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4月28日，北京市智能網聯汽車政策先行區正式對外發布《無人化載人示范應用通知書》，首次允許自動駕駛車輛“方向盤后無人”。

這讓中國自動駕駛朝著“無人化”邁出一大步。

大洋彼岸的步子邁得更大。

當地時間3月10日，美國監管機構發布了關于自動駕駛（ADS）汽車的最終規定，美國量產無人駕駛汽車從此可以沒有方向盤、剎車踏板等控制部件。

在當下這個時間點，中美兩國幾乎同時在自動駕駛政策上踩下一腳油門，并非出于偶然，而是技術和產業的發展到達了一個臨界點。

自動駕駛加速，為什么是現在？

汽車工業用了100多年時間，逐步形成了一個基于燃油技術的成熟產業，不論從技術、產業鏈，還是從商業模式角度看，都已經非常成熟了。

然而，“百年未有之大變局”的時代引發共振，汽車產業開始了以電動化、智能化、網聯化、共享化、低碳化為特征的產業轉型，在這一過程中，汽車的技術要素也在變化，從過去的發動機、離合器、變速箱等這樣的工程機械要素為主，逐步擴大，囊括了電化學（電池）、半導體芯片、人工智能算法、互聯網軟件等眾多全新技術要素，汽車產業也隨之轉型成為一個全新的交叉型產業。

中國工程院院士、清華大學智能科學講席教授、智能產業研究院院長張亞勤指出，讓汽車實現自動駕駛的夢想，只有在人工智能發展到一定階段才能實現。

從人工智能技術自身的發展趨勢來看，它和汽車自動駕駛可謂“天作之合”。只有在目前物理世界的數字化的大背景下，我們才可能擁有足夠量級的、可供支撐汽車自動駕駛的大數據。城市在數字化、交通也在數字化，大量路側感知設備，給深度學習提供了豐富的大數據支持。大數據、算法突破、算力大幅提升，這三者完美結合，才使汽車自動駕駛成為可能，從而徹底重塑汽車產業的格局與面貌。

人還是機器？辯證看待安全

生產力的發展與生產關系相互作用，技術的進步從來不只是技術問題，更是復雜的社會問題，公共安全與社會接受度是必需考慮的重要維度。

就在北京市《無人化載人示范應用通知書》發布后不久，一張百度創始人、董事長兼CEO 李彥宏的朋友圈截圖在網上流傳。

“無人駕駛肯定會出事，甚至會出死亡事故，只是這個概率比有人駕駛低多了。”李彥宏此番表述，或意在影響大眾對安全的認知，呼吁重視自動駕駛政策滯后問題。

“要低至少一個數量級”，張亞勤院士跟評，無人駕駛比有人駕駛更安全，這既是統計事實，也是業內共識，但與對公眾認識來說，可能還是反直覺的。

去年12月，中汽中心、同濟大學、百度三方曾聯合《自動駕駛汽車交通安全白皮書》，通過國內最大的道路交通數據庫CIDAS，篩選出2011年至2021年因乘用車導致的6967場事故，發現約81.5%的乘用車事故是人為因素導致，其中，約79.9%是主觀錯誤，約20.1%是由于駕駛人能力受限。

具體而言，駕駛人主觀錯誤可分為未按規定讓行、車速過快、違規使用車道、酒駕、違反交通信號以及疲勞駕駛。其中，未按規定讓行占比高達43.4%。

駕駛人能力受限可細分為未留意其他交通參與者的行為、沒有保持安全距離、駕駛熟練度低、其它錯誤駕駛行為。

由此可以發現，絕大部分事故原因與人的違規緊密相關。

機器不受疲勞和情緒影響的，其相對完善的決策規劃能確保車輛按照交規行駛，這意味著能夠大幅減少人類駕駛的主觀錯誤，避免80%的事故致因。

另一個重要層面是感知，人類在駕駛中，主要是用雙眼來接受信息的。

理論上，多傳感器的融合可以獲取到比人眼更多、更高維度的數據，可以感知到肉眼不可見的物體。

激光雷達可以直接采集距離信息，實現三維環境匹配及盲點探測；攝像頭可以實現物體的快速辨認和車道識別，所采集的信息包含色彩和更多細節；雷達可以進行速度和距離的測量，發出碰撞預警并進行緊急制動。所有傳感器聯合起來構成對車輛所處環境全方位的立體掃描。

這是現階段自動駕駛中機器可以超越人的環節。

“基于行業的普遍共識，對自動駕駛的安全性要求至少要高于人類駕駛一個數量級，達到99.99999%的水平”，張亞勤曾在采訪中表示。