駕車行駛在城市高架路或城際高速公路上，你的雙手可以完全松開方向盤，遍布車外的攝像頭與傳感器實時監(jiān)測著路面：即便是彎道、上下坡、匝道出入口，車輛都可平穩(wěn)地在車道中間行駛；無論加減速還是急剎車，都能以特定的安全距離緊跟前車；在你注意力不集中、道路標線不清晰、GPS無信號等特殊情況下，駕駛員注意力保持系統(tǒng)將使用多級警示提醒駕駛員接管車輛控制，確保安全。

　　在日前舉辦的2018亞洲消費電子展上，上汽通用汽車推出了搭載智能駕駛系統(tǒng)的凱迪拉克CT6。對這套業(yè)內首個量產(chǎn)并可真正實現(xiàn)在高速公路上釋放雙手的智能駕駛技術，上汽通用汽車將其定義為L2(部分自動化)。

　　與傳統(tǒng)車企的謹慎不同，谷歌旗下的Waymo，共享租車企業(yè)Uber、Lyft，以及眾多自動駕駛初創(chuàng)公司，則直接將目標瞄向了L4(高度自動化)。7月4日，百度AI(人工智能)開發(fā)者大會上，百度董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏更是宣布，全球首款L4級量產(chǎn)自動駕駛巴士阿波龍量產(chǎn)下線。

　　我們離真正意義上的自動駕駛究竟有多遠？面對這場技術創(chuàng)新的追逐戰(zhàn)，中國企業(yè)有哪些機遇和挑戰(zhàn)？

　　傳統(tǒng)車企與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)選擇的自動駕駛技術路線各不相同

　　7月6日，戴姆勒集團宣布成為首家獲得北京市自動駕駛車輛道路測試牌照的國際汽車制造商。此前，上汽、長安、北汽、廣汽、蔚來等車企，以及百度、騰訊等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，相繼拿到了上海、北京、重慶等地的自動駕駛車輛道路測試牌照。長安、百度以及電動汽車初創(chuàng)公司小鵬汽車、SFMoters等，還獲得了美國加利福尼亞州的測試牌照。

　　不過，同樣是自動駕駛測試，車企與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)測試的內容卻大不相同。已在今年率先量產(chǎn)L2技術的長安汽車，正在美國加州、密歇根州進行L3級別的自動駕駛測試，累計測試里程已達100萬公里。小鵬汽車選擇了超級自動泊車系統(tǒng)作為自動駕駛的切入點，目前，正在為首款量產(chǎn)車型G3進行場景覆蓋率和用戶體驗的優(yōu)化測試。Waymo公司的測試車隊已在美國25個城市以無人駕駛模式行駛了超過800萬公里。百度阿波龍開放平臺的3輛L4級別自動駕駛汽車，今年5月14日起，也開始在雄安市民服務中心園區(qū)展開了持續(xù)數(shù)日的晝夜真實道路測試。

　　按照行業(yè)分級，自動駕駛共分為駕駛輔助、部分自動化、有條件自動化、高度自動化、完全自動化5個層級，也就是業(yè)內俗稱的L1至L5。傳統(tǒng)車企傾向于選擇駕駛輔助順序迭代的技術路線，目前正處于L2向L3躍進的關鍵階段。而互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大多選擇了直接開發(fā)L4自動駕駛技術，并組建自動駕駛車隊進行路試。

　　“看到有企業(yè)宣稱正在進行L4級別的測試，或者已經(jīng)實現(xiàn)了L4級別的量產(chǎn)，你首先要看它基于什么場景。”浙江零跑科技有限公司副總裁徐煒說，在園區(qū)道路上實現(xiàn)高度自動駕駛，只是限定場景的L4。真正實現(xiàn)全場景的L4，不僅需要高精地圖，還要實現(xiàn)V2X(車與外界的信息交換)，這就離不開智慧城市建設以及基礎設施的改造，沒有10年時間很難實現(xiàn)。因此，目前行業(yè)的普遍共識是，2020年，L3將規(guī)模量產(chǎn)，而在半封閉場景，或者說限定場景下，L4級自動駕駛將出現(xiàn)在東京奧運會上；2030年左右，全場景L4有望落地。

　　當然，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)看似激進的技術路線，也有其合理性。直接開發(fā)L4，既繞開了汽車產(chǎn)業(yè)百年來搭建的高技術門檻，又規(guī)避了L3最難突破的人機共駕這一難關，此外，通過積累盡量多的實地測試里程，進行各種危急場景的模擬感應測試，不斷積累數(shù)據(jù)，提升系統(tǒng)的深度學習能力，恰恰是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的長處。

　　不過，在安全這道紅線前，問題還是屢屢出現(xiàn)。今年3月，Uber一輛自動駕駛汽車發(fā)生了撞死路人的事故，直接導致其在亞利桑那的路測許可被暫停。至于特斯拉因Autopilot輔助駕駛系統(tǒng)而導致的駕駛員死亡事故，更是不止一起。

　　“安全是自動駕駛研發(fā)中的第一要義。”凱迪拉克CT6首席工程師李林登表示，為確保安全，充足的冗余設計必不可少。據(jù)了解，通用汽車正在測試的自動駕駛車輛，安裝了5臺激光雷達、16個攝像頭、21個毫米波雷達，除此之外，還搭載了兩套同時工作的計算系統(tǒng)、兩套從高壓電池轉換的供電系統(tǒng)、采用了額外冗余路徑的信號傳輸系統(tǒng)、采用兩套執(zhí)行方式的剎車系統(tǒng)……

　　“自動駕駛要給用戶帶來安全、效率、便捷，這是研發(fā)的初衷。”長安汽車智能化研究院院長何舉剛認為，自動駕駛技術軟件、硬件的成熟需要時間，許多新技術成本亟待降低，從L1到L4逐級演進更符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律。但與此同時，自動駕駛具有很長的產(chǎn)業(yè)鏈，有很多技術點需要突破，雖然目前投資者眾多，技術路線各異，但經(jīng)過大浪淘沙，勝出者會形成自己的核心能力，行業(yè)分工也會更明晰。

　　中國的自動駕駛只能由中國人自己來解決

　　——2018年底，Waymo無人駕駛汽車公司計劃在美國亞利桑那州推出自動駕駛出租車服務；

　　——2019年，通用汽車旗下Cruise團隊研發(fā)的自動駕駛汽車將在美國大規(guī)模商業(yè)化部署；

　　——2020年，梅賽德斯—奔馳全新S級轎車將首次搭載L3級自動駕駛技術；

　　——2020年，長安汽車L3級自動駕駛車將實現(xiàn)量產(chǎn)；

　　——2020年，小鵬汽車L3級自動駕駛量產(chǎn)落地；

　　——2020年，豐田自動駕駛汽車將在東京奧運會場館間穿梭運行；

　　——2021年，沃爾沃第一臺L4級無人駕駛汽車將量產(chǎn)……

　　據(jù)美國布魯金斯學會統(tǒng)計，2014年—2017年，全球自動駕駛領域的投資總額超過了800億美元。另一家獨立智庫的統(tǒng)計顯示，2017年投到自動駕駛技術領域的資金，占到全球汽車科技行業(yè)投資總額的七成多。

　　各類企業(yè)爭相投資自動駕駛，看中的自然是其巨大的市場潛力。英特爾聯(lián)合一家研究公司近期發(fā)布報告預計，全球自動駕駛汽車市場規(guī)模將在2050年達到7萬億美元。波士頓咨詢公司則稱，到2035年全球自動駕駛汽車銷量將達1200萬輛，其中超過1/4在中國售出。

　　自動駕駛汽車的巨大市場紅利，能轉化為中國汽車產(chǎn)業(yè)后來居上的機遇嗎？

　　“與2005年左右就開始研發(fā)的谷歌相比，我國自動駕駛起步較晚，在數(shù)據(jù)、算法、人才、方法論上面的積累也較少，但我認為中國的自動駕駛只能由中國人自己來解決。”小鵬汽車自動駕駛副總裁谷俊麗博士說，不同于其它技術，自動駕駛的國際化有很多局限性。

　　谷俊麗解釋，由于我國交通密度高，行人、非機動車與汽車混行，障礙物多，交通行為的隨意性大等，西方現(xiàn)成的自動駕駛算法拿來之后幾乎需要重寫。為了構建一套適應中國法規(guī)和交通場景的自動駕駛解決方案，小鵬汽車正在搭建一套從駕駛大數(shù)據(jù)抽取，到場景繪制、算法編制，再到驗證和評估、算法迭代演進的垂直系統(tǒng)，其中首先要針對車輛傳感器進行深度定制——通過多維攝像頭、多維測距雷達、超聲波以及其它傳感器，進行異構多重傳感器的融合，以實現(xiàn)多場景、全范圍、無死角的覆蓋。“在即將交付的小鵬G3上，我們搭載了近20個傳感器，正在研發(fā)的具備L3級自動駕駛功能的車輛，搭載的傳感器更是有30個之多。”谷俊麗說。

　　不過，盡管有“主場優(yōu)勢”，面對巨大的市場“蛋糕”，中國企業(yè)究竟能否邁向產(chǎn)業(yè)鏈中高端，進而享有技術的話語權和豐厚的產(chǎn)業(yè)利潤，關鍵還看傳感器、人工智能芯片、高精地圖、算法等核心技術上能否實現(xiàn)突破。

　　“英偉達、恩智浦、TI、Mobileye等國際主流芯片廠家，都在大力發(fā)展人工智能芯片，但在自動駕駛領域，除了Mobileye之外，還沒有成熟的解決方案，這是國內集成電路設計廠家的好機會。”徐煒說，這就是零跑不僅自己做傳感器，而且自研芯片的原因。依托大華科技在安防攝像頭領域的深厚積累，自研芯片的成本只要外采的一半，更重要的是，內部同一團隊進行算法架構的對接和優(yōu)化，效率會更高。

　　而在地平線智能解決方案與芯片事業(yè)部總經(jīng)理張永謙看來，由于人工智能需求的碎片化，傳統(tǒng)行業(yè)巨頭想利用規(guī)模、資金、渠道能力甚至人海戰(zhàn)術打敗創(chuàng)業(yè)公司，幾乎不太可能。這也給地平線這樣的中國人工智能芯片設計企業(yè)提供了發(fā)展壯大的機會。

　　“在激光雷達、高精地圖和人工智能芯片領域，長安與國內外供應商都有合作。”何舉剛說，中國的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢是擁有從原始物料到一級供應商、二級供應商，再到主機廠，最后到出行服務商的全產(chǎn)業(yè)鏈。盡管技術門檻很高，但這個鏈條上的國內企業(yè)很拼，追趕得很快，差距也在不斷縮小。

　　“不過，國內企業(yè)在需要深挖的基礎科學、多維技術等領域，往往做得不夠到位。”谷俊麗說，在自動駕駛這個風口上，創(chuàng)業(yè)企業(yè)和資本方只有摒棄炒概念、博眼球、講故事的老套路，沉下心來，把該補的課補齊，把該深挖的底層技術挖透，才能真正把握住巨大的商業(yè)機會。

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