盡管進(jìn)度突飛猛進(jìn)，但自動(dòng)駕駛的商業(yè)化依舊有諸多難點(diǎn)

　　從2017年4月,BAT巨頭百度發(fā)布“阿波羅計(jì)劃”,到7月奧迪發(fā)布具有“全球首款L3自動(dòng)駕駛量產(chǎn)車型”之稱的全新一代A8,再到2018年初,初創(chuàng)公司小馬智行和景馳科技就雙雙在廣州開(kāi)啟無(wú)人駕駛車試運(yùn)營(yíng),北京市發(fā)布自動(dòng)駕駛路測(cè)相關(guān)文件,明確自動(dòng)駕駛車輛可以在北京上路進(jìn)行測(cè)試……

　　回顧過(guò)去一年,自動(dòng)駕駛在硬件、算法等核心技術(shù)日趨成熟,相關(guān)法律法規(guī)體系不斷完善的大背景下,正逐漸從車企、零部件企業(yè)和科技公司爭(zhēng)相搶占的熱點(diǎn)技術(shù),變?yōu)榕c大多數(shù)消費(fèi)者出行息息相關(guān)的民生熱點(diǎn),越來(lái)越深入普通大眾的生活。

　　然正如奇點(diǎn)汽車自動(dòng)駕駛架構(gòu)總監(jiān)李建鵬所說(shuō),自動(dòng)駕駛給社會(huì)帶來(lái)便利的同時(shí),其實(shí)也對(duì)大家提出了更多的挑戰(zhàn)。特別在近兩年,全球發(fā)生了多例自動(dòng)駕駛汽車事故,充分說(shuō)明了這項(xiàng)技術(shù)目前還不夠成熟,未達(dá)到可以運(yùn)營(yíng)的條件。

　　一個(gè)突出的問(wèn)題是安全,眾所周知自動(dòng)駕駛汽車運(yùn)行時(shí),需通過(guò)與云端通訊,來(lái)獲取車輛本身和交通相關(guān)的信息,同時(shí)自動(dòng)駕駛汽車也會(huì)頻繁上傳一些信息到云端。在這個(gè)過(guò)程中,如果系統(tǒng)本身存在漏洞,或者操作不當(dāng),很容易給黑客提供攻擊的便利,這在之前已經(jīng)有真實(shí)的案例,由此給自動(dòng)駕駛汽車提出了一些關(guān)于安全的新課題,特別是網(wǎng)絡(luò)安全。

　　此外,李建鵬認(rèn)為自動(dòng)駕駛在產(chǎn)業(yè)化方面,也面臨多項(xiàng)挑戰(zhàn)。比如算法,現(xiàn)在很多主機(jī)廠進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)時(shí),都是放一臺(tái)很大的電腦在車上,從商業(yè)化的角度,這樣的方案其實(shí)很難量產(chǎn)——特別在考慮成本和功耗的情況下,所以現(xiàn)在很多企業(yè)都把目光放在了研發(fā)高性能芯片上。傳感器也是一樣,雖然在很多研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的企業(yè)看來(lái),激光雷達(dá)在環(huán)境感知方面有很好的的表現(xiàn),但礙于成本,激光雷達(dá)現(xiàn)在離量產(chǎn)也還有很遠(yuǎn)一段距離。

　　而除了上述技術(shù)方面的挑戰(zhàn),在李建鵬看來(lái),目前產(chǎn)業(yè)界在自動(dòng)駕駛運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、高精度地圖技術(shù)、自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)、法律法規(guī)以及人才方面,也都面臨較大的挑戰(zhàn)。

　　“以基礎(chǔ)設(shè)施為例,現(xiàn)在自動(dòng)駕駛汽車和路之間的協(xié)同只停留在示范區(qū),盡管車跑得很快,但是沒(méi)有‘路’?！敝袊?guó)汽車技術(shù)研究中心智能汽車研究室暨汽車軟件測(cè)評(píng)中心主任王羽分析道?！斑€有法律法規(guī)問(wèn)題,大家可以看到,北京自動(dòng)駕駛走得很快,率先進(jìn)行了路試。但是建立管理規(guī)范以后有一個(gè)問(wèn)題——什么車上路?政府領(lǐng)導(dǎo)對(duì)這個(gè)問(wèn)題很謹(jǐn)慎。還有上路以后風(fēng)險(xiǎn)誰(shuí)來(lái)承擔(dān)?也是一個(gè)不容忽略的問(wèn)題。”

　　博世底盤控制系統(tǒng)中國(guó)區(qū)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品經(jīng)理黃羅毅對(duì)自動(dòng)駕駛在技術(shù)方面面臨的挑戰(zhàn)作了更深入的闡述。在他看來(lái)主要有五點(diǎn):安全挑戰(zhàn),包括人身安全、功能安全和信息安全三個(gè)方面,尤其是將來(lái)自動(dòng)駕駛汽車都會(huì)聯(lián)網(wǎng),車輛必須具備處理車內(nèi)和車外各種信息安全的能力。傳感技術(shù)挑戰(zhàn),就自動(dòng)駕駛汽車而言,如果想最終量產(chǎn)并上路,需要360°、高可靠、高準(zhǔn)確度、可以優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的傳感器方案。電子電氣架構(gòu)方面的挑戰(zhàn),特別要考慮諸如電源的冗余、傳感器的冗余、制動(dòng)系統(tǒng)的冗余、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)的冗余等。系統(tǒng)智能上的挑戰(zhàn),雖然在很多人的觀點(diǎn)里,研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車就是開(kāi)發(fā)一個(gè)可以代替人類駕駛員開(kāi)車的機(jī)器,但這個(gè)機(jī)器不應(yīng)該是冷冰冰的、沒(méi)有感情的,而應(yīng)該能夠像人類一樣思考,能懂得人類的思維。定位技術(shù)上的挑戰(zhàn),特別是能夠?qū)崟r(shí)、精準(zhǔn)地對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行定位,這一點(diǎn)格外重要。

　　隨后,黃羅毅特別針對(duì)AI技術(shù)在自動(dòng)駕駛汽車上的應(yīng)用挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析,他認(rèn)為主要的難題有四個(gè):第一,傳統(tǒng)汽車的感知技術(shù)是基于規(guī)則的,一旦出現(xiàn)問(wèn)題,很容易找出問(wèn)題所在,但AI技術(shù)就像一個(gè)“黑匣子”,出了問(wèn)題更多的時(shí)候只是知道調(diào)整參數(shù),而不知道問(wèn)題的根源。第二,AI算法需要非常大的功耗,而如果要將其運(yùn)用在量產(chǎn)車上,就需要把AI算法進(jìn)行壓縮,放在特定的芯片上,這在目前也很難實(shí)現(xiàn)。第三,基于AI技術(shù)的自動(dòng)駕駛汽車,一旦出現(xiàn)問(wèn)題,該如何快速發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行修復(fù),消除隱患。第四,對(duì)于搭載了大量算法和軟件的自動(dòng)駕駛汽車,該如何做驗(yàn)證,驗(yàn)證每一項(xiàng)功能的安全性、有效性,每一項(xiàng)技術(shù)是可靠、可信、可使用的。

　　來(lái)自奇瑞汽車智能車技術(shù)中心的黃勇角度則與上面兩位嘉賓有所不同,他主要從技術(shù)創(chuàng)新和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面切入,分析了目前自動(dòng)駕駛所面臨的挑戰(zhàn)。特別是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng),現(xiàn)在很多二級(jí)和三級(jí)供應(yīng)商直接參與了自動(dòng)駕駛前沿合作,行業(yè)已經(jīng)不像之前那樣,由整車廠和一級(jí)供應(yīng)商合作生產(chǎn)汽車,賣給經(jīng)銷商,然后經(jīng)銷商賣給終端用戶。而是隨著新一輪產(chǎn)業(yè)變革的日趨深入,出現(xiàn)了更多新的模式,跨界合作及競(jìng)爭(zhēng)就是其中一種,這在之前是沒(méi)有的,需要參與其中的企業(yè)去學(xué)習(xí)。此外,黃勇認(rèn)為,目前自動(dòng)駕駛在產(chǎn)品專業(yè)化和人才方面,也有很多需要努力的地方,尤其是人才,當(dāng)前汽車電子從硬件、軟件到芯片、人工智能算法,對(duì)人才的需求都是越來(lái)越大。

　　不過(guò),就像蓋世汽車CEO周曉鶯所說(shuō)的那樣,中國(guó)市場(chǎng)顯著的特色是人多、錢多、市場(chǎng)大、容錯(cuò)率高,很容易扎堆跟風(fēng)推波助瀾,當(dāng)所有的聰明人(未必是技術(shù)專家)都扎進(jìn)來(lái)之后,競(jìng)爭(zhēng)變得無(wú)比殘酷,而能適應(yīng)市場(chǎng)并生存下來(lái)的,往往是能因地制宜靈活進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用的實(shí)干家,這是中國(guó)獨(dú)特的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)。產(chǎn)業(yè)發(fā)展到一定的濃度和深度,氛圍起來(lái)了,就非常容易形成群體性創(chuàng)新,很容易結(jié)合區(qū)域特色,形成應(yīng)用型創(chuàng)新模式。所以,盡管目前國(guó)內(nèi)在自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化方面面臨諸多挑戰(zhàn),當(dāng)“玩家”越來(lái)越多,大家集思廣益,中國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)或許真的可以借助自動(dòng)駕駛“彎道超車”也未可知。