無人駕駛產業將是我國對美歐日等傳統汽車大國實現變道超車的重要領域。我國無人駕駛產業需求巨大、規模快速增長，但是人才缺口和尚不完善的法律仍是制約產業發展的障礙。無人駕駛產業改變了就業結構，促使我國行政法律制度更加完善的同時，也對人類的身體機能、現有交通秩序和網絡安全等方面提出新的挑戰。

2018年10月18日，世界智能網聯汽車大會在北京召開，將全世界的目光吸引到中國。傳統汽車正在向電動化、智能化和共享化方向發展，我國正在抓住這場技術變革的機會，以便實現對美國、歐洲和日本等傳統汽車制造大國的變道超車。在這個全新的階段，分析我國無人駕駛產業發展現狀和社會影響，促使其朝著健康、快速的道路邁進，具有十分重要的意義。

1.巨大的產業需求

研究顯示，我國每年的擁堵成本占GDP的2%左右[1]。據公安部數據，截至2017年底，我國機動車保有量約3.10億輛，其中汽車約2.17億輛，占比70%；汽車駕駛人達3.42億人。從分布上看，全國有53個城市的汽車保有量超過100萬輛，24個城市汽車保有量超過200萬輛，7個城市超過300萬輛，2018年由于擁堵帶來的經濟損失占城市人口可支配收入的20%。巨大的交通流量加上昂貴的擁堵成本，使得智慧交通成為我國現階段交通治理合理的解決辦法。為此我國計劃在2030年前部署超過3000萬臺無人駕駛汽車，無人駕駛汽車的銷量將從2020年的8000輛/年增長到2035年的950萬輛/年，占所有輕型車銷量的75%[2]。

2.快速增長的產業規模

我國人工智能產業主要集中在無人駕駛、模式識別（圖像識別、語音識別）及智能機器人三大部分，無人駕駛產業占人工智能全部產業規模的30%左右，其增長速度與人工智能全部產業增速保持一致。根據知名市場調研機構Statista的預測，全球人工智能市場規模未來10年將持續保持年均50.7%的速度增長，到2025年，全球市場規模有望達到369億美元。清華大學中國科技政策研究中心公布的《中國人工智能發展報告2018》稱，截至2017年我國人工智能市場規模已達237億元，同比增長67%。

近年來，無人駕駛產業相關公司獲得巨額融資。2017年上半年，全球無人駕駛領域公開融資及并購共32起，涉及金額超過79億元人民幣，其中我國的蔚來汽車和小鵬汽車分別以23億元、22億元分列第一位和第二位。2018年5月，Roadstar.ai以3億美元的估值完成A輪融資，獲1.28億美元注資。3個月后，Pony.ai以接近10億美元的估值完成A輪融資，無人汽車配套的激光雷達環境感知解決方案提供商速騰聚創（RoboSense）也獲得包括阿里巴巴、上汽集團合計超過3億元的戰略投資。大量新鮮資本的注入不僅能夠保證無人駕駛產業的快速發展，也反映出無人駕駛產業具有光明的發展前景。

3.競合的產業生態

目前，我國無人駕駛產業還沒有類似于美國Google、Tesla的處于行業絕對領先位置的巨頭，仍處于“百家爭鳴”的狀態，產業生態的主題是“競爭與合作”。如汽車電子產業聯盟自動駕駛處理器專委會（AEIA）就是在汽車電子產業聯盟指導下，由地平線（horizon.ai）牽頭，黑芝麻科技、中興汽車等機構共同成立的組織。該組織聯合無人駕駛領域產業鏈上下游企業（車企、一級供應商、傳感器企業），組織開展全國產業化自主車載計算平臺的研發工作。近年來，類似的組織正在密集建立，各組織之間的關系也是競爭與合作共存，這種競合的產業生態正是促進無人駕駛產業飛速發展的關鍵。

4.稀缺高層次產業人才

無人駕駛產業的高速發展需要大量高層次產業人才。2017年，教育部、人力資源和社會保障部、工業和信息化部聯合印發的《制造業人才發展規劃指南》顯示，作為十大重點領域之一的節能與新能源汽車人才僅有17萬人，預測到2020年，無人駕駛領域人才需求將達85萬人，2025年達到120萬人，缺口可能高達100萬人。截至2017年6月，全球人工智能企業共2542家，其中美國占比42%，我國占比23%，排名次席。專業人才缺乏已成為限制人工智能技術快速發展的最大因素。目前我國汽車行業技術人員約為50萬人，占比不到15%，對應的發達國家占比都在30%左右，汽車行業整體人才缺口較大，在無人駕駛領域高層次人才的培養及引進上，我國還有很長的路要走。

5.尚不健全的相關法律

我國相關行政立法的不足制約著無人駕駛行業的發展。如《道路交通安全法》和《道路運輸條例》規定，只有在機動車及其駕駛人分別符合“機動車國家安全技術標準”和“國務院公安部門規定的駕駛許可條件”的情況下，才能夠在公共道路上行駛[3]。當前無人駕駛汽車在我國不具有“道路通行權”，相較于國外積極出臺無人駕駛汽車相關法律，我國在無人駕駛領域的法律亟需完善。

6.廣闊的未來前景

2018年7月4日，全球首款L4級自動駕駛巴士“阿波龍”正式量產下線。除了汽車行業外，在無人自行車、無人潛艇和無人飛機等領域都有階段性的成果。隨著5G時代的來臨，超高清精準地圖、交通實時監控和先進駕駛員輔助系統都將成為我國實現對國外變道超車的主要技術手段。大量國內初創公司已經將目光聚焦未來，均勝電子正在開發更高集成度的域控制器，路暢科技先后與騰訊、百度和阿里巴巴等互聯網巨頭達成戰略合作，星網宇達出資2.6億元，希望整合智能無人系統產業鏈。

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社會影響

技術的發展是一把雙刃劍，無人駕駛產業的蓬勃發展，在讓人們享受技術進步成果的同時，也帶來諸多社會影響。

1.智能經濟改變社會就業結構

無人駕駛產業帶動的是高效、綠色的智能經濟，其降低的產業成本往往是傳統經濟中低效的、以犧牲生態環境為前提的部分。如美國圣塔克拉拉大學彼得森教授研究發現，90%的交通事故是駕駛員操作不當造成的，而無人駕駛技術將會減少40%的追尾事故，與此同時，每年死于交通事故的人數大約在130萬人，無人駕駛的普及將來會縮減保險公司成本。

隨著智能經濟的增加，就業結構也將發生明顯變化。2014-2016年，我國就業人員總數由77253萬人增加到77603萬人，但除了第三產業人員增加400萬人以外，第一產業和第二產業就業人數均有下降，在人員構成比例方面，第一產業下降1.8%，第二產業下降1.1%，第三產業上升2.9%[4]。智能經濟短期內對簡單體力及腦力勞動者沖擊較大，因此，必然會產生新的就業需求，如無人駕駛雖減少對司機的需求，但卻亟需車輛生產和維護方面的人員。同時無人駕駛產業也能夠帶動相關產品行業發展，2014年我國車載傳感器達到9515萬只，復合增速22.29%，市場規模128.3億元，復合增速6.81%，市場的高速發展必定會吸引大量優秀人才，進而改變就業結構。

2.亟需加快完善行政法規

在國內，《道路交通安全法》《道路運輸條例》均沒有針對無人駕駛汽車進行完善。在國外，美國內華達州早在2011年就通過了AB511法案，其中規定了無人駕駛汽車的道路行駛權。歐洲和日本稍晚，但也在2015年后明確無人駕駛汽車引發事故的責任認定問題。2018年4月，工業和信息化部、公安部和交通運輸部聯合印發的《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，對智能網聯汽車道路測試申請、審核、管理以及測試主體、測試駕駛人和測試車輛要求等進行規范。這是首次從國家層面引導、規范“無人駕駛”，具有里程碑意義。隨著無人駕駛技術的不斷深入，必然要求加快相應法律法規的完善。

3.自動技術致使人體機能退化

從起源到現代社會，人類都是通過不斷勞動維持種族的延續，其高度智慧與肢體協調性成為一種天然優勢。無人駕駛技術的普及可能導致人類弱化了路況判斷和風險規避能力，甚至會影響人類感知風險的整體能力。“起點-終點”式的行駛方式，減少了人類自身記憶路徑和規劃路程的過程，導致人類記憶力和綜合評估能力在一定程度上退化。無人駕駛技術帶給人類便利的同時，也會在一定程度上致使人類更加懶惰，最終導致人體機能的退化。

4.機器規則威脅現代交通秩序

無人駕駛的環境判斷是通過雷達、光電探測器等實現的，環境信息傳輸給核心芯片處理后作出指令規劃。在這個鏈路中，探測器、中央處理器和執行機構都存在著問題風險。探測器在理想狀態下沒有風險，但是實際生活中路況是十分復雜的，如車輛通過泥濘路段濺起的泥沙可能會封閉探測器，導致處理器判斷前方有障礙，實施緊急制動，后車因反應不及造成追尾事故。而且中央處理器是通過人工智能算法實現的，人工智能算法的判定準確率不可能完全達到100%，哪怕0.01%的可能也會引發交通事故。

如Google無人駕駛車在實地測試中，多次出現事故，大多數機動車駕駛人認為無人駕駛汽車在急轉彎、緊急停車等方面的處理以及行駛方式與常規“駕駛思維”存在著差異。沃爾沃在一次對全球50000名消費者進行的調查顯示，72%的受訪者希望保留人類干預汽車的選擇權，說明無人駕駛的機器規則與現代交通秩序的對接還存在障礙，甚至是沖突。

5.網絡安全問題挑戰人身安全

世界第二大再保險公司Munich Re調查顯示，55%的企業風險經理將網絡安全看作是無人駕駛汽車面臨的最大問題。無人駕駛汽車對網絡的依賴極高，如2015年，網絡安全人員通過破譯車載網絡的信息通道，成功入侵克萊斯勒公司智能化車載系統UConnect，致使車輛傳動系統和發動機系統運行失控[5]；甚至可以通過入侵網絡將一輛輛無人駕駛汽車變成武器炸彈。網絡基礎設施建設同樣也關乎人身安全，類似于現在手機導航在橋下或是隧道中無法發揮作用，網絡的延遲或是失效可能會造成無人駕駛汽車的安全事故。雖然實時預警基礎設施的出現可以在一定程度上幫助解決網絡信息安全威脅，通過靠邊停車等手段規避風險，但是在科技飛速發展的今天，未來的挑戰仍會源源不斷，無人駕駛產業還有很長的路要走。

未來智能實驗室是人工智能學家與科學院相關機構聯合成立的人工智能，互聯網和腦科學交叉研究機構。

未來智能實驗室的主要工作包括：建立AI智能系統智商評測體系，開展世界人工智能智商評測；開展互聯網（城市）云腦研究計劃，構建互聯網（城市）云腦技術和企業圖譜，為提升企業，行業與城市的智能水平服務。