“没有自己的无人车，在国际舞台就没有平等对话的地位！”红旗HQ3研究团队的另一位著名科学家——国防科学技术大学机电工程与自动化学院的贺汉根教授1996年时参加过一次关于自主驾驶技术的国际研讨会，与会专家建议多个国家联合起来共同研制新型无人车，可是，有日本专家以中国没有无人车为由拒绝中国人参加……从那时起，贺教授和戴斌教授率领“自主驾驶技术”创新团队从“零”起步，连续突破一系列关键技术，终于在2001年研制成功中国第一辆无人驾驶汽车，时速达76公里。
其间，国外同行的研制工作也并不顺利，有权威专家还推论，无人驾驶汽车最高时速将很难突破70公里，其理由是，无人控制系统有200毫秒左右的延时，超过这一速度，车辆会很难控制。“人对道路环境感知总是实时的，可视情况做出各种预先反应，如果让无人驾驶系统能像人类一样‘思考’，问题就有可能被解决。”贺教授和同事们打破国际上控制系统研究的传统思维，创造性地把智能控制与感知分析系统融合起来，可实时做多任务处理，使无人车反应比较“迟钝”的难题迎刃而解。
2003年，他们又使无人驾驶轿车在高速公路上跑出了最高峰值时速170公里的“世界第一”速度。
同年3月，来自清华的一辆可实现部分无人驾驶的智能车在北京某高速公路上平稳而高速地奔驰，其最高时速达140多公里，这也显露出当年国际上较为领先的水平。“之所以把时速作为衡量智能汽车的主要指标，是因为在高速行驶的状态下，只有在瞬息之间完成对路面图像的信息处理，才能及时向车体发出控制命令，让汽车驾驶的智能化成为现实。”这辆车的项目研制负责人、清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室教授何克忠指出。
“无人驾驶技术在我国经过20多年的发展，虽然投入很少，但取得了很好的成绩。”北京理工大学（Beijing Institute of Technology，BIT)汽车学院教授龚建伟说，中国几个“五年计划”的国家预研项目和国家自然科学基金的支持项目，培养了一大批从事无人驾驶技术的研究人才。
如今，这些人才发挥效能的空间越来越大，他们正参与到国际同行共同的竞技当中，坚持并走出了自己的道路。例如，与国外研发的无人驾驶车辆主要依赖GPS信息和电子地图不同（去年7月，意大利帕尔玛大学研制的无人车穿越两大洲，行程1.3万公里，于10月底抵达上海参加世界博览会，但这次试验是两辆车搭配，第一辆车由人驾驶，通过GPS导航系统，向第二辆车报告定位），红旗HQ3利用的是自身的环境传感器、智能行为决策和控制等系统；鄂尔多斯举行的挑战赛也要求参赛车辆依靠所搭载的摄像机等传感器完成自然环境感知，以检验计算机代替人处理视听觉信息的能力及效率。
在智能汽车日益兴起的背景下，除了科研人员以外，汽车制造商、软件服务商、电信运营商等都已开始布局，有专家认为，未来智能汽车或将丰富原有汽车产业链，乃至催生出一个独立的产业链。
很显然，IT行业注定要给汽车这一传统产业带来巨大转变。在“谷歌”（Google）研制智能车自动驾驶模式下跑过16万英里(约合25.7万公里)、并游说美国内华达于今年6月成为世界上第一个允许无人驾驶汽车合法上路的州期间，中国也有概念车应用了一键式操作系统、智能汽车信息管理系统等全数字系统。中国三大汽车集团之一的“上汽”很早便打出“智能汽车”概念，如今其出品的一款新车搭载了智能网络行车系统InkaNet，依托中国联合网络通信集团公司WCDMA 3G网络，开启了中国国产汽车网络互联信息化时代。身为中国汽车工业“长子”的“一汽”也与中国联通展开了合作。而中国移动通信集团公司携手了“长安”汽车，共同研发基于3G无线通信网络和M2M（机器到机器通信）技术的新一代“3G汽车”。另外，中国电信集团公司则与上海安吉星信息服务有限公司（通用汽车全资子公司OnStar携上汽集团旗下上海汽车工业销售有限公司和上海通用汽车公司合资成立）展开合作。中国高新技术民营企业、新晋汽车股代表“比亚迪”(BYD，build your dreams，意为“成就梦想”)公司出品的S6，已配备有车门上无钥匙进入的触控按钮、电子防盗系统、语音电子导航系统、尾部隐藏着的倒车摄像头等高档智能系统。国家自然科学基金委员会信息科学部副主任张兆田还描述道：“坐在智能车里，能随时了解到周围其它车辆和你所在的车之间的位置关系，以及前方道路拥堵还是畅通等信息……”
“将先进的传感器技术、互联网技术、智能信息处理与控制技术等集成在一起，对复杂的道路和交通环境进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量的各种数据包括环境信息的交互和有效利用。可实现对每一辆汽车进行交通全程信息交互与控制，对每一条道路进行交通全时空控制，以提高交通效率和保障交通安全。”郑南宁校长认为，随着人类掌握的机器计算能力日益增长，不断突破计算极限的挑战，无人驾驶技术发展到未来将会给人们带来一个全新的世界。
闯路障：从理想到现实的距离
“如果汽车工业和信息技术发展的速度一样快，那么我们早就可以开着汽车上月亮了。”比尔·盖茨（Bill Gates）的这段话揭示出智能车发展的瓶颈。事实上，尽管无人驾驶技术的一些成果已经在现实中得到了应用，但目前智能车研发还面临着诸多“路障”和未知挑战。
按照郑南宁院士的看法，仅在对自然场景的理解方面，人脑便依然有着电脑不可比拟的功能。而张兆田副主任也认为，虽然智能车具备了信息采集能力，可难点在于——如何处理获取的各种信息，从而正确规划路径和做出正确的路径与驾驶决策。“计算机的处理能力越来越强，可从认知角度而言，可能还不如一个刚上幼儿园的小孩儿。很多人觉得非常容易的事情，对计算机来讲却非常困难。”他举例说，在行驶中，车上的摄像头能够捕捉到前方有阴影的图像，但如何识别前方是有障碍物呢，还是光照产生的阴影；或者，摄像头和激光雷达装置会传来不同信息，该优先处理哪一种信息，等等，让计算机多多少少会显得有些“为难”，即使车能正确识别，但判断过程需要时间，“倘若车速太快，发出的指令便相对滞后，就会有偏离车道的现象发生。”
“对复杂环境的适应性、运行的可靠性以及成本的控制等方面，恰恰是无人驾驶车在正式推向市场时绕不过的重要问题，在这些问题没有根本解决之前，厂商和顾客都无法打消相关的顾虑。”何克忠教授表示，首先，无人车上路最重要的是可靠性和安全性，尤其对方向、油门、刹车等控制系统和摄像机、激光雷达等检测部件来说。“众所周知，汽车的工作温度要求是十分苛刻的，从零下数十度到零上数十度（摄氏），而常用的传感器如摄像机、工控机等的工作温度一般也就在零度到50度之间，远不能满足可靠性要求，急需采用新技术、新方法和新材料。”
在何教授看来，与国外不同，中国研制无人车的科研机构总体上与汽车制造企业联系不足，或者说一些汽车制造企业对无人驾驶的兴趣不大，“无人车标准的制定离不开汽车制造企业，而如果技术一旦成熟，无人车也关系到汽车制造企业的生死存亡。”
“国内智能车参赛单位数量比美国类似的比赛要少一个数量级。”郑南宁校长说，“我们一般也就是几支到10支队左右，而美国组织的无人车挑战赛最多时有195支队报名参赛，由此反映出我们的学术活跃性、研究团队迎接挑战的欲望有待增强。”
研发无人驾驶技术不仅仅是要研制出能在真实道路环境中全自动驾驶的无人车，为有人驾驶汽车提供辅助安全技术也是该课题的重要内容之一。
“就当前技术水平来看，逐渐将无人车研制过程中形成的科技成果转化为对现有汽车的部分改进，应该是一个比较恰当的途径。”何克忠教授指出，从手动挡到自动挡的转变、倒车雷达、基于车载摄像机的道路检测等汽车辅助驾驶技术都相继在商用汽车上获得了成功应用，而辅助驾驶系统的推广应用，有利于无人车零部件提高产量、降低成本。
现阶段，研发智能驾驶技术的主要目的还不仅仅是要制造出能在真实道路环境中全自动驾驶的无人车，而是希望通过相关技术的研发和应用，帮助司机减轻驾驶强度，同时提高车辆的自主安全性，如防追尾、防跑偏、自动泊车等。美国国家公路交通安全局发布的调查结果令研发者颇感欣慰：智能汽车每年能帮助最多可高达433.6万起记录在案的车辆轻微事故，这些事故约占所有轻型车事故的81%。
“但还必须看到，由于智能车在行驶过程中无人与有人驾驶状态往往交替进行，因而一旦出现事故，其责任界定将非常困难。何教授认为，可能需要在无人车辆中安装功能强大的黑匣子，以便事故后通过数据分析来进行责任界定。
虽然无人驾驶汽车何时能真正走入百姓生活当中，目前还很难给出一个具体的时间表，但专家们都乐观地估计，伴随着一个个障碍的有效排除和相关技术成果的逐渐应用，无人驾驶车将在潜移默化中成为现实，人们会觉得无人驾驶汽车是一件正常的事情。“可能在十余年之后，我们便能够看到无人车真正上路。”何教授说。
