目前，對(duì)無人駕駛是否能真正緩解擁堵觀點(diǎn)不一，辯證看待其對(duì)改善交通的意義非常重要。

當(dāng)前，以無人駕駛為終極目標(biāo)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車炙手可熱，業(yè)內(nèi)外普遍認(rèn)為，無人駕駛不僅可以解放人類雙手，還將從根本上變革未來出行方式，解決日益嚴(yán)重的交通擁堵等困擾人類出行的問題。然而，不久前，倫敦帝國(guó)理工學(xué)院Scott Le Vine研究小組的一項(xiàng)試驗(yàn)表明，導(dǎo)入25％的自動(dòng)駕駛汽車會(huì)導(dǎo)致交通狀況惡化，如果導(dǎo)入步行的行人進(jìn)行混合測(cè)試，結(jié)果可能更糟。那么，在城市交通中，無人駕駛汽車數(shù)量到何種量級(jí)才能真正緩解擁堵？又該如何辯證地看待其對(duì)于改善交通的意義？

交通擁堵是由公路和車的數(shù)量，也就是交通量來決定的?！按蠹叶颊f自動(dòng)駕駛能解決交通擁堵，事實(shí)上并不是，長(zhǎng)期看也僅僅是起到緩解的作用，短期不但不會(huì)緩解，反而會(huì)加重?fù)矶?。”在此前舉行的某論壇上，蔚來汽車創(chuàng)始人兼董事長(zhǎng)李斌表示，無人駕駛的作用只在于解放了車主在車上的駕駛時(shí)間?！耙郧岸萝嚵耍囍髦荒苁治辗较虮P等待擁堵的緩解，如果實(shí)現(xiàn)了無人駕駛，車主在汽車上的時(shí)間會(huì)被完全解放，既可娛樂也可休息?！?/p>

倫敦帝國(guó)理工學(xué)院研究小組在4座城市的道路上進(jìn)行了該項(xiàng)測(cè)試，在路面上行駛的汽車中導(dǎo)入25％的自動(dòng)駕駛汽車，然后分別模擬16組不同的路況行駛一小時(shí)，然后根據(jù)交通狀況延遲和交通容量的平均值進(jìn)行計(jì)算。得到的結(jié)果均為導(dǎo)入25％的自動(dòng)駕駛汽車會(huì)導(dǎo)致交通狀況惡化。測(cè)試者表示，如果在測(cè)試中導(dǎo)入步行的行人進(jìn)行混合測(cè)試，結(jié)果可能更糟。需要指出的是，如果自動(dòng)駕駛汽車中融入輕電鐵（LRT）與英國(guó)高速鐵路（HSR）類似的加減速邏輯，乘客的乘坐會(huì)感覺非常的愜意和愉快，但是會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的交通惡化。

數(shù)學(xué)專家Benjamin Seibold和他的研究團(tuán)隊(duì)所做的一項(xiàng)研究則呈現(xiàn)了完全不同的結(jié)果。他們對(duì)自動(dòng)駕駛汽車減輕交通壓力（比如幽靈堵塞現(xiàn)象）影響的試驗(yàn)表明，自動(dòng)駕駛汽車所預(yù)留的車間距更大，加速和減速都是經(jīng)過一系列計(jì)算決定的。自動(dòng)駕駛汽車在車流比較密的時(shí)候，會(huì)保留一定的車距，減少突然剎車的次數(shù)，從而減少對(duì)后方車輛的影響。只要有2％的自動(dòng)駕駛汽車，就能減少50％走走停停的情況。也就是說，即使車流中有很少的自動(dòng)駕駛汽車，也能通過調(diào)節(jié)自身的行駛速度，避免整個(gè)車流陷入擁堵。

“說無人駕駛不能緩解交通擁堵這種說法不完全正確。”中國(guó)汽車技術(shù)研究中心有限公司副總經(jīng)理吳志新認(rèn)為，從原理上看，無人駕駛的確和交通擁堵沒有直接關(guān)系，同樣的車輛數(shù)量、占用交通資源的數(shù)量在路上行駛，交通絕對(duì)量沒有發(fā)生變化，對(duì)交通體系的影響自然也就不會(huì)降低?！暗煌w系需要維護(hù)，在有人駕駛的情況下，對(duì)規(guī)則的破壞往往是當(dāng)今擁堵的主要原因?！眳侵拘陆榻B，本田在日本已經(jīng)有一些智能車輛實(shí)現(xiàn)了和交通體系的聯(lián)網(wǎng)?！败囕v在前一個(gè)路口就能接收到后面幾個(gè)路口的交通情況，因此給駕駛員提示，在接下來的路段以什么樣的速度前進(jìn)能快速通過下一個(gè)路口，避免駕駛員搶紅燈等操作出現(xiàn)?！痹趨侵拘驴磥?，這種具有智能網(wǎng)聯(lián)功能車輛的增多，可以在一定程度上緩解交通擁堵，只是需要一定量的積累才能體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。自動(dòng)駕駛汽車的優(yōu)勢(shì)在于，能夠感知前方路況的變化，而這對(duì)緩解擁堵具有重要作用。

OICA（世界汽車組織）秘書長(zhǎng)Yves van der Straaten在接受記者采訪時(shí)也表示，90％的交通擁堵是人為失誤、操作不當(dāng)?shù)纫蛩卦斐傻模@些問題自動(dòng)駕駛是可以避免的?！白詣?dòng)駕駛通過嚴(yán)格的程序設(shè)置，讓車輛嚴(yán)格遵守交通規(guī)則。”在Yves van der Straaten看來，倫敦帝國(guó)理工學(xué)院的研究只是基于部分無人駕駛的假設(shè)情況，并不能真正反映無人駕駛真正實(shí)現(xiàn)后的情況。

中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)副秘書長(zhǎng)閆建來則表示，無人駕駛要想緩解交通擁堵，必須有5G技術(shù)的支撐?！澳壳埃?0％的擁堵誘因是事故，而無人駕駛技術(shù)則可以避免事故的產(chǎn)生。同時(shí)，有了網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的支撐，高度網(wǎng)聯(lián)后的車輛故障也將大量減少。”閆建來說。

加州大學(xué)伯克利分校教授張維斌則表示，目前的智能汽車的確不具備解決交通擁堵的能力，但是一旦其具備了網(wǎng)聯(lián)屬性，完全可以實(shí)現(xiàn)?！爱?dāng)前的智能汽車通常存在錯(cuò)報(bào)和漏報(bào)兩種情況，錯(cuò)報(bào)就是把安全的情況錯(cuò)報(bào)為危險(xiǎn)，漏報(bào)指危險(xiǎn)的情況被系統(tǒng)認(rèn)為安全，從而漏掉了危險(xiǎn)源。當(dāng)前的程序原則是寧可錯(cuò)報(bào)也不能漏報(bào)，這就容易產(chǎn)生一些錯(cuò)誤的指令。而要想解決交通擁堵的問題，必須讓智能汽車聯(lián)網(wǎng)，在整個(gè)交通系統(tǒng)中，綜合考慮并解決好錯(cuò)報(bào)、漏報(bào)的問題，才可以真正緩解擁堵?！?/p>

現(xiàn)實(shí)的交通運(yùn)行狀況顯示，紅綠燈是造成交通擁堵的另一個(gè)重要原因。等待紅燈排隊(duì)的車輛有一個(gè)各自加速的過程，因?yàn)闆]有同時(shí)加速，所以車與車之間就存在間隔，實(shí)際上降低了所有車通過紅綠燈的效率。而無人駕駛車輛在通過紅綠燈時(shí)效率要明顯高很多。人類不具備人工智能那么快的反應(yīng)速度，也很難保持勻速駕駛，而機(jī)器操控的無人駕駛則完全可以做到。德國(guó)政府針對(duì)高速公路進(jìn)行的自動(dòng)駕駛車輛測(cè)試也顯示，因?yàn)闆]有信號(hào)燈，自動(dòng)駕駛的測(cè)試結(jié)果很好。

“具備了網(wǎng)聯(lián)屬性的無人駕駛，可以綜合判斷各種交通狀況，甚至利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的幫助提出解決方案，從而對(duì)緩解交通擁堵做出重要貢獻(xiàn)。”張維斌稱。吳志新也表示，當(dāng)無人駕駛成為交通出行的主角，其對(duì)交通規(guī)則的遵守和對(duì)總體交通情況的預(yù)警判斷能力要遠(yuǎn)高于當(dāng)前的人類駕駛，尤其是在其納入智能交通體系后，交通擁堵極有可能緩解，甚至大量減少。

李斌的判斷基于車輛總量并未減少，因此認(rèn)為交通擁堵不可避免的論調(diào)，存在一定片面性。從目前來看，無人駕駛的確未能減少車輛總量。但從長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展看，無人駕駛時(shí)代，人類成為車輛的使用者，而不一定是車輛的所有者，共享無疑會(huì)大大降低車輛的絕對(duì)保有量。當(dāng)無人駕駛真的大量實(shí)現(xiàn)時(shí)，車輛絕對(duì)量的減少也會(huì)相繼出現(xiàn)。

“當(dāng)前尚未實(shí)現(xiàn)無人駕駛，我們的一切判斷和試驗(yàn)都是假設(shè)的，并不真實(shí)。從無人駕駛技術(shù)的發(fā)展情況看，無疑具有很大的發(fā)展空間，值得期待?！盰ves van der Straaten說。倫敦帝國(guó)理工學(xué)院Scott Le Vine研究小組的研究者也表示，在他們的測(cè)試中，如果全部車輛都是自動(dòng)駕駛汽車的話，那么交通狀況又將會(huì)改變，那時(shí)的交通會(huì)變得流暢無比。

值得關(guān)注的是，自動(dòng)駕駛汽車緩解交通擁堵的前提，需要包括城市規(guī)劃、民眾素質(zhì)、公共交通體系等各方面的協(xié)同。閆建來強(qiáng)調(diào)，高速自動(dòng)駕駛和無人駕駛只有在智能交通體系和社會(huì)各方系統(tǒng)的協(xié)同配合下，才能實(shí)現(xiàn)緩解交通擁堵的目的。當(dāng)前，城市交通等各方面體系也是基于現(xiàn)有人類駕駛所構(gòu)建，與真正的無人駕駛交通體系存在很大差別，一切判斷似乎都為時(shí)尚早。