自動駕駛全面進入“大躍進”時代 商業化仍面臨諸多難點

2017年4月，BAT巨頭百度發布了“阿波羅計劃”，7月奧迪發布了新一代A8，被譽為“全球首款L3級自動駕駛量產車型”。然后在2018年初，初創公司小馬智行和景馳科技都在廣州開始了無人駕駛汽車的試運行，北京發布了自動駕駛道路測試的相關文件，明確了自動駕駛汽車可以在北京的道路上測試。。。回顧過去一年，在硬件、算法等核心技術越來越成熟，相關法律法規不斷完善的背景下，自動駕駛正逐漸從汽車公司、零部件公司和科技公司爭相搶奪的熱門技術轉變為，成為與大多數消費者出行密切相關的民生熱點，越來越深入到普通人的生活中。然而，正如奇點汽車自動駕駛架構總監李建鵬在1月底由Gaspar主辦的2018全球自動駕駛論壇上所說，自動駕駛在為社會帶來便利的同時，實際上也給每個人帶來了更多挑戰。特別是近兩年來，全球范圍內自動駕駛汽車發生了多起事故，這充分說明這項技術還不夠成熟，無法運行。

一個突出的問題是安全。眾所周知，自動駕駛汽車在行駛時，需要與云端進行通信，以獲取車輛本身和交通的信息。與此同時，自動駕駛汽車會頻繁地將一些信息上傳到云端。在這個過程中，如果系統本身存在漏洞或操作不當，很容易為黑客攻擊提供便利。這之前是一個真實的案例，這為自動駕駛汽車的安全，特別是網絡安全提出了一些新的話題。此外，李建鵬認為，自動駕駛在工業化方面也面臨許多挑戰。例如，在算法方面，許多原始設備制造商現在在開發自動駕駛汽車時都會在汽車上安裝一臺大型計算機。從商業角度來看，這樣的方案實際上很難大規模生產，特別是考慮到成本和功耗，因此許多公司現在都專注于開發高性能芯片。傳感器也是如此。盡管在許多開發自動駕駛汽車的公司看來，激光雷達在環境感知方面有著良好的表現，但由于成本的原因，激光雷達距離量產還很遠。除了上述技術挑戰外，在李建鵬看來，在自動駕駛運營過程中，行業在配套基礎設施建設、高精度地圖技術、自動駕駛數據、法律法規和人才等方面也面臨著巨大挑戰。“以基礎設施為例，自動駕駛汽車和道路的協同作用現在只停留在示范區。雖然汽車跑得很快，但沒有‘道路’。”中國汽車技術研究中心智能汽車研究室和汽車軟件評估中心主任王宇分析道。“仍然存在法律和監管問題。正如你所看到的，北京的自動駕駛發展得很快，它是第一個進行道路測試的。但在建立管理規范后，什么車在路上出現了問題？政府領導人對這個問題非常謹慎。誰來承擔上路后的風險？這也是一個不可忽視的問題。”。 "

博世底盤控制系統中國自動駕駛產品經理黃洛毅對自動駕駛面臨的技術挑戰進行了更深入的闡述。在他看來，主要有五點：安全挑戰，包括人身安全、功能安全和信息安全。特別是，未來自動駕駛汽車將實現網絡化，車輛必須具備處理車內外各種信息安全的能力。傳感技術的挑戰，就自動駕駛汽車而言，如果它們想大規模生產并上路，就需要一種360度、高可靠性、高精度和優勢互補的傳感器方案。電子和電氣架構方面的挑戰，如電源冗余、傳感器冗余、制動系統冗余、轉向系統冗余等。系統智能的挑戰，盡管在許多人看來，自動駕駛汽車的發展是……

開發一臺可以取代人類驅動程序的機器，但這臺機器不應該冷酷無情，而是應該能夠像人類一樣思考，理解人類的思維。定位技術的挑戰，尤其是自動駕駛汽車的實時準確定位尤為重要。隨后，黃洛依分析了人工智能技術在自動駕駛汽車中的應用挑戰。他認為主要存在四個問題：首先，傳統的汽車感知技術是基于規則的。一旦出現問題，就很容易找出問題所在。然而，人工智能技術就像一個“黑匣子”。當出現問題時，只需要知道調整參數，而不需要知道問題的根源。第二，人工智能算法需要大量的功耗，如果要應用到生產車輛上，需要將其壓縮并放在特定的芯片上，這在目前也很難實現。第三，基于人工智能技術的自動駕駛汽車一旦出現問題，如何快速發現問題并進行修復以消除隱患。第四，對于配備了大量算法和軟件的自動駕駛汽車，如何驗證每項功能的安全性和有效性，以及每項技術的可靠性、可信度和可用性。

奇瑞汽車智能汽車技術中心的黃勇與上述兩位嘉賓的觀點不同。他主要從技術創新和市場競爭方面切入，分析了自動駕駛目前面臨的挑戰。尤其是在市場競爭中，許多二三線供應商現在直接參與到自動駕駛的前沿合作中。該行業不再像以前那樣，汽車制造商和一線供應商合作生產汽車并將其出售給經銷商，然后經銷商將其出售給與最終用戶。然而，隨著新一輪產業轉型的深入，出現了越來越多的新模式，跨境合作和競爭就是其中之一，這是以前沒有的，需要相關企業學習。此外，黃勇認為，在產品專業化和人才特別是人才方面還有很多工作要做。目前，從硬件和軟件到芯片和人工智能算法，對汽車電子領域人才的需求越來越大。然而，正如歌勢汽車首席執行官周小英所說，中國市場的顯著特點是人多、錢多、市場大、容錯率高，而且很容易聚在一起，順勢而為。當所有聰明的人（不一定是技術專家）都投入進來時，競爭就會變得極其殘酷。能夠適應市場并生存下來的往往是實干家，他們能夠因地制宜地靈活應用技術，這是中國獨特的創新創業。當產業發展到一定的集中度和深度，氛圍上升時，很容易形成群體創新，很容易結合區域特點形成應用創新模式。因此，盡管目前中國自動駕駛汽車的發展和產業化面臨著許多挑戰，但當“玩家”越來越多，每個人都在頭腦風暴時，還不知道中國的汽車行業是否真的能夠借助自動駕駛“彎道超車”。2017年4月，BAT巨頭百度發布了“阿波羅計劃”，7月奧迪發布了新一代A8，被譽為“全球首款L3級自動駕駛量產車型”。然后在2018年初，初創公司小馬智行和景馳科技都在廣州開始了無人駕駛汽車的試運行，北京發布了自動駕駛道路測試的相關文件，明確了自動駕駛汽車可以在北京的道路上測試。。。回顧過去一年，在硬件、算法等核心技術越來越成熟，相關法律法規不斷完善的背景下，自動駕駛正逐漸從汽車公司、零部件公司和科技公司爭相搶奪的熱門技術轉變為，成為與大多數消費者出行密切相關的民生熱點，越來越深入到普通人的生活中。然而，正如奇點汽車自動駕駛架構總監李建鵬在1月底由Gaspar主辦的2018全球自動駕駛論壇上所說，自動駕駛雖然給社會帶來了便利，但實際上它……

為每個人帶來更多挑戰。特別是近兩年來，全球范圍內自動駕駛汽車發生了多起事故，這充分說明這項技術還不夠成熟，無法運行。

一個突出的問題是安全。眾所周知，自動駕駛汽車在行駛時，需要與云端進行通信，以獲取車輛本身和交通的信息。與此同時，自動駕駛汽車會頻繁地將一些信息上傳到云端。在這個過程中，如果系統本身存在漏洞或操作不當，很容易為黑客攻擊提供便利。這之前是一個真實的案例，這為自動駕駛汽車的安全，特別是網絡安全提出了一些新的話題。此外，李建鵬認為，自動駕駛在工業化方面也面臨許多挑戰。例如，在算法方面，許多原始設備制造商現在在開發自動駕駛汽車時都會在汽車上安裝一臺大型計算機。從商業角度來看，這樣的方案實際上很難大規模生產，特別是考慮到成本和功耗，因此許多公司現在都專注于開發高性能芯片。傳感器也是如此。盡管在許多開發自動駕駛汽車的公司看來，激光雷達在環境感知方面有著良好的表現，但由于成本的原因，激光雷達距離量產還很遠。除了上述技術挑戰外，在李建鵬看來，在自動駕駛運營過程中，行業在配套基礎設施建設、高精度地圖技術、自動駕駛數據、法律法規和人才等方面也面臨著巨大挑戰。“以基礎設施為例，自動駕駛汽車和道路的協同作用現在只停留在示范區。雖然汽車跑得很快，但沒有‘道路’。”中國汽車技術研究中心智能汽車研究室和汽車軟件評估中心主任王宇分析道。“仍然存在法律和監管問題。正如你所看到的，北京的自動駕駛發展得很快，它是第一個進行道路測試的。但在建立管理規范后，什么車在路上出現了問題？政府領導人對這個問題非常謹慎。誰來承擔上路后的風險？這也是一個不可忽視的問題。”。 "

博世底盤控制系統中國自動駕駛產品經理黃洛毅對自動駕駛面臨的技術挑戰進行了更深入的闡述。在他看來，主要有五點：安全挑戰，包括人身安全、功能安全和信息安全。特別是，未來自動駕駛汽車將實現網絡化，車輛必須具備處理車內外各種信息安全的能力。傳感技術的挑戰，就自動駕駛汽車而言，如果它們想大規模生產并上路，就需要一種360度、高可靠性、高精度和優勢互補的傳感器方案。電子和電氣架構方面的挑戰，如電源冗余、傳感器冗余、制動系統冗余、轉向系統冗余等。系統智能的挑戰，盡管在許多人看來，自動駕駛汽車的發展是開發一種可以取代人類駕駛員的機器，但這臺機器不應該冷酷無情，而應該能夠像人類一樣思考，理解人類的思維。定位技術的挑戰，尤其是自動駕駛汽車的實時準確定位尤為重要。隨后，黃洛依分析了人工智能技術在自動駕駛汽車中的應用挑戰。他認為主要存在四個問題：首先，傳統的汽車感知技術是基于規則的。一旦出現問題，就很容易找出問題所在。然而，人工智能技術就像一個“黑匣子”。當出現問題時，只需要知道調整參數，而不需要知道問題的根源。第二，人工智能算法需要大量的功耗，如果要應用到生產車輛上，需要將其壓縮并放在特定的芯片上，這在目前也很難實現。第三，基于人工智能技術的自動駕駛汽車一旦出現問題，如何快速發現問題并進行修復以消除隱患。第四，對于配備了大量算法和軟件的自動駕駛汽車，如何驗證安全性和效果……

每一項功能和每一項技術都是可靠、可信和可用的。

奇瑞汽車智能汽車技術中心的黃勇與上述兩位嘉賓的觀點不同。他主要從技術創新和市場競爭方面切入，分析了自動駕駛目前面臨的挑戰。尤其是在市場競爭中，許多二三線供應商現在直接參與到自動駕駛的前沿合作中。該行業不再像以前那樣，汽車制造商和一線供應商合作生產汽車并將其出售給經銷商，然后經銷商將其出售給與最終用戶。然而，隨著新一輪產業轉型的深入，出現了越來越多的新模式，跨境合作和競爭就是其中之一，這是以前沒有的，需要相關企業學習。此外，黃勇認為，在產品專業化和人才特別是人才方面還有很多工作要做。目前，從硬件和軟件到芯片和人工智能算法，對汽車電子領域人才的需求越來越大。然而，正如歌勢汽車首席執行官周小英所說，中國市場的顯著特點是人多、錢多、市場大、容錯率高，而且很容易聚在一起，順勢而為。當所有聰明的人（不一定是技術專家）都投入進來時，競爭就會變得極其殘酷。能夠適應市場并生存下來的往往是實干家，他們能夠因地制宜地靈活應用技術，這是中國獨特的創新創業。當產業發展到一定的集中度和深度，氛圍上升時，很容易形成群體創新，很容易結合區域特點形成應用創新模式。因此，盡管目前中國自動駕駛汽車的發展和產業化面臨著許多挑戰，但當“玩家”越來越多，每個人都在頭腦風暴時，還不知道中國的汽車行業是否真的能夠借助自動駕駛“彎道超車”。

標簽：北京奧迪大眾發現奇瑞

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