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路面上每三分鐘就有一輛無人車駛過，市民打到的網約車，很可能是無人駕駛車；忙著接單、賓士在路上的外賣送餐員，不是騎手，而是會說話的無人配送車……上述場景並非出自科幻電影，正真實出現在嘉定新城的智慧交通系統示範線。
汽車智慧化浪潮撲面而來，也帶來很多新問題。讓駕駛員能安心“鬆開”手中的方向盤，到底是不是智慧駕駛的終極目標？自動駕駛是否會帶來新的安全挑戰，如何更好應對？
在不少學者看來，網際網路與汽車行業的深度碰撞，包括AI演算法、自動駕駛技術發展等，都開啟了人們對智慧交通的壯闊想象。不過，更聰明的汽車、更智慧的交通系統，始終離不開“人”這把標尺——讓人更安全地出行，是基本旨歸。
從馬車到汽車，在智慧角度談不上“進化”？
從馬車到汽車，交通工具的“進化”固然是技術進步的有力佐證。但換個角度思考，也有問題待解：過去，車伕趕馬車尚可以打瞌睡，因為“老馬識途”；而汽車駕駛員連一秒鐘的小差都開不得。有統計資料表明，人為因素在交通事故成因中佔80%。
“從這個角度來看，從馬車到汽車，一定程度上是落伍的。”同濟大學智慧型新能源汽車協同創新中心主任餘卓平就此分享他對智慧駕駛發展前景的思考：隨著新一輪科技革命和產業革命，汽車產業出現了“電動化、智慧化、共享化”相互賦能、系統變革的大潮。
那麼，智慧駕駛的新一輪目標是什麼？餘卓平的回答很形象：就是給汽車“長眼睛、裝大腦、裝手腳”！
然而，要讓汽車更“聰明”，可不光只是汽車自己的事兒。“單車智慧難以覆蓋全道路路況和全氣候環境。在動態環境下，一輛車想要準確識別周邊的駕駛行為，同時進行預測，也有相當的侷限性。如果依託AI自主學習，可能需要連續駕駛400年！”按照餘卓平的觀點，未來，智慧駕駛的實現，將以建立車、路、雲一體的智慧聯網數字交通系統為前提。
5G、6G通訊技術和物聯網發展，都將為路和車之間快速即時通訊做好技術鋪墊。“未來，路是數字化的路，車是數字化的車，而‘交警’則要在天上。”餘卓平說。
汽車需求量上漲交通安全問題凸顯，魚與熊掌如何兼得
汽車智慧化深度發展，僅僅是為“解放”駕駛員嗎？在不少專家看來，這只是“順便為之”，更重要的意義在於提高駕駛安全、提高出行效率、減少駕駛時間並降低汙染排放。
“大量的惡性交通事故發生在極限狀態下。全國每年大約新增2500萬到2700萬新手駕駛員，他們應對複雜環境、特殊場景以及極限場景的駕駛技能，如果僅從現實的馬路上獲得，一旦出現問題，就是關乎生命的交通事故。”正是在這樣的啟發下，同濟大學建築設計研究院汽車運動與安全研究中心主任姚啟明和團隊組建了上海市智慧交通安全駕駛工程技術研究中心，專門開展駕駛人安全駕駛訓練體系的研究。該體系從複雜環境、特殊環境、極限環境三個維度構建安全駕駛行為訓練場景庫，提高駕駛員應對事故的反應，為無人駕駛技術提供極限狀態下的資料支援。
另一個不爭的事實是，道路安全從根本上說，與車有關。“路面上的車越多，安全挑戰就越大。”按照餘卓平分析，我國汽車需求還遠未達到“天花板”。有統計顯示，預計2030年我國汽車市場年產銷規模會突破4000萬輛。人均保有量方面，美國每1000人中有近800人有汽車，日本近600人，我國目前為200人左右。橫向比對來看，國內汽車數量仍將增長。
一方面是汽車需求量的上漲，一方面是日趨重視的交通安全問題——魚與熊掌究竟該如何兼得？多位專家達成共識：道路交通是由人、車、路和環境構成的複雜系統，要保證行車安全，減少交通事故發生，必須協調交通系統中的各個要素，提高道路交通系統的整體和諧性。其中，一個重要方面便在於以人為本的道路規劃設計。
“更為安全的環境，需要以構建更智慧的道路系統、打造更以人為本的路網結構為支撐。”同濟大學鐵道與城市軌道交通研究院院長、國家磁浮交通工程技術研究中心主任陳小鴻建議，可透過提升路網和交叉口密度、賦予綠色交通方式更優先的路權等，從客觀上減少道路衝突。“我們期待道路交通安全問題，始於車的智慧化，也會終於車與路的智慧化。”
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