车科技感满满。它的测试目的是在京津冀物流运输这个“黄金通道”上，实现点对点的运输需求，达到降本、减碳、增效的目的。

　　总台央视记者 张春玲：像这种弯路，我们的自动驾驶它在算法设计上会怎么来进行控制？

　　北汽福田智能驾驶事业部智驾研究中心副主任 金大鹏：有两方面的设计，一方面从感知和地图方面，我们会对定位进行校准，去识别车辆的曲率。同时从规划控制方面会去做控制的调优，比如说在这种大曲率的弯道的话，会把车速限制在安全的范围之内。同时也会结合前方道路的坡度曲率情况，去进行一些节油算法的设计。

　　总台央视记者 张春玲：目前我们的速度大概是在一个什么样的情况？乘坐在车上并没有觉得生硬，感觉还是非常顺滑的，主要依赖于什么样的一种技术？

　　北汽福田智能驾驶事业部智驾研究中心副主任 金大鹏：一方面是对于感知的优化和其它车辆行为的预测，另外一方面基于车辆的动力学的考量，把车辆的一些动力学参数设计成一个精准的动力学模型，这样我们在车辆的控制方面和规划方面进行调优，就能够实现比较好的表现。

　　北汽福田智能驾驶事业部智驾研究中心副主任 金大鹏：结合我们在干线上面的干线场景的自动驾驶，我们现在应该有几十万公里的实际工况测试里程。同时结合已有的仿真场景库设计，可以实现每天上千公里的测试里程叠加。

　　自动驾驶汽车需要不断学习，要想做到更为精准的预测、分析和判断执行，就需要大量路测数据进行支持。在实际的学习测试过程中，工程师们引入了更为高效和场景化的实验室仿真训练，来提高效率和降低成本。

　　总台央视记者 张春玲：在高速上实现自动驾驶的重卡汽车是如何实现它的智能和安全，接下来就走入智能驾驶的仿真实验室来一探究竟。

　　北汽福田工程研究总院副院长 田俊涛：我们仿真实验室是为了保证自动驾驶系统安全，非常重要的一个实验室，这个实验室本身可以做到驾驶员在环仿真，硬件在环仿真，软件在环仿真，以及模型在环仿真，我们可以做非常多的模拟仿真测试，用来保证整个自动驾驶系统的安全性可靠性。

　　坐上自动驾驶智能训练舱，仿佛进入了一个真实的路测环境。进入自动驾驶模式后，解放了脚和手，记者变身成了一个自动驾驶汽车安全员，随时体验和记录乘坐的舒适度和汽车的各种驾驶反应。

　　为了模拟更为真实的驾驶环境，在驾舱外，还有两名同行的司机，他们会随时驾驶汽车加入虚拟环境中，测试汽车避障等反应。

　　北汽福田工程研究总院副院长 田俊涛：像功能性、安全性、可信性、可用性、体验性，这5个一级维度的指标，还有类似于准确性、稳定性、及时性等这些24项的二级指标，以及60+项的三级指标，用这些指标保证我们整个过程测试的标准化，以及测出来的结果可评价性，用来保证整个系统的稳定性和安全性。

　　除了路测、仿真测试，自动驾驶汽车训练还有一个非常关键的环节是虚拟训练。由真实路测数据和虚拟路测数据共同构成的训练系统，可以24小时不间断训练无人驾驶汽车，让它们更好地应对各种路况和天气条件。还会根据路测中的特殊情况不断迭代数据库，做到实时更新。

　　智能、节能、高效、自动化，是自动驾驶技术发展的目标。但实现自动驾驶并不能仅仅靠一辆车的智能，还需要有更为完善的系统化设计和各种技术的融合。

　　总台央视记者 张春玲：在全球十大港口之一的天津港，有着全球首个全物联网集装箱码头，92台自动驾驶的L4级的小车已经在这里上岗。完成码头里最重要的工作之一装卸。

　　这些无人集卡车不仅能够根据实时情况自主规划路径，还可以通过与云端以及各种设备的互联互通，形成一张厘米级精度的智能运输网络。相比传统码头，它可以在节省8成用工数量的同时，将装卸效率提升超20%。

　　天津港第二集装箱码头公司 副总经理 高延辉：在码头场景下，我们实际上是一个上下系统配合的作业方案。上部系统就是智能水平运输系统，它来负责指挥和调度全场九十几辆车辆的高效运转。并且把我们的作业任务发布出去，保证能够按时按准确的顺序完成作业。我们还在车端布置了无人驾驶系统，上下系统的配合，实现了在空间下对码头高效的作业。

　　现代港口就像一座微缩版城市，空间复杂、设施繁多，对效率和安全的要求极高。通常，当一辆船舶靠岸后，自动驾驶集卡车需要按指令，驶入岸桥边上的指定位置，随后，小车要与吊具精准配合，将集装箱转移到车架上。

　　装好集装箱后，小车便会绕进迷宫般的堆场，将集装箱“交”给轨道桥，再回到岸边排队等候新任务。要让这一套流程流畅运转，仅靠小车自身的定位和规划能力是远远不够的，还需要它与岸桥、轨道桥、其他小车等周边设备进行上百次指令交互，而支撑这个复杂系统运转的“智慧中枢”就是600米外的智控中心。

　　华为中国政企业务副总裁 郭振兴：我们跟天津港联合孵化了行业的人工智能大模型，通过人工智能大模型和求解器，我们可以实时优化海上船舶的调度，同时通过人工智能大模型的算法，可以提升集装箱堆垛的效率。

　　高速网络可以实现20公里范围内，时延不到一毫秒，对控制中心工作的塔吊工人来说，和现场操作并没有任何感知差别。自动驾驶技术、物联网、高效网络充分融合的解决方案，让天津港这个百年老码头焕发出新活力，也展示了一个高度自动化、数智化的未来。

　　天津港为我们呈现了一个比较极致的智能场景。今年1月，五部门联合印发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》，提出建设智能化路侧基础设施等九个方面的工作重点，什么是车路云一体化，聪明的车搭配上智慧的路，又能为我们的交通带来哪些变化呢？

　　在国家职能网联汽车创新中心太和桥园区，记者看到了这个智能路侧系统，它由激光雷达、智能摄像头、毫米波雷达、路侧计算单元和网联通信系统组成，可以识别道路交通的参与者、交通事件，进行边缘计算以及车路云之间的通讯。

　　国家智能网联汽车创新中心工程师 潘永健：感知系统识别之后将数据传输到边缘计算系统，将感知的结果输出成结构化数据，传到通信系统，通信系统将系统感知到的信息发送到车辆，支撑智能网联汽车做一个更宏观的规划和决策。

　　三种传感器的融合，可以实现200米范围内的高精度感知，识别精度可以达到0.2米。车与车、车与路、车与云的互联互通，信息共享，是智能网联汽车的另一大优势。

　　国家智能网联汽车创新中心高级技术经理 张相雨：这个是我们未来智能网联汽车一个通用性的底盘，前面有激光雷达、毫米波雷达这些传感器以及中间的域控制器以及智能的执行器。其中，与现在车区别最大的就是一个“OBU”，它相当于车的路由器，不管是远程通信，还是近程通信，都是通过它来向外去发送的。

　　专家指出，发展智能网联汽车，真正实现可用可信的车路云一体化应用，依然有很多障碍需要破除。需要智能化道路基础设施、信息通信基础设施、高精地图平台、信息安全平台等多个主体，形成全链路数字化闭环。

　　国家智能网联汽车创新中心副主任 袁宇：目前车路和车云之间的互联互通，是我们国家智能网联汽车发展的一个痛点，急需要进行技术突破。各地方在试点城市建设过程中，也吸取了过去碎片化的和不能够联网的能力，不能够互联互通的局部的缺陷，正在朝着整体的全国一盘棋的思想来推动建设。因此需要在五部委的领导下，我们一起去研究适合中国的智能网联汽车的架构技术，同时研究中国智能网联汽车一体化技术发展的标准体系建设，来指导各地方的城市试点城市的建设。

　　今年7月，工信部公布车路云一体化首批试点城市，20个城市（联合体）入选，标志着“车路云一体化”进入规模化落地发展的新阶段。