自動駕駛，漸行漸近

是科技産業界的“流量明星”，也是機遇挑戰並存的“種子選手”
自動駕駛，漸行漸近

作為目前科技産業界的熱門領域，自動駕駛的發展引人關注。一方面，隨著人工智慧技術的助推，自動駕駛的産業遠景令人期待；另一方面，應用場景有待明確，安全性能亟須保障，自動駕駛落地的技術挑戰也不少。

經過最初的探索，整個行業已漸趨務實和理性。自動駕駛要“進化”，需要軟硬體性能的全面提升，也離不開基礎設施、政策法規等産業體系的搭建和完善。

科技産業界的“流量明星”自動駕駛面孔多樣：極具潛力的遠景給人無限期待，高度複雜的挑戰又令人心生遲疑。

一方面各大企業攜最新産品亮相，為自動駕駛“吆喝”；另一方面專家為自動駕駛落地把脈，應用前景仍不明朗。日前在貴陽舉辦的2019數博會上，自動駕駛就呈現出這樣不同的面孔。

從理念到産品，自動駕駛能否邁過技術長河，將在哪些領域率先應用，離你我還有多遠？

形態革新

汽車變得更聰明

自動駕駛之所以曾看似遙不可及，很重要的原因是機器太“笨”了。而今，借助最新的人工智慧、雷達、地理信息等技術，機器變得更聰明：不僅能“看”，還沒有盲區；有了“智商”，懂得變道和轉彎、加速和剎車。路口是紅燈還是綠燈、左轉還是右轉、與前車保持多遠距離……理論上，都可以通過機器來判斷。

從有人到無人，變化的不僅是駕駛形態。在自動駕駛專家、馭勢科技聯合創始人吳甘沙看來，出行方式的革新還將創造新的業態——乘客經濟，即在路上工作、消費和娛樂。

自動駕駛的革新，離不開基礎設施、政策法規等外在環境的支撐。近年來，我國推進汽車、交通、通信融合，搭建了比較完整的産業體系；在技術環境方面，5G、人工智慧等聯動佈局，也形成了較為完整的産業鏈條。

我國較早探索無人駕駛立法和測試體系。截至去年底，北京、上海、深圳等先後發佈了地方性自動駕駛汽車測試管理規範或徵求意見稿。北京汽車股份有限公司汽車研究院智慧化部部長張永剛建議，國家層面應形成一套統一的標準測試體系，從場景、算法、測試方法等多方面完善對自動駕駛的評價。

技術升級

攻關是一場艱難的“長征”

前景看似很美妙，但在自動駕駛面前有一條技術長河，大家都在“摸著石頭過河”。

自動駕駛涉及的技術非常廣，涵蓋軟硬體多方面，任何一個環節“瘸腿”都跑不起來。

比如，無人車看清周邊環境，需要精密的感知技術。中科院自動化研究所研究員王飛躍介紹，近年來，汽車的感知能力快速提升，但遇到雨、霧等惡劣天氣時，它就成了“瞎子”，目前仍沒有完美的解決辦法。

要讓無人車根據環境做出選擇，還需要高效的“大腦”。然而，自動駕駛是遵守規則的“好學生”，現實中的路況通常瞬息萬變，機器難以對一些突發情況做出合理的決策。

此外，與幾乎所有人工智慧應用一樣，自動駕駛要“進化”，需要“喂”入大量的數據，這又非常耗費時間。

王飛躍介紹，自動駕駛離不開通信技術，有了更快、更穩定的傳輸，才能形成一套智慧車聯網系統。專家在數博會上表示，5G通信將是推進自動駕駛落地的關鍵。

吳甘沙認為，做自動駕駛，越往後難度越大，是一場艱難的“長征”：“我們目前完成的99%也許只是征途的1%，最後的1%可能還需要99%的努力。”不過，業界專家認為，自動駕駛總體上是一個工程問題，就像建房子，不是搭建海市蜃樓，難在如何造出來、造好。

與很多人工智慧應用類似，與國際領先國家相比，我國在算法、核心硬體上相對較弱，但有數據和應用場景的“主場優勢”。“當前自動駕駛技術還不成熟，一個影響因素是計算效率不夠高。”地平線創始人兼首席執行官余凱説。

自動駕駛專家、禾多科技創始人倪凱介紹，我國交通密度大、場景比較豐富、市場大，有助於本土企業積累豐富的道路測試數據，形成一套適應我國情況的解決方案。

安全，是研發自動駕駛汽車的初衷。某機構測算，要證明無人駕駛在絕大多數情況下比人駕駛安全，需要跑上110億英里，這意味著用100輛車沒日沒夜跑500年。業界把每行駛多少里程需要人工干預一次，作為衡量自動駕駛技術成熟度的標準之一。目前，表現最優秀的無人車的數據是1.1萬英里。“建立自動駕駛安全性的全球標準很重要。”專家表示。

應用落地

“步步為營”成業界共識

根據車輛的智慧程度由低到高，業界把自動駕駛分為從L0級到L5級的6個等級。其中，L1、L2等輔助駕駛技術應用已經比較普遍，但L3級別以上還未大規模落地。

如果向業內人士詢問自動駕駛的應用場景，你可能會得到多種甚至對立的答案。

倪凱介紹，大體來説，産業界有兩種研發路徑。一是“一步到位”的模式，即研發L4級別的自動駕駛汽車；二是“步步為營”的模式，即在傳統汽車上逐漸新增一些自動駕駛的功能，再向完全自動駕駛過渡。

王飛躍的判斷是，自動駕駛會從廠區、機場、碼頭等特定封閉場景普及，之後是市政公交、出租車，最後才是開放的城市道路。

經過多年嘗試，“步步為營”的路線逐漸獲得業界認同。

事實上，自動駕駛興起頭幾年，産業界對技術的估計過於樂觀，加上國際上數起資本並購的刺激，出現了一些泡沫。2018年以來，一些産品交付不如預期，又發生了幾起無人車事故，自動駕駛明顯降溫。

“自動駕駛比較容易做出展示，但要落地很難。”IDG資本執行總監丁飛説，自動駕駛熱的降溫，是成長過程中要交的學費。

然而不少業界專家認為，當前，自動駕駛降溫，對行業可能是好事，有利於真正做創新的企業冒出來，從而在自動駕駛全球産業鏈中佔據一席之地。

倪凱介紹，人工智慧技術正從各領域助推自動駕駛發展，整個行業也在努力提升軟硬體性能。業界預計，未來3到5年，某些L3級別自動駕駛車輛將實現規模量産，而在代客泊車、高速公路等限定場景下，L4級自動駕駛將開始應用，下一個10年或是落地關鍵期。（記者 喻思南）