郭敏

一、當前的未來交通技術(shù)發(fā)展概況

總體而言，最近十年間的未來交通技術(shù)呈現(xiàn)出發(fā)展迅速、應用廣泛的趨勢，這里先簡單列舉幾個例子予以說明：C-ITS技術(shù)迅猛發(fā)展，尤其在歐洲，近兩年達成一系列協(xié)議以推動C-ITS（協(xié)同式智能交通系統(tǒng)）發(fā)展，如歐盟易行戰(zhàn)略（2018）和歐盟清潔、網(wǎng)聯(lián)和自動車輛安全規(guī)則（2019）等；DSRC及其他無線通信技術(shù)，如V2V、V2I、V2X等，共同推動了聯(lián)網(wǎng)車輛的日漸成熟；美國高速公路管理局（NHTSA）制定了無人駕駛車輛的五個級別，國際汽車工程師聯(lián)合會（SAE）在此基礎上發(fā)布了更為細化的版本；地圖軟件Waze以眾籌形式提供的定制和實時地圖使地圖可用性大大提高，并降低了地圖制作門檻；打車軟件uber傳達的共享理念，可能使運輸行業(yè)的閑置資源得到有效利用；交通管理中心（TMC）、應急平臺（新一代911系統(tǒng)）成為公共服務的支撐。自20世紀90年代至今，全美共建成93個交通管理中心（TMC），并與新一代911系統(tǒng)共同支撐了未來交通技術(shù)的發(fā)展。

具體說來，無人駕駛技術(shù)、C-ITS與聯(lián)網(wǎng)車輛、MaaS技術(shù)、自動駕駛地圖是目前頗具發(fā)展前景、較有代表性的幾項未來交通技術(shù)。下面分別敘述這幾項交通技術(shù)的發(fā)展情況。

1.無人駕駛技術(shù)

2014年1月，Induct Technology公司推出了世界上第一款智能、全電動無人駕駛汽車Navia（見圖1），適用于步行街、工廠園區(qū)、機場、主題公園、商業(yè)綜合體、大學等場合。Navia時速12.5mph（約20.1km/h），最多可搭載8名乘客，已基本達到美國高速公路管理局（NHTSA）無人駕駛車輛級別表的L4級別。

圖2展示了操控無人駕駛車輛的計算機的發(fā)展歷程。在20世紀80年代時，其體積相當于一輛面包車車廂，非常龐大，經(jīng)過數(shù)十年發(fā)展，體積已變得很小。

圖3是別克研制的無人駕駛車輛工程圖，車內(nèi)裝有很多與地磁通訊和計算機相關(guān)的設備，還處于測試階段，無法工業(yè)化生產(chǎn)；而圖4是美國谷歌公司研制的無人駕駛車輛工程圖，車內(nèi)與計算機相關(guān)的設備已成為一個個單獨系列，已能夠工業(yè)化生產(chǎn)。該設備單價75000美元，價格昂貴。

那么，無人駕駛車輛為什么需要安裝這么多設備呢？因為在行駛時車輛需要通過雷達、攝像頭、計算機和傳感器等形成一個彩色的動態(tài)三維圖，進而識別道路及道路上的車輛、行人、物體等?？梢哉f，無人駕駛車輛上的每一種設備都有其目的所在，設備安裝越多，車輛安全性越高。然而，這些設備的價格都很昂貴，在某種程度上可以說，無人駕駛車輛研發(fā)水平及能否廣泛進入實際應用也受制于科研資金投入及其成本。

除了資金問題以外，無人駕駛車輛的發(fā)展還面臨著哪些難題呢？

“場景難題”。人們在任何一個時段都可能乘車出行，而即便是同一路段，在不同時段的場景也不相同，因此無人駕駛車輛需要應對各種各樣的不同場景。目前這一難題尚未得到完全解決，例如美國谷歌公司研發(fā)的Waymo雖然已行駛1000萬英里，但也只能應付部分場景（見圖5）。

“誤讀難題”。例如，國外曾有這樣一個實驗：人們在停止標志上貼了一些其他圖案，無人駕駛車輛的傳感器在識別這塊標志時將其誤認為限速標志（見圖6）。換句話說，只要簡單地把一些圖案貼在路面標志上，就可形成對無人駕駛車輛的“攻擊”，使其誤讀。此外，無人駕駛車輛連接網(wǎng)絡后很可能遭到惡意攻擊。

“選擇難題”（Ethical dilemma）。例如，當貨物從貨車上掉下來后，后方來不及采取制動的駕駛?cè)诵枰鞒鲞x擇：是直接撞向貨物，還是撞向左右兩側(cè)的車輛？每種選擇都會產(chǎn)生相應的后果。對人類而言，可以每種選擇的后果并基于此做出選擇，且要為之負責。然而，對于無人駕駛車輛而言，只有開發(fā)人員事先設定好此類情況下的選擇程序時才能做出選擇。那么，誰又有權(quán)力為無人駕駛車輛預先決定該如何選擇呢？沒有人。因為這一選擇直接關(guān)系到駕駛?cè)思八说纳来嫱?。截止目前，這個“選擇難題”尚未得到解決。

盡管面臨著這么多難題，還是有很多涉足無人駕駛車輛的汽車廠商宣布將在2020或2021年制造出“真正”的無人駕駛車輛（見圖7）。值得注意的是，其中還沒有我國汽車廠商的官宣。個人認為，汽車廠商是推動未來交通發(fā)展的重要力量，因此，我國若想在未來交通領域有所作為，一定要讓大量汽車廠商參與進來，作必要的技術(shù)支撐。

縱觀從20世紀60年代至今的無人駕駛技術(shù)發(fā)展歷程，可能已完成了90%的工作，預計再過一二十年，就能完成99%、甚至99.9999%的工作。然而，剩下的0.0001%工作什么時候能夠完成？很難預測。

2. C-ITS技術(shù)與聯(lián)網(wǎng)車輛

從圖8中可以看到，C-ITS技術(shù)里應用的DSRC技術(shù)的優(yōu)勢在于時延比較短，只有0.0002秒，比5G的數(shù)據(jù)傳輸速度還快，5G的速度指標是在0.001秒以內(nèi)即可。

為什么大家都很注重時延問題呢？從圖8右側(cè)的表格可以看到，能夠預先做出防止碰撞反應的時間是0.02秒，因為在高速公路上以正常速度行駛的車輛在0.02秒大概只能行駛不到一米的距離，如此設置可以給到提前反應的時間。應用到C-ITS里的所有通訊方式都必須滿足時延0.02秒的要求。實際上這個延遲要求還會提高，目前一般認為要低于0.01秒。

目前，C-ITS技術(shù)在世界上發(fā)展到了什么程度呢？

2013年6月，荷蘭、德國與奧地利政府簽署協(xié)議，正式啟動C-ITS Corridor建設計劃，為鹿特丹-法蘭克福-維也納道路提供2項服務，即道路障礙警示（Roadworks Warning， RWW）與偵測車輛數(shù)據(jù)收集（Probe Vehicle Data， PVD）（見圖9）。

2022年，歐盟將開始在一些發(fā)達地區(qū)的道路上設置作業(yè)區(qū)，用以告知聯(lián)網(wǎng)車輛限速情況等信息，車輛根據(jù)這些信息進行相應操作。例如，當一輛車途經(jīng)一條限速為130公里/小時的道路時，其最高速度只能達到限速值且無法繼續(xù)加速。2014年11月，歐盟協(xié)同智能運輸系統(tǒng)部署平臺（The Platform for the Deployment of Cooperative Intelligent Transport Systems）成立，分10個工作小組探討了技術(shù)議題，依據(jù)社會效益、技術(shù)成熟程度，界定了Day1服務（短期）可發(fā)展項目和Day1.5服務可發(fā)展項目（見圖10）。

美國組織了“2045年交通挑戰(zhàn)賽”（Beyond Traffic 2045-Smart City Challenge），希望將自動化、開放數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、機器學習、聯(lián)網(wǎng)車輛、需求反應式機動能力等不同技術(shù)都匯流于智能城市，徹底改變城市交通運輸狀況，顯著提高各種交通方式的安全性和機動性，同時降低運輸成本和對環(huán)境的不良影響，其實質(zhì)就是通過對城市交通運輸方式的改良讓城市變得更美好。

我們的鄰國日本也在這方面做了不少工作，例如，它在道路上設置了1600個ITS點。日本在2000年時就到達較高的技術(shù)水平，其研發(fā)的MIX導航系統(tǒng)能夠精確定位每一輛車并進行實時指揮，但其問題在于很多系統(tǒng)的技術(shù)標準僅適用于日本國內(nèi)，無法與國際接軌。

3. MaaS技術(shù)

MaaS技術(shù)，即“易行打包技術(shù)”，也是當下比較熱門的一項交通技術(shù)?，F(xiàn)在經(jīng)常會將其翻譯成“出行即服務”，但筆者認為這一翻譯攪渾了這項技術(shù)的含義，是錯誤的。出行什么不是服務呢，從古人坐馬車開始就一直是服務。MaaS技術(shù)的含義并非在于客戶的出行需求，而是在于出行過程的便捷，在于一鍵搞定途中所有換乘和支付。

為什么要稱之為“打包”呢？其實MaaS技術(shù)要做的就是把各個公司提供的各種數(shù)據(jù)、服務以及客戶的種種需求都打包在一起。比如，某人每個工作日的活動安排如下：早上送孩子上學，然后去上班，下班后從父母家接孩子回家。那他在工作日的出行就會產(chǎn)生相應的需求或問題：如果開車出行，到了學校在哪停車，到了單位在哪停車，到了父母家又在哪停車；如果不是駕車出行，則需要乘坐通往目的地的公共交通工具，而易行打包技術(shù)的目的就是為此提供共享車輛、定制公交等服務，以滿足人們的這些需求。目前，該項技術(shù)已在英國的West Midlands和芬蘭的赫爾辛基得到逐步應用。如圖11所示，易行打包技術(shù)源于歐洲，最初于1996年提出，2014年成為了一項專門技術(shù)并開始付諸實踐。

英國根據(jù)面向的不同人群，以及面向不同公共政策等維度，整理了易行打包技術(shù)能夠做的事情，具體可分為MaaS提供商、數(shù)據(jù)提供商和運輸服務提供商等多個層面，把這些零散數(shù)據(jù)和服務整合起來，從而為目標客戶提供定制服務（見圖12）。易行打包技術(shù)的定制服務較為靈活，可以根據(jù)客戶每日不同需求進行調(diào)整。目前，我國一些公司實際上已具備提供易行打包技術(shù)的相應服務的能力。

4. 自動駕駛地圖

自動駕駛地圖，也有人稱之為高清地圖，有些人僅僅把自動駕駛地圖理解為高清地圖，即精度達到厘米級別的地圖，但實際上，自動駕駛地圖雖與高清地圖有相同之處，但還是有一些特殊的需求。

圖13是Lyft對自動駕駛地圖的定義，將其分為基礎層、幾何層、語義層、先驗層和實時層五層。其中，幾何層是通過雷達掃描道路情況，構(gòu)建三維圖；語義層用以傳達諸如路面標線寬度等具體信息；先驗層提供信號燈周期、停車位情況等信息；實時層負責處理數(shù)據(jù)的實時傳輸交互。

二、我國未來的交通發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

1. 未來的交通發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)

圖14是聯(lián)合國對我國城市人口增長的預測。據(jù)預測，2050年我國城市人口將達到近10億。城市人口的大量增長可以提高社會效率，但同時也會帶來如擁堵、安全等交通問題。未來，我們面臨的問題就是如何才能讓市民們生活得更加舒適？

據(jù)預測，到2025年，我國鐵路網(wǎng)規(guī)模將達到17.5萬公里左右，其中高速鐵路3.8萬公里左右；至2020年，我國城市軌道交通規(guī)劃總里程將超過8500公里（不含有軌電車和市域軌道）；我國未來的道路總里程將會超過600萬公里。這些資產(chǎn)或者設施不僅面臨著能否盈利的問題，還會面臨能否持續(xù)運營的問題，因為其在未來一定需要進行必要的維修，這會耗費大量資金。美國在這方面考慮的較為周到，在一些法案中著重探討了如何分配資金使老舊設施能夠持續(xù)運營。此外，未來還會面臨如何消除擁堵、怎樣降低交通事故死亡率等問題。

2. 如何應對挑戰(zhàn)

在平臺方面，應逐步形成類似于美國新一代911系統(tǒng)這樣的平臺，并使其切實發(fā)揮作用，這是一項公共服務的基礎工作；在無人駕駛技術(shù)方面，要讓無人駕駛車輛行駛到足夠的里程數(shù)，沒有足夠的實測，無人駕駛車輛的研究是沒法起步的，因為對無人駕駛車輛的研究需要足夠的里程數(shù)和在足夠場景下的測試作為基礎；

在地圖應用方面，我國的地圖應用程序已達到了一定水平，在使用體驗上比谷歌地圖還要好，下一步需要研究如何保護海量用戶數(shù)據(jù)隱私的問題；

在C-ITS方面，前景并不算悲觀，因為我國一些企業(yè)已在C-V2X和5G領域進行了布局；

在MaaS技術(shù)方面，很多流行的手機APP的提供商已掌握了眾多用戶信息，也擁有足夠的資金，都具備了發(fā)展該技術(shù)的條件。

關(guān)于未來交通技術(shù)的發(fā)展方向，在筆者看來，未來交通技術(shù)就是發(fā)展?jié)M足人的基本需求的可持續(xù)交通，建立安全、清潔和能負擔得起（例如，運營公共交通服務的公司能否負擔得起公共交通的成本）的交通運輸。