严新平院士：自动驾驶技术正重塑智能交通未来
严新平院士：自动驾驶技术正重塑智能交通未来
中国工程院院士严新平教授近期指出，智能交通系统正面临三大挑战：人工智能技术水平不足、智能系统可靠性验证亟需完善、法规标准体系亟待构建。他强调，尽管存在诸多挑战，但自动驾驶技术仍将是推动智能交通系统向“智慧绿色、安全高效、融合一体、自主无人”方向发展的重要力量。
自动驾驶技术的应用现状
智能汽车：从驾驶辅助到特定场景应用
目前，智能汽车正处在由“功能汽车”向“智能网联汽车”“自动驾驶汽车”转型的关键阶段。以特斯拉为代表的车企通过OTA（Over The Air）技术实现汽车系统云端升级，而百度Apollo平台则致力于打造开放的智能汽车生态系统。
从技术层面看，自动驾驶系统主要依靠计算机视觉、激光雷达、毫米波雷达等传感器获取环境信息，通过信息融合和智能决策规划实现安全高效的行驶。然而，受制于技术难题和成本因素，当前大规模量产的智能汽车仍处于L2级及以下的驾驶辅助阶段。
值得注意的是，在一些特定场景中，L3级及以上的自动驾驶技术已开始规模化应用。例如，国内多个港口（如上海港、青岛港等）已引入自动驾驶集装箱运输系统。在采矿业，卡特彼勒、小松等国际巨头已进入商用阶段，国内企业如三一重工、徐工也在积极推进矿区自动驾驶应用。
智能船舶：从辅助驾驶到远程遥控
智能船舶作为未来航运的重要载体，其发展需要突破感知、认知、决策等多个维度的关键技术。武汉理工大学提出的“航行脑”系统，旨在通过人工智能实现船舶的自主驾控。该系统由感知、认知、决策和执行等功能空间组成，将逐步推动传统船舶驾驶向增强驾驶、辅助驾驶、远程驾驶、自主驾驶等不同功能阶段演进。
目前，智能船舶仍处于辅助驾驶阶段。日本、欧盟等发达国家和地区在船岸协同领域进行了积极探索。例如，日本国土交通省的拖轮远程驾驶项目通过传感器和摄像设备实现航行态势监测，比利时SEAFAR驳船远程驾驶项目则融合多源信息进行协同感知。我国的“筋斗云0号”和“智飞号”项目也取得了重要进展。
自动驾驶技术面临的挑战
技术层面：核心难题待突破
自动驾驶技术的核心挑战在于感知、融合、决策、规划和控制等多个方面。要实现理想中的自动驾驶，系统需要像熟练的人类驾驶员一样，对车辆运动及环境变化做出准确判断并实时调整。然而，当前的技术水平仍难以完全满足这一要求。
法规层面：标准体系亟待完善
自动驾驶技术的大规模应用需要完善的法规标准体系支撑。目前，面向智能车船系统的法规标准体系尚不健全，这在一定程度上制约了技术的商业化进程。
可靠性：系统验证不足
智能系统的可靠性验证是另一个亟待解决的问题。自动驾驶系统的安全性直接关系到人员生命财产安全，因此，必须建立完善的系统验证机制，确保技术的可靠性和稳定性。
未来展望：迈向“零死亡、零排放、碳中和”
严新平院士指出，智能交通的终极目标是实现“零死亡、零排放、碳中和”。自动驾驶技术将在这一进程中发挥关键作用。通过持续的技术创新和跨行业协作，未来有望突破现有技术瓶颈，完善法规标准体系，提升系统可靠性，最终实现交通系统的全面智能化和自主化。
尽管面临诸多挑战，但自动驾驶技术的发展前景依然广阔。在港口、矿区等特定场景的成功应用已经展现出其巨大的潜力。随着人工智能和大数据等高新技术的不断进步，自动驾驶技术必将在缓解城市交通拥堵、提高道路使用效率、降低交通事故率等方面发挥重要作用，为构建更加安全、高效、绿色的智能交通系统贡献力量。
