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(chē)型”之稱(chēng)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(chē)試運營(yíng),北京市發(fā)布自動(dòng)駕駛路測相關(guān)文件,明確自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以在北京上路進(jìn)行測試……

　　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)法律法規體系不斷完善的大背景下,正逐漸從車(chē)企、零部件企業(yè)和科技公司爭相搶占的熱點(diǎn)技術(shù),變?yōu)榕c大多數消費者出行息息相關(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(chē)自動(dòng)駕駛架構總監李建鵬所說(shuō),自動(dòng)駕駛給社會(huì )帶來(lái)便利的同時(shí),其實(shí)也對大家提出了更多的挑戰。特別在近兩年,全球發(fā)生了多例自動(dòng)駕駛汽車(chē)事故,充分說(shuō)明了這項技術(shù)目前還不夠成熟,未達到可以運營(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(chē)運行時(shí),需通過(guò)與云端通訊,來(lái)獲取車(chē)輛本身和交通相關(guān)的信息,同時(shí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)也會(huì )頻繁上傳一些信息到云端。在這個(gè)過(guò)程中,如果系統本身存在漏洞,或者操作不當,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(chē)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,李建鵬認為自動(dòng)駕駛在產(chǎn)業(yè)化方面,也面臨多項挑戰。比如算法,現在很多主機廠(chǎng)進(jìn)行自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)時(shí),都是放一臺很大的電腦在車(chē)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(chē)的企業(yè)看來(lái),激光雷達在環(huán)境感知方面有很好的的表現,但礙于成本,激光雷達現在離量產(chǎn)也還有很遠一段距離。

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

　　“以基礎設施為例,現在自動(dòng)駕駛汽車(chē)和路之間的協(xié)同只停留在示范區,盡管車(chē)跑得很快,但是沒(méi)有‘路’?！敝袊?chē)技術(shù)研究中心智能汽車(chē)研究室暨汽車(chē)軟件測評中心主任王羽分析道?！斑€有法律法規問(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。但是建立管理規范以后有一個(gè)問(wèn)題——什么車(chē)上路?政府領(lǐng)導對這個(gè)問(wèn)題很謹慎。還有上路以后風(fēng)險誰(shuí)來(lái)承擔?也是一個(gè)不容忽略的問(wèn)題?！?/p>

　　博世底盤(pán)控制系統中國區自動(dòng)駕駛產(chǎn)品經(jīng)理黃羅毅對自動(dòng)駕駛在技術(shù)方面面臨的挑戰作了更深入的闡述。在他看來(lái)主要有五點(diǎn):安全挑戰,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(chē)都會(huì )聯(lián)網(wǎng),車(chē)輛必須具備處理車(chē)內和車(chē)外各種信息安全的能力。傳感技術(shù)挑戰,就自動(dòng)駕駛汽車(chē)而言,如果想最終量產(chǎn)并上路,需要360°、高可靠、高準確度、可以?xún)?yōu)勢互補的傳感器方案。電子電氣架構方面的挑戰,特別要考慮諸如電源的冗余、傳感器的冗余、制動(dòng)系統的冗余、轉向系統的冗余等。系統智能上的挑戰,雖然在很多人的觀(guān)點(diǎn)里,研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)就是開(kāi)發(fā)一個(gè)可以代替人類(lèi)駕駛員開(kāi)車(chē)的機器,但這個(gè)機器不應該是冷冰冰的、沒(méi)有感情的,而應該能夠像人類(lèi)一樣思考,能懂得人類(lèi)的思維。定位技術(shù)上的挑戰,特別是能夠實(shí)時(shí)、精準地對自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)行定位,這一點(diǎn)格外重要。

　　隨后,黃羅毅特別針對AI技術(shù)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)上的應用挑戰進(jìn)行了分析,他認為主要的難題有四個(gè):第一,傳統汽車(chē)的感知技術(shù)是基于規則的,一旦出現問(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)候只是知道調整參數,而不知道問(wèn)題的根源。第二,AI算法需要非常大的功耗,而如果要將其運用在量產(chǎn)車(chē)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。第三,基于A(yíng)I技術(shù)的自動(dòng)駕駛汽車(chē),一旦出現問(wèn)題,該如何快速發(fā)現問(wèn)題并進(jìn)行修復,消除隱患。第四,對于搭載了大量算法和軟件的自動(dòng)駕駛汽車(chē),該如何做驗證,驗證每一項功能的安全性、有效性,每一項技術(shù)是可靠、可信、可使用的。

　　來(lái)自奇瑞汽車(chē)智能車(chē)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)競爭方面切入,分析了目前自動(dòng)駕駛所面臨的挑戰。特別是市場(chǎng)競爭,現在很多二級和三級供應商直接參與了自動(dòng)駕駛前沿合作,行業(yè)已經(jīng)不像之前那樣,由整車(chē)廠(chǎng)和一級供應商合作生產(chǎn)汽車(chē),賣(mài)給經(jīng)銷(xiāo)商,然后經(jīng)銷(xiāo)商賣(mài)給終端用戶(hù)。而是隨著(zhù)新一輪產(chǎn)業(yè)變革的日趨深入,出現了更多新的模式,跨界合作及競爭就是其中一種,這在之前是沒(méi)有的,需要參與其中的企業(yè)去學(xué)習。此外,黃勇認為,目前自動(dòng)駕駛在產(chǎn)品專(zhuān)業(yè)化和人才方面,也有很多需要努力的地方,尤其是人才,當前汽車(chē)電子從硬件、軟件到芯片、人工智能算法,對人才的需求都是越來(lái)越大。

　　不過(guò),就像蓋世汽車(chē)CEO周曉鶯所說(shuō)的那樣,中國市場(chǎng)顯著(zhù)的特色是人多、錢(qián)多、市場(chǎng)大、容錯率高,很容易扎堆跟風(fēng)推波助瀾,當所有的聰明人(未必是技術(shù)專(zhuān)家)都扎進(jìn)來(lái)之后,競爭變得無(wú)比殘酷,而能適應市場(chǎng)并生存下來(lái)的,往往是能因地制宜靈活進(jìn)行技術(shù)應用的實(shí)干家,這是中國獨特的創(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,很容易結合區域特色,形成應用型創(chuàng )新模式。所以,盡管目前國內在自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化方面面臨諸多挑戰,當“玩家”越來(lái)越多,大家集思廣益,中國汽車(chē)產(chǎn)業(yè)或許真的可以借助自動(dòng)駕駛“彎道超車(chē)”也未可知。