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啟無人駕駛車試運營，北京市發(fā)布自動駕駛路測相關(guān)文件，明確自動駕駛車輛可以在北京上路進行測試……
回顧過去一年，自動駕駛在硬件、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)和科技公司爭相搶占的熱點技術(shù)，變?yōu)榕c大多數(shù)消費者出行息息相關(guān)的民生熱點，越來越深入普通大眾的生活。
然正如奇點汽車自動駕駛架構(gòu)總監(jiān)李建鵬1月底在由蓋世汽車主辦的2018全球自動駕駛論壇上所說，自動駕駛給社會帶來便利的同時，其實也對大家提出了更多的挑。特別在近兩年，全球發(fā)生了多例自動駕駛汽車事故，充分說明了這項技術(shù)目前還不夠成熟，未達到可以運營的條件。
一個突出的問題是安全，眾所周知自動駕駛汽車運行時，需通過與云端通訊，來獲取車輛本身和交通相關(guān)的信息，同時自動駕駛汽車也會頻繁上傳一些信息到云端。在這個過程中，如果系統(tǒng)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)有真實的案例，由此給自動駕駛汽車提出了一些關(guān)于安全的新課題，特別是網(wǎng)絡安全。
此外，李建鵬認為自動駕駛在產(chǎn)業(yè)化方面，也面臨多項挑戰(zhàn)。比如算法，現(xiàn)在很多主機廠進行自動駕駛汽車研發(fā)時，都是放一臺很大的電腦在車上，從商業(yè)化的角度，這樣的方案其實很難量產(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)自動駕駛汽車的企業(yè)看來，激光雷達在環(huán)境感知方面有很好的的表現(xiàn)，但礙于成本，激光雷達現(xiàn)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(zhàn)，在李建鵬看來，目前產(chǎn)業(yè)界在自動駕駛運營過程中的配套基礎設施建設、高精度地圖技術(shù)、自動駕駛數(shù)據(jù)、法律法規(guī)以及人才方面，也都面臨較大的挑戰(zhàn)。
“以基礎設施為例，現(xiàn)在自動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，但是沒有‘路’。”中國汽車技術(shù)研究中心智能汽車研究室暨汽車軟件測評中心主任王羽分析道。“還有法律法規(guī)問題，大家可以看到，北京自動駕駛走得很快，率先進行了路試。但是建立管理規(guī)范以后有一個問題——什么車上路？政府領導對這個問題很謹慎。還有上路以后風險誰來承擔？也是一個不容忽略的問題。”
博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)自動駕駛產(chǎn)品經(jīng)理黃羅毅對自動駕駛在技術(shù)方面面臨的挑戰(zhàn)作了更深入的闡述。在他看來主要有五點：安全挑戰(zhàn)，包括人身安全、功能安全和信息安全三個方面，尤其是將來自動駕駛汽車都會聯(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、高準確度、可以優(yōu)勢互補的傳感器方案。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里，研發(fā)自動駕駛汽車就是開發(fā)一個可以代替人類駕駛員開車的機器，但這個機器不應該是冷冰冰的、沒有感情的，而應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、精準地對自動駕駛汽車進行定位，這一點格外重要。
隨后，黃羅毅特別針對AI技術(shù)在自動駕駛汽車上的應用挑戰(zhàn)進行了分析，他認為主要的難題有四個：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)問題，很容易找出問題所在，但AI技術(shù)就像一個“黑匣子”，出了問題更多的時候只是知道調(diào)整參數(shù)，而不知道問題的根源。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)車上，就需要把AI算法進行壓縮，放在特定的芯片上，這在目前也很難實現(xiàn)。第三，基于AI技術(shù)的自動駕駛汽車，一旦出現(xiàn)問題，該如何快速發(fā)現(xiàn)問題并進行修復，消除隱患。第四，對于搭載了大量算法和軟件的自動駕駛汽車，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)新和市場競爭方面切入，分析了目前自動駕駛所面臨的挑戰(zhàn)。特別是市場競爭，現(xiàn)在很多二級和三級供應商直接參與了自動駕駛前沿合作，行業(yè)已經(jīng)不像之前那樣，由整車廠和一級供應商合作生產(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，跨界合作及競爭就是其中一種，這在之前是沒有的，需要參與其中的企業(yè)去學習。此外，黃勇認為，目前自動駕駛在產(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，當前汽車電子從硬件、軟件到芯片、人工智能算法，對人才的需求都是越來越大。
不過，就像蓋世汽車CEO周曉鶯所說的那樣，中國市場顯著的特色是人多、錢多、市場大、容錯率高，很容易扎堆跟風推波助瀾，當所有的聰明人（未必是技術(shù)專家）都扎進來之后，競爭變得無比殘酷，而能適應市場并生存下來的，往往是能因地制宜靈活進行技術(shù)應用的實干家，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，形成應用型創(chuàng)新模式。所以，盡管目前國內(nèi)在自動駕駛汽車研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化方面面臨諸多挑戰(zhàn)，當“玩家”越來越多，大家集思廣益，中國汽車產(chǎn)業(yè)或許真的可以借助自動駕駛“彎道超車”也未可知。
