自动驾驶，渐行渐近！

来源:北京自动驾驶仪道路测试2018年工作报告

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作为科技产业的一个热点领域，自动驾驶的发展备受关注。一方面，随着人工智能技术的发展，自动驾驶的工业前景是有希望的。另一方面，应用场景需要明确，安全性能迫切需要保证，自动着陆面临诸多技术挑战。

经过初步探索，整个行业逐渐变得务实和理性。“进化”自动驾驶仪需要软件和硬件性能的全面改进，以及工业系统的建立和改进，如基础设施、政策和法规。

科技行业的“交通之星”有各种各样的自驾车面孔:巨大潜力的前景给人无限的期望，高度复杂的挑战让人犹豫不决。

一方面，大企业带来了最新的产品展示，并为自动驾驶“呐喊”。另一方面，专家们感受到了自动驾驶着陆的脉搏，其应用前景仍不明朗。几天前在贵阳举办的2019年世博会上，自动驾驶仪展示了如此不同的面孔。

从概念到产品，自动驾驶仪能否超越技术的长河，它将在哪些领域率先应用，它离你我还有多远？

形式创新

汽车变得更聪明

自动驾驶一度看起来遥不可及的原因是机器太“愚蠢”。现在，在最新的人工智能、雷达、地理信息和其他技术的帮助下，机器变得更加智能:它们不仅能“看见”，而且没有盲点。有了“智商”，我知道如何换车道、转弯、加速和刹车。从理论上讲，机器可以判断十字路口是红灯还是绿灯，是左转还是右转，以及它离前面的汽车有多远。

从一个人到一个人，改变的不仅仅是驾驶风格。据汽车驾驶专家、时宇科技联合创始人吴甘沙介绍，出行方式的创新也将创造一种新的商业形式——客运经济，即工作、消费和路上娱乐。

自动驾驶的创新离不开基础设施、政策法规等外部环境的支持。近年来，中国推进了汽车、交通、通信一体化，建立了比较完整的产业体系。在技术环境方面，5G、人工智能等联动安排也形成了相对完整的产业链。

我国较早探索无人驾驶立法和测试系统。截至去年底，北京、上海、深圳等城市相继发布了地方自驾车辆检测管理标准或征求意见稿。北京汽车股份有限公司汽车研究所情报部部长张永刚建议，应在国家层面形成统一的标准测试系统，以提高自动驾驶在场景、算法、测试方法等方面的评价。

技术升级

解决关键问题是一个艰难的“长征”

前景看起来很美好，但是在自动驾驶的前面有一条长长的科技河流，每个人都在“摸着石头过河”。

自动驾驶仪涉及广泛的技术，涵盖软件和硬件的许多方面，任何“蹩脚的”环节都不能运行。

例如，无人驾驶车辆需要复杂的传感技术才能清楚地看到周围的环境。中国科学院自动化研究所的研究员王飞跃说，近年来，汽车的感知能力有了很大提高，但遇到雨、雾等恶劣天气时，就变得“盲目”，仍然没有完美的解决办法。

为了让无人驾驶交通工具根据环境做出选择，他们还需要高效的“大脑”。然而，自动驾驶仪是一个遵守规则的“好学生”。实际上，路况经常变化很快，使得机器很难在一些意外情况下做出合理的决定。

此外，像几乎所有的人工智能应用一样，自动驾驶仪需要“进化”和“输入”大量数据，这非常耗时。

王飞跃说，自动驾驶离不开通信技术。只有通过更快、更稳定的传输，才能形成智能车辆网络系统。专家在交易会上表示，5G通信将是推动自动着陆的关键。

吴甘沙认为，自动驾驶越难，难度越大，这是一次艰难的“长征”:“到目前为止，我们已经完成的99%可能只是旅程的1%，最后的1%可能还需要99%的努力。”然而，行业专家认为，自动驾驶通常是一个工程问题，就像建造一座房子，而不是海市蜃楼，而是如何建造它和如何建造好它。

与许多人工智能应用类似，与世界领先国家相比，中国在算法和核心硬件方面相对薄弱，但在数据和应用场景方面具有“主场优势”。“目前，自动驾驶技术还不成熟。影响因素之一是计算效率不够高。”地平线创始人兼首席执行官余凯说。

汽车驾驶专家、合多科技(Hedo Technology)创始人倪凯表示，中国的高交通密度、丰富的场景和巨大的市场将帮助当地企业积累丰富的路测数据，形成一套适应中国国情的解决方案。

安全是发展自动驾驶汽车的初衷。一个组织估计，要证明无人驾驶的人在大多数情况下比人更安全需要110亿英里，这意味着日夜驾驶100辆汽车跑500年。行业认为手动干预是衡量自动驾驶技术成熟度的标准之一。目前，最佳无人驾驶飞行器的数据是11000英里。"为自动驾驶的安全建立一个全球标准是很重要的."专家说。

应用程序登录

“一步一步”成为行业共识

根据车辆的智能水平从低到高，行业将自动驾驶分为6个等级，从L0到L5。其中，L1、L2等辅助驾驶技术得到了广泛应用，但在L3级以上，尚未发生大规模着陆。

如果你向业内人士询问自动驾驶的应用场景，你可能会得到许多相反的答案。

倪凯表示，总体而言，该行业有两条研发路径。一是“一步到位”模式，即研发L4级自主车；第二种是“逐步”模式，即在传统汽车上逐渐增加一些自动驾驶功能，然后过渡到全自动驾驶。

王飞跃的判断是，自动驾驶将在某些封闭场景中普及，如工厂区、机场和码头，然后是市政巴士、出租车，最后是开放的城市道路。

经过多年的尝试，“一步一步”的路线逐渐得到业界的认可。

事实上，在自动驾驶兴起的最初几年，行业对技术的过度乐观估计，加上几次国际资本并购的刺激，导致了一些泡沫。自2018年以来，一些产品的交付没有达到预期，发生了几起无人驾驶车辆事故，这大大降低了自动驾驶的温度。

自动驾驶仪更容易显示，但很难着陆。IDG资本执行董事丁飞表示，汽车驾驶热的降温是在增长过程中需要支付的学费。

然而，许多业内专家认为，目前自动驾驶的降温对行业来说可能是一件好事，这有利于真正创新的企业的出现，从而在全球自动驾驶产业链中占据一席之地。

倪凯表示，人工智能技术正在推动各领域自动驾驶的发展，整个行业也在努力提高软件和硬件的性能。业内人士预计，在未来3至5年内，一些L3级自动驾驶汽车将实现批量生产，而在停车服务和高速公路等有限的情况下，L4级自动驾驶汽车将开始使用，未来10年将是着陆的关键时期。