回顾历史我们不难发现：每一次危机都会孕育新的机遇，任何困难都挡不住科技创新前进的步伐。肆虐全球的新冠肺炎疫情，给智能驾驶、智慧医疗等新兴科技带来哪些机会？量子计算、卫星互联网前沿技术取得了哪些新进展？稳步推进的新基建将为这些新技术的发展带来怎样的影响？

本版从今天起推出“新技术 新进展”系列报道，介绍智能驾驶、智慧医疗、量子计算、卫星互联网等新技术的最新进展，敬请关注。

——编 者

点开网约车软件、报名、等待审核通过，用户就能免费呼叫自动驾驶车辆，在开放测试道路上进行试乘体验……前不久，上海智能网联汽车规模化载人示范应用启动，滴滴出行首次面向公众开放自动驾驶服务。

这则新闻再次激发了公众对智能驾驶的热切期待：什么时候真正无人，如何保障彻底的安全，目前还面临哪些困难，离大规模商业化还有多远？

记者就此采访了多位业内人士。

核心原理没有变，但技术一直在持续优化

今年以来，有关智能驾驶的消息接二连三——

由驭势科技研发的无人物流车，平稳地行驶在上汽通用五菱宝骏基地。这是国内首个厂区无人驾驶物流项目，已有80台无人物流车投入运营，不再配置安全员，全面提升了基地内部物流运力与效率，帮助客户降本增效。

我国第一条支持自动驾驶技术运用的“智慧高速”——杭绍甬高速公路，其相关项目也在推进中。

其实，智能驾驶不是一个新事物。专家将其划分为5个发展阶段——驾驶支持、部分自动化、有条件自动化、高度自动化、完全自动化，最后一个阶段即无人驾驶。产业界目前有两种发展路径：一是渐进路线，在传统汽车上逐步新增一些自动驾驶的功能，最终过渡至完全自动驾驶；二是一步到位路线，从一开始就研发完全的自动驾驶汽车，这种汽车就像“四个轮子的电脑”。

智能驾驶是现代科学技术的集大成者，汇聚了视觉、语音、语言、深度学习等多项人工智能成果。据介绍，在智能驾驶技术中，感知就像人类的眼睛和耳朵，帮助车辆观察周围环境；决策就像大脑，实时分析可行驶空间和其他交通参与者的行为意图；控制则依托系统控制车辆，通过打方向、踩油门、踩刹车等完成驾驶行为。

当前，智能驾驶技术已应用到不同车型、不同场景，载人或载物。中国科学院自动化研究所研究员、复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃介绍，智能驾驶的应用场景一般分为开放道路场景、半封闭及封闭场景。前者包括智能驾驶出租车等，后者包括高速物流、BRT、矿山、园区、物流、港口等等。

如今的智能驾驶技术，和若干年前相比，核心原理并没有发生大的质变，但芯片、算法、操作系统、传感器、雷达等技术一直在持续优化。最近，阿里推出的“单帧3D点云语义分割”算法大幅提升了车辆对障碍物的精细化识别水平，即便行驶中临时拉起的警戒线宽仅有3厘米，车辆也能轻松识别并绕道而行。再比如，雨天行驶是全球智能驾驶公司面临的难题。滴滴出行CTO兼自动驾驶公司CEO张博介绍，雨天的水花易引发噪点，路滑影响轮胎抓力，这些环境变化会对自动驾驶系统的算法和控制系统提出更高要求。据此前的实况观察，滴滴自动驾驶网约车即使遭遇了大雨，依然能平稳运行，正常接单。

实现大规模开放道路的商业化，要走的路还很长

一直以来，围绕智能驾驶的疑问、争论不断，公众的期待也很高。

智能驾驶领域也的确面临一系列制约发展的痛点。

芯片如同智能汽车的数字发动机，负责将数据转化成知识，其效率直接决定了决策的好坏。

“按照我们的统计，自动驾驶每往上走一级，芯片算力就要翻一个数量级。而且，车规级人工智能芯片的研发行业内有着极高的要求和标准。”地平线公司创始人余凯认为，技术是一切的根本，只有实现更低单位成本下更高的算力，让算法和芯片架构尽可能契合，才能让车辆更“聪明”。据了解，搭载地平线征程2芯片的长安汽车全新车型UNI—T，已于今年年中上市，这是中国首款量产上车的车规级AI芯片。

除了芯片，操作系统、传感器、高精地图等软硬件协同发力，才能实现最大效益。

为了更智能，机器还需要快速学习大量的数据。驭势科技首席执行官吴甘沙说，从统计学看，要证明一个自动驾驶系统比人的驾驶安全性能提升20%，需要110亿公里的道路测试数据。行业正在为此积极努力，探索虚实结合的方法减少测试的成本和风险。据了解，阿里搭建全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里。